Portret tajnego współpracownika „bezpieki”. Badania źródeł archiwalnych SB (Wydziału VI w Szczecinie) z wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego oraz analizy prozopograficznej
DOI:
https://doi.org/10.12775/HiP.2024.019Keywords
Security Service (SB), prosopography, secret collaborators, decision treeAbstract
The purpose of the article is to characterize the secret collaborators of the Security Service of the Polish People’s Republic by traditional (prosopographic analysis) and digital (application of the decision tree machine learning algorithm) methods, and to compare the effectiveness of the two methods for indicating what characterized the collaborators making personal denunciations.
References
Ankoud, R. (2020). An Approach to Studying Elites and Social Groups. Almuntaqa, 3(1), 70–85.
Basuchoudhary, A., Bang, J. T., David, J., Sen, T. (2021). Identifying the Complex Causes of Civil War: A Machine Learning Approach. Palgrave: Springer.
Brzechczyn, K. (2012). Problem wiarygodności teczek i opartej na nich narracji historycznej. Kilka uwag metodologicznych. Pamięć i Sprawiedliwość, 20(2), 53–77.
Brzeziński, P. (2020). Prominenci i marionetki. Prozopografia egzekutywy KW PZPR w Gdańsku w latach 1975–1990. Rocznik Gdański, 109–141.
Buryła, S. (2009). Artyści i ich opiekunowie. Znak, 650–651, 138–143.
Carnegie, G. D., McBride, K. M. (2023). Prosopography and Microhistory: Illuminating Historical Actors. Handbook of Historical Methods for Management, 245–263.
Cranmer, S. J. (2019). Introduction to the Virtual Issue: Machine Learning in Political Science. Political Analysis, 1–9.
Dudek, A. (1998). Sutanny w służbie Peerelu. Karta: kwartalnik historyczny, 8(25), 110–114.
Gałkowska, A. (2007). Idealny TW. Niektóre psychologiczne aspekty werbunku tajnych współpracowników SB w świetle materiałów szkoleniowych MSW. Politeja, 7, 311–330.
Grimmer, J., Roberts, M. E., Stewart, B. M. (2021). Machine Learning for Social Science: An Agnostic Approach. Annual Review of Political Science, 24, 395–419.
Hołda, M. (2009). Pseudonimy tajnych współpracowników UB, SB – analiza lingwistyczna. Język Polski, 4–5, 308–321.
Loh, W. Y. (2011). Classification and Regression Trees. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 1(1), 14–23.
Łaszczyński, M. (2010). „Krąg” i jego krąg. Wydawnictwo w świetle relacji. Pamięć i Sprawiedliwość, 16(2), 139–170.
Maszczyk, T., Duch, W. (2008). Comparison of Shannon, Renyi and Tsallis Entropy Used in Decision Trees. Proceedings, 9, 643–651.
Michalski, A. (2006) Dyskusja panelowa – Materiały IPN jako źródło historyczne. Szansa czy pułapka historyków. Słupskie Studia Historyczne, 12, 303–307.
Musiał, F. (2019). Podręcznik bezpieki. Teoria pracy operacyjnej Służby Bezpieczeństwa w świetle wydawnictw resortowych Ministerstwa Spraw Wewnętrznych PRL (1970–1989). Kraków–Warszawa: Wyd. IPN.
Øland, T. (2013). The Diversity of ‘Progressive School Pedagogues’ 1929–1960: A Space of Opposites Making Society Making the Child. Praktiske Grunde: Tidsskrift for kultur-og samfundsvidenskab, 7, 5–24.
Pastuszewski, S. (2019). Osobowe źródła informacji Służby Bezpieczeństwa w bydgoskiej przestrzeni kulturalnej lat siedemdziesiątych i osiemdziesiątych XX wieku. Kronika Bydgoska, 40, 261–296.
Skibiński, P. (2003). Infiltracja komunistycznych służb specjalnych w polskim Kościele – co już wiemy? Informacja na temat stanu badań. Teologia Polityczna, 1, 57–70.
Wicenty, D. (2022). O znaczeniu fałszywego świadectwa. Przypadek TW „Jakuba” a fikcje operacyjne SB dotyczące tajnych współpracowników. Dzieje Najnowsze, 54(3), 151–174.
Wiścicki, T. (2005). Nie każdy musiał. Więź, 47(561), 5–8.
Younas, N., Ali, A., Hina, H., Hamraz, M., Khan, Z., Aldahmani, S. (2022). Optimal Causal Decision Trees Ensemble for Improved Prediction and Causal Inference. IEEE Access, 10, 13000–13011.
Zarzycki, M. (2004). Przypadek Henryka Karkoszy. Karta, 41, 143–145.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Zbigniew Wiczyński, Wiktor Werner
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.
Nicolaus Copernicus University fully respects the right to privacy and protection of personal data of all authors. The authors’ personal data is not used for commercial and/or marketing purposes.Stats
Number of views and downloads: 303
Number of citations: 0
