Kazalo poglavij
Povzetek 3
1 Uvod 4
1.1 Cilj dela 5
2 Profiliranje storilcev kaznivih dejanj 5
2.1	Slikovni prikaz 1: Metodološke smeri pri profiliranju storilcev 6
2.2	Slikovni prikaz 2: Profiliranje različnih vrst serijskih morilcev in žrtev 10
2.3	Slikovni prikaz 3: Simulacija genetskega algoritma z ozirom na psihološke vzgibe serijskih morilcev in žrtev 12
2.4	Slikovni prikaz 4: Wittgesteinov indeks za risano drevo in organizirane datoteke ter programska orodja 14
3	Zaključek 14
4	Viri 15
4.1 Uporabljena programska orodja 16 Končne opombe 16
5	Priloga :Pilotni mikrotezaver (sistematični prikaz) s področja profiliranja storilcev kaznivih dejanj 17
Povzetek
V tem delu je bil predstavljen hibridni izdelek (hibridna publikacija) za organizacijo informacij in dokumentov s področja profiliranja storilcev kaznivih dejanj na zasebnem in/ali službenem računalniku. Po eni strani gre za posnemanje znanstvenega izdelka (lahko tudi delovnega dnevnika, spletne strani na lokalnem disku, digitalni leksikon idr.), a po drugi strani se vsebina tudi prikazuje v obliki vizualnega mikrotezavra s področja profiliranja storilcev kaznivih dejanj (gl. prilogo). V danem primeru mikrotezavra se nahajajo številni koncepti, ki so si med sabo v določenih odnosih in znotraj teh konceptov so vzpostavljene povezave tako do pomembnih spletnih strani, do pomembnih dokumentov na lokalnem disku računalnika, do koristnih programskih orodij kot tudi do dokumentov, ki že vsebujejo pripravljene informacije (in nadaljnji stopnji znanja) na področju profiliranja storilcev kaznivih dejanj. Glavni namen hibridnega izdelka je bil v tem, da ima uporabnik v enem dokumentu zbrana tako teoretična in praktična spoznanja kot tudi različna izvedbena znanja (npr. povezave do programskih orodij, kjer ima uporabnik dostop do že izvedenih analiz). Z enostavnimi sredstvi, si lahko sleherni posameznik izgradi lastni namizni osebni informacijski sistem, ki mu lahko pomaga pri reševanju zapletenejših delovnih/poslovnih problemov. Sama oblika tovrstnega dokumenta je pomembna zgolj v znamenju uporabnikove lastne presoje, kajti odločitev, katero obliko bo pri organizaciji informacij in dokumentov uporabil je popolnoma v njegovi domeni oziroma stvar osebnega okusa in prepričanja.
UDK 343.3./.7:159.9:004(497.4) Ključne besede: profiliranje storilcev, kazniva dejanja, žrtve GLEJ viktimologija, tezavri, organizacija informacij, organizacija dokumentov, izkustvena znanja, programska orodja, hibridni izdelki, hibridne publikacije, osebni informacijski sistemi, uporabniki, uporabniške rešitve, posebne storitve, pripravljene poizvedbe, digitalne knjižnice, specialne knjižnice.
Gor do kazala poglavij
1 Uvod
Človek je kot časovni stroj. Pojavov in dogodkov, ki so se odvijali pred tretjim letom starosti, se večinoma ne spominja več. Mišljenje otroka do omenjene starosti je sorazmerno neobremenjeno in čisto, kajti v njemu še niso zasidrane različne dialektične zakonitosti, ki lahko pripeljejo do različnih ugovorov in ovrednotenja sveta.i Znana polemika o tem, s katerimi so se tudi ukvarjali različni svetovno znani filozofi (npr. Jean Jacques Rosseau: »Človekje že po naravi dober in ga šele družba kvari«), da je človek že po naravi dober ali slab, je morda nekoliko odvečna, kajti resnica po vsej verjetnosti tiči nekje vmes? Človek v bistvu vsebuje določene potenciale, ki ga lahko zaradi družbenih in / ali naravnih okoliščin pripeljejo na prava ali pa kriva pota. Ena od oblik krivih poti so vsekakor kriminalne dejavnosti, s katerimi določen posameznik ali združbe souresničujejo svoj obstoj, vendar še vedno ne bi smeli trditi, da so tovrstni ljudje po naravi slabi. Dokler se v črnem krogu nahaja majhna bela lisa, za tovrsten krog ne smemo trditi, da je črn, temveč je tudi nekoliko bel (Filozof Ludwig Wittgenstein -^Filozofski traktati Prava izjava). Dialektika ugodja in neugodja po mnenju mnogih filozofov (npr. Eduard von Hartmann, Ludwig Klages idr.) igra pomembno vlogo, kajti le-ta lahko človeka pripelje do ovrednotenja drugih dialektičnih razmerij kot so npr. med redom in neredom (kaosom), predvidljivostjo in nepredvidljivostjo, toplim in hladnim, sladkim in grenkim, ljubeznijo in sovraštvom, svetlobo in temo, konkretnim in abstraktnim, svobodo in nesvobodo, odprtostjo in zaprtostjo, enakostjo in različnostjo, velikim in majhnim, med črnim in belim itd. in nenazadnje naj še navedem razmerje med zakonitim in kaznivim. Osnovni fenomeni človekovega obstajanja so po Eugenu Finku naslednji (navajam nekoliko prirejene oblike teh petih fenomenov tj. njihov dvojni značaj): nadvlada / suženjstvo, delo / nedelo, igra / neigra, smrt / nesmrtnost in ljubezen / sovraštvo. Glavno gibalo vseh osnovnih fenomenov obstajanja pa je življenje, ki ustvarja zamisli in dejanja ter v nadaljnji stopnji iz njih nekakšne glavne ali osrednje junake. Uresničitev tovrstnih »glavnih junakov« lahko poteka na podlagi različnih ovrednotenj, ki pa temeljijo na podlagi različnih individualnih in kolektivnih izkušenj. Sleherni človek je avtor svojih dejanj, vendar ga misel v obliki glavnega junaka usmerja na pot, ki je družbeno sprejeta ali pa nesprejeta. Kadar uresničitev določene zamisli pri določenem posamezniku ali združbe poteka s pomočjo kaznivih dejanj, je tovrstna eksistencialna oblika obstajanja za družbo bolj ali manj škodljiva, vendar pa hkrati nekakšen alarmni simptom, da je družba kot takšna v nekaterih segmentih njenega funkcioniranja ranjena oziroma bolehna. Tovrstna načeta tkiva poskušajo odpravljati oziroma ozdravljati različni socialni kirurgi kot so razni uradi za
