Un model bazat pe agenți identifică disponibilitatea armelor de foc drept principalul factor limitativ al riscului de împușcături în masă
Un studiu publicat în PNAS Nexus a utilizat un model bazat pe agenți pentru a analiza riscul geografic și severitatea potențială a împușcăturilor în masă din Statele Unite. Cercetarea, condusă de Mohammad R.K. Mofrad și colegii săi, a construit un cadru de inferență bayesiană în care un incident de împușcătură în masă apare din intersecția a trei factori: emergența unui potențial autor motivat, accesul la arme de foc și prezența unei populații-țintă adecvate.
Pentru a estima rata per capita de apariție a autorilor, cercetătorii au folosit date demografice din recensământul Statelor Unite. Accesul la arme de foc a fost modelat folosind densitatea locală a deținătorilor de licențe federale pentru arme de foc (FFL) ca indicator indirect. Acest factor a emergat ca predictor dominant al riscului în cadrul modelului.
Autorii au comparat predicțiile modelului cu evenimentele de împușcături în masă înregistrate în baza de date Mother Jones între 1982 și 2024. Această bază de date include aproximativ 160 de evenimente cu trei sau mai multe decese, excluzând autorul, care nu au fost clasificate ca acte de terorism, violență între bande sau conflicte domestice. Modelul a atribuit riscuri mai ridicate de împușcături zonelor în care acestea s-au produs, sprijinind capacitatea sa de a distinge zone cu niveluri diferite de risc istoric.
Importanța relativă a disponibilității armelor de foc în model sugerează că accesul la o armă de foc poate reprezenta un factor limitativ important în riscul de împușcături în masă. Cele mai ridicate zece zone de risc, în funcție de evenimentele așteptate pe deceniu, sunt: comitatul Maricopa, Arizona; comitatul Harris, Texas; comitatul Dallas, Texas; comitatul Los Angeles, California; comitatul Kings, New York; comitatul Clark, Nevada; comitatul Orange, California; comitatul Queens, New York; comitatul Cook, Illinois; și comitatul Philadelphia, Pennsylvania.
Conform autorilor, modelele bazate pe agenți pot ajuta la identificarea zonelor cu risc ridicat de împușcături în masă, pot depăși performanța metodelor statistice standard și pot oferi un cadru pentru direcționarea resurselor de prevenție.
