Bakgrund: Butiksstölder är ett utbrett samhällsproblem som drabbar många butiker inom detaljhandeln. Butikscheferna behöver hantera detta på något sätt i deras ledarskap. Syfte: Syftet med studien är att undersöka vilka berättelser butikschefer förmedlar om sitt ledarskap avseende stöld, samt hur ledarskapet kan bidra till att förebygga butiksstölder. Frågeställningarna är 1) Vilka berättelser förmedlar butikschefer om sitt ledarskap avseende butiksstölder? samt 2) Hur kan ledarskapet bidra till att förebygga och förhindra butiksstölder? Teori: Den teoretiska referensramen innehåller tidigare forskning om ledarskap, tidigare forskning om butikschefer samt tidigare forskning om externa butiksstölder. Metod: Undersökningen genomfördes med kvalitativa semistrukturerade intervjuer utifrån ett urval på sju butikschefer inom dagligvaruhandeln. Intervjuerna har varit fokuserade på butikschefers berättelser om butiksstölder, för att ta reda på hur de arbetar för att förhindra stölder samt vad som är viktigast för att förhindra stölder. Resultat: Butikscheferna förmedlade berättelser om att försöka förebygga och förhindra butiksstölder. I berättelserna framkom arbetsmetoder som säkerhet, bedömning och proaktiva tillvägagångssätt. Det framkom också ledarskap och lärande som handlar om kompetens och värderingar. Resultatet visar att kunskap om konsumentbeteende är av stor vikt för att förhindra butiksstölder. Resultatet visar också att butikschefers värderingar av det stöldförebyggande arbetet skiljer sig åt, samt att värderingar kan vara kopplade till ett mer lärande ledarskap. Slutsats: Slutsatsen är att butikschefer kan bidra till att förhindra stölder genom proaktiva tillvägagångssätt samt genom att ha kompetenta medarbetare med god kunskap om konsumentbeteende. Butikschefen präglar sannolikt medarbetarna med sina värderingar och signalerar därmed hur viktigt eller oviktigt det är att förhindra butiksstölder. / Background: Shoplifting is a widespread social problem that affects many stores in retail. The store managers need to manage these problems from their leadership. Purpose: The aim of this study is to investigate which stories store managers mediate about their leadership about shoplifting, and how the leadership can contribute to prevent shoplifting. The research questions are 1) Which stories do store managers mediate about their leadership regarding shoplifting? 2) How can leadership contribute to prevent shoplifting? Theory: The theoretical framework includes previous research about leadership, previous research about store managers and previous research about shoplifting. Method: The research has been completed with qualitative semi-structured interviews from a selection with seven store managers within retail. The interviews have been focused on store managers' stories of shoplifting, to find out how they work to prevent shoplifting and what is most important to prevent. Results: The store managers mediated stories about trying to prevent shoplifting. The stories even showed working methods like safety, estimation and proactive approaches. The stories even appeared about leadership and learning, that is about competence and values. The results show that knowledge about consumer behavior is important to prevent shoplifting. The results also show that store managers' values about the work to prevent shoplifting is different, and values can be connected to a learning leadership. Conclusion: The conclusion is that store managers can contribute to prevent shoplifting within proactive approaches and have competent employees with knowledge about consumer behavior. The store manager probably influences the employees with their values and signals if preventing work is important.

<p dir="ltr">his research investigates the detection of pre-crime events, specifically targeting behaviors indicative of shoplifting, through the advanced analysis of CCTV video data. The study introduces an innovative approach that leverages augmented human pose and emotion information within individual frames, combined with the extraction of activity information across subsequent frames, to enhance the identification of potential shoplifting actions before they occur. Utilizing a diverse set of models including 3D Convolutional Neural Networks (CNNs), Graph Neural Networks (GNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), and a specially developed transformer architecture, the research systematically explores the impact of integrating additional contextual information into video analysis.</p><p dir="ltr">By augmenting frame-level video data with detailed pose and emotion insights, and focusing on the temporal dynamics between frames, our methodology aims to capture the nuanced behavioral patterns that precede shoplifting events. The comprehensive experimental evaluation of our models across different configurations reveals a significant improvement in the accuracy of pre-crime detection. The findings underscore the crucial role of combining visual features with augmented data and the importance of analyzing activity patterns over time for a deeper understanding of pre-shoplifting behaviors.</p><p dir="ltr">The study’s contributions are multifaceted, including a detailed examination of pre-crime frames, strategic augmentation of video data with added contextual information, the creation of a novel transformer architecture customized for pre-crime analysis, and an extensive evaluation of various computational models to improve predictive accuracy.</p>