論文の概要: Hidden in Plain Sight: Detecting Illicit Massage Businesses from Mobility Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16561v1
• Date: Wed, 18 Feb 2026 16:02:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-19 15:58:30.640921
• Title: Hidden in Plain Sight: Detecting Illicit Massage Businesses from Mobility Data
• Title（参考訳）: モビリティデータから不正なマッサージビジネスを検出する
• Authors: Roya Shomali, Nick Freeman, Greg Bott, Iman Dayarian, Jason Parton,
• Abstract要約: イリシット・マッサージ・ビジネス(IMB)は、商業性や人身売買を促進しつつ、合法的なマッサージ・パーラーとしてマスクレーデを運営している。 法執行機関は、法執行機関の密集した人口内でこれらの事業を特定しなければならない。 オンラインレビューにはいくつかの洞察があるが、オペレーターはこれらの信号を操作でき、秘密の施設は検出されていない。 我々は,法執行機関の優先順位付けスコアを作成できる意思決定支援システムを開発し,調査員がリスクの高い施設の点検に集中できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21748200848556345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Illicit massage businesses (IMBs) masquerade as legitimate massage parlors while facilitating commercial sex and human trafficking. Law enforcement must identify these businesses within a dense population of lawful establishments, but investigative resources are limited and the illicit status of each location is unknown until inspection. Detection methods based on online reviews offer some insight, yet operators can manipulate these signals, leaving covert establishments undetected. IMBs constitute one of the largest segments of indoor sex trafficking in the United States, with an estimated 9,000 establishments. Mobility data offers an alternative to online signals, covering establishments that avoid digital visibility entirely. We derive features from mobility data spanning temporal visitation patterns, dwell times, visitor catchment areas, and demand stability. Because confirmed labels exist only for establishments identified through advertising platforms, we employ positive-unlabeled learning to address the label asymmetry in ground truth. The model achieves 0.97 AUC and 0.84 Average Precision. Four operational signatures characterize high-risk establishments: demand consistency, evening-concentrated visits, compressed service durations, and locally drawn clientele. The model produces risk scores for each business-week observation. Aggregating to the business level, prioritizing the highest-risk 10% of massage establishments captures 53% of known illicit operations, a 5.3-fold improvement over uninformed inspection. We develop a decision-support system that produces calibrated prioritization scores for law enforcement, enabling investigators to concentrate inspections on the highest-risk venues. The operational signatures may resist strategic manipulation because they reflect actual operations rather than online signals that operators can control.
• Abstract（参考訳）: イリシット・マッサージ・ビジネス(IMB)は、商業性や人身売買を促進しつつ、合法的なマッサージ・パーラーとしてマスクレーデを運営している。 法執行機関は、これらの事業を法定機関の密集人口内で特定しなければならないが、調査資源は限られており、各場所の不正な地位は検査まで不明である。 オンラインレビューに基づく検出方法はいくつかの洞察を与えるが、オペレーターはこれらの信号を操作でき、秘密の施設は検出されない。 IMBは国内でも最大規模の屋内性売買の1つであり、推定9,000の施設がある。 モビリティデータは、デジタルの可視性を完全に回避する施設をカバーする、オンライン信号の代替手段を提供する。 我々は、時間的来訪パターン、居住時間、来訪者捕獲エリア、需要安定にまたがる移動性データから特徴を導出した。 確認されたラベルは、広告プラットフォームを通して特定された施設にのみ存在するため、正の未ラベル学習を用いて、地下真実のラベル非対称性に対処する。 平均精度は0.97AUC、平均精度は0.84である。 4つの運用上の署名は、需要整合性、夜間集中訪問、圧縮されたサービス期間、および局所的に描画された顧客といったリスクの高い施設を特徴付ける。 モデルは、ビジネスウィークの観察ごとにリスクスコアを生成します。 事業レベルでは、マッサージ施設のリスクが最も高い10%を優先し、既知の不正行為の53%を捕獲し、不正検査よりも5.3倍改善している。 我々は,法執行機関に対して校正された優先順位付けスコアを生成する意思決定支援システムを開発し,調査員がリスクの高い施設の点検に集中できるようにする。 運用シグネチャは、オペレータが制御できるオンライン信号ではなく、実際の操作を反映しているため、戦略的操作に抵抗する可能性がある。

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