Um estudo recente desenvolvido por Mohammad R.K. Mofrad e colegas utilizou um modelo de agentes baseado em Bayesian inference para analisar tiroteios em massa. De acordo com o modelo, três fatores contribuem para a ocorrência desses incidentes: a emergência de um potencial executor motivado, o acesso às armas de fogo e a presença de uma população-alvo adequada.

O acesso às armas de fogo foi modelado usando a densidade local de detentores de licenças federais de armas de fogo (FFL) como indicador. Os resultados mostraram que a disponibilidade de armas de fogo é o principal preditor do risco de tiroteios em massa.

O modelo comparou suas previsões com eventos de tiroteios em massa registrados no banco de dados da Mother Jones, que inclui cerca de 160 eventos desde 1982 até 2024, excluindo aqueles categorizados como terrorismo, violência de gangues ou disputas domésticas.

As áreas com maior risco previsto pelo modelo incluem Maricopa County, Arizona; Harris County, Texas; Dallas County, Texas; Los Angeles County, Califórnia; Kings County, Nova York; Clark County, Nevada; Orange County, Califórnia; Queens County, Nova York; Cook County, Illinois; e Philadelphia County, Pensilvânia. Os autores sugerem que modelos de agentes podem ajudar a identificar áreas com risco elevado de tiroteios em massa e direcionar recursos de prevenção.