Methods for Analyzing School Shooter's Written Communication to Predict Warning Behavior
| Parent link: | Management of Large-Scale System Development (MLSD)=Управление развитием крупномасштабных систем MLSD'2024: proceedings of 2024 17th International Conference, Russia, Moscow, September 24-26, 2024/ V. A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences. 4 p..— .— Montreal: IEEE, 2024.— https://doi.org/10.1109/MLSD61779.2024 |
|---|---|
| Outros autores: | , , , |
| Summary: | The paper presents the initial results of automated meaningful features identification contained in written communication of known school shooters. An analysis of open data sets was performed to identify characteristic cognitive, emotional, psychological, and behavioral traits. The identified features will allow for the creation of a methodology for identifying violent behavior warning signals in potential school shooters В докладе изложены первичные результаты автоматизированного выявления значимых признаков, содержащихся в письменной коммуникации, для создания диагностической методики по выявлению предупреждающих сигналов насильственного поведения потенциальных скулшутеров. Выполнен анализ открытых наборов данных для определения характерных когнитивных, эмоциональных, психологических и поведенческих признаков Текстовый файл AM_Agreement |
| Idioma: | inglés |
| Publicado: |
2024
|
| Subjects: | |
| Acceso en liña: | https://doi.org/10.1109/MLSD61779.2024.10739582 Статья на русском языке |
| Formato: | Electrónico Capítulo de libro |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=678361 |