| Summary: | Erilaisten sensorien, mobiililaitteiden ja muiden teknologisten sovellusten kehitys on mahdollistanut suurten ja nopeasti kasvavien datamäärien keräämisen ja lähes reaaliaikaisen analysoinnin. Useista lähteistä kerättyä, kasvavaa ja monimuotoista dataa kutsutaan massadataksi. Massadatan hyödyt on laajalti tunnustettu muun muassa liiketoiminnan kehittämisen näkökulmasta, ja massadata tuo uusia mahdollisuuksia myös rikollisuuden ehkäisyn
kehittämiseen. Tässä tutkielmassa perehdytään massadatan tuomiin mahdollisuuksiin rikollisuuden ehkäisyn näkökulmasta kirjallisuuskatsauksen avulla. Tutkielmassa esitellään rikollisdatan analysointiin sovellettuja menetelmiä sekä massadatan hyödyntämiseen perustuvia rikollisuuden ehkäisyyn tarkoitettuja menetelmiä käytännössä. Tutkielmassa käsitellään myös
massadatan hyödyntämiseen liittyviä teknisiä haasteita, tietoturvaongelmia sekä eettisiä kysymyksiä. Tutkielman lähdemateriaalina on käytetty vertaisarvioituja tieteellisiä artikkeleita. Kirjallisuuskatsauksen perusteella voidaan todeta, että massadatan avulla on luotu uusia tehokkaita menetelmiä rikollisuuden ennustamiseen ja ehkäisyyn. Valtavien datamäärien käsittelyyn liittyy myös paljon erilaisia haasteita, jotka luovat erilaisia esteitä ja rajoitteita massadatan hyödyntämiselle rikollisuuden ehkäisyn tarpeisiin. Kirjallisuuskatsauksen pohjalta voidaan myös päätellä, että hankalimmin ratkaistavissa olevat ongelmat liittyvät eettisiin kysymyksiin, joiden seuraukset yhteiskunnalle voivat olla
kauaskantoisia, ja joihin ei ole olemassa yhtä oikeaa ratkaisua.
The development of various types of sensors, mobile devices and other technological applications has enabled the gathering and analyzing of large amounts of data in near real-time. Diverse and continuously increasing amounts of data
gathered from various sources is often referred to as “Big Data”. The benefits of using Big Data to increase the efficiency of business organizations is widely acknowledged, and it also offers new opportunities and possibilities to increase
the efficiency of crime prevention. The goal of this thesis is to provide information about the different ways Big Data has been used in attempts to develop new ways to predict and prevent crime. This study also aims to demonstrate the various types of problems that might occur when developing Big Data-driven crime prevention methods. This study was carried out as a literature review, and the literature used were peer-reviewed research papers. The literature review shows that by using Big Data, new efficient ways to prevent and predict crime have been implemented. The most difficult problems related to Big Data-driven crime prevention methods are mostly ethical problems, which can have long-term effects on the society, and which don’t have an exhaustive solution
|
|---|