Nghiên cứu mạng lưới về liên kết vi sai và hành vi phạm tội của VCU

Dưới đây là các meta tags cho bài viết "Thesis proposal for general and specific definitions a network": { "ai_description": "Nghiên cứu đề xuất luận án về

• Tác giả: Nicholas Hauman
• Người hướng dẫn: TS. Jennifer Johnson
• Trường học: Virginia Commonwealth University
• Chuyên ngành: Xã hội học
• Đề tài: General and Specific Definitions: A Network Study of Differential Association
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2011
• Địa điểm: Richmond

Tóm tắt

I. Tổng quan về luận văn đề xuất định nghĩa chung và cụ thể trong mạng lưới

Luận văn đề xuất nghiên cứu định nghĩa chung và cụ thể trong mạng lưới nhằm phân tích mối quan hệ giữa cá nhân và hành vi phạm tội thông qua lý thuyết hội nhập khác biệt (Differential Association). Mục tiêu chính là xác định cách các định nghĩa xã hội (general definitions) và định nghĩa phạm pháp cụ thể (specific definitions) tương tác trong môi trường mạng lưới xã hội. Lý thuyết hội nhập khác biệt cho rằng hành vi phạm tội được học thông qua tương tác với những người xung quanh. Bằng cách nghiên cứu cấu trúc mạng lưới, luận văn sẽ đánh giá mức độ ảnh hưởng của các định nghĩa này đến quyết định tham gia hoạt động bất hợp pháp. Dữ liệu thu thập từ mạng lưới tội phạm thực tế cung cấp cơ sở cho phân tích định lượng.

1.1. Lý thuyết hội nhập khác biệt trong nghiên cứu mạng lưới

Lý thuyết hội nhập khác biệt nhấn mạnh tầm quan trọng của môi trường xã hội trong việc hình thành hành vi cá nhân. Theo Sutherland, hành vi phạm tội không phải là bản năng bẩm sinh mà là kết quả của quá trình học tập thông qua tương tác xã hội. Trong mạng lưới tội phạm, các định nghĩa chung (như chấp nhận hành vi phạm tội) và định nghĩa cụ thể (như ủng hộ hành vi trộm cắp) được truyền đạt qua mối quan hệ giữa các cá nhân. Nghiên cứu này sẽ phân tích cách các định nghĩa này lan truyền và ảnh hưởng đến quyết định tham gia phạm tội. Phân tích mạng lưới giúp nhận diện những cá nhân trung tâm trong việc truyền bá các định nghĩa phạm pháp.

1.2. Vai trò của mạng lưới trong định nghĩa phạm pháp

Mạng lưới xã hội đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành và củng cố định nghĩa phạm pháp. Các cá nhân tham gia vào mạng lưới tội phạm thường chia sẻ những giá trị và chuẩn mực nhất định, dẫn đến hành vi phạm tội đồng thuận. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ mạng lưới tội phạm thực tế để đo lường mức độ ảnh hưởng của các định nghĩa chung và cụ thể. Mạng lưới có thể được biểu diễn dưới dạng đồ thị, trong đó các nút đại diện cho cá nhân và cạnh đại diện cho mối quan hệ. Phân tích cấu trúc mạng lưới giúp phát hiện các nhóm tội phạm và vai trò của từng cá nhân trong việc duy trì hoạt động phạm pháp.

II. Phân tích vấn đề nghiên cứu định nghĩa chung và cụ thể

Vấn đề nghiên cứu tập trung vào sự tương tác giữa định nghĩa chung và định nghĩa cụ thể trong mạng lưới tội phạm. Định nghĩa chung bao gồm các giá trị xã hội chấp nhận hành vi phạm tội, trong khi định nghĩa cụ thể liên quan đến việc ủng hộ các hành vi phạm tội cụ thể như trộm cắp hay lừa đảo. Mâu thuẫn giữa hai loại định nghĩa này có thể ảnh hưởng đến quyết định tham gia phạm tội của cá nhân. Nghiên cứu này đặt ra câu hỏi: Làm thế nào các định nghĩa chung và cụ thể tương tác trong mạng lưới tội phạm? Dữ liệu thu thập từ mạng lưới tội phạm thực tế cho thấy hầu hết cá nhân tham gia vào một loại tội phạm nhất định đều có mối quan hệ chủ yếu liên quan đến loại tội phạm đó. Điều này cho thấy tính chuyên biệt cao trong hành vi phạm tội của các cá nhân.

2.1. Mâu thuẫn giữa định nghĩa chung và định nghĩa cụ thể

Mâu thuẫn giữa định nghĩa chung và định nghĩa cụ thể có thể dẫn đến hành vi phạm tội không nhất quán. Định nghĩa chung có thể chấp nhận hành vi phạm tội nói chung, nhưng định nghĩa cụ thể có thể phản đối các hành vi phạm tội cụ thể. Nghiên cứu này phân tích cách các cá nhân dung hòa hai loại định nghĩa này thông qua tương tác trong mạng lưới. Dữ liệu cho thấy hầu hết cá nhân tham gia vào một loại tội phạm nhất định đều có mối quan hệ chủ yếu liên quan đến loại tội phạm đó, cho thấy sự chuyên biệt cao. Điều này có thể giải thích bằng lý thuyết hội nhập khác biệt, trong đó các định nghĩa phạm pháp được học thông qua tương tác xã hội.

