”Du är så mogen för din ålder…” : Identifiering av grooming med hjälp av en AI-språkmodell.

Sammanfattning

Genom litteratursökning och manuell datakompilering av sexualbrott mot barn, besvaras frågan “Vilka ord och fraser som förbrytare använder i konversationer är vanligt förekommande och kan användas som identifierande markörer av grooming?” och resulterade i en ordlista av könsord, sexuellt nedvärderande skällsord, och interjektioner som utrop, uppmaningar, och svordomar, som förekommer i högre utsträckning än i vardagliga konversationer. Denna lista användes för träning och test av en språkmodell som flaggar för skadlig data som kan indikera på grooming. Med en semistrukturerad intervju, kompletterat med litteratursökningen av sexualbrottmål besvarades frågan “Vilka sociala plattformar används av förbrytare för att kontakta barn med syfte att utsätta dem för sexualbrott, och varför är dessa plattformar mer använda än andra?”. Dessa metoder påvisade att Snapchat hade en överväldigande majoritet och var den mest använda plattformen, följt av Instagram på en andraplats, samt Tiktok och Kik på en gemensam tredjeplats. För att besvara den tredje frågeställningen “Kan identifiering av grooming underlättas genom Djupinlärning och Naturlig språkbehandling?" utfördes ett flertal experiment på den skapade detekteringsmodell med Naïve Bayes algoritmen som gav positiva utslag. Motiveringen till användandet av AI var att underlätta för IT-forensiker och utredare i deras arbete genom att snabbt identifiera förekomsten av grooming. Eftersom mängden data som extraheras är väldigt omfattande och innehållsklassificering har stor potential för automatisering, kan AI-modeller avsevärt minska arbetsbördan och öka effektiviteten.