socialno delo, verske organizacije, razni organi kazenskega pregona, policaji in posebni kriminalistični analitiki ali profilerji. Kriminaliteta pomeni nekakšna logična posledica različnih akterjev v hierarhični družbeni mreži, ki so ali bolj pasivni ali pa tudi bolj aktivni pri izvajanju kriminalnih dejavnostih. Kriminaliteta lahko pomeni ali obrambna ali napadalna reakcija tovrstnega hierarhičnega telesa nasproti drugimi hierarhičnimi telesi ali njih segmenti. Različne reakcije se lahko pretvorijo v dejanja in le-ta se potem lahko kumulirajo v boje, ki potekajo na lokalnih in/ali celo mednarodnih ravneh. Najhujša oblika kriminalitete, ki ga izvajajo določena napadalna hierarhična telesa so vsekakor vojne. Kriminaliteta je vedno zunanji izraz določene družbe, ki ustvarja sledi v obliki raznovrstnih vzorcev. Prav tovrstni vzorci, ki nakazujejo na določen redosled so mnogokrat nezaznavni, ker še niso izdelane določene metode in tehnike, ki bi pripomogle k prepoznavanju določenih pojavov, ki lahko posredno ali celo neposredno pripeljejo do kriminalitete (pri tem mislim, še zlasti na gospodarsko kriminaliteto). Po mojem mnenju je potrebno pri profiliranju storilcev kaznivih dejanj profilirati tudi kriminaliteto kot zunanji izraz tovrstnih akterjev (v čem je bistvo tega početja?, katero sporočilo posreduje?, je to del družbenega ogledala in njene prihodnosti? idr.). Nesporno je dejstvo, da želijo človeške civilizacije preživeti, še zlasti s pomočjo paradigme o pravni družbi, ki posreduje pravila o organiziranosti človeških družb. Znotraj pravnih norm pa se vedno znova pojavlja kriminaliteta včasih zgolj kot signal, a včasih kot informacija o drugačnem videnju preživetja v človeških družbah.
1.1 Cilj dela (in osvetlitev problema)
V tem delu ali bolje hibridnem izdelku sem zasledoval različne cilje hkrati, ki so naslednji:
a.)	v obliki znanstvenega sestavka sem želel posredovati določena razmišljanja o profiliranju storilcev kaznivih dejanj in o posebnih kriminalističnih analitikih ali profilerjih.
b.)	organizacija informacij, dokumentov in izvedb (npr. že pripravljene analize, povezave do programskih orodij idr.) znotraj wordovega dokumenta, ki opravlja funkcijo nekakšne platforme.
c.)	organizacija informacij, dokumentov in izvedb znotraj pilotnega mikrotezavra s področja profiliranja storilcev kaznivih dejanj kot dodatni znanstvenoraziskovalni in/ali preiskovalni pripomoček.
Gor do kazala poglavij
2 Profiliranje storilcev kaznivih dejanj
Pofiliranje storilcev kaznivih dejanj je postalo v zadnjem desetletju že zaradi množičnih
medijev vedno bolj znano in znotraj posameznih kriminalističnih služb (npr. FBI) zelo uporabljena metoda preiskovanja in/ali raziskovanja. Metodološke smeri profiliranja so raznotere že z vidika učinkovitosti in kakovosti preiskovanja kaznivih dejanj. Metode profiliranja se v osnovi delijo na naslednji način:
2.1 Slikovni prikaz 1: Metodološke smeri pri profiliranju storilcev
Slika 1 prikazuje metode in metodološke smeri pri profiliranju storilcev kaznivih dejanj. Metode se členijo na induktivne in deduktivne metode, pri čemer je potrebno poudariti, da so induktivne metode profiliranja kriminalitete in storilcev kaznivih dejanj starejšega datuma. Novejše in nekoliko bolj eksaktne naj bi v danem vpogledu bile deduktivne metode. Na induktivno metodo s poudarkom na statistično postavko prisegajo še zlasti naslednji predstavniki: anglež David Canter (poudarek je na uporabi statističnih metod in spoznanj s področja psihologije deli: Walking in murders footsteps ; Geographic profiling itd.), nemec Stephan Harborts (njegov poudarek je na empiričnih profilih storilcev kaznivih dejanj operativna analiza primera idr.). Druga induktivna metoda temelji na uporabi intuicije in bogatih delovnih izkušenj na področju kriminalističnega dela (npr. glavni predstavniki te smeri so razni FBI profilerji in klinični psihologi)}^ Deduktivne metode se nadalje členijo na analize vedenjskih razvidov (angl.: Behavioral Evidence Analysis -^glavni predstavnik je Brent Turvey), heterogene deduktivne FBI metode (glavnapredstavnika sta PatrickMullany in H. Teten) in nenazadnje deduktivna metoda s poudarkom na kliničnih postavkah (glavna predstavnika te smeri sta G. Copson in G. Gudjonsson).
