社交网络分析为破坏西西里黑手党的策略提供了新见解


从窃听和放样数据集获得的会议和电话网络。图片来源:Cavallaro等,2020年

新的模拟结果表明,旨在破坏西西里黑手党活动的执法工作可能会受益于分析策略,这些策略能够捕获黑手党成员保持的最短信息流路径,以最大程度地降低拦截风险。英国德比大学的Lucia Cavallaro和意大利巴勒莫大学的Annamaria Ficara及其同事在2020年8月5日的开放获取期刊PLOS ONE中介绍了这些发现。

社交网络分析可以帮助阐明许多人之间的复杂关系。但是,像西西里黑手党这样的犯罪网络具有不寻常的特征,使其既难以分析,又能抵抗破坏。关于黑手党网络内部结构的数据也很短缺。

为了增进对犯罪网络的了解,Cavallaro及其同事从涉及两个黑手党氏族的窃听和放样中收集了新的数据集,这些氏族在2000年代初渗透到意大利南部的经济活动中。他们使用数据模拟了犯罪网络,并比较了衡量个人在其中的影响的不同方法,以查看哪种方法最有效地选择了个人逮捕或警察突袭的目标。

研究人员发现,一种称为“中间性中心性”的网络测量方法最有效地选择了破坏模拟网络的目标,这是因为它可以捕获黑手党关系,从而通过确保信息沿着尽可能短的路径流动来避免信息被拦截,从而发挥了作用。可能。这些发现表明,采用社交网络分析的执法行动可能会受益于采用中介中间性或类似措施。

作者已在线上公开提供了他们的新数据集和源代码。未来的研究可能会扩展到新发现,例如通过调查犯罪网络在中断后如何重组或如何对具有特殊专业知识领域的人员撤职做出反应。