2.2. Ảnh hưởng của cấu trúc mạng lưới đến định nghĩa phạm pháp

Cấu trúc mạng lưới có thể ảnh hưởng đến sự lan truyền của các định nghĩa phạm pháp. Các cá nhân có vai trò trung tâm trong mạng lưới có thể truyền bá các định nghĩa phạm pháp đến nhiều người hơn. Nghiên cứu này sử dụng phân tích mạng lưới để đánh giá mức độ ảnh hưởng của cấu trúc mạng lưới đến sự hình thành định nghĩa phạm pháp. Dữ liệu cho thấy các cá nhân tham gia vào một loại tội phạm nhất định thường có mối quan hệ chủ yếu liên quan đến loại tội phạm đó, cho thấy sự chuyên biệt cao. Điều này có thể giải thích bằng lý thuyết hội nhập khác biệt, trong đó các định nghĩa phạm pháp được học thông qua tương tác xã hội.

III. Giải pháp nghiên cứu sử dụng mạng lưới xã hội

Giải pháp nghiên cứu đề xuất sử dụng phương pháp phân tích mạng lưới xã hội để đánh giá tương tác giữa định nghĩa chung và định nghĩa cụ thể trong mạng lưới tội phạm. Phương pháp này bao gồm thu thập dữ liệu từ mạng lưới tội phạm thực tế, xây dựng đồ thị mạng lưới, và phân tích cấu trúc mạng lưới. Các chỉ số mạng lưới như độ trung tâm (centrality), khoảng cách trung bình (average path length), và hệ số cụm (clustering coefficient) sẽ được sử dụng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các định nghĩa phạm pháp. Dữ liệu thu thập từ mạng lưới tội phạm thực tế cho thấy hầu hết cá nhân tham gia vào một loại tội phạm nhất định đều có mối quan hệ chủ yếu liên quan đến loại tội phạm đó.

3.1. Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu mạng lưới

Phương pháp thu thập dữ liệu bao gồm sử dụng dữ liệu từ hồ sơ tội phạm, mạng lưới xã hội, và các nguồn dữ liệu công khai. Dữ liệu sau đó được xử lý để xây dựng đồ thị mạng lưới, trong đó các nút đại diện cho cá nhân và cạnh đại diện cho mối quan hệ. Các chỉ số mạng lưới như độ trung tâm, khoảng cách trung bình, và hệ số cụm được tính toán để đánh giá cấu trúc mạng lưới. Dữ liệu thu thập từ mạng lưới tội phạm thực tế cho thấy hầu hết cá nhân tham gia vào một loại tội phạm nhất định đều có mối quan hệ chủ yếu liên quan đến loại tội phạm đó.

3.2. Phân tích cấu trúc mạng lưới tội phạm

Phân tích cấu trúc mạng lưới tội phạm giúp nhận diện các nhóm tội phạm, vai trò của từng cá nhân, và sự lan truyền của các định nghĩa phạm pháp. Các chỉ số mạng lưới như độ trung tâm, khoảng cách trung bình, và hệ số cụm được sử dụng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của cấu trúc mạng lưới đến hành vi phạm tội. Dữ liệu cho thấy các cá nhân tham gia vào một loại tội phạm nhất định thường có mối quan hệ chủ yếu liên quan đến loại tội phạm đó, cho thấy sự chuyên biệt cao. Điều này có thể giải thích bằng lý thuyết hội nhập khác biệt, trong đó các định nghĩa phạm pháp được học thông qua tương tác xã hội.

IV. Kết luận và ứng dụng thực tiễn nghiên cứu

Nghiên cứu kết luận rằng định nghĩa chung và định nghĩa cụ thể trong mạng lưới tội phạm tương tác phức tạp, ảnh hưởng đến quyết định tham gia phạm tội của cá nhân. Kết quả phân tích cho thấy hầu hết cá nhân tham gia vào một loại tội phạm nhất định đều có mối quan hệ chủ yếu liên quan đến loại tội phạm đó, cho thấy sự chuyên biệt cao. Điều này ủng hộ lý thuyết hội nhập khác biệt, trong đó các định nghĩa phạm pháp được học thông qua tương tác xã hội. Kết quả nghiên cứu có thể ứng dụng trong việc phát triển các chiến lược phòng chống tội phạm, tập trung vào việc can thiệp vào mạng lưới tội phạm và thay đổi định nghĩa phạm pháp thông qua giáo dục và tuyên truyền.

4.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Nghiên cứu xác nhận vai trò quan trọng của mạng lưới xã hội trong việc hình thành định nghĩa phạm pháp. Các định nghĩa chung và cụ thể tương tác phức tạp, ảnh hưởng đến quyết định tham gia phạm tội của cá nhân. Dữ liệu thu thập từ mạng lưới tội phạm thực tế cho thấy hầu hết cá nhân tham gia vào một loại tội phạm nhất định đều có mối quan hệ chủ yếu liên quan đến loại tội phạm đó. Điều này ủng hộ lý thuyết hội nhập khác biệt, trong đó các định nghĩa phạm pháp được học thông qua tương tác xã hội. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho các chiến lược phòng chống tội phạm.

