Междисциплинарный опыт исследования письменной коммуникации скулшутеров для выявления маркеров предупреждающего поведения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Представлены результаты междисциплинарного исследования по выявлению маркеров предупреждающего поведения скулшутеров на основе анализа их письменной коммуникации с применением методов компьютерной лингвистики. Характерными особенностями текстов скулшутеров являются наличие признаков когнитивного искажения «персонализация», а также таких эмоций, как «гнев» и «печаль». В текстах скулшутеров наряду с асоциальными и деструктивными намерениями значительное место занимают намерения с явной положительной коннотацией. Приведены результаты сравнительного анализа значимых маркеров предупреждающего поведения, характерных для письменной коммуникации скулшутеров, и результатов обработки открытых наборов текстовых данных, не имеющих прямого отношения к теме скулшутинга, таких как: текстовые данные с платформ Reddit, Twitter:(с 2023 г. — Х); наборы текстов из блогов, посвященных криминальной тематике; коллекции новостных текстов BBC, статьи с платформы Medium; коллекция эссе студентов-психологов с 1993 по 1996 г.; коллекция произведений литературы, представленных на проекте Gutenberg, и др. Акцентированы значимые особенности и характерные отличия текстов. Предложены направления дальнейших исследований в рамках решения задачи выявления маркеров предупреждающего поведения с применением предварительно обученных моделей анализа естественного языка.

Об авторах

Анна Юрьевна Карпова

Национальный исследовательский Томский политехнический университет

Email: belts@tpu.ru
ORCID iD: 0000-0001-7854-1438
SPIN-код: 9274-2660
ResearcherId: R-4472-2016
доктор социологических наук, профессор, отделение социально-гуманитарных наук Томск, Россия

Алексей Олегович Савельев

Национальный исследовательский Томский политехнический университет

Email: sava@tpu.ru
ORCID iD: 0000-0002-7466-6142
SPIN-код: 7576-7564
ResearcherId: E-9905-2017
кандидат технических наук, доцент, отделение информационных технологий Томск, Россия

Дмитрий Андреевич Третьяков

Национальный исследовательский Томский политехнический университет

Email: dat32@tpu.ru
магистрант, отделение информационных технологий Томск, Россия

