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[journal article]

dc.contributor.authorMasías, Víctor Hugode
dc.contributor.authorMorselli, Carlode
dc.contributor.authorCrespo, Fernandode
dc.contributor.authorLaengle, Sigifredode
dc.date.accessioned2014-01-06T13:33:49Z
dc.date.available2014-01-06T13:33:49Z
dc.date.issued2013de
dc.identifier.issn2190-8532de
dc.identifier.urihttp://www.ssoar.info/ssoar/handle/document/36854
dc.description.abstractDespite their importance for stakeholders in the criminal justice system, few methods have been developed for determining which criminal behavior variables will produce accurate sentence predictions. Some approaches found in the literature resort to techniques based on indirect variables, but not on the social network behavior with exception of the work of Baker and Faulkner [ASR 58: 837–860, 1993]. Using information on the Caviar Network narcotics trafficking group as a real-world case, we attempt to explain sentencing outcomes employing the social network indicators. Specifically, we report the ability of centrality measures to predict a) the verdict (innocent or guilty) and b) the sentence length in years. We show that while the set of indicators described by Baker and Faulkner yields good predictions, introduction of the additional centrality measures generates better predictions. Some ideas for orienting future research on further improvements to sentencing outcome prediction are discussed.en
dc.description.abstractA pesar de la importancia para diferentes actores involucrados en el sistema judicial, se han desarrollados pocos métodos para determinar las variables del comportamiento organizado que permiten predecir las sentencias judiciales de redes criminales. Algunas aproximaciones encontradas en la literatura especializada usa variables indirectas al comportamiento organizado y no en el comportamiento en red de estas organizaciones. Nosotros usamos información real sobre un caso de red criminal real que operó en Montreal (Canadá) y analizamos la comunicación entre los miembros de la red para determinar si su comportamiento comunicacional permite predecir el veredicto así como los años de sentencia. Encontramos que los modelos de regresión obtenidos y las variables de centralidad nodal utilizadas por nosotros logra un mejor capacidad predictiva. Finalmente, se discuten algunas ideas dirigidas a mejorar la predicción de sentencias judiciales desde las medidas de redes sociales.es
dc.languageende
dc.subject.ddcSociology & anthropologyen
dc.subject.ddcRechtde
dc.subject.ddcLawen
dc.subject.ddcSoziologie, Anthropologiede
dc.subject.otherCriminology; Sentencing outcomes; Social networks
dc.titlePredicting sentencing outcomes with centrality measuresde
dc.description.reviewbegutachtet (peer reviewed)de
dc.description.reviewpeer revieweden
dc.source.journalSecurity Informatics
dc.source.volume2de
dc.publisher.countryDEU
dc.subject.classozKriminalsoziologie, Rechtssoziologie, Kriminologiede
dc.subject.classozCriminal Sociology, Sociology of Lawen
dc.subject.classozJustizde
dc.subject.classozJudiciaryen
dc.subject.thesozKriminologiede
dc.subject.thesozcriminologyen
dc.subject.thesozDrogenkriminalitätde
dc.subject.thesozdrug-related crimeen
dc.subject.thesozsoziales Netzwerkde
dc.subject.thesozsocial networken
dc.subject.thesozStrafverfolgungde
dc.subject.thesozprosecutionen
dc.subject.thesozJustizde
dc.subject.thesozjudiciaryen
dc.subject.thesozNetzwerkanalysede
dc.subject.thesoznetwork analysisen
dc.rights.licenceDigital Peer Publishing Licence - Freie DIPP-Lizenzde
dc.rights.licenceFree Digital Peer Publishing Licenceen
internal.statusformal und inhaltlich fertig erschlossende
internal.identifier.thesoz10050092
internal.identifier.thesoz10050062
internal.identifier.thesoz10053143
internal.identifier.thesoz10059426
internal.identifier.thesoz10048423
internal.identifier.thesoz10053147
dc.type.stockarticlede
dc.type.documentZeitschriftenartikelde
dc.type.documentjournal articleen
internal.identifier.classoz10214
internal.identifier.classoz40102
internal.identifier.journal536
internal.identifier.document32
internal.identifier.ddc340
internal.identifier.ddc301
dc.source.issuetopicComputational Criminologyde
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1186/2190-8532-2-4de
dc.description.pubstatusVeröffentlichungsversionde
dc.description.pubstatusPublished Versionen
internal.identifier.licence5
internal.identifier.pubstatus1
internal.identifier.review1
dc.subject.classhort20800de
internal.check.abstractlanguageharmonizerCERTAIN


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