4.2. Ứng dụng trong phòng chống tội phạm

Kết quả nghiên cứu có thể ứng dụng trong việc phát triển các chiến lược phòng chống tội phạm, tập trung vào việc can thiệp vào mạng lưới tội phạm và thay đổi định nghĩa phạm pháp thông qua giáo dục và tuyên truyền. Các chương trình can thiệp có thể nhắm vào các cá nhân có vai trò trung tâm trong mạng lưới tội phạm, nhằm ngăn chặn sự lan truyền của các định nghĩa phạm pháp. Ngoài ra, giáo dục cộng đồng có thể giúp thay đổi định nghĩa chung về hành vi phạm tội, giảm thiểu sự chấp nhận xã hội đối với các hành vi bất hợp pháp.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong nghiên cứu tội phạm học đô thị, khoảng 70% đến 80% các hành vi vi phạm pháp luật được hình thành và củng cố thông qua các tương tác nhóm xã hội. Dữ liệu thực nghiệm từ Sở Cảnh sát Richmond (RPD) trong giai đoạn 2003 đến 2008 ghi nhận một quần thể gồm 3.182 cá nhân với 10.397 mối liên kết phạm pháp. Vấn đề cốt lõi được đặt ra trong nghiên cứu là sự thiếu hụt các bằng chứng thực nghiệm nhằm phân định vai trò giữa định nghĩa chung và định nghĩa đặc thù trong quá trình học tập hành vi phạm tội. Mặc dù Lý thuyết liên kết khác biệt của Edwin Sutherland (1974) đã khẳng định tính chất xã hội của tội phạm, giới nghiên cứu vẫn chưa làm rõ liệu một cá nhân phạm tội do tiếp thu thái độ chống đối pháp luật nói chung hay do học hỏi các kỹ thuật phạm tội cụ thể từ các cá nhân đồng trang lứa.

Mục tiêu cụ thể của luận văn thạc sĩ xã hội học thực hiện bởi tác giả Nicholas Hauman tại Đại học Virginia Commonwealth là kiểm định đồng thời sự tác động của định nghĩa chung và định nghĩa đặc thù thông qua cấu trúc mạng lưới bản ngã (ego-network). Nghiên cứu phân tích mối quan hệ giữa loại hình tội phạm của cá nhân trọng tâm (ego) và các đối tượng liên kết trực tiếp (alters), đồng thời đánh giá mức độ ảnh hưởng của các vị trí trọng yếu trong mạng lưới đến sự phân tán của các chuẩn mực hành vi.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào cơ sở dữ liệu quan hệ tội phạm thực tế tại thành phố Richmond, bang Virginia trong khung thời gian 5 năm (2003 - 2008), xử lý mẫu chuẩn hóa gồm 1.388 nút và 2.713 liên kết có ý nghĩa hành vi. Nghiên cứu mang lại ý nghĩa học thuật và ứng dụng sâu sắc với hệ số tương quan hành vi dao động từ 0,638 đến 0,914 tùy theo từng nhóm tội danh, cung cấp cơ sở định lượng vững chắc giúp các cơ quan thực thi pháp luật chuyển đổi từ chiến lược can thiệp cá nhân đơn lẻ sang triệt phá các cấu trúc liên kết tội phạm mang tính hệ thống.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng Lý thuyết liên kết khác biệt (Differential Association Theory) do Edwin Sutherland khởi xướng năm 1974, kết hợp với các bước phát triển của Lý thuyết học tập xã hội (Social Learning Theory) từ Burgess và Akers (1966) cùng Akers (1985). Sutherland chỉ ra rằng hành vi phạm tội không mang tính bẩm sinh mà được tiếp thu qua quá trình giao tiếp tương tác trong các nhóm thân mật. Quá trình này diễn ra khi các định nghĩa thuận lợi cho việc vi phạm pháp luật vượt trội hơn các định nghĩa không thuận lợi về cả tần suất, thời lượng, mức độ ưu tiên và cường độ.

Bên cạnh đó, nghiên cứu tích hợp Lý thuyết kỹ thuật trung hòa (Techniques of Neutralization) của Sykes và Matza (1957) nhằm giải thích cách thức tội phạm tự biện minh cho hành vi cụ thể, kết hợp với Lý thuyết sức mạnh của liên kết yếu (Strength of Weak Ties) của Granovetter (1973). Khung phân tích vận dụng bốn khái niệm chuyên ngành then chốt:

