L'apprentissage automatique fournit des informations sur les attaques terroristes dans le monde

Une équipe de chercheurs a utilisé l'apprentissage automatique pour prédire et expliquer les attaques terroristes.

Leurs tests suggèrent que les modèles peuvent prédire avec précision les attaques dans des régions déjà touchées par le terrorisme. Cependant, ils ont découvert que les « événements du cygne noir », qui se produisent sporadiquement, sont presque impossibles à prévoir. données pour analyser l'emplacement et les données des attaques survenues entre 2002 et 2016 dans 13 régions du monde.

« Nous définissons le terrorisme comme des attaques à motivation politique en dehors de la guerre légitime (c'est-à-dire ciblant des non-combattants ) perpétrés par des acteurs non étatiques pour communiquer avec un public plus large », a écrit le groupe dans son document d'étude.

Des modèles prédictifs ont été construits pour chacune des régions individuelles. Les algorithmes incorporaient de nombreuses variables qui pourraient en faire des cibles d'attaques, de la proximité des frontières internationales à la densité de population. des niveaux assez élevés de terrorisme.

Les résultats ont montré comment la probabilité d'une attaque change au fil du temps. Dans les régions fortement touchées par le terrorisme, comme l'Asie du Sud-Est, le risque d'un événement terroriste a culminé environ 200 semaines après une attaque précédente. Dans les régions où la prévalence du terrorisme est plus faible, comme la Russie et l'Europe de l'Est, le risque a continué d'augmenter jusqu'à environ 400 semaines. fois. Les raisons peuvent être multiples, mais en général, il semble que ces emplacements reflètent l'équilibre stratégique entre l'accessibilité (c'est-à-dire le coût de l'attaque pour les terroristes) et la valeur stratégique (c'est-à-dire les avantages d'une attaque) d'un emplacement.[19659013]L'équipe a également constaté que la probabilité de terrorisme a tendance à être négativement associée à la densité de population :

[This] suggère que la probabilité d'une attaque terroriste est plus élevée dans les zones moins peuplées. Étant donné que les centres urbains peuvent être considérés comme des cibles plus attrayantes, les résultats peuvent indiquer que l'accès à ces zones est une contrainte importante pour les terroristes.

Vous pouvez lire le document d'étude en libre accès dans la journal Science Advances.

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