Opomba 1: Slika 1 vsebuje mnogo spletnih povezav tako o metodah profiliranja storilcev kaznivih dejanj/kriminaliteti kot tudi o glavnih predstavnikih različnih metodoloških smeri. Še zlasti bi želel opozoriti na rdečo obarvano glavno entiteto (gl. metode profiliranja), ki vsebuje mnogo spletnih povezav (gl. 1 ZN; 12345, 1HL, 2HL, 3HL, 4HL). S pomočjo gornjega klikalnega diagrama je možno pregledno organizirati tako podatke / informacije na spletu, na lokalnem disku (v tem primeru tega nisem izvedel) kot tudi organizirati povezave do potrebnih in koristnih programskih orodij. V nadaljevanju bom predstavil še nekatere druge slikovne klikalne modele, s katerimi si je možno olajšati tako vpogled v določeno področje kot tudi izboljšati pregled nad že izvedenimi analizami (v tem hibridnem izdelku bom v nadaljevanju uporabil zgolj simulirane podatke). Teoretična ozadja in razvoj profiliranja storilcev kaznivih dejanj ter kriminalitete je možno najti na poprej omenjenem (klikalnem) slikovnem prikazu ali diagramu, tako da v tem delu ne nameravam mnogo besed nameniti temu. V nadaljevanju bi želel podati nekaj razmišljanj v zvezi s posebnimi kriminalističnimi analitiki ali profilerji, ki so nekakšni razčlenitelji in sestavljalci negativnih družbenih dogodkov. Profilerji so v bistvu posebni enigmatiki z zaželeno široko piramido znanja, ki se razteza od poznavanja psihologije, sociologije, sodne medicine, kriminologije, statističnih metod, odkrivanja zakonitosti v podatkih, informatike, jezikoslovja, etnologije, komunikologije, tehnike idr. pa tja do kriminalističnih metod, taktik in tehnik. Že iz navedenega je razvidno, da je izjemno
težko postati profiler, kajti zaželena znanja si ni moč pridobiti na podlagi štirletnega ali tudi osemletnega univerzitetnega študija, temveč se tovrstna znanja pridobivajo najmanj 20 do 30 let. Večinoma zadeve potekajo tako, da so bili nekateri profilerji z določene specializirane stroke (mnogokrat so bili psihiatri, psihologi ipd.) in so si v daljšem časovnem obdobju pridobili še druga znanja/izkušnje. Profiler naj bi imel tudi izjemen občutek za organizacijo podatkov/informacij, kajti mnogokrat je potrebno iz številnih podatkov izpeljati uporabna znanja o določenem storilcu kaznivih dejanj. Profilerji se večinoma ukvarjajo s težjimi primeri kaznivih dejanj kot so npr. umori, posilstva, veliki bančni ropi, gospodarska kriminaliteta in precej manj z drugimi kot so npr. vlomi, pretepi, samomori ipd. Praksa je celo pokazala, da na nekaterih področjih preiskovanja kriminalitete profilerji niso najbolj učinkoviti. V svetu prevladujeta dve prepričanji o metodah dela profilerjev. Nekateri zagovarjajo popolno metodološko umetniško svobodo delovanja profilerjev, medtem ko bi drugi želeli, da se delo profilerjev poskuša s pomočjo standardov in metodologije spraviti na nek skupen imenovalec. Po mojem mnenju, bi bilo smiselno pustiti metodološko umetniško svobodo profilerjem, ki so še posebej uspešni pri svojem delu, pri čemer pa je potrebno poudariti, da bi bilo potrebno znanstveno preučiti strukturo njihovih metodologij in jih ovrednotiti s pomočjo posebnih matrik. Znanstveno preučevanje tovrstnih heterogenih metodologij, bi tudi pomenilo, da bi se v naslednji stopnji poskušali razviti novi modeli, ki bi dopolnjevali pomanjkljivosti različnih profilerjev, kajti intuicija je sicer močno orodje, vendar zaradi njene relativne subjektivnosti včasih pripelje preiskovalce v slepo ulico. Tovrstna subjektivnost lahko pripelje določenega človeka po nedolžnem za zapahe, kar pa ni več šala, kajti opraviti imamo s človeškim življenjem, ki je lahko na takšen način uničeno! Pri profiliranju storilcev kaznivih dejanj so po moji oceni tudi zelo pomembna znanja s področja različnih biografij (znamenite osebnosti, občani ipd.) in rodoslovja ali genealogije. Tako pri biografijah kot tudi pri genealogiji se srečujemo z različnimi prelomnicami, ki pa so bile izid pomembnih in drugačnih odločitev. Zakaj je do tovrstnih drugačnih odločitev prišlo (npr. gospodarska kriza, naravna katastrofa idr.), je v nadaljevanju lahko ponovno predmet posebnega znanstvenega preučevanja?! Ko spremljamo še zlasti življenjske zgodbe znamenitih ali znanih ljudi, ki so negativno ali pozitivno vplivali na razvoj človeških družb ne moremo mimo najhujšega diktatorja vseh časov tj. Adolfa Hitlerja. Začrtana življenjska pot Adolfa Hitlerja je bila v znamenju umetnosti, natančneje slikarstva. Vodilni slikarski teoretiki in slikarji takratne dunajske družbe, so bili iz židovskih vrst. Adolf Hitler se je poskušal dvakrat vpisati na slikarsko akademijo na Dunaju, kar mu pa ni uspelo.Takratni profesorji s področja slikarstva so bili pretežno židovskega rodu in le-ti mu niso pripisali posebnega
