@article{oai:mejiro.repo.nii.ac.jp:02000080,
 author = {財津, 亘 and ZAITSU, Wataru},
 issue = {20},
 journal = {目白大学心理学研究, Mejiro Journal of Psychology},
 month = {Mar},
 note = {pdf, 本研究は，実務における犯罪者プロファイリングを想定し，動物殺害犯罪に関するベイジアンネットワーク（BN）モデルを用いた犯人像推定の妥当性を検討することを目的とした。BNモデルとは，非循環有向グラフ（DAG，Directed Acyclic Graph）と確率（条件付き確率など）で定義されるグラフィカルモデルの一種である。第一のステップとして，動物殺害犯による事件情報を学習用データとしてモデルを自動構築した。構築したBNモデルによると，動物殺害犯の「年齢層」が「人数」との関連を示し，「人数」が「被害動物（猫）」あるいは「（猫や犬を除く）その他の動物）」との関連を示した。さらには，「被害動物（猫）」が「遺棄場所（公園）」とリンクした。第二ステップの1個抜き交差検証（LOOCV）を実施した結果，成人に関する適合率で95. 8％，未成年に関する適合率で80. 0％であった。以上から，本BNモデルは，実務の犯人像推定に応用できうることを示した。, The purpose of this study is to examine the validity of a Bayesian Network (BN) model of animal killing cases toward offender profiling. The BN model is a graphical model using a defined Directed Acyclic Graph and a probability definition such as conditional probability. In this study, first, BN models were automatically constructed on the basis of the training data. The constructed BN models mostly showed that the offenders’ age was related to the number of offenders and that the number of offenders was related to the type of animal victim (cat or the other animals except for cat and dog). Furthermore, the data suggest that cat victims were associated with parks as places of abandonment. Second, this study examined the accuracy of inferring an offenders’ age and the number of offenders by using a constructed BN model. The results of leave-one-out cross-validation showed that the precision rate for adults was 95.8％ and that for underage offenders was 80.0％. This study demonstrates the validity of offender profiling for animal killing cases.},
 pages = {55--69},
 title = {ベイジアンネットワークによる動物殺害犯罪の犯人像推定},
 year = {2024}
}