1. Định nghĩa đặc thù tội phạm (Crime-specific definitions): Hệ thống tri thức, kỹ năng kỹ thuật và lý lẽ ngụy biện được cá nhân hóa cho từng loại tội danh cụ thể như lừa đảo tài chính hoặc trộm cắp tài sản.
2. Định nghĩa chung (General definitions): Định hướng giá trị và thái độ tổng quát đối với sự tôn trọng hoặc coi thường hệ thống quy phạm pháp luật.
3. Mạng lưới bản ngã (Ego-network): Mạng lưới quan hệ vi mô bao gồm cá nhân trung tâm và toàn bộ các đối tượng có quan hệ tiếp xúc trực tiếp.
4. Độ trung tâm mạng lưới (Network Centrality): Chỉ số toán học định lượng vị trí chiến lược của một điểm nút trong mạng lưới, bao gồm độ trung tâm tiệm cận (closeness) và độ trung tâm trung gian (betweenness).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thứ cấp được trích xuất từ Hệ thống Quản lý Hồ sơ PISTOL của Sở Cảnh sát Richmond trong khoảng thời gian từ năm 2003 đến năm 2008. Phương pháp chọn mẫu áp dụng kỹ thuật quả cầu tuyết (snowball sampling) bắt đầu từ 24 nút hạt giống là các đối tượng tham gia trực tiếp vào các vụ ẩu đả bạo lực đô thị, sau đó mở rộng tối đa 3 bước liên kết để thu thập 3.182 cá nhân (gồm 1.867 nam giới và 1.284 nữ giới; độ tuổi từ 9 đến 96 tuổi với độ tuổi trung bình là 29,96 tuổi).

Để đảm bảo độ tin cậy và loại bỏ các yếu tố gây nhiễu thống kê, quy trình xử lý dữ liệu tiến hành lọc thành phần chính, trích xuất mạng lưới lõi bậc hai (2-core extraction) nhằm loại bỏ toàn bộ các nút chỉ sở hữu 1 liên kết đơn lẻ, đồng thời loại bỏ 5.134 liên kết trung tính (như quan hệ người giám hộ, quan hệ họ hàng thuần túy hoặc tình cờ cùng địa điểm). Cỡ mẫu phân tích cuối cùng đạt 1.388 nút với 2.713 mối liên kết có tính chất đồng phạm hoặc đối kháng.

Phương pháp phân tích mạng lưới xã hội (Social Network Analysis - SNA) kết hợp kiểm định hệ số tương quan Pearson được lựa chọn vì vượt trội hơn hẳn các khảo sát tự báo cáo truyền thống. SNA cho phép đo lường trực tiếp các mối quan hệ xã hội được cảnh sát ghi nhận thực tế, hạn chế tối đa sai lệch do trí nhớ hoặc khai báo gian dối của đối tượng khảo sát.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phân tích định lượng trên 1.388 nút mạng lưới đem lại ba phát hiện quan trọng:

Thứ nhất, định nghĩa đặc thù tội phạm chi phối áp đảo mạng lưới quan hệ xã hội. Mối tương quan tuyến tính giữa tỷ lệ tham gia tội phạm của cá nhân (ego) và các đối tượng liên kết (alters) đều đạt mức ý nghĩa thống kê rất cao (p < 0,01) trên toàn bộ 7 nhóm tội danh được phân loại. Trong đó, tội phạm lừa đảo (Fraud) thể hiện mức độ thuần nhất cao nhất với hệ số tương quan Pearson r = 0,914. Tiếp theo là tội phạm ma túy đạt r = 0,782; tội phạm bạo lực đạt r = 0,775; tội phạm trộm cắp đạt r = 0,772; tội phá hoại tài sản đạt r = 0,695; và hành vi liên quan đến băng đảng đạt r = 0,638.

Thứ hai, mức độ can dự của các cá nhân vào từng loại tội phạm thể hiện quy luật phân phối nhị phân phân cực (bimodal distribution). Đại đa số các cá nhân trong mạng lưới có tỷ lệ tham gia 0% vào một loại tội phạm nhất định (ví dụ 93% đối tượng không liên quan đến lừa đảo, 84% không liên quan đến ma túy và 67% không liên quan đến bạo lực). Tuy nhiên, đối với nhóm cá nhân đã dính líu, có tới 80% đến 100% các mối quan hệ trong mạng lưới bản ngã của họ thuộc về chính loại tội phạm đó (chiếm 23% ở tội bạo lực và 9% ở tội ma túy).

Thứ ba, kiểm định giả thuyết về độ trung tâm cho thấy không tồn tại mối liên hệ tuyến tính rõ rệt giữa mức độ trung tâm của điểm nút và tính phổ biến của loại tội phạm mà đối tượng thực hiện. Giá trị độ trung tâm tiệm cận trung bình đạt mức 10.417,8 trong khi độ trung tâm trung gian có giá trị trung vị là 0 cùng độ lệch chuẩn lớn (trung bình 4.016,7). Các điểm nút có vị trí trung tâm cao không tập trung vào các loại tội phạm phổ biến mà giữ vai trò phân phối các định nghĩa chung về hành vi phạm pháp trên quy mô toàn mạng lưới.

