[論文レビュー] Ranking the Importance Level of Intermediaries to a Criminal using a Reliance Measure

Pritheega Magalingam, Stephen Davis+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 20, 2015

Complex Network Analysis Techniques参考文献 54被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、犯罪ネットワークにおける特定の容疑者に特化した中間者（仲介者）の重要性を評価するための新しい依存度測度を導入する。この測度は、全体の中心性ではなく最短経路依存度に基づく。古典的な媒介性中心性とは異なり、特定の出発ノードがどの中間ノードに最も依存しているかを特定し、隠れた重要な人物（例：マネー・ランダリングで有罪判決を受けた非財務管理者）を明らかにする。本手法はEnronおよびNoordin Topネットワークで有効である。

ABSTRACT

Recent research on finding important intermediate nodes in a network suspected to contain criminal activity is highly dependent on network centrality values. Betweenness centrality, for example, is widely used to rank the nodes that act as brokers in the shortest paths connecting all source and all the end nodes in a network. However both the shortest path node betweenness and the linearly scaled betweenness can only show rankings for all the nodes in a network. In this paper we explore the mathematical concept of pair-dependency on intermediate nodes, adapting the concept to criminal relationships and introducing a new source-intermediate reliance measure. To illustrate our measure, we apply it to rank the nodes in the Enron email dataset and the Noordin Top Terrorist networks. We compare the reliance ranking with Google PageRank, Markov centrality as well as betweenness centrality and show that a criminal investigation using the reliance measure, will lead to a different prioritisation in terms of possible people to investigate. While the ranking for the Noordin Top terrorist network nodes yields more extreme differences than for the Enron email transaction network, in the latter the reliance values for the set of finance managers immediately identified another employee convicted of money laundering.

研究の動機と目的

• 従来の媒介性中心性のようなグローバル中心性測度が、犯罪ネットワークにおける特定の容疑者にのみ重要である中間者を特定できないという限界を解決すること。
• 出発ノードが最短経路内での中間ノードにどれほど依存しているかを定量化する、標的化された測度を開発すること。特に、個々の容疑者ネットワークに焦点を当てる。
• マネー・ランダリング事件において重要な人物が隠されている場合に、容疑者ネットワークにおいて最も重要なノードを優先順位付けすることで、捜査の効率を向上させること。
• 実世界のデータセット（EnronメールおよびNoordin Topテロリストネットワーク）を用いて、本手法の有効性を検証すること。ここでは、従来の中心性測度では重要な容疑者が浮き彫りにされないことが確認された。

提案手法

• 出発ノードが最短経路を通じて中間ノードに依存する度合いを測る依存度測度を提案。定式化すると、出発ノードから全ノードへの最短経路のうち、特定の中間ノードを経由する割合として表される。
• SPNSA（最短経路ネットワーク探索アルゴリズム）を用いて、容疑者ノードを中心とした部分ネットワークを抽出。関連する経路のみに焦点を当てる。
• 依存度の公式を用いて、容疑者が各中間ノードにどれほど依存しているかを計算し、その容疑者にとっての重要度順にノードをランク付けする。
• 性能と独自性を評価するため、依存度順位をPageRank、マーキov中心性、および媒介性中心性と比較する。
• Enronメールデータセット（BCCおよびTO/CCサブネットワーク）およびNoordin Topテロリストネットワークを用いて、ネットワーク解析を実施し、手法の妥当性を検証する。
• 各容疑者にとっての上位中間ノード（「犯罪捜査優先ノード」）を特定し、さらなる調査の対象として提案する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 特定の容疑者にのみ重要である中間者を、ネットワーク全体の中心性ではなく、どのように特定できるか？
• RQ2 最短経路依存度に基づく依存度測度は、従来の中心性測度を上回り、犯罪ネットワークにおける隠れた重要な人物を効果的に特定できるか？
• RQ3 媒介性中心性では上位にランクされないが、実務的にも極めて重要な人物を、どの程度まで依存度測度が特定できるか？
• RQ4 依存度測度は、EnronやNoordin Topのような実世界の犯罪ネットワークにおいて、既知の犯罪者や主要人物を効果的に特定できるか？
• RQ5 PageRank、マーキov中心性、および媒介性中心性と比較して、依存度測度の性能と順位の独自性はどの程度か？

主な発見

• 依存度測度は、EnronのTO/CCネットワークにおいて、全財務マネージャーが最も依存しているノードとしてジョージ・ワサフ（ID 10351）を特定。これは、媒介性中心性では明らかにされなかった重要な知見であった。
• EnronのBCCネットワークでは、依存度測度がベン・グリサン（1369）とアンドリュー・ファスティオ（686）を相互に依存の中心として浮き彫りにした。両者とも後にマネー・ランダリングで有罪判決を受けた。
• 依存度順位付けにより、マネー・ランダリングで有罪判決を受けた非財務マネージャーが、媒介性中心性では特定されなかったが、本手法によって隠れた重要な人物として明らかになった。
• 媒介性中心性、PageRank、マーキov中心性と比較して、依存度測度は特にNoordin Topネットワークにおいて顕著に異なるノード順位を生成しており、独自の捜査的価値を示している。
• SPNSAアルゴリズムは、ネットワークサイズを管理可能な部分ネットワークに縮小し、各容疑者に関連するノードに焦点を当てた捜査を可能にした。
• 依存度測度により、捜査官はNoordin Topネットワークの5名の主要メンバーといった、高確率の容疑者を少数に絞って深掘り調査できるようになった。これにより、捜査の効率が向上した。