talenta ter mu celo dajali najslabšo možno oceno, saj so menili, da je Adolf Hitler popolnoma nenadarjen. Izsek te življenjske zgodbe je pomembna v toliko, ker je Adolf Hitler glavni koncept svojega življenja gradil prav na prepričanju, da je njegovo poslanstvo slikarstvo. Ta zamisel je bila nekakšen glavni junak vseh njegovih misli. Ob popolnem neuspehu na področju slikarstva, se je postopoma začel radikalno preusmeriti v politiko in si s tem na nadaljnji poti zgradil nekakšno miselno mrežo, ki je bila še zlasti usmerjena proti židovskemu rodu (antisemitizem). Njegovo prvotno življenjsko poslanstvo in prvotna vizija je postala nekakšna druga violina, kajti Adolf Hitler si je na podlagi spremenjenega poslanstva in vizije zgadil nov glavni cilj - postal je politični artist. Kaj lahko doprinese določena glavna zamisel o poslanstvu in vizije ter v nadaljevanju glavnega cilja? Na to vprašanje z našega konkretnega primera je odgovorila zgodovinska znanost. V zgodovini človeštva je Adolf Hitler zabeležen kot skorajda najhujši zločinec, ki je zaukazal množična uničenja tako kulturnih spomenikov kot tudi ljudi. Adolf Hitler je s kriminalističnega vidika kriminalec, ki je zagrešil umore, poboje, kraje, goljufije, spletke, samomore idr. Za navedena kazniva dejanja si je kot je nam znano iz zgodovinskih učbenikov v končni stopnji sodil sam, vendar to ni storil iz slabe vesti ali pa da bi se pokesal, temveč zaradi katastrofalnega izida njegove glavne zamisli in v naslednji stopnji neuresničitve njegovega glavnega cilja - zmaga nemškega naroda. Skratka sodil si je sam, ker je bil poražen oziroma ker je bila poražena njegova glavna zamisel. Pričujoča življenjska zgodba je poučna in skriva v sebi mnogo različnih spoznanj o naravi posameznika, o kolektivnem efektu oziroma družbi. Prav tako so tudi poučne in s tem dragocene druge življenjske zgodbe manj znanih množičnih in serijskih morilcev, kajti tudi tovrstni zločinci delujejo v negativno smer in so mnogi prepričani o tem, da delajo prav! Pri profiliranju kriminalitete in storilcev so pomembne tudi žrtve (viktimologija), kajti določen morilec poleg tega, da ovrednoti družbene dejavnike, ovrednoti tudi posameznike, med katerimi je lahko nekdo kot žrtev izbran, kajti žrtev mora v tem primeru vsebovati določene lastnosti, ki delujejo npr. na serijskega morilca dražilno. Tovrstni dražljaji lahko sprožijo v tovrstnem kriminalcu notranje konfliktne situacije, ki jih ne zmore zadovoljivo predelati in se zato odloči za krvoločno dejanje, katerih avtor pa v končni stopnji je. V nadaljevanju bom kot zgled predstavil posebno klikalno matriko za profiliranje serijskih morilcev in žrtev z ozirom na najbolj znane osnovne psihične vzgibe. Znotraj te matrike boste drage bralke in spoštovani bralci opazili, da vsebujejo določena polja povezave do že izvedenih analiz s pomočjo nekaterih vizualnih prikazov s področja odkrivanja zakonitosti v podatkih (gre za simulacije), ki so bili izdelani na podlagi ustreznih programskih orodij.
2.2 Slikovni prikaz 2: Profiliranje različnih vrst serijskih morilcev in žrtev
Slika 2 prikazuje matriko za profiliranje različnih vrst serijskih morilcev in žrtev na podlagi osnovnih psiholoških vzgibov (za dani primer sem izbral naslednje slo / želja po: hrani -
pijači, uspehu, zdravju, ljubezni, humoru, udobju, strahu, gibanju - potovanju, tekmovalnosti, harmoniji - čistoči, igri, intelektu - znanju). Z različnimi odtenki barv rdeče, rumene in zelene, sem označil (gl. sliko 2 — oba semaforja) moč zastopanosti določenega psihičnega vzgiba pri različnih vrstah serijskih morilcev in žrtev. Zelena barva pomeni izrazito zastopanost določenega psihičnega vzgiba pri človeku, rumena barva manj izrazito zastopanost in nenazadnje čista rdeča barva pomeni, da je določen psihični vzgib zelo šibko zastopan. Pri serijskih morilcih (gl. sliko 2 zgoraj: spolno usmerjeni, denarno usmerjeni itd.) so ti vzgibi označeni s krogci, medtem ko so pri žrtvah (gl. sliko 2 spodaj: pravnik, športnik itd.) vzgibi označeni s kvadratki. Druge označbe znotraj matrike lahko pomenijo dodatne beležke pri preučevanju profilov ljudi (npr. črno polje temna lisa, X -—zgrešena postavka, 0 —ponovno preučevanje, rdečo polje —začasno zaustavljeno preučevanje itd.). V tej matriki so nekatera polja tudi opremljena s spletnimi povezavami (gl. sliko 2: oštevilčena polja) do že izvedenih analiz s pomočjo vizualizacij (gre za simulirane vizualizacije). Spletne povezave vsebujejo tudi nekatera druga polja kot npr. psihološki vzgibi, serijski morilci, oba semaforja, žrtve in modro polje PO. Na podlagi dobljenih vzorcev bi bilo možno vzpostaviti nekakšne »genske algoritme«, ki bi lahko ponazorile, kateri tip serijskega morilca z ozirom na vsebovane psihološke vzgibe, bi si lahko izbral določeno žrtev, kateri vzorec je identičen ali pa diametralno nasproten? Naj zaradi večje nazornosti služi naslednji slikovni prikaz:
2.3 Slikovni prikaz 3: Simulacija genetskega algoritma z ozirom na psihološke vzgibe serijskih morilcev in žrtev
Slika 3 prikazuje prirejeno simulacijo »genetskega algoritma« z ozirom na psihološke vzgibe serijskih morilcev in žrtev z osnovnim namenom, da dobimo nazornejši vpogled v različne verižne vzorce oziroma v t.i. generacije. Določeni profili se med sabo izključujejo, medtem ko se lahko nekateri profili med sabo pokrivajo (npr. verjetnost umora serijskega storilca iz prve verige je zelo majhna ob primerjavi z drugo verigo, ki predstavlja določen tip žrtve ipd.)}^^
