論文の概要: Analyzing Mass School Shootings in the United States from 1999 to 2024 with Game Theory, Probability Analysis, and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00394v2
• Date: Sun, 22 Dec 2024 23:34:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:53:02.682542
• Title: Analyzing Mass School Shootings in the United States from 1999 to 2024 with Game Theory, Probability Analysis, and Machine Learning
• Title（参考訳）: 1999年から2024年までの米国でのマススクール射撃の分析 : ゲーム理論、確率分析、機械学習
• Authors: Wei Dai, Rui Zhang, Diya Kafle,
• Abstract要約: 銃乱射事件の確率は1校当たり1.23 E-5(または81,604人)である。 新型コロナウイルス(COVID-19)時代のマススクール射撃と比較して、米国でのマススクール射撃は4つの機械学習モデルにより減少すると予想する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.46557643646903
• License:
• Abstract: Public safety is vital to every country, especially school safety. In the United States, students and educators are concerned about school shootings. There are critical needs to understand the patterns of school shootings. Without this understanding, we cannot take action to prevent school shootings. Existing research that includes statistical analysis usually focuses on public mass shootings or just shooting incidents that have occurred in the past and there are hardly any articles focusing on mass school shootings. Here we firstly define mathematic models through gam theory. Then, we evaluate shootings events in schools for recently 26-year (1999-2024). Compared with the number of mass school shootings in COVID-19 period, we predict the number of mass school shooting events in the US will be reduced through four machine learning models. We also identify that mass school shootings usually take average 31 minutes with four periods. The annual probability of mass school shootings is 1.23 E-5 (or one in 81,604) per school. The shootings mostly occur inside buildings, especially classrooms and hallways. By interpreting these data and conducting various statistical analysis, this will ultimately help the law enforcement and schools to reduce the future school shootings. The research data sets could be downloaded via the website: https://publicsafetyinfo.com
• Abstract（参考訳）: 公共の安全はすべての国、特に学校の安全にとって不可欠である。 アメリカ合衆国では、学生や教育者が学校銃乱射事件を心配している。 学校銃乱射のパターンを理解するためには重要なニーズがある。 このような理解がなければ、学校銃乱射を防ぐための行動を取ることはできない。 統計分析を含む既存の研究は、通常、公共の銃乱射事件や、過去に起こった事件のみに焦点を当てており、マススクールの銃乱射事件に焦点を当てた記事はほとんどない。 ここでは、最初にガム理論を用いて数学的モデルを定義する。 そして,近年26年間(1999-2024年)の学校における射撃イベントの評価を行った。 新型コロナウイルス(COVID-19)時代のマススクールの銃乱射数と比較すると、米国のマススクールの銃乱射数は4つの機械学習モデルによって減少すると予想される。 また、銃乱射は4つの期間で平均31分かかることも確認した。 銃乱射事件の確率は1校当たり1.23 E-5(または81,604人)である。 射撃は主に建物内、特に教室や廊下で行われる。 これらのデータを解釈し、様々な統計分析を行うことで、最終的には法執行機関や学校が将来の学校銃撃を減らすのに役立つだろう。 研究データセットは、Webサイトからダウンロードできる: https://publicsafetyinfo.com

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