Применение метода KMeans для кластеризации мотивов террористических атак: исследование плотности и распределения данных

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность . Терроризм представляет собой значительную угрозу международной безопасности, а разнообразие и сложность мотивов террористических актов затрудняют их систематическое изучение и анализ. Применение методов машинного обучения, в частности, кластеризации, позволяет выявить скрытые закономерности и тенденции, обеспечивая более глубокое понимание причин и предпосылок терроризма. Цель применение метода KMeans для кластеризации мотивов террористических актов, оценка плотности распределения данных внутри выделенных кластеров и выявление ключевых закономерностей в мотивационной структуре террористической деятельности. Методология . Материалом исследования послужила выборка данных о мотивах террористических актов, извлеченная из Глобальной базы данных по терроризму (GTD), содержащей описания 209 707 террористических инцидентов. В анализ были включены 22 623 записи с четко определенными мотивами, из которых методом KMeans выделены 10 кластеров. Плотность и распределение мотивов оценивали через количественные показатели концентрации данных внутри каждого кластера. Результаты и их анализ . В результате кластеризации были идентифицированы 10 кластеров, различающихся по плотности и структуре мотивов. Наиболее объемный кластер (12 530 записей) характеризуется мотивами протестного и антиправительственного характера. Кластеры со значительной концентрацией данных отражали четко выраженные мотивационные тенденции, среди которых доминируют политический и религиозный экстремизм. Наибольшая плотность выявилась в кластере, характеризующимся мотивами сектантского насилия. Установлено, что экономические мотивы имеют существенно меньшую представленность по сравнению с политическими и религиозными. Заключение . Результаты демонстрируют высокую эффективность метода KMeans для выделения ключевых мотивов террористических актов и подчеркивают сложность анализа мотивов террористических атак и необходимость использования комплексного подхода для разработки превентивных мер и стратегии противодействия терроризму.

Об авторах

Н. С. Шуленин

Санкт–Петербургский медико–социальный институт

Автор, ответственный за переписку.
Email: lemeshkinroman@rambler.ru
195272,  Санкт–Петербург,  Кондратьевский  пр.,  д.  72

Р. Н. Лемешкин

Военно–медицинская академия им. С.М. Кирова

Email: lemeshkinroman@rambler.ru
194044, Санкт–Петербург, ул. Акад. Лебедева, д. 6