Psihološke vzgibe je možno povezovati z asociacijami oziroma asociacijskimi omrežji (konekcionizem), ki pa so izid predelave različnih dražljajev iz okolja (negativni dražljaji, nevtralni dražljaji, pozitivni dražljaji, hibridni dražljaji ipd.). Pozitivna asociacija na npr. priljubljeno jed lahko okrepi psihološki vzgib po hrani in pijači na splošno, čeprav v tem arealu obstajajo tudi jedi, ki vzbujajo odpor ali celo gnus. Asociacije (vidne, slušne, olafaktorne, tipne, pojmovne idr.) so vedno izid individualnih in / ali kolektivnih izkušenj (npr. predsodki so lahko izid kolektivnega vpliva, čeprav kot posameznik nismo imeli z določenim predmetom ali osebo slabe izkušnje ipd.). Znano je, da določeni dražljaji v zelo veliki meri usodno vplivajo na prihodnja ravnanja serijskih morilcev in celo na sam izbor žrtve. Pri serijskih morilcih, ki skrbno načrtujejo zločin, je možno s precejšnjo verjetnostjo prepostaviti, da njihove žrtve niso naključno izbrane. Pri nekaterih psihopatih in/ali sociopatih pa lahko trdimo nasprotno, namreč žrtev je mnogokrat naključno izbrana, ker na tovrstne serijske morilce ne vplivajo toliko osebnosti, temveč bolj različni distresni dogodki oziroma konfliktne situacije, ki jih tovrstni ljudje ne zmorejo učinkovito predelati. Ob tem se pojavlja vprašanje o (negativnih) življenjskih prelomnicah, ki so jih doživeli določeni ljudje. V ta namen bom na kratko predstavil Wittgesteinov indeks (nevrolog Wittgestein ne zamnejujte ga s filozofom Wittgensteinom).iv Wittgestein je na podlagi spoznanja, da je risanje drevesa včasih ali zelo učinkovita metoda v psihodiagnostiki ali pa popolnoma neučinkovita, prispel do zanimive interpretacije. »Integralni del interpretacije drevesa je določevanje časovnih terminov, v katerih so se zgodili najpomembnejši dogodki v subjektovem življenju (povzeto Tušak, M., str. 124-125, 1997).« Ob tem so še zanimive naslednje prvine drevesa, ki jih je določena preizkusna oseba narisala:
-	višina drevesa — lahko ponazarja starost risalca
-	posebni znaki ali brazgotine na drevesu — lahko ponazarja določen travmatičen dogodek
Z matematičnim obrazcem je včasih možno na podlagi narisanega drevesa (še zlasti pri otrocih) ugotoviti, v kateri starosti določene osebe, se je pripetil travmatični dogodek.
STI = VTZ x KS / VD
STI ... starost subjekta v času travmatične izkušnje
VTZ ... razdalja med najnižjo točko na drevesu in travmatičnim znakom (npr. grča idr.)
KS ... (aktualna) starost subjekta
VD ... razdalja med najnižjo in najvišjo točko drevesa
Skratka, če poznamo okoliščine, vrsto in čas določenega travmatičnega dogodka npr. pri serijskem morilcu, bi bilo možno sestaviti seznam različnih dražljajev, ki učinkujejo na omenjeno osebnost prekomerno distresno.
2.4 Slikovni prikaz 4: Wittgesteinov indeks za risano drevo in organizirane datoteke ter programska orodja
Slikovni prikaz 4 predstavlja model risanega drevesa, ki ga je možno ovrednotiti s pomočjo Wittgesteinovega indeksa. Povrhu tega se nahajajo v krošnji drevesa še posamezne lokalne povezave do pomembnih datotek in programskih orodij na računalniku (v tem primeru gre za poljubno izbrane povezave, ki jih lahko drage bralke in spoštovani bralci prilagodite lastnim potrebam).
3 Zaključek
Marsikatero zamisel bi bilo možno še dodati, vendar bi to presegalo zastavljeno vsebino tega dela. V tem delu bom še v prilogi predstavil izdelan pilotni mikrotezaver s področja profiliranja storilcev kaznivih dejanj, v katerega kanim vključiti tudi slikovne prvine. Pričujoči hibridni izdelek je primeren tako za izobraževanje kot tudi za ustvarjanje lastnih hibridnih izdelkov. Z enostavnimi sredstvi si je možno izgraditi učinkovit in kakovosten namizni informacijski sistem, ki lahko uspešno podpre različne delovne / poslovne procese v podjetjih, zavodih idr. V vsakdanjem življenju ljudje povsem rutinsko uporabljamo določena orodja za natančno določen namen in pri tem mnogokrat pozabljamo na dejstvo, da bi lahko določeno orodje uporabili še za druge namene. Predstavljeni hibridni izdelek bi bilo možno pogojno primerjati z univerzalnim švicarskim nožem, ki poleg noža vsebuje še vrsto drugih stvari (npr. odpirač, izvijač, kompas, uro, termometer, pilo, ščipalko za nohte idr.). Ocenjujem, da lahko uporabniška obogatitev določenega orodja, ki je hkrati tudi mnogim na voljo, zelo izboljšuje, še zlasti preglednost pri delu. Področje upravljanja z znanjem je doseglo že veliko veljavo in tudi prihodnji trendi ne kažejo v drugo smer.
Gor do kazala poglavij
4 Viri
1.)	Aitchison, J.(2000). Thesaurus construction and use : a practical manual. London: Aslib IMI, XIV, 218 str.
2.)	Arms, W.Y.(2000). Digital Libraries. Cambridge (Mass.) ; London : The MIT Press. X, 287 str. (Digital libraries and electronic publishing)
3.)	Berry, M. J. A. & Linoff, G.S.(2004). Data mining techniques : for marketing, sales, and customer relationshipmanagement. - 2nd ed. - Indianapolis (Ind.) : Wiley Pub. - XXV, 643 str.
