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Diese Arbeit analysiert die Möglichkeiten der Text- und Netzwerkanalyse kriminologischer Daten. Dabei werden diese Daten unter dem Aspekt der Geldwäsche betrachtet. Zum Zweck der Analyse wurden aus dem Text die wichtigsten Konzepte in elf verschiedene Klassen aufgeteilt. Die Zusammenhänge zwischen den identifizierten Konzepten wurden ebenfalls untersucht. Einige Aussagen über Geldwäsche lassen sich durch die Interpretation der Ergebnisse validieren. Es werden bestimmte Konzepte, wie Banken, Unternehmen und ausländische Tochtergesellschaften als wichtige Konzepte identifiziert. Das bestätigt zusammen mit dem in Kapitel 1.4.3 dargestellten zyklischen Ablauf von Geldwäschevorgängen die Vermutung, dass bestimmte Organisationen und Personen, innerhalb des betrachteten Falles, Gelder über Banken, Gesellschaften und Investitionen in den legalen Finanzmarkt einfließen lassen. Ebenfalls wird innerhalb dieser Arbeit der Nutzen der betrachteten Tools für den hier zugrundeliegenden Forschungsprozess analysiert und eine Einschätzung der Eignung von ORA und Automap für diese Art von Forschung geliefert.
Unstrukturierte Textdokumente enthalten viele Informationen, die heutzutage mit automatisierten Methoden extrahiert werden können. In dieser Arbeit wird ein Framework entwickelt, mit dessen Hilfe ein Evaluationsschema zur Evaluation von Textverarbeitungstools erarbeitet wird. Das Evaluationsschema basiert auf der Modelabhängigen Softwarevaluation und der modelabhängige Teil basiert auf dem Verarbeitungsprozess, der von dem Conceptual Analysis Process abgeleitet ist. Der Conceptual Analysis Process ist im Rahmen des GLODERS Projektes entwickelt wurden. GLODERS ist ein EU-Projekt mit dem Fokus, ein IKT Modell zu entwickeln, welches helfen soll, Extortion Racket Systems besser zu verstehen. Im Rahmes des GLODERS Projektes wurden Gerichtsdokumente eines Falles in Deutschland zu Verfügungrngestellt, die in dieser Arbeit die Datengrundlage stellen. Zum Schutz involvierter Personen sind die Daten anonymisiert. Mit dem entwickelten Schema werden dann sechs verschiedene Softwarelösungen in Bezug auf die automatisierte Verarbeitungrnvon unstrukturierten Textdokumenten evaluiert.