音頻科普:-複雜網絡助力抓住恐怖分子-
發布時間:2020-10-10
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音頻科普:-複雜網絡助力抓住恐怖分子-

圖源:pixabay

  現在,越來越多的人從(cong) 事網絡科學研究,這是從(cong) 交叉學科研究成長起來的一個(ge) 新興(xing) 領域,通過研究網絡結構的的性質,可以研究生活中的一些網絡,比如信息技術網絡、生物圈網絡、社會(hui) 關(guan) 係網絡等等。

  複雜網絡科學以數學中的圖論和物理中的統計力學為(wei) 理論技術,但卻是通過現在的計算機技術,進行數據挖掘、信息可視化和建模。

  網絡信息的挖掘和預測,主要涉及兩(liang) 個(ge) 問題,一個(ge) 是從(cong) 動力學的特點來挖掘網絡結構,從(cong) 中能找到一些結構上的特點,在社會(hui) 科學中有甚至能找到對應的實際問題;另一個(ge) 就是預測問題,也就是如何從(cong) 現有觀察中出發,挖掘網絡中的缺失信息,並進行網絡結構、功能和演化趨勢預測。

  在此基礎上,很多時候網絡科學被用於(yu) 解決(jue) 一些社會(hui) 問題。除了基本的生理需求外,在馬斯洛人類需求理論中,我們(men) 其次關(guan) 注的就是安全問題。而當今社會(hui) ,恐怖活動無疑是危害社會(hui) 穩定、危及生命與(yu) 財產(chan) 安全的重大威脅之一。

  不得不說,恐怖活動這種極端的非對稱作戰方式,讓人難以揣測。

  最近,在《應用網絡科學》(Applied Network Science)期刊上,發表了來自意大利聖心天主教大學(Università Cattolica del Sacro Cuore)等合作機構,吉安·瑪麗(li) 亞(ya) ·坎佩代利(Gian Maria Campedelli)、伊恩·克魯克香克(Iain Cruickshank)和卡特勒恩·卡利(Kathleen M. Carley)的聯合研究。

  他們(men) 共同建造了一個(ge) 算法框架,利用複雜網絡,在分析恐怖組織運行特征的基礎上,識別潛在的恐怖組織。

恐怖襲擊 圖源:pixabay

  恐怖分子的行為(wei) 很極端,因而調查和評估他們(men) 的特征,對於(yu) 提取相關(guan) 信息和提高對他們(men) 行為(wei) 的認識是很重要的。之前的社會(hui) 學研究往往關(guan) 注的是恐怖分子的意識形態——聖戰鬥士、極右翼組織、無政府主義(yi) ……這些標簽往往限製了我們(men) 對恐怖分子的研究。

  那麽(me) 通過研究其網絡行為(wei) ,能否發現更多他們(men) 的特質呢?這正是這篇文章試圖回答的問題。

目標、宗教、武器、戰術的網絡特征,圖源:文獻[1]

  研究人員選用了,自1997年至2016年,全球範圍內(nei) 發生的恐怖襲擊的開放獲取數據,通過這些數據,他們(men) 構建了一個(ge) 包括恐怖組織的戰術、武器、目標、活動區域等相關(guan) 信息的多方網絡。隨後,他們(men) 提出了一種新的聚類形成算法,該算法擴展之前的工作,即通過應用馮(feng) 諾依曼熵進行模式加權比較分析。

1997-2016恐怖襲擊數量變化,圖源:文獻[1]

  該研究在恐怖組織的行為(wei) 和意識形態特征方麵提供了有趣的結果。

  分析結果突出了幾個(ge) 有趣的模式,首先,它證明了:僅(jin) 意識形態本身是研究恐怖主義(yi) 的一個(ge) 極其薄弱的標準。實際上,集群在意識形態方麵具有異質性:隻有極少數集群隻包含與(yu) 特定意識形態標簽相關(guan) 的單一群體(ti) 。

  相反,從(cong) 這種異質性中可以看出,屬於(yu) 某種意識形態的群體(ti) 在運作上與(yu) 可能與(yu) 有著相反動機的群體(ti) 非常相似。例如,極右和極左恐怖組織的情況就十分類似:兩(liang) 種意識形態在集群分配方麵是正相關(guan) 的,並且相對較強。在對比民族主義(yi) 者和極右翼團體(ti) 時,也發現了類似的模式。

  此外,研究人員還研究了哪些恐怖組織的結構更加穩定。可視化表明,更具有代表性的或定義(yi) 明確的意識形態,往往有更穩定的關(guan) 係。而那些環境、保護動物和宗教團體(ti) 之間的關(guan) 係似乎穩定性較差,但宗教方麵伊斯蘭(lan) 教的組織是個(ge) 例外。

  這項探索性研究是首次嚐試利用複雜網絡來描述隱藏的非時間和非空間的關(guan) 係,並將其用作研究恐怖主義(yi) 性質的數學概念。研究人員指出,對於(yu) 理解複雜的犯罪現象,網絡依然是被過度低估的工具,他們(men) 計劃在此基礎之上設計未來的研究,以填補該領域的空白。

  目前,這項研究還屬於(yu) 解釋現象等研究。但事實上,網絡結構現象等研究是為(wei) 了更好的預測,通過觀察這些網絡組織的結構特點,能夠在之後加以控製,進一步阻止恐怖活動的發生。



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