Список литературы

  1. Карпова А.Ю. Проактивная система предотвращения инцидентов скулшутинга: что имеет значение? // Наука. Культура. Общество. 2024. Т. 30. № 2. С. 83–98. doi: 10.19181/nko.2024.30.2.6 EDN: AKJJCV
  2. Карпова А.Ю., Чайковский Д.В. «Пост-Колумбайн эффект»: стохастический терроризм // Вестник Национального антитеррористического комитета. 2019. Т. 2№ С. 45–53.
  3. Карпова А.Ю., Максимова Н.Г. Скулшутинг в России: что имеет значение? // Власть. 2021. Т. 29. № 1. С. 93–108. doi: 10.31171/vlast.v29i1.7920 EDN: QLQYTP
  4. Савельев А.О., Карпова А.Ю., Третьяков Д.А., Максимова Н.Г. Методы анализа письменной коммуникации скулшутеров для прогнозирования предупреждающего поведения // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD’2024): Труды Семнадцатой международной конференции. М.: Ин-т проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 202С. 1399–1405. doi: 10.1109/MLSD61779.2024.10739582 EDN: OTFGVP
  5. Averting Targeted School Violence. Accessed 22.04.2025. URL: https://www.secretservice.gov/sites/default/files/reports/2021-03/USSS%20Averting%20Targeted%20School%20Violence.2021.03.pdf
  6. Calhoun T., Weston S. Contemporary Threat Management: A Practical Guide for Identifying, Assessing, and Managing Individuals of Violent Intent. San Diego: Specialized Training Services, 2003. 280 p.
  7. Chyi H.I., Mccombs M. Media salience and the process of framing: Coverage of the Columbine school shootings. Journalism and Mass Communication Quarterly. 2004. Vol. 81 (1). P. 22–35. doi: 10.1177/107769900408100103
  8. Dietz P.E., Martell D. Commentary: approaching and stalking public figures — a prerequisite to attack. Journal of the American Academy of Psychiatry and the Law. 2010. No. 38. P. 341–348.
  9. Fein R., Vossekuil B., Holden G. Threat assessment: An approach to prevent targeted violence. Accessed 22.04.2025. URL: https://www.ojp.gov/pdffiles/threat.pdf
  10. Gaudette T., Petrie E.S., Chermak S.M., Freilich J.D. Media Coverage of School Shootings: A Distortion Analysis of Incident and Perpetrator Characteristics. Crime & Delinquency. 2023. doi: 10.1177/00111287231211263 EDN: ELBTMR
  11. Hofmann D.C. How “Alone” are Lone-Actors? Exploring the Ideological, Signaling, and Support Networks of Lone-Actor Terrorists. Studies in Conflict & Terrorism. 2020. Vol. 43. No. 7. P. 657–678. doi: 10.1080/1057610X.2018.1493833
  12. Kaati L., Shrestha A., Sardella T. Identifying Warning Behaviors of Violent Lone Offenders in Written Communication. 2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW). Barcelona: IEEE, 2016. P. 1053–1060. doi: 10.1109/ICDMW.2016.0152
  13. Karpova A., Savelev A., Maksimova N. Modeling the Process of School Shooters Radicalization (Russian Case). Social Sciences. 2021. Vol. 10. No. 12. Article 477. doi: 10.3390/socsci10120477
  14. Kostinsky S., Bixler E.O., Kettl P.A. Threats of School Violence in Pennsylvania After Media Coverage of the Columbine High School Massacre. Archives of pediatrics & adolescent medicine. 2001. Vol. 155. No. 9. P. 994. doi: 10.1001/archpedi.155.9.994
  15. Langman P. Different Types of Role Model Influence and Fame Seeking Among Mass Killers and Copycat Offenders. American Behavioral Scientist. 2018. Vol. 62. No. 2. P. 210–228. doi: 10.1177/0002764217739663
  16. Langman P. Warning signs: Identifying school shooters before they strike. Allentown: Langman Psychological Associates, LLC, 2022. 242 p.
  17. Lankford A., Madfis E. Media coverage of mass killers: Content, consequences, and solutions. American Behavioral Scientist. 2018. Vol. 62 (2). P. 151–162. doi: 10.1177/0002764218763476
  18. Liu Y., et al. RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach. Arxiv. Accessed 22.04.2025. URL: https://arxiv.org/abs/1907.11692
  19. Maksimova N. Databases as an effective tool for analyzing and preventing school shooting incidents. Science. Culture. Society. 2022. Vol. 28. No. 4. P. 44–55. doi: 10.19181/nko.2022.28.4.4
  20. Meindl J.N., Ivy J.W. Mass Shootings: The Role of the Media in Promoting Generalized Imitation. American Journal of Public Health. 2017. Vol. 107. No. 3. P. 368–370. doi: 10.2105/AJPH.2016.303611
  21. Meloy J.R., Hoffmann J., Roshd K., Guldimann A. Some warning behaviors discriminate between school shooters and other students of concern. Journal of Threat Assessment and Management. 2014. Vol. 1 (3). P. 203–211. doi: 10.1037/tam0000020
  22. Meloy J.R., Hoffmann J., Guldimann A., James D. The Role of Warning Behaviors in Threat Assessment: An Exploration and Suggested Typology. Behavioral Sciences and the Law. 2012. Vol. 30 (3). P. 256–279. doi: 10.1002/bsl.999
  23. Mizrahi-Werner J., et al. (2022). Pathways to School Shooting Subculture: Re-thinking Theory Across Strain, Imitation, and Digital Mediation. European Journal on Criminal Policy and Research. 2022. No. 30. P. 21–38. doi: 10.1007/s10610-022-09513-x
  24. Muschert G.W. Research in school shootings. Sociology Compass. 2007. Vol. 1 (1). P. 60–80. doi: 10.1111/j.1751-9020.2007.00008.x
  25. Newman K., Fox C. Repeat tragedy: Rampage shootings in American high school and college settings, 2002–2008. American Behavioral Scientist. 2009. Vol. 52 (9). P. 1286–1308. doi: 10.1177/0002764209332546
  26. Newman K.S., Fox C., Roth W., Mehta J., Harding D. Rampage: the social roots of school shootings. N.Y.: Basic Books, 2004. 432 p.
  27. Paton N. Media participation of school shooters and their fans. Navigating between self-distinction and imitation to achieve individuation. 2012. Emerald insight. doi: 10.1108/S20502060(2012)0000007014
  28. Paton N., Figeac J. Expressive Violence: The Performative Effects of Subversive Participatory Media Uses. ESSACHESS — Journal for Communication Studies. 2015. No. 8. P. 231–256.
  29. Peterson J., et al. An exploration of K-12 school shooting threats in the United States. Journal of Threat Assessment and Management. 2024. Vol. 11 (2). P. 106–120. doi: 10.1037/tam0000215
  30. Peterson J., Densley J., Spaulding J., Higgins S. How mass public shooters use social media: Exploring themes and future directions. Social Media + Society. 2023. Vol. 9 (1). doi: 10.1177/20563051231155101
  31. Raffel C., et al. Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer. Journal of Machine Learning Research. 2020. No. 21. P. 1–67.
  32. Raitanen J., Oksanen A. Global online subculture surrounding school shootings. American Behavioral Scientist. 2018. Vol. 62 (2). P. 195–209. doi: 10.1177/0002764218755835
  33. Riedman D. Incidents per year 1970–2022. K-12 school shooting database. Accessed 22.04.2025. URL: https://k12ssdb.org
  34. Safe school initiative: An interim report on the prevention of targeted violence in schools. U.S. Department of Justice. Accessed 22.04.2025. URL: https://www.ojp.gov/ncjrs/virtual-library/abstracts/safe-school-initiative-interim-report-prevention-targeted-violence
  35. Tedeschi S., et al. WikiNEuRal: Combined Neural and Knowledge-based Silver Data Creation for Multilingual NER. Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2021. Stroudsburg: Association for Computational Linguistics, 2021. P. 2521–2533.
  36. Towers S., et al. Contagion in Mass Killings and School Shootings. PLoS One. 2015. Vol. 10. No. 7. doi: 10.1371/journal.pone.0117259
  37. Vossekuil B., Fein R., Reddy M., Borum R., Modzeleski W. Final Report and Findings of the Safe School Initiative: Implications for the Prevention of School Attacks in the United States. U.S. Department of Justice. Accessed 22.04.2025. URL: https://www.ojp.gov/ncjrs/virtual-library/abstracts/final-report-and-findings-safe-school-initiative-implications

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).