Ekonomisk brottslighet är mer lukrativt jämfört med annan brottslighet som narkotika, häleri och människohandel. Tidiga åtgärder som försvårar att kriminella kan använda företag för brottsliga syften gör att stora kostnader för samhället kan undvikas. En genomgång av litteraturen visade också att det finns stora brister i samarbetet mellan svenska myndigheter för att upptäcka grov ekonomisk brottslighet. Idag uppdagas brotten först ofta efter att en konkurs inletts. I studier har maskininlärningsmodeller prövats för att kunna upptäcka ekonomisk brottslighet och några svenska myndigheter använder maskininlärningsmodeller för att upptäcka brott men mer avancerade metoder används idag av danska myndigheter. Bolagsverket har idag ett omfattande register för bolag i Sverige och denna studie syftar till att undersöka om maskininlärning kan användas för att identifiera misstänkta bolag, genom att använda digitalt inlämnade årsredovisningar och information ur bolagsverkets register för att kunna träna klassificeringsmodeller att identifiera misstänkta bolag. För att träna modellen så har stämningsansökningar inhämtats från Ekobrottsmyndigheten som kunnat kopplas till specifika bolag av de inlämnade årsredovisningar. Principalkomponentanalys används för att visuellt visa på skillnader mellan grupperna misstänkta och icke misstänkta bolag och analyserna visade på ett överlapp mellan grupperna och ingen tydlig klustring av grupperna. Data var obalanserat med 38 misstänkta bolag av totalt 1009 bolag och därför användes översamplingstekniken SMOTE för att skapa mer syntetiskt data och för att öka antalet i gruppen misstänkta. Två maskininlärningsmodeller Random Forest och Stödvektormaskin (SVM) jämfördes i en 10 fold korsvalidering. Där båda uppvisade en recall på runt 0.91 men där Random Forest hade en mycket högre precision och med högre accuracy. Random Forest valdes och tränades på nytt och uppvisades en recall på 0.75 när den testades på osett data bestående av 8 misstänkta av 202 bolag. Ett sänkt tröskelvärde resulterade i en högre recall men med en större antal felklassificerade bolag. Studien visar tydligt problemet med obalans i data och de utmaningar man ställs inför med mindre data. Ett större data hade möjligjort ett strängare urval på brottstyper som hade kunnat ge en mer robust modell som skulle kunna användas av bolagsverket för att lättare kunna identifiera misstänkta bolag i deras register. / Economic crimes are more lucrative compared to other crimes as drugs, selling of stolen gods, trafficing. Early preventions that make it more difficult for criminals to use companies for criminal purposes can reduce large costs for sociaty. A litterature study showed that there are large weaknesses in the collaboration between Swedish authorities to detect serious economic crimes.Today most crimes among companies that commit fraud are found after a company has declared bancruptcy. In studies, machine learning models have been tested to detect economic crimes and some swedish authorites are now using machine learning methods to detect different crimes and more advanced methods are used by the danish authorites. Bolagsverket has a large register of companies in Sweden and the aim of this study is to investigate if machinelearning can be used to detect on annual reports that have been digitaly submited and information in Bolagsverket’s register to be able to train classificationsmodels and identify companies that are suspicious. To be able to train the model lawsuits have been collected from the Swedish Economic Crime Authority that can be connected to specific companies through their digitally submited annual report. Principal component analysis is used to visually show differences between the groups suspect companies and not suspected companies and the analysis show that there is an overlap between the groups and no clear clustering between the groups. Because the dataset was unbalanced with 38 suspicious companies out of 1009 companies the oversampling tecnique SMOTE was used to create more synthethic data and more suspects in the dataset. The two machinelearnings models Random Forest and support vector machine (SVM) was compared in a 10 fold crossvalidation. Both models showed a recall on around 0.91 but Random Forest had a much higher precision with a higher accuracy. Random Forest was chosen and was trained again and showed a recall on 0.75 when it was tested on unseen data with 8 suspects out of 202 companies. Lowering the treshold resulted in a higher recall but with a larger portion of wrongly classfied companies. The study shows clearly the problem with an unbalanced dataset and the challanges with a small dataset. A larger dataset could have made it possible to make a more selective selection of certain crimes that could have resulted in a more robust model that could be used by Bolagsverket to easier identify suspicous companies in their register.

Les ‘Panama papers’ (2016) représentent une fuite de 11,2 millions de documents issus de la firme panaméenne Mossack Fonseca. Les révélations exposent des conduites fiscales compromettantes relevant de la finance offshore, soulignant par le fait même l’implication d’acteurs sociaux, parmi lesquels des banques, politiciens, chefs d’entreprises, responsables politiques et économiques, fortunes familiales, etc. D’une envergure internationale, les ‘Panama papers’ ont marqué l’univers médiatique de façon importante, toutefois en référence au jeu d’interprétation entourant les conduites exposées, il est possible de souligner le pluralisme des réactions sociales. S’intéressant particulièrement aux figures politiques et économiques listées, le mémoire se présente sous la forme de trois études de cas : Sigmundur David Gunnlaugsson, premier ministre de l’Islande (de 2013 à 2016), David Cameron, premier ministre du Royaume-Uni (de 2010 à 2016) et Malcom Turnbull, premier ministre de l’Australie (de 2015 à 2018). Le mémoire vise à dégager deux niveaux d’analyse. D’une part, détailler la couverture médiatique respective des cas, cela dans le but de saisir les réactions sociales suscitées, en particulier lors de la production et l’évolution des discours publics. D’autre part, il s’agit d’objectiver et discerner les prises de positions et de défenses à l’utilisation de comptes offshores, ce mémoire s’inscrivant dans le prolongement des études portant sur la résistance au stigmate. Afin de mener à terme la recherche, un corpus incluant treize références de la presse écrite a été constitué, représentant une analyse approfondie du contenu de plus de 671 documents écrits parus entre le 3 avril et le 30 septembre 2016. En s’appuyant sur les prémisses théoriques de la sociologie du scandale, la recherche illustre, dans les cas présents, différentes finalités possibles à l’épisode des ‘Panama papers’ : scandale, affaire ou non-scandale. / The Panama Papers (2016) represent a leak of 11,2 million documents from the Panamanian firm Mossack Fonseca. The revelations exposed compromising tax practices relating to offshore finance, and highlights by the same token, the involvement of the players : banks, politicians, business leaders, political and economic leaders, family fortunes, etc. Of an international scope, the 'Panama papers' have marked the media world in an important way. In reference to the interpretation game surrounding the exposed behaviors, it is possible to emphasize the pluralism of social reactions. Focusing on the listed political and economic figures, the document is presented in the form of three case studies : Sigmundur David Gunnlaugsson, Iceland’ prime minister (2013-2016), David Cameron, UK’ prime minister (2010-2016) and Malcom Turnbull, Australia’ prime minister (2015-2018). The thesis aims to identify two levels of analysis. The first level of analysis details the respective media coverage of the cases. The goal is to collect the social reactions, the production and the evolution of the discourse. The second level of analysis objectifies and discerns positions and defenses used with offshore accounts, whereas the writings of the dissertation are an extension of studies on the resistance of the stigma. In order to complete the research, a corpus including thirteen references of the written press was gathered, representing a thorough analysis of the contents of more than 671 written documents published between April 3 and September 30, 2016. Based on the theoretical premises of the sociology of scandal, the research illustrates, in the present cases, different possible outcomes to the episode of the 'Panama papers' : scandal, affair, or non-scandal.