Extraction d'un réseau social criminel par transformation d'un graphe d'enquête multivarié
Résumé
Analysis of social networks constituted by criminal organizations can capitalize on knowl-
edge about their structures to facilitate the detection of their key actors. However, investigative
acts establish links of different natures (e.g., geolocation, ownership) between different types
of entities (e.g., people, places, vehicles). Thus arises the challenge of extracting the social
network from the multivariate investigation graph by considering all available information. It
is then be possible to perform structural analyses based on centrality measures, supporting the
identification of key actors in the network. This paper proposes a method for extracting a social
network from such a multivariate graph, the variables attached to the nodes and edges of the
multivariate graph being taken into account to quantify the likelihood of the links induced in
the social network.
L'analyse des réseaux sociaux que constituent les organisations criminelles permet de capitaliser des connaissances sur leurs structures pour faciliter la détection de leurs acteurs essentiels. Cependant, les actes d'enquêtes établissent des liens de différentes natures (par ex. géolocalisation, propriété) entre différents types d'entités (par ex. personnes, lieux, véhicules). Ainsi se pose le défi d'extraire du graphe d'enquête multivarié un réseau social en considérant l'ensemble des informations à disposition. Il sera alors possible d'effectuer des analyses structurelles basées sur les mesures de centralité, appuyant l'identification des acteurs clés du réseau. Cet article propose une méthode d'extraction d'un réseau social à partir d'un tel graphe multivarié, les variables attachées aux sommets et arêtes du graphe multivarié étant prises en compte pour quantifier la vraisemblance des liens induits dans le réseau social.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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