4.)	Broughton, V.(2006). Essential Thesaurus construction. London: Facet, 296 str.
5.)	Chowdhury, G.G.(2003). Introduction to digital libraries. London : Facet. XV, 359 str.
6.)	Fohl, M.(2001). Taterprofilerstellung : ein methodenkritischer Vergleich aus rechtspsychologischer Perspektive. Frankfurt (a.M.): Verlag fur Polizeiwissenschaft, 184 str.
7.)	Ghaoui, C.(2004). E-education applications : human factors and innovative approaches. Hershey (PA), London [etc.] : Information Science Publishing : Idea Group, 363 str.
8.)	KANTARDZIC, M.(2003). Data mining : concepts, models, methods, and algorithms. Hoboken (NJ) : Wiley-Interscience : IEEE Press, XII, 345 str.
9.)	Kljajić, M.(2002). Teorija sistemov. Kranj: Moderna organizacija, 238 str.
10.)	Konchady, M.(2006). Text Mining Application Programming. Boston: Charles River Media. XIX, 412 str. + CD-ROM.
11.)	LYKKE Nielsen, M.(2002). The word association method : a gateway to work-task based retrieval. Abo : Abo Akademis forlag, VIII., 342 str.
12.)	MACHINE learning and data mining : methods and applications / edited by Ryszard S. Michalski, Ivan Bratko, Miroslav Kubat. - Chichester [etc.] : J. Wiley & Sons, cop. 1998. - XVI, 456 str.
13.)	Martin, E.(2004). Specialist computing's computer jargon : dictionary and thesaurus. Tonbridge: Biddles, 352 str.
14.)	MAIMON, Oded Z.(2001). Knowledge discovery and data mining : the info-fuzzy network (IFN) methodology. Dordrecht ; Boston ; London : Kluwer Academic, IX, 171 str. (Massive computing)
15.)	McCue, C.(2007). Data Mining and Predictive Analyses : intelligence gathering and crime analyses. Oxford ...: Butterworth-Heinemann. XXXI, 332 str.
16.)	Mena, J.(2003). Investigative Data Mining for Security and Criminal Detection. Oxford: Buterworth-Heinemann. XVI, 452 str.
17.)	Pace, A. K.(2003). The ultimate digital library : where the new information players meet. Chicago : American Library Association. XVII, 168 str.
18.)	Petrič, K.(1995). Hierarhologija : 1. del. Celje: [K. Petrič]. 291 str.
19.)	Tušak, M.(1997). Risanje v psihodiagnostiki I. Ljubljana: Filozofska fakulteta, 261 str.
20.)	Urbanija, J.(1996). Metodologija izdelave tezavra. Ljubljana: Filozofska fakulteta, Oddelek za bibliotekarstvo, 70 str.
21.)	WESTPHAL, C. & Blaxton, T.(1998). Data mining solutions : methods and tools for solving real-world problems. New York [etc.] : J. Wiley & Sons, XXII, 617 str. :
6.1 Uporabljena programska orodja
1.)	Orange Canvas (complete open source)
2.)	Ilog Discovery (z dovoljenjem proivajalcev)
3.)	AntConc 3.1.302 (complete open source, z dovoljenjem proizvajalca)
4.)	CBA 1.0 (z dovoljenjem proizvajalcev)
5.)	UML Visual Paradigm Community edition (z dovoljenjem proizvajalcev)
6.)	Microsoft Visio Professional 2007 (z akademsko licenco)
7.)	MIDOS Thesaurus 2000 (z dovoljenjem proizvajalcev)
8.)	Free Mind (complete open source)
9.)	Tn32.exe (complete open source)
10.)	Yed Graph editor (complete open source)
11.)	Concept Draw Demo 2001 / 2002 (različica ni več na spletu dosegljiva)
12.)	Compendium
Gor do kazala poglavij
Opombe
' Misel izpeljal na podlagi dela: Petrič, K.(1995). Hierarhologija : 1. del. Celje: [K. Petrič]. 291 str. " Povzel na podlagi naslednjega dela: Fohl, M.(2001). Tâterprofilerstellung : ein methodenkritischer Vergleich aus rechtspsychologischer Perspektive. Frankfurt (a.M.): Verlag fur Polizeiwissenschaft, 184 str.
Zamisel se mi je porodila na podlagi naslednjega dela: Bery, M.J.A. & Linoff, G.S.(2004). Data Mining Techniques. 2 ed. Indianapolis: J. Wiley, 643 str. Tušak, M.(1997). Risanje v psihodiagnostiki I. Ljubljana: Filozofska fakulteta, 261 str.
5 Priloga: Pilotni mikrotezaver (sistematični prikaz)
s področja profiliranja storilcev kaznivih dejanj
Gor do kazala poglavij
004.738.5
programska orodja
CC 004.738.5 NT sistemska programska orodja
uporabniška programska orodja UF programje
programska oprema softver
RT odkrivanje zakonitosti v podatkih profiliranje storilcev
VICLAS Wiki COBIB Google: eng. ger. slv.
004.738.51
uporabniška programska orodja
TT programska orodja CC 004.738.51 BT programska orodja
NT Access (za izdelavo relacijskih zbirk podatkov in analizo)
Agent Software (inteligentni agentje - npr. za iskanje informacij)
Alpha Miner (za odkrivanje zakonitosti v podatkih Data Mining)
AntConc (konkordančnik in tekst miner)
Attrasoft image finder (npr. za prepoznavanje obrazov idr.)
Brainmaker
CBA 1.0 (npr. za ugotavljanje asociacijskih pravil - vedenje storilca idr.) Clearforest (analiza besedil - Text Mining) Clementine (za odkrivanje zakonitosti v podatkih Data Mining) Cognos4Thougt (različna orodja npr. za analizo podatkov idr.)
