On to the next one? Using social network data to inform police target prioritization
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Target prioritization is routinely done among law enforcement agencies, but the criteria to establish which targets will lead to the most crime reduction are neither systematic, nor do they take into account the networks in which offenders are embedded. The purpose of this paper is to propose network capital as a guide for prioritization exercises. The approach simultaneously considers a participant’s network centrality and their crime-affiliated attributes. Design/methodology/approach Data on all police interactions are used to map the social networks of two mutually connected police targets from a mid-size city in British Columbia, Canada. Network capital is captured by combining the extent to which individuals act as brokers between otherwise unconnected individuals (betweenness centrality), their number of contacts in the network (degree centrality), and whether they have a criminal record, gang ties, and a firearm carrier status. Findings The network comprises 101 associates, with nine mutual contacts amongst the two targets, and half of the network having a crime-affiliated attribute. Network capital directed the prioritization process to seven associates who stood out. Targeting strategies from two different investigative outcomes are compared. Research limitations/implications The specific recommendations of the study can only be interpreted within the context of the initial targets around which the network was constructed. As a prioritization approach, however, network capital is generalizable to other contexts with implications for law enforcement officials and, more broadly, the community. Originality/value The study provides insights into the practical application of network analysis with already existing police data. Network capital is data driven, which comes with its own limitations, but which constitutes an improvement over purely informal approaches to target prioritization.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».