Abstract
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.
Reference23 articles.
1. Avarikioti, G., Brunner, R., Kiayias, A., Wattenhofer, R. & Zindros, D. (2018). Structure and Content of the Visible Darknet. Computers and Society, 4, 1811.01348.
2. Blei, D. M., Ng, A. Y. & Jordan, M. I. (2003). Latent dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3(1), 993–1022.
3. Bradley, C. & Stringhini, G. (2019). A Qualitative Evaluation of Two Different Law Enforcement Approaches on Dark Net Markets. 2019 IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshops (EuroS&PW), 453–463. https://doi.org/10.1109/EuroSPW.2019.00057
4. Choshen, L., Eldad, D., Hershcovich, D., Sulem, E. & Abend, O. (2019). The Language of Legal and Illegal Activity on the Darknet. Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 4271–4279. https://doi.org/10.18653/v1/P19-1419
5. ElBahrawy, A., Alessandretti, L., Rusnac, L., Goldsmith, D., Teytelboym, A. & Baronchelli, A. (2020). Collective dynamics of dark web marketplaces. Scientific Reports, 10(1), 18827. https://doi.org/10.1038/s41598-020-74416-y