Compendium (za organizacijo informacij, izdelavo konceptov idr.) Concept Draw (za modeliranje, organizacijo informacij, izdelavo idej idr.) CrimeLink (analiza kriminalitete, analiza povezav, GIS, data mining idr.)
(MUlkMti siM^MtwoiPWi iKidetltitiiíím [«91«» wtm^ihdOuOiKnHi hii
Crime Mapping (analiza kriminalitete, GIS, data mining idr.)
Crime Solv (analiza kriminalitete, GIS, geografske mape, data mining idr.)
Crime Workbench MEMEX (analiza kriminalitete idr.)
Daisy 2003 (analiza kriminalitete, analiza povezav idr.)
Data Bionics ESOM Analyzer (odkrivanje zakonitosti v podatkih - mining)
DataManager (za organizacijo podatkov / informacij)
Excel (analiza podatkov, statistika, organizacija podatkov idr.)
Free Mind (za izdelavo miselnih vzorcev, organizacijo dokumentov idr.)
Greenstone Digital Library (za izdelavo digitalne knjižnice)
Hypersnap (preslikavanje WINDOWS -> oken, slik ipd.)
i2 Analyst (analiza kriminalitete, analiza povezav idr.)
IDS (free intrusion and detection software)
Ilog Discovery (za odkrivanje zakonitosti v podatkih, vizualizacija idr.) Knime Miner (za odkrivanje zakonitosti v podatkih, vizualizacija idr.) Knowledge Studio (za odkrivanje zakonitosti v podatkih, vizualizacija idr.) Lexi mancer (za odkrivanje zakonitosti v podatkih, text mining) Link Notebook (analiza povezav)
Microsoft Expression Web (za izdelavo dinamičnih spletnih strani)
Microsoft Frontpage (za urejanje in izdelavo spletnih strani)
Microsoft Map Point 2006 (geografski informacijski sistemi idr.)
Microsoft Visio 2007 professional (modeliranje, poslovanje, organizacija)
MIDOS THESAURUS 2000 (dokumentiranje, izdelava tezavra idr.)
Mind Manager (za kreativno razvijanje idej idr.)
Miner 3D (za odkrivanje zakonitosti v podatkih, vizualizacija idr.)
Netmap (analiza kriminalitete, vizualizacija omrežij idr.)
Orange Canvas (za odkrivanje zakonitosti v podatkih, vizualizacija idr.)
Orionmagic (za odkrivanje zakonitosti v podatkih, vizualizacija idr.)
PolyAnalyst (za odkrivanje zakonitosti v podatkih, vizualizacija idr.)
QDA Miner (analiza podatkov, kodiranje podatkov, dekodiranje idr.)
Quantum GIS (geografske mape, geografsko profiliranje idr.)
Quenza (ekstrakcija znanja, izgradnja zbirk podatkov idr.)
Rapid Miner (za odkrivanje zakonitosti v podatkih, vizualizacija idr.)
San Diego Interactive crime map (interaktivne mape, kriminaliteta)
SAS Enterprise Miner (za odkrivanje zakonitosti v podatkih, vizualizacija)
SPSS (za odkrivanje zakonitosti v podatkih, vizualizacija, statistika idr.)
Statistica (za odkrivanje zakonitosti v podatkih, vizualizacija, statistika idr.)
Tableau software (za odkrivanje zakonitosti v podatkih, vizualizacija idr.)
Teradata Warehouse Miner (za odkrivanje zakonitosti v podatkih, podatki)
Text Stat (analiza besedil, konkordančnik)
TMeV (za odkrivanje zakonitosti v podatkih, vizualizacija)
Tn32.exe (analiza besedil, ekstracija konceptov, text mining)
Tropes Zoom (analiza besedil, semantika, text mining idr.)
Udig (geografske mape, GIS)
UML Visual Paradigm (modeliranje, organizacija informacij idr.) VantagePoint (Customer Relatioship management idr.)
Visokio Omniscope (analiza podatkov, organizacija podatkov / informacij) Visual Links (vizualizacija povezav, organizacija in analiza podatkov idr.) Visual Mind 8 (za kreativno razvijanje idej, miselni vzorci, organizacija idr.) Visual Text to speech (pretvorba besednih datotek v avdiodatoteke) WinIdams (statistika, vizualizacija podatkov, izdelava matrik idr.) Wordstat (analiza besedil, text mining idr.) Yed graph editor (vizualizacija omrežij, organizacija podatkov idr.) UF uporabniška programska oprema uporabniški softver uporabniško programje RT odkrivanje zakonitosti v podatkih profiliranje storilcev statistične analize upravljanje znanja
004.8
odkrivanje zakonitosti v podatkih wiki COBIB Google: eng. ger. sIv.
