An analysis of online gaming crime characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To arouse the public awareness of online gaming‐related crimes and other societal influences so that these problems can be solved through education, laws and appropriate technologies. Design/methodology/approach A total of 613 criminal cases of online gaming crimes that happened in Taiwan during 2002 were gathered and analyzed. They were analyzed for special features then focusing on the tendency for online gaming crime. Related prosecutions, offenders, victims, criminal methods, and so on, were analyzed. Findings According to our analysis of online gaming characteristics in Taiwan, the majority of online gaming crime is theft (73.7 percent) and fraud (20.2 percent). The crime scene is mainly in internet cafés (54.8 percent). Most crimes are committed within the 12:00 to 14:00 time period (11.9 percent). Identity theft (43.4 percent) and social engineering (43.9 percent) are the major criminal means. The offenders (95.8 percent) and victims (87.8 percent) are mainly male and offenders always proceed alone (88.3 percent). The age of offenders is quite low (63.3 percent in the age range of 15‐20), and 8.3 percent of offenders are under 15 years old. The offenders are mostly students (46.7 percent) and the unemployed (24 percent), most of them (81.9 percent) not having criminal records. The type of game giving rise to most of the criminal cases is Lineage Online (93.3 percent). The average value of the online gaming loss is about US$459 and 34.3 percent of criminal loss is between $100 and $300. Research limitations/implications These criminal cases were retrieved from Taiwan in 2002. Some criminal behavior may have been limited to a certain area or a certain period. Practical implications Provides a useful source of information and constructive advice for the public who will sense the seriousness and influence of online gaming crimes. Further, this topic may have implications on e‐commence, e‐services, or web‐based activities beyond gaming. Originality/value Since there is little published research in this area, this paper provides the public with a good and original introduction to a topic of growing importance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».