Соціально-правові студії
ISSN 2617-4162
e-ISSN 2617-4170
Видавець: Львівський державний університет внутрішніх справ
Анотація
Електронні документи, такі як контракти, судові рішення, фінансові звіти тощо можуть містити цінну інформацію про соціальні чинники, які впливають на безпеку фінансових і правових відносин. Аналіз цих документів допомагає виявити взаємозвʼязки суспільної довіри, влади, технологій та інших соціальних явищ у контексті їхнього впливу на рівень безпеки окремих індивідів і суспільства загалом. Метою статті є визначення можливостей використання електронних документів як ресурсів для соціологічних досліджень щодо оцінки рівня безпеки фінансових і правових відносин. У дослідженні використано історичний і логічний методи для висвітлення сучасного стану справ у сфері аналітики цифрових даних, методи порівняння й узагальнення стали основою класифікації індикаторів ризиків, наявних у текстах електронних документів. Вказано, що в умовах поширення цифрової взаємодії між людьми розуміння соціологічних аспектів їх поведінки, що мають відображення в електронних документах, стає ключовим для оцінки ризиків нелегальних фінансових операцій. У статті обґрунтована важлива роль електронних документів як цінного ресурсу для соціологічних досліджень. Дослідження опирається на міждисциплінарний підхід, висвітлюючи можливості інтегрування соціологічного аналізу, мережевих досліджень, розпізнавання лінгвістичних шаблонів та методів інтелектуального аналізу даних, щоб отримати значущу інформацію з великих масивів електронних документів. Головні результати дослідження включають класифікацію присутніх у текстах електронних документів індикаторів поведінки, повʼязаної з незаконними фінансовими операціями. Дослідження підкреслює практичну цінність використання електронних документів у соціологічних дослідженнях, пропонуючи практичні орієнтири для урядовців, правників та аналітиків щодо покращення оцінки ризиків і розробки заходів безпеки. Матеріали, систематизовані в цьому дослідженні, демонструють потенціал розвідки на основі відкритих джерел (OSINT) і розширеної аналітики даних для побудови значущих соціологічних моделей з використанням електронних документів, підкреслюючи їх значення для вирішення сучасних аналітичних проблем у сфері безпеки
Ключові слова: діджиталізація; поведінка; ризик; безпека; кібербезпека; захист прав; big data; data mining; OSINT
Цитувати
[1] Auer, R., & Tercero-Lucas, D. (2022). Distrust or speculation? The socioeconomic drivers of U.S. cryptocurrency investments. Journal of Financial Stability, 62, article number 101066. doi: 10.1016/j.jfs.2022.101066.
[2] Beytía, P., & Müller, H.P. (2022). Towards a digital reflexive sociology: Using wikipediaʼs biographical repository as a reflexive tool. Poetics, 95, article number 101732. doi: 10.1016/j.poetic.2022.101732.
[3] Chu, W., Lee, K.T., Luo, W., Bhambri, P., & Kautish, S. (2021). Predicting the security threats of internet rumors and spread of false information based on sociological principle. Computer Standards & Interfaces, 73, article number 103454. doi: 10.1016/j. csi.2020.103454.
[4] Glassman, M., & Kang, M.J. (2012). Intelligence in the internet age: The emergence and evolution of Open Source Intelligence. Computers in Human Behavior, 28(2), 673-682. doi: 10.1016/j.chb.2011.1.014.
[5] Hachem, M., Mizouni, R., Alawadhi, I.M., & Altamimi, M.J. (2023). Digital forensic intelligence for illicit drug analysis in forensic investigations. iScience, 26(10), article number 108023. doi: 10.1016/j.isci.2023.108023.
[6] Hoffman, C., Howell, J.C., Perkins, R.C., Maimon, D., & Antonaccio, O. (2024). Predicting new hackersʼ criminal careers: A group-based trajectory approach. Computers & Security, 137, article number 103649. doi: 10.1016/j.cose.2023.103649.
[7] Jonušaitė, I., & Ullman, T.D. (2024). The invisible hand as an intuitive sociological explanation. Journal of Experimental Social Psychology, 110, article number 104546. doi: 10.1016/j.jesp.2023.104546.
