Szövegbányászat a dark neten: rendészettudományi alkalmazások

Absztrakt

Cél: A kibertér felhasználói tömérdek elemezhető szöveges adatot hoznak létre, ahogy a látható (surface) weben, úgy a láthatatlan (deep) weben, és azon belül az anonimitásra épülő dark net platformjain is. A szövegbányászat különböző elemzési eljárásai lehetőséget kínálnak e nagy adatmennyiség (big data) automatizált elemzésére, amit számos kutató kiaknáz. Tanulmányom célja a rendészettudomány szempontjából releváns jó gyakorlatok, alkalmazási példák áttekintése, bemutatása.
Módszertan: A szövegbányászat társadalomtudományban való elterjedésének újszerűsége miatt kutatásom során a kurrens szakirodalom feldolgozására specializálódott, úgynevezett state-of-the-art szakirodalomelemzést alkalmaztam, melynek célja az adott kutatási terület új perspektíváinak bemutatása.
Megállapítások: A nemzetközi szakirodalomban megjelennek például a legálisillegális tartalmak klasszifikációját célzó nyelvmodellek, melyek megerősítik a dark net kettős felhasználhatóságáról szóló elméletet. Az illegális kereskedelmi tevékenységet (is) végző dark netes kriptomarketek élete jellemzően a rendvédelmi szervek beavatkozásával, bezárással végződik, ahogy történt az a Silk Road nevű kriptomarkettel is 2013-ban. A bezárásokat követő felhasználói aktivitás trendjeit elemző topikmodellezési eljárások segítséget nyújthatnak e rendészeti beavatkozások értékelésében.
Érték: A tanulmány e példák bemutatásával a szövegbányászat mint kutatási módszer rendészettudományi kiaknázásában rejlő lehetőségeket világítja meg.