Data-analyysi suomalaisesta pimeän verkon huumekaupasta

Abstract

Tämä tutkimus tutkii suomalaista huumekauppaa data-analytiikan keinoin pimeässä verkossa. Tutkimuskysymykset käsittelevät huumausaineiden esiintyvyyttä pimeässä verkossa, ja tutkimustulosten perusteella arvoidaan huumausaineiden esiintyvyyttä Suomessa. Saatua tulosta verrataan THL:n tekemään jätevesitutkimukseen. Tutkimuksen aineisto (N ≈ 8500) on kerätty tiedonlouhinnan keinoin ja sen pohjalta on laadittu tilastollinen analyysi luokittelija-algoritmia ja sekaannusmatriiseja hyödyntäen. Kyseessä on tapaustutkimus, jonka analyysimenetelmäksi valikoitui luokittelu. Tutkimustuloksen perusteella suomalaisessa huumekaupassa esiintyy eniten kannabista, amfetamiinia ja lääkkeitä. Myös ekstaasia ja subutexia esiintyy verrattain paljon. Hallusinogeenit ja kokaiini muodostavat pienen osuuden jakaumasta ja heroiinia ei esiinny juuri lainkaan. Tulos ei kerro huumausaineiden määrällisestä esiintyvyydestä vaan kyse on enemmän yleisestä esiintyvyydestä tai trendistä. Tutkimustulos ja muut siinä esiin nousseet havainnot ovat linjassa aikaisemman tutkimustiedon kanssa. Tutkimus on yhteiskunnallisesti merkittävä ja antaa tietoa huumausaineiden esiintyvyydestä Suomessa. Lisäksi tutkimus tarjoaa ajankohtaista tietoa jatkuvassa murroksessa olevan pimeän verkon huumekaupan nykytilasta. Tutkimus tarkastelee myös viranomaisten kohdistamia toimia pimeään verkkoon ja tarjoaa heitä hyödyttäviä ideoita. Lisäksi tutkimuksessa esitellään jatkotutkimusaiheita ja pohditaan huumekaupan tulevaisuutta pimeässä verkossa.

This study examines Finnish drug trafficking in the dark web using data analytics. The research questions deal with the prevalence of drugs in the dark web, and based on the research results, the prevalence of drugs in Finland is estimated. The result obtained is compared with the wastewater study carried out by THL. The data of the study (N ≈ 8500) has been collected by means of data mining and a statistical analysis has been prepared using the classifier algorithm and confusion matrices. This is a case study and classification was chosen as the method of analysis. Based on the results of the study, cannabis, amphetamines and medicines are the most abundant in the Finnish drug trade. Ecstasy and subutex are also relatively common. Hallucinogens and cocaine account for a small proportion of the distribution and heroin is almost non-existent. The result is not about the quantitative prevalence of drugs, but more about the overall prevalence or trend. The research result and other findings are in line with previous research data. The study is socially significant and provides information on the prevalence of drugs in Finland. In addition, the drug trade on the dark web is in a constant state of flux, so research provides up-to-date information on its current state. The study also looks at the actions taken by the authorities on the dark web and provides ideas that will benefit them. In addition, the study presents topics for further research and considers the future of drug trafficking in the dark side of the web.