ベイジアンネットワークによる動物殺害犯罪の犯人像推定

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  • Offender profiling for animal killing cases using Bayesian Networks
  • ベイジアンネットワーク ニ ヨル ドウブツ サツガイ ハンザイ ノ ハンニンゾウ スイテイ

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抄録

本研究は，実務における犯罪者プロファイリングを想定し，動物殺害犯罪に関するベイジアンネットワーク（BN）モデルを用いた犯人像推定の妥当性を検討することを目的とした。BNモデルとは，非循環有向グラフ（DAG，Directed Acyclic Graph）と確率（条件付き確率など）で定義されるグラフィカルモデルの一種である。第一のステップとして，動物殺害犯による事件情報を学習用データとしてモデルを自動構築した。構築したBNモデルによると，動物殺害犯の「年齢層」が「人数」との関連を示し，「人数」が「被害動物（猫）」あるいは「（猫や犬を除く）その他の動物）」との関連を示した。さらには，「被害動物（猫）」が「遺棄場所（公園）」とリンクした。第二ステップの1個抜き交差検証（LOOCV）を実施した結果，成人に関する適合率で95. 8％，未成年に関する適合率で80. 0％であった。以上から，本BNモデルは，実務の犯人像推定に応用できうることを示した。

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