[8] Klimova, S., Zhampeiis, N., & Grigoryan, A. (2020). Contemporary approaches to money laundering/terrorism financing risk assessment and methods of its automation in commercial banks. Procedia Computer Science, 169, 380-387. doi: 10.1016/j. procs.2020.02.233.
[9] Lahiani, H., & Frikha, M. (2023). A systematic review of social media data mining on android. Procedia Computer Science, 225, 2018-2027. doi: 10.1016/j.procs.2023.10.192.
[10] Law of Ukraine No. 851-IV “On Electronic Documents and Electronic Document Management”. (2003, May). Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/851-15#Text.
[11] Luo, J.D., Liu, J., Yang, K., & Fu, X. (2019). Big data research guided by sociological theory: A triadic dialogue among big data analysis, theory, and predictive models. The Journal of Chinese Sociology, 6, article number 11. doi: 10.1186/s40711-019-0102-4.
[12] Macanovic, A. (2022). Text mining for social science – The state and the future of computational text analysis in sociology. Social Science Research, 108, article number 102784. doi: 10.1016/j.ssresearch.2022.102784.
[13] Maciejewski, P.K., Falzarano, F.B., She, W.J., Lichtenthal, W.G., & Prigerson, H.G. (2022). A micro-sociological theory of adjustment to loss. Current Opinion in Psychology, 43, 96-101. doi: 10.1016/j.copsyc.2021.06.016.
[14] Moіseіenko, I., Dronyuk, I., & Revak, I. (2021). Money laundering risk identification algorithms. CEUR Workshop Proceedings.1st Symposium on Information Technologies and Applied Sciences, IT and AS 2021, 2824, 120-129.
[15] Ogbeide, H., Thomson, M.E., & Gonul, M.S. (2023). The anti-money laundering risk assessment: A probabilistic approach. Journal of Business Research, 162, article number 113820. doi: 10.1016/j.jbusres.2023.113820.
[16] Order of the Cabinet of Ministers of Ukraine No. 1467-р “On Approval of the Strategy for the Implementation of Digital Development, Digital Transformation and Digitalisation of the Public Finance Management System for the Period up to 2025 and Approval of the Action Plan for its Implementation”. (2021, November). Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/ show/1467-2021-%D1%80#Text.
[17] OSCE. (2016). National Risk Assessment report on preventing and countering legalization (laundering) of proceeds of crime and financing of terrorism. Kyiv: OSCE.
[18] OSCE. (2018). Methodology of National Risk Assessment on Money Laundering and Terrorist Financing in Ukraine (Updated). Kyiv: OSCE.
[19] Pellet, H., Shiaeles, S., & Stavrou, S. (2019). Localising social network users and profiling their movement. Computers & Security, 81, 49-57. doi: 10.1016/j.cose.2018.10.009.
[20] Pidkhomnyi, O.M., Demchyshak, N.B., & Dropa, Y.B. (2019). Confidence as the national economy pricing and shadowing factor: The case of Ukraine. Espacios, 40(20), 21-32.
[21] Potts, J. (2019). 5 examples of how evidence-based policing enhances law enforcement. Retrieved from https://www.police1.com/ police-training/articles/5-examples-of-how-evidence-based-policing-enhances-law-enforcement-wYCdSM1IqXq58xUN/
[22] Resolution of the Cabinet of Ministers of Ukraine No. 55-2018-p “Some issues of documenting management activities”. (2018, January). Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/55-2018-%D0%BF/ed20180117#Text.
[23] Thumala Olave, M.A. (2020). Book love. A cultural sociological interpretation of the attachment to books. Poetics, 81, article number 101440. doi: 10.1016/j.poetic.2020.101440.
[24] United Nations. (2022). Berkeley Protocol on Digital Open Source Investigations. A practical guide on the effective use of digital open source. Information in investigating violations of international criminal, human rights and humanitarian law. New York and Geneva: Office of the United Nations High Commissioner for Human Rights.
[25] Wenzel, R., & Quaquebeke, N.V. (2018). The double-edged sword of big data in organizational and management research: A review of opportunities and risks. Organizational Research Methods, 21(3), 548-591. doi: 10.1177/1094428117718627.
[26] Zhang, G., Gao, Z., Dong, J., & Mei, D. (2023). Machine learning approaches for constructing the national anti-money laundering index. Finance Research Letters, 52, article number 103568. doi: 10.1016/j.frl.2022.103568.