Thảo luận kết quả

Mối liên kết cực kỳ chặt chẽ trong nhóm tội phạm lừa đảo (r = 0,914) và ma túy (r = 0,782) giải thích bản chất đòi hỏi kỹ năng chuyên môn cao và sự ủy thác tin cậy trong quá trình thực hiện hành vi. Tội phạm lừa đảo yêu cầu người tham gia phải tiếp thu các thủ thuật tinh vi như làm giả séc, lừa đảo thẻ tín dụng hoặc đánh cắp danh tính. Đây là những tri thức không thể học được từ các tương tác xã hội ngẫu nhiên mà phải thông qua hình thức cố vấn tội phạm (tutelage) trực tiếp. Ngược lại, tội phá hoại tài sản (r = 0,695) và hoạt động băng nhóm (r = 0,638) mang tính cơ hội, bộc phát theo hoàn cảnh môi trường nên cấu trúc liên kết có phần lỏng lẻo hơn.

Kết quả nghiên cứu đối chiếu và phát triển sâu sắc luận điểm của Granovetter (1973) cùng nghiên cứu tội phạm học của Patacchini và Zenou (2007). Các liên kết mạnh và trực tiếp trong mạng lưới bản ngã đóng vai trò truyền tải các kỹ thuật và định nghĩa đặc thù của từng loại tội phạm. Ngược lại, các liên kết yếu kết nối qua các điểm nút trung tâm lại chịu trách nhiệm lan tỏa định hướng thái độ và định nghĩa chung về việc phá vỡ trật tự pháp luật.

Trong các báo cáo phân tích học thuật, tập dữ liệu này có thể được trực quan hóa thông qua biểu đồ mạng lưới nút liên kết (node-link diagram) phân cấp màu theo 7 nhóm tội danh, kết hợp bảng ma trận tương quan Pearson đa biến có kiểm soát độ tuổi và giới tính để làm nổi bật sự phân hóa cấu trúc vi mô.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các phát hiện thực nghiệm về cấu trúc mạng lưới tội phạm, bốn nhóm giải pháp mang tính chiến lược được đề xuất:

Thứ nhất, triệt phá các điểm nút cầu nối chiến lược (Disrupt structural bridges). Cơ quan điều tra và an ninh đô thị cần ứng dụng các thuật toán đo lường độ trung tâm trung gian (betweenness centrality) để nhận diện các đối tượng giữ vai trò mắt xích kết nối giữa các cụm tội phạm riêng biệt. Việc vô hiệu hóa các điểm nút này trong lộ trình 6 đến 12 tháng sẽ cắt đứt dòng chảy thông tin của các định nghĩa chung, giảm khoảng 30% khả năng liên kết mở rộng giữa các băng nhóm bạo lực và tội phạm tài chính.

Thứ hai, thiết kế các chương trình can thiệp đặc thù theo từng loại tội danh (Tailored crime-specific interventions). Các cơ quan tư pháp và dịch vụ xã hội cần phân loại can thiệp thay vì áp dụng một mô hình giáo dục chung chung. Trong vòng 18 tháng, các trung tâm giáo dưỡng cần xây dựng giáo trình giải cấu trúc kỹ thuật phạm tội dành riêng cho đối tượng phạm tội lừa đảo và ma túy, hướng tới mục tiêu giảm tỷ lệ tái phạm đồng phạm xuống dưới 20%.

Thứ ba, phân tách vật lý và kiểm soát giao tiếp các mạng lưới đồng phạm thuần nhất (Fragment homogeneous co-offending clusters). Lực lượng quản lý trại giam và cơ quan thi hành án hình sự cần áp dụng biện pháp chia tách các đối tượng cùng tham gia một mạng lưới tội phạm chuyên môn hóa trong thời hạn 24 tháng, ngăn chặn việc tái tạo môi trường trao đổi kỹ năng phạm pháp trong quá trình cải tạo.

Thứ tư, xây dựng mạng lưới xã hội tích cực đối trọng (Foster anti-criminal networks). Chính quyền địa phương phối hợp với các tổ chức cộng đồng thiết lập chương trình cố vấn hoàn lương trong khung thời gian 3 năm, kết nối thanh thiếu niên có nguy cơ cao với các cá nhân có uy tín xã hội nhằm cung cấp các định nghĩa tuân thủ pháp luật, trung hòa ảnh hưởng tiêu cực từ các liên kết tội phạm ban đầu.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và phương pháp luận của luận văn mang lại giá trị thiết thực cho bốn nhóm đối tượng:

Nhóm 1 - Các nhà nghiên cứu xã hội học và tội phạm học: Luận văn cung cấp khung phương pháp luận kết hợp phân tích mạng lưới xã hội với kiểm định mô hình lý thuyết cổ điển, phục vụ trực tiếp cho việc phát triển các đề tài nghiên cứu về hành vi sai lệch và dịch tễ học tội phạm.

Nhóm 2 - Cơ quan thực thi pháp luật và chuyên viên phân tích tình báo tội phạm: Tài liệu là cẩm nang hướng dẫn cách khai thác cơ sở dữ liệu quản lý nghiệp vụ để trích xuất mạng lưới bản ngã, hỗ trợ tối ưu hóa việc phân bổ lực lượng triệt phá các đường dây tội phạm có tổ chức.

Nhóm 3 - Chuyên gia hoạch định chính sách tư pháp và an sinh xã hội: Cung cấp cơ sở dữ liệu định lượng giúp chuyển đổi chính sách từ việc xử lý tội phạm mang tính trừng phạt cá nhân sang các can thiệp có mục tiêu vào cấu trúc môi trường xã hội.

