Sous-culture pédophile et processus d’enculturation en matière de cybersécurité
Notice bibliographique
Résumé
L’échange et l’acquisition de compétences de cybersécurité sur le dark web par la communauté pédophile font partis de la sous-culture pédophile sur Internet. Dans cette perspective, cette étude s’intéresse au processus d’enculturation en matière de cybersécurité par les utilisateurs de forums pédophiles sur le dark web et est encadrée par l’approche de l’expertise criminelle. Spécifiquement, cette recherche a pour objectif de déterminer si les thématiques discutées constituent un ensemble homogène ou hétérogène et si elles sont associées à des indicateurs d’expertise et d’intérêt de la part de la communauté pédophile. Cette étude se fonde sur l’analyse de 290 fils de discussion (FDDs) spécifiquement dévolus aux sujets de cybersécurité, extrait de trois forums pédophiles sur le dark web. Une analyse en classes latentes a permis de classifier les différents FDDs en quatre classes en fonction des thématiques traitées : stratégies réactives de confrontation avec la justice, stratégies proactives basiques, stratégies de lutte contre les menaces non judiciarisées, stratégies proactives avancées. Les indicateurs de validité externes permettent de confirmer l’existence d’un lien entre les sujets traités, le niveau d’expertise et le niveau d’intérêt des utilisateurs de ces forums confirmant l’existence d’un processus d’enculturation au sein de la sous-culture pédophile sur internet.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».