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Enregistrement W2051127310 · doi:10.1080/09592318.2013.740232

Crime facilitation purposes of social networking sites: A review and analysis of the ‘cyberbanging’ phenomenon

2013· review· en· W2051127310 sur OpenAlexaff
Carlo Morselli, David Décary-Hêtu

Notice bibliographique

RevueSmall Wars and Insurgencies · 2013
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCybercrime and Law Enforcement Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExploitThe InternetArgument (complex analysis)Context (archaeology)Law enforcementPhenomenonCriminologySociologyOrganised crimeEnforcementSocial mediaInternet privacyAdvertisingPublic relationsPolitical scienceComputer securityLawBusinessGeographyWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There have been growing claims in media circles and law-enforcement settings that street gangs and criminal groups are turning to Internet-based social networking sites for various reasons ranging from the showcasing of their images and exploits to the suspected recruitment of members. The present study investigates whether such a trend is, in fact, in place. The presence of street gangs on these Internet sites is referred to as cyberbanging. While there is some anecdotal evidence suggesting that gangs are turning to social networking sites, there is little available research on exactly how street gangs and criminal groups use the Internet. Our main argument is that gang culture is in many ways an individualized phenomenon and this feature ties in directly with recent assessments of the Internet as a setting that is governed by a process of networked individualism. This theoretical link between the individualized gang setting and the presence of gang members on social networking sites helps us understand why recruitment is improbable even in a context where people are openly diffusing their image and exploits to a growing number of Internet users. The empirical segment of this research adds to this general outlook. Based on a keyword search of over 50 street gang names, the three main social networking sites (Twitter, Facebook, and MySpace) were monitored for street gang presence. Results illustrate that gang presence on social networking sites is linked primarily to promoting a general gang or street culture through individual displays. In regard to the visitors to such sites, there is no evidence that they are being tricked or manipulated in any way. They are, however, showing their curiosity in regard to such groups and, for those who share their comments and opinions, signs of support are evident. Thus, whereas criminal gangs are not proactively using the Internet to convert anyone into being gang members, social networking sites are creating a new venue for people who share or are sensitive to the values underlying street gang lifestyle to come together. These sites essentially create a new convergence setting for gang members to interact with a wider number of people who would probably never have been exposed to their lifestyles and exploits through physical interactions. The study's conclusion extends these findings toward further research in this area, as well as outlining the more relevant implications for law-enforcement monitoring of this growing phenomenon.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,012
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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