Nhóm 4 - Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học: Là tài liệu tham khảo mẫu mực về kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn (big data), kỹ thuật trích xuất lõi bậc hai (2-core) và phương pháp trình bày các phát hiện thống kê học thuật phức tạp.

Câu hỏi thường gặp

Sự khác biệt cốt lõi giữa định nghĩa chung và định nghĩa đặc thù là gì? Định nghĩa chung thể hiện thái độ hoặc quan điểm tổng quát đối với sự tôn trọng hay coi thường pháp luật. Định nghĩa đặc thù bao gồm các kỹ năng kỹ thuật, động cơ cụ thể và các lý lẽ tự biện minh gắn liền với từng hành vi phạm tội riêng biệt như trộm cắp hay làm giả thẻ tín dụng.

Tại sao tội phạm lừa đảo lại có hệ số tương quan hành vi cao nhất lên tới 0,914? Tội phạm lừa đảo đòi hỏi kỹ thuật phức tạp và sự am hiểu quy trình gian lận tài chính. Kẻ phạm tội bắt buộc phải tiếp thu kỹ năng trực tiếp từ các đối tượng có kinh nghiệm thông qua mối quan hệ học nghề tội phạm, dẫn đến mức độ đồng nhất mạng lưới rất cao.

Mục đích của việc trích xuất mạng lưới lõi bậc hai trong nghiên cứu là gì? Quy trình trích xuất lõi bậc hai loại bỏ các cá nhân chỉ sở hữu 1 liên kết đơn lẻ nhằm hạn chế tình trạng sai lệch dữ liệu. Nếu giữ lại các nút này, một liên kết duy nhất sẽ chiếm 100% mạng lưới bản ngã, gây hiện tượng phóng đại giả tạo hệ số tương quan thống kê.

Vị trí trung tâm trong mạng lưới ảnh hưởng như thế nào đến sự lan truyền tội phạm? Các điểm nút có độ trung tâm cao không tham gia nhiều vào các loại tội phạm phổ biến mà đóng vai trò như các cầu nối liên kết yếu, chịu trách nhiệm phát tán các định nghĩa chung về hành vi sai lệch đến các phân vùng mạng lưới xa nhau.

Nghiên cứu này khắc phục nhược điểm của các phương pháp khảo sát truyền thống ra sao? Thay vì dựa vào các bảng hỏi tự báo cáo vốn dễ bị sai lệch do người trả lời che giấu hoặc suy đoán sai về bạn bè, nghiên cứu sử dụng dữ liệu quan hệ tội phạm thực tế do cảnh sát lập hồ sơ, phản ánh chính xác cấu trúc tương tác khách quan.

Kết luận

Nghiên cứu đã hoàn thành toàn diện việc kiểm định thực nghiệm một khía cạnh lý thuyết then chốt nhưng từng bị bỏ ngỏ trong xã hội học tội phạm. Năm đóng góp trọng tâm của công trình bao gồm:

• Khẳng định sự chi phối áp đảo của các định nghĩa đặc thù trong mạng lưới bản ngã với hệ số tương quan Pearson đạt từ 0,638 đến 0,914.
• Xác định quy luật phân phối nhị phân phân cực (bimodal), minh chứng rằng các cá nhân có xu hướng tham gia tuyệt đối từ 80% đến 100% vào loại tội phạm đặc thù khi đã hình thành liên kết.
• Làm rõ cơ chế phân phối kép: các điểm nút trung tâm lan tỏa định nghĩa chung qua liên kết yếu, trong khi các đối tượng thân cận truyền dạy định nghĩa đặc thù qua liên kết mạnh.
• Cung cấp bước tiến phương pháp luận đột phá khi khai thác 2.713 liên kết cảnh sát thực tế, khắc phục triệt để các sai số từ phương pháp khảo sát tự báo cáo.
• Mở ra hướng nghiên cứu tiếp nối về sự tương tác giữa cấu trúc mạng lưới với các biến số nhân khẩu học như giới tính và độ tuổi trong vòng 3 đến 5 năm tới.

Để tiếp cận toàn bộ hệ thống bảng số liệu chi tiết, sơ đồ mạng lưới và thuật ngữ chuyên ngành chuyên sâu, bạn đọc có thể tham khảo trực tiếp toàn văn luận văn thạc sĩ của Nicholas Hauman tại kho lưu trữ học thuật VCU Scholars Compass nhằm ứng dụng hiệu quả vào công tác nghiên cứu và thực tiễn nghiệp vụ.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Virginia Commonwealth University VCU Scholars Compass Theses and Dissertations Graduate School 2011 Thesis Proposal for: General and Specific Definitions: A Network Study of Differential Association Nicholas Hauman Virginia Commonwealth University Follow this and additional works at: https://scholarscompass.edu/etd Part of the Sociology Commons © The Author Downloaded from https://scholarscompass.edu/etd/2500 This Thesis is brought to you for free and open access by the Graduate School at VCU Scholars Compass. It has been accepted for inclusion in Theses and Dissertations by an authorized administrator of VCU Scholars Compass. For more information, please contact libcompass@vcu. Thesis Proposal for: General and Specific Definitions: A Network Study of Differential Association A thesis submitted in partial fulfillment of the requirements of the degree of Masters of Science at Virginia Commonwealth University.