TT	informatika
CC 004.8 BT informatika
NT odkrivanje zakonitosti v besedilnih podatkih odkrivanje zakonitosti v podatkih na spletu UF podatkovno rudarjenje Izkopavanje podatkov RT programska orodja
profiliranje kriminalitete profiliranje storilcev statistika
159.2/159.976
psihične značilnosti
TT kriminologija
CC 159.2/159.976 BT značilnosti storilcev NT osebnostne značilnosti
vedenjski vzorci RT fizične značilnosti
340.6
sodne vede wiki
CC 340.6
NT računalniška forenzika sodna antropologija sodna arheologija sodna biologija sodna entomologija sodna geologija sodna kemija sodna lingvistika sodna medicina sodna meteorologija sodna odontologija sodna psihiatrija sodna psihologija sodna toksikologija UF forenzične vede
forenzika RT antropologija arheologija biologija farmakologija fizika
informatika
kemija
kriminologija
lingvistika
odkrivanje zakonitosti v podatkih
profiliranje storilcev
psihiatrija
psihologija
računalništvo
sociologija
statistika
toksikologija
343.3/.7-05
storilci kaznivih dejanj
TT kriminologija CC 343.3/.7-05 BT profiliranje storilcev NT dezorganizirani kriminalci lastnosti storilcev organizirani kriminalci vrsta storilcev značilnosti storilcev UF kriminalci RT žrtve
343.3/.7-058.6
žrtve
TT kriminologija CC 343.3/.7-058.6 BT kriminologija NT lastnosti žrtev vrsta žrtev značilnosti žrtev UF viktimologija
RT
profiliranje storilcev storilci kaznivih dejanj
Beležka: Asociacijska pravila in odločitveno drevo storilca z ozirom na žrtev
Beležka 2: Izbor kraja zločina — globalno in specializirano — del semantične mreže
343.9:159.9
spletni tečaj konferenca 2007 znanstvene revije knjige z izvlečki psiho- modeli profiliranje storilcev wiki COBIB Google: eng. ger. slv. članek AMAZON
PROFILING IKPUTS
Cnme scene analysis (evidence, body position, weapons);
Victimology (background, habits, family structure, last seen, age, occupation);
Forensic information (cause of death, wounds, pre/postmortem, sexual acts, autopsy report,
1 aboratory reports),
PreUminary police report (background information, police observation, time of cnme, who reported cnme, socioeconomic status and crime rate of the neighborhood); Photos (aerial, crime scene, victim).
FEEDBACK I: Validaton of profile with:
>	crime scene
>	evidence
» decision models » investigative
recommendations
1
DECISION-PRO CE S S MODELS
Crime type and style Primary intent Offender risk Victim risk Escalation Time for crime Location factors
I
CRIME ASSESSMENT
Reconstruction CI assification
Offender type (organize d/dis organized)
victim selection
control of victim
sequence of cnme
Staging
Moti vati on
Crime scene dynamics
1
CRIMINAL PROFILE
Dem ographics Physical characteristics Habits
Pre-offense behavior Post-offense behavior Recommendations to investigation
Sliko sem preslikal z naslednjega spletnega naslova: http://www.forensicpsychology.it/images/aram ing1.gif
TT kriminologija CC 343.9:159.9 BT kriminologija
profilerji NT dihotomija etiologija
gradniki profila storilcev gradniki profilov storilcev metode profiliranja storilci kaznivih dejanj UF analiza storilcev RT antropologija biologija entimologija informatika
odkrivanje zakonitosti v podatkih policija
profiliranje kriminalitete
programska orodja
psihiatrija
psihologija
računalništvo
sociologija
sodne vede
statistika
uporabniška programska orodja žrtve
343.9:159.9-057.36 profilerji
TT kriminologija CC 343.9:159.9-057.36 BT kriminologija
NT Brent Turvey David Canter FBI profilerji G. Copson
G.	Gudjonsson
H.	Teten naloge profilerja Patrick Mullany profiliranje storilcev Stephan Harborts
UF posebni kriminalistični analitiki RT detektivi
klinični psihologi
kriminalisti
policaji
psihiatri
psihologi
sodni izvedenci
343.9:159.9:001.8
metode profiliranja
TT kriminologija CC 343.9:159.9:001.8 BT profiliranje storilcev NT deduktivne metode induktivne metode RT znanstvena analiza znanstvena sinteza gradniki profilov storilcev metode profiliranja storilci kaznivih dejanj UF analiza storilcev RT antropologija
biologija
entimologija
informatika
odkrivanje zakonitosti v podatkih policija
programska orodja
psihiatrija
psihologija
računalništvo
sociologija
sodne vede
statistika
uporabniška programska orodja žrtve
343.9:159.9:001.8:162.2
deduktivne metode
TT kriminologija CC 343.9:159.9:001.8:162.2 BT metode profiliranja NT analiza vedenjskih razvidov FBI metode klinične postavke RT induktivne metode
343.9:159.9:001.8:162.3
induktivne metode
TT kriminologija CC 343.9:159.9:001.8:162.3 BT metode profiliranja NT empirična znanja intuitivna znanja
statistične postavke RT deduktivne metode
343.9:159.9:001.8:162.3:311/312
statistične postavke
TT kriminologija CC 343.9:159.9:001.8:162.3:311/312 BT induktivne metode NT empirični profili statistični profili RT psihologija statistika
343.9:159.9:316:61-05
gradniki profila storilcev
TT kriminologija CC 343.9:159.9:316:61-05 BT profiliranje storilcev NT delovna razmerja
demografsko ozadje družinski izvor fizične značilnosti geografsko vedenje intelektualne zmožnosti inteligenčni kvocient izobrazba kaznovanost konjički
kriminalne izkušnje mehka merila modus operandi navade poslanstvo
prepričanja prevozna sredstva pshične značilnosti psihopatske značilnosti psihoseksualni razvoj rasna pripadnost rokopis spol starost
svetovni nazori trda merila vedenje po dejanju vedenje pred dejanjem vizija
življenjske okoliščine UF kategorije profila storilcev RT genealogija geografija medicina psihiatrija psihologija sociologija
gradniki profilov storilcev
TT kriminologija CC 343.9:159.9:316:61-05 BT profiliranje storilcev NT delovna razmerja
demografsko ozadje družinski izvor fizične značilnosti geografsko vedenje intelektualne zmožnosti inteligenčni kvocient
izobrazba
kaznovanost
konjički
kriminalne izkušnje
mehka merila
modus operandi
navade
poslanstvo
prepričanja
prevozna sredstva
pshične značilnosti
psihopatske značilnosti
psihoseksualni razvoj
rasna pripadnost
rokopis
spol
starost
svetovni nazori trda merila vedenje po dejanju vedenje pred dejanjem vizija
življenjske okoliščine UF oblikovna zgradba storilcev RT genealogija geografija medicina psihiatrija psihologija sociologija