Statistiska metoder kan kartlägga kriminella nätverk bakom köttfusket

Köttfusket kan vara organiserat av kriminella nätverk och för att kunna kartlägga olika sorters nätverk behövs nätverksanalys. I en ny avhandling från Stockholms universitet visar Termeh Shafie hur olika sannolikhetsmodeller och statistiska metoder kan analysera osäkerhet i stora nätverk och undersöka svårfångade samband mellan olika händelser. Sådana metoder kan användas för att undersöka kriminella nätverk och andra komplicerade organisationer.

– Jag har undersökt en speciell sorts komplexa nätverk som kallas multigrafer. De kan användas för att studera hur information snabbt sprids och snabbt kan hittas på internet eller för att undersöka de kriminella nätverken bakom köttfusket för att ta ett aktuellt exempel, säger Termeh Shafie från Statistiska institutionen vid Stockholms universitet.

Nätverksanalys är ett samtida populärt forskningsområde med tillämpningar inom exempelvis sociologi, ekonomi, fysik, kemi och datavetenskap. Den nya forskningen gör det lättare att beskriva och analysera nätverk som annars inte går så lätt att kartlägga.

– Ofta är det svårt att samla in data från stora komplexa nätverk och speciella statistiska nätverksmetoder har utvecklats för stickprov och annan datainsamling, säger Termeh Shafie.

Ett annat område där nätverksanalys är mycket användbart är för att begränsa spridning av olika virus. För att kunna förhindra smitta så behövs en analys av själva nätverksstrukturen, alltså vilka olika vägar som smittan tar. När vi väl har den informationen så går det också att styra, förbättra eller begränsa nätverksdynamiken. Andra nätverk som kan kartläggas och analyseras kan exempelvis vara ryktesspridning på internet, flöden av information, varor, tjänster och påverkan mellan olika typer av aktörer såsom personer, företag och länder.

– Den ökande användningen av internet och stora databaser ökar också behovet av statistiska nätverksmetoder och statistisk forskning om komplexitet och där kan min forskning vara till stor hjälp.

Länk till avhandlingen: http://su.diva-portal.org/smash/record.jsf?searchId=1&pid=diva2:571343

För ytterligare information
Termeh Shafie, forskare vid Statistiska institutionen, Stockholms universitet, tfn 08-16 2984, mobil 070-765 83 79, e-post termeh.shafie@stat.su.se