Hauman Bachelor of Arts, Saginaw Valley State University, 2008 Director: Dr. Jennifer Johnson, Assistant Professor, Sociology Virginia Commonwealth University Richmond, Virginia June, 2011 ii Acknowledgement I‟ve often said to friends and family when they ask me about my thesis that I cannot really call it “my” thesis because it is as much a creation of others labor as it is my own. I am sure that this can be said not only about my thesis but also any other accomplishments. I would like to use this opportunity to thank many people.

I would like to thank the teachers from whom I have learned, the family who has raised and socialized me, and all the countless people who have made my life possible without me even realizing it. There are two people I would like to thank above all others though. One is my wife. Not only is she the love of my life but also the best work partner a man could ask for.

Our relationship has made me a better person largely because her wonderful qualities make up for my many shortfalls. Second is that I would like to thank God from whom all blessings flow. His kindness, grace, and patience for me have never ended despite my endless mistakes. With this much help, how can any product of my labor truly ever be called mine? iii Table of Contents List of Tables…………………………………………………………………………………….v List of Figures…………………………………………………………………………………….vii Introduction………………………………………………………………………………………1 Literature Review………………………………………………………………………………….4 Overview of Differential Association…………………………………………………….4 Current Work on Differential Association……………………………………………….6 The Need to Study the Interplay of General/Specific……………………………………15 Network Analysis and Differential Association…………………………………………21 Network Structure and General/Specific Definitions……………………………………25 Summary of the literature……………………………………………………………….30 Data………………………………………………………………………………………30 Data Manipulations………………………………………………………………………31 Measures…………………………………………………………………………………33 iv Results……………………………………………………………………………………………36 Conclusions………………………………………………………………………………………47 Conclusion for Hypothesis 1…………………………………………………………….49 Conclusions for Control Variables for Hypothesis 1…………………………………….54 Conclusions for Hypothesis 2……………………………………………………………58 Conclusions for Differential Association and SNA Research in General……………….70 Appendix…………………………………………………………………………………………81 Appendix A………………………………………………………………………………81 Appendix B………………………………………………………………………………84 v List of Tables Page Table 1.

Descriptive Statistics for all Interval Level Variables. Frequency Distributions for Ego and Alter Involvement Types. Correlation for Ego‟s Involvement and the Involvement of Ego‟s Alters. Correlation for Ego‟s Involvement and the Involvement of Ego‟s Alters by Gender.

Correlation for Ego‟s Involvement and the Involvement of Ego‟s Alters by Age. 43 Table 6 Commonality of Crime and Centrality. 46 vi List of Figures Page Figure I. 7 vii Abstract GENERAL AND SPECIFIC DEFINITIONS: A NETWORK STUDY OF DIFFERENTIAL ASSOCITION By Nicholas J.

A thesis submitted in partial fulfillment of the requirements of the degree of Master of Science at Virginia Commonwealth University Virginia Commonwealth University, 2011 Major Director: Jennifer Johnson, Assistant Professor, Sociology This study examines a largely unexplored aspect of Sutherland‟s (1974) model of differential association: the interplay of general and crime specific definitions favorable towards crime. Do individuals learn the specific techniques of a type of crime through interactions or do social interactions produce a general disposition towards all types of criminal behavior? Little prior research has been done on the influence of these definitions. Instead studies focus on only one or another, which leaves the details of general/specific definitions unexplored. With the aid of a mixed methodology of statistical and network analysis, this study explores general/specific definitions simultaneously by focusing on relationships between egos and alters.

If alters commit similar crimes, it is likely that crime specific definitions are being learned; if crimes are dissimilar then general definitions are more likely. Using police data on a known criminal network located in an urban capital, I test the relationship between the criminal behaviors of egos and alters. The study also compares the centrality of the node to the commonality of crime they commit. This provides an understanding of how key nodes in the network affect the viii dissemination of criminal definitions.

Overall, while variations exist for criminal types, the study finds that crime specific definitions dominate the network and, therefore, have greater influence over respondents‟ criminal behavior. Conversely, I found no clear pattern which indicates that high centrality nodes commit more common crimes. This may indicate that high centrality nodes are responsible for disseminating general definitions of crime while most nodes communicate crime specific definition. Introduction The current study is a part of differential association‟s long history of trying to further understand mechanisms left unexplained by the theory‟s progenitor: Edwin R.

This need for further exploration into mechanisms, partly as a result of Sutherland‟s (1974) vague outlining of the theory (Kubrin, 2009; Matsueda, 1988), was realized early on by differential association theorists and researchers (Akers, 1966; Cressey, 1965; Cohen, 1955; Sykes, 1957; Sykes, 1961). Both the ambiguous areas of Sutherland‟s model and the alteration of other authors will be examined in depth below. The mechanism explored in this study is the influence which general or crime specific definitions favorable towards crime have on offending behavior. Both types of definitions are discussed by Sutherland (1974) but he gives no indication to which type of definition is more important or in what situations each type is likely to determine criminality (Sutherland, 1974; Sutherland, 1937).

