Unlocking Criminal Hierarchies: A Survey, Experimental, and Comparative Exploration of Techniques for Identifying Leaders within Criminal Networks

要約

この調査報告書は、犯罪ネットワーク内の犯罪リーダーの特定に使用される技術とアルゴリズムの徹底的な分析を提供します。
この論文では、各手法について、その有効性、限界、改善の可能性、および将来の見通しについて検討しています。
犯罪リーダーの特定と犯罪の予測のためのアルゴリズムに焦点を当てた既存の調査論文が直面している主な課題は、これらのアルゴリズムを効果的に分類することです。
この制限に対処するために、この論文では、アルゴリズムをより詳細なカテゴリと特定の技術に階層的に分類する新しい方法論的分類法を提案します。
この論文には、さまざまな技術をランク付けするための経験的および実験的評価が含まれています。
方法論的な分類法、経験的評価、実験的比較を組み合わせることで、犯罪リーダーを特定するための技術とアルゴリズムを微妙かつ包括的に理解できるようになり、研究者が情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
さらに、この論文は、犯罪リーダーを特定する技術の将来の見通しについて貴重な洞察を提供し、潜在的な進歩とさらなる研究の機会を強調しています。
ここでは、実証的な分析結果と実験的洞察の概要と、私たちが考案したソリューションを紹介します: (1) PageRank とEigenvector 中心性はネットワーク接続のマッピングに信頼性があり、(2) Katz Centrality は間接的なリンクを通じて影響力のある犯罪者を効果的に特定できると強調
犯罪ネットワークにおけるその重要性、(3) 現在のモデルは、犯罪影響力レベルの具体的な影響、社会経済的状況の重要性、犯罪ネットワークと階層の動的な性質を考慮できていない、(4) 我々は以下のような強化を提案しています。
犯罪行為と人間関係の流動性を反映するために時間的ダイナミクスと感情分析を組み込むものとして

要約(オリジナル)

This survey paper offers a thorough analysis of techniques and algorithms used in the identification of crime leaders within criminal networks. For each technique, the paper examines its effectiveness, limitations, potential for improvement, and future prospects. The main challenge faced by existing survey papers focusing on algorithms for identifying crime leaders and predicting crimes is effectively categorizing these algorithms. To address this limitation, this paper proposes a new methodological taxonomy that hierarchically classifies algorithms into more detailed categories and specific techniques. The paper includes empirical and experimental evaluations to rank the different techniques. The combination of the methodological taxonomy, empirical evaluations, and experimental comparisons allows for a nuanced and comprehensive understanding of the techniques and algorithms for identifying crime leaders, assisting researchers in making informed decisions. Moreover, the paper offers valuable insights into the future prospects of techniques for identifying crime leaders, emphasizing potential advancements and opportunities for further research. Here’s an overview of our empirical analysis findings and experimental insights, along with the solution we’ve devised: (1) PageRank and Eigenvector centrality are reliable for mapping network connections, (2) Katz Centrality can effectively identify influential criminals through indirect links, stressing their significance in criminal networks, (3) current models fail to account for the specific impacts of criminal influence levels, the importance of socio-economic context, and the dynamic nature of criminal networks and hierarchies, and (4) we propose enhancements, such as incorporating temporal dynamics and sentiment analysis to reflect the fluidity of criminal activities and relationships

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