Tradycyjna analiza danych koncentruje się na atrybutach aktora. Ponieważ jednak zachowanie aktora nie zawsze jest niezależne, konieczna jest obserwacja aktorów z perspektywy ich związków z siecią. Jest takie tradycyjne koreańskie powiedzenie, zawarte w księdze Myungshimbogam1, które w polskiej wersji brzmi: „Pokaż mi swoich przyjaciół, a powiem ci, kim jesteś”. Przytaczamy te słowa, aby zmienić punkt widzenia z atrybutów jednego aktora na sieć. Analizę Big Data z tej perspektywy można przeprowadzać za pomocą dostępnych na rynku programów do analizy sieci. Omawiamy kilka najpopularniejszych z nich, w tym UCINET (University of California Irvine NETwork), NetMiner, R, Gephi i NodeXL. UNICET i NetMiner to kompleksowe programy, w którym można stosować różne techniki analizy sieci. NodeXL oraz R to oprogramowanie do obliczeń statystycznych, natomiast Gephi służy głównie do wizualizacji. Podstawową analizę i wizualizację danych w NodeXL, można wykonać, wprowadzając dane o sieci za pomocą szablonu Excela.
W pracy przedstawiono wybrane metody analizy i wizualizacji sieci kryminalnych wywodzące się z analizy sieci społecznych. Omówione metody mogą stanowić podstawę dla systemu wspomagającego pracę służb kryminalnych i antyterrorystycznych.
EN
The paper presents chosen social network based methods of analysis and visualization of criminal networks. The methods presented may become the basis of the system supporting police and intelligence analysis.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.