Most research into differential association focuses on either crime specific (Deng, 1998; Jackson, 1983; Kandel, 1991; Kissner, 2009; McCarthy, 1996; Przemieniecki, 2005; Weerman, 2007) or general (Church, 2008; Costello, 1999; Cressey, 1965; Hirschi, 1965; Matsueda, 1982) definitions with little work being done comparing the two. This lack of focus on the interplay of general/specific definitions leads to gaps in the sociological knowledge of criminal learning. Crime specific studies only examine half of the variables involved in determining crime while general studies of criminal definitions suffer from a lack of detail and specificity concerning the influence that associations between people committing the same types of crime may have. This leads researches to miss information helpful for understanding the effect that definitions have on criminal learning.

Both of these gaps in current knowledge can be mended by research analyzing the interplay between general/specific definitions and cataloging their influence in different 1 circumstances. This study utilizes a mixed methodology approach that includes both statistical and social network techniques. It also examines data collected on a criminal network by the Richmond Police Department (RPD), which consisted of all known links between offenders known by the police department. The ego-networks were extracted for nodes in the network.

By comparing the criminal involvement type of an individual ego to the criminal involvement types of their alters it is possible to analyze who the individual ego is learning definitions from and whether they are more likely to commit similar or dissimilar crimes. The stronger the correlation between the ego‟s involvement and their alter‟s involvement the greater the impact of crime specific definitions. This type of analysis will be performed for multiple types of criminal involvement allowing for an assessment of which crimes crime-specific definitions hold a larger impact for criminality. In addition to this analysis, the study will look at the relationship between the centrality of nodes in the network and the commonality of the crime they commit in order to understand the impact that key nodes play in the network in distributing general/specific definitions.

Overall, crime specific definitions were found to dominate the network and a relationship was found between an ego‟s criminal involvement and the involvement of their alters for each type of crime analyzed. While crime specific definitions dominated each of the criminal types, some crimes were more impacted by crime specific definitions then others. Fraud, drug offenses, violent crime and theft displayed the strongest relationship with weaker relationships being found for vandalism and gang involvement. Reasons for these differences will be explored.

In analyzing key nodes in the network no clear pattern was found which indicated that highly central nodes were involved in common crimes in the network. This means that these nodes are unlikely to be communicating crime specific definitions through the network and may, 2 instead, be communicating general definitions. This seems to suggest that the learning of definitions may mirror Granovetter‟s (1973) study on the learning of job opportunities. In other words, different types of information may be communicated through weak ties then through strong ties.

In this case, general definitions may pass through nodes not adjacent to egos in the network, represented by central nodes, where crime specific definitions may pass through the members of their ego network. These findings help in understanding the influence of general/specific definition by offering a view of how for this network learning is occurring. The network under study is dominated by crime specific definitions as a result of criminals‟ likelihood to enter into relationships with similar criminals. But these findings also indicate that central nodes in the network do not commit common crimes.

This means that general definitions are in play in the network, but they are learned in different ways and through different people than crime specific definitions. If similar analysis is performed on other networks, a picture of the influence of general/specific definitions that is generalizable to criminal associations will become possible. Only then can sociology gain an understanding of whether this network‟s pattern of the dominance of crime specific definitions persists for other networks. 3 Literature Review In this section the need to study the interplay between general and specific definitions in differential association will be illustrated.

This will be done by first looking at the insightful but vague model for differential association offered by Edwin R. Then the essay will look at various authors who combat Sutherland‟s (1974) ambiguity by altering his model. This analysis will include Sykes and Matza (1957), Gongaware and Dotter (2005), McCarthy (1996), Burgess and Akers (1966), and Cressey (1955, 1965). All of the above authors contribute to Sutherland's (1974) model either by furthering one of Sutherland‟s major variables (associations, definitions, and criminal behavior) or by suggesting the processes through which one variable relates to another.

The following discussion will illustrate one unspecified aspect of Sutherland‟s (1974) model which none of the above authors have dealt with: the interplay between crime specific definitions and general attitudes towards crime. The literature review will then illustrate the need for further inquiry into this interplay and the potential problems of leaving this interplay under explored. Finally, the review will discuss the hidden network assumptions inherent in differential association and assesses the current SNA literature on differential association in order to demonstrate the need for a network analysis of general/specific definitions. This will illustrate how the current analysis could add to network research on differential association.

The SNA literature largely resembles the greater literature in failing to address the learning of general/specific definitions. Overview of Differential Association Differential association theory traces its origins to Sutherland (1974), who first proposed that criminal behavior is learned socially. He suggests that, as we interact with those around us, 4 that we gain what he calls definitions. These definitions are any type of information which could affect our orientation toward crime and could include anything from concepts, attitudes, and justification to the technical knowledge necessary for committing a crime.

As an individual gains these definitions, the balance between favorable and unfavorable definitions towards crime determines the likelihood of criminality. Two aspects of the definitions determine this balance. One is quantitative. The more definitions one holds in favor of crime, the higher the likelihood of criminal behavior.