| 研究課題/領域番号 |
18K11593
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 摂南大学 |
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研究代表者 |
針尾 大嗣 摂南大学, 経営学部, 教授 (80386672)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | サイバー犯罪 / プロファイル分析 / 防犯教育 / プロファイリング / サイバー犯罪防止 / 防犯教育教材 / サイバーリスク / パターン分類 / リスクアセスメント / 犯罪情報分析 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、サイバー関連犯罪の犯行特徴をまとめたデータベース構築と犯行テーマ（犯行プロファイルセット）分類のための統計的プロファイリング・アプローチ、及びその活用方法を検討することを目的として、(1)サイバー関連犯罪に関わる犯行特徴（実行犯の特徴、犯行ツール、犯行手口、被害内容等）のデータベース化、(2)データベースから犯行テーマを分類・抽出するための統計的分析アプローチの検討、(3)当該成果に基づいた防犯用教材の制作に取り組む。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
一般犯罪の犯行行動と犯行者の属性推定を主な目的とした従来の統計的プロファイリング研究に対し、本研究は、情報通信ネットワークを介して実行される新たな犯罪であるサイバー犯罪を対象として、その多様な犯行形態を可視化分析するための統計的プロファイリングアプローチを検討した。世界的に遅れている我が国のサイバー関連犯罪を対象とした統計的プロファイリング研究の学術的発展に大きく貢献すると同時に、当該犯罪に向けた警察活動の課題解決に寄与するとともに、その成果を市民社会に実践的に還元するという点で意義のあるものである。
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