Список литературы

  1. Варламов И. Г., Гучий А.В., Кистанова М.А., Кружай В.В. Религиозный экстремизм: исследование общественного мнения, методов борьбы и современного состояния экстремистских ячеек в мире // Молодой ученый. 2021. № 52 (394). С. 83–87.
  2. Григорьев М.С., Майзель С.Г. Белые каски. Пособники террористов и источники дезинформации. М.: Междунар. отношения, 2019. 264 с.
  3. Евдокимов В.И., Бобринев Е.В., Кондашов А.А. Анализ производственного травматизма и гибели личного состава Федеральной противопожарной службы МЧС России (2006–2020 гг.) : монография. СПб. : Измайловский, 2022. 138 с. (Сер. «Заболеваемость военнослужащих» ; вып. 18).
  4. Евдокимов В.И., Чернов К.А. Анализ показателей глобального индекса терроризма в мире и его оптимизация // Мед.-биол. и соц.-психол. пробл. безопасности в чрезв. ситуациях. 2024. № 2. С. 74–85. doi: 10.25016/2541-7487-2024-0-2-74-85.
  5. Евдокимов В.И., Чернов К.А. Медико-биологические последствия терроризма в России и мире (2005–2018 гг.) // Мед.-биол. и соц.-психол. пробл. безопасности в чрезв. ситуациях. 2020. № 1. С. 85–118. doi: 10.25016/2541-7487-2020-0-1-85–118.
  6. Евдокимов В.И., Чернов К.А., Шуленин Н.С. Анализ террористической активности в мире в 1970– 2020 гг. // Экология человека. 2024. Т. 31, № 3. С. 191–199. doi: 10.17816/humeco629531.
  7. Евдокимов В.И., Шуленин Н.С. Медико-биологические последствия терроризма в мире : монография. СПб. : Измайловский, 2024. 101 с. (Сер. «Чрезвычайные ситуации в мире и России»; вып. 3).
  8. Евдокимов В.И., Шуленин Н.С. Риски медико-санитарных последствий террористической активности в России в 2011–2020 гг. // Вестн. Рос. воен.-мед. акад. 2024. Т. 26, № 4. С. 607–616. doi: 10.17816/brmma630004.
  9. Евдокимов В.И., Шуленин Н.С. Терроризм и его медико-биологические последствия в мире (2011–2020 гг.) // Мед.-биол. и соц.-психол. пробл. безопасности в чрезв. ситуациях. 2024. № 1. С. 14–33. doi: 10.25016/2541-7487-2024-0-1-14-33.
  10. Касперович Ю.Г. Мотивация экстремизма и факторы его формирования // Психопедагогика в правоохранительных органах. 2012. № 2(49). С. 81–84.
  11. Кузина С.И. Политическое насилие : природа, манифестирование и динамика в глобализирующемся мире : автореф. дис. ... д-ра полит. наук. Ростов н/Д, 2010. 50 с.
  12. Цыганков П.А. «Гибридная война»: политический дискурс и международная практика // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 18. Социология и политология. 2015. № 4. С. 253–258.
  13. Шуленин Н.С., Лемешкин Р.Н., Ефремов А.А., Пыцкий Д.Э. Моделирование количества потенциально спасаемых лиц в результате террористических актов в мире на период до 2030 года // Мед.-биол. и соц.-психол. пробл. безопасности в чрезв. ситуациях. 2023. № 3. С. 98–105. doi: 10.25016/2541-74872023-0-3-98-105.
  14. Шуленин Н.С., Лемешкин Р.Н., Солдатова А.В. Распределение экономического ущерба по методам, способам и объектам совершения террористических актов в мире с учетом безвозвратных потерь населения // Мед.-биол. и соц.-психол. пробл. безопасности в чрезв. ситуациях. 2023. № 4. С. 74–82. doi: 10.25016/2541-7487-2023-0-4-74-82.
  15. Шуленин Н.С., Фисун А.Я., Глухов В.А., Плужник М.С. Наукометрический анализ основных направлений противодействия терроризму и экстремизму, представленных в отечественных научных статьях (2013–2022 гг.) // Мед.-биол. и соц.-психол. пробл. безопасности в чрезв. ситуациях. 2025. № 1. С. 104–118. doi: 10.25016/2541-7487-2025-0-1-104-118.
  16. Abrahms M. What Terrorists Really Want: Terrorist Motives and Counterterrorism Strategy // International Security. 2008. Vol. 32, N 4. P. 78–105.
  17. Blanco J.R., Rios S.A., Velasco J.M. Data Mining Methods Applied to Terrorism Data // Knowledge-Based Systems. 2020. Vol. 195. Art. 105661. doi: 10.1016/j.knosys.2020.105661.
  18. Blei D.M., Ng A.Y., Jordan M.I. Latent Dirichlet Allocation // J. Machine Learn. Res. 2003. Vol. 3. P. 993–1022.
  19. Clauset A., Young M., Gleditsch K.S. On the Frequency of Severe Terrorist Events // J. Conflict Resolution. 2007. Vol. 51, N 1. P. 58–87. doi: 10.1177/0022002706296157.
  20. Cunningham D.E. Understanding Terrorism and Political Violence: The Life Cycle of Terrorism // International Studies Review. 2003. Vol. 5, N 1. P. 18–22.
  21. Enders W., Sandler T. The Political Economy of Terrorism : 2nd edition. New York : Cambridge University Press, 2012. 383 p.
  22. Eysenck M.W., Keane M.T. Cognitive Psychology: A Student’s Handbook : 7th edition. New York : Psychology Press, 2015. 652 p.
  23. Hoffman B. Inside Terrorism : 3rd edition. Columbia University Press, 2017. 528 p.
  24. Kreutz J. How and When Armed Conflicts End: Introducing the UCDP Conflict Termination Dataset // J. Peace Research. 2010. Vol. 47, N 2. P. 243–250.
  25. Lai B.S., Reiter D. Rally ‘Round the Union Jack? Public Opinion and the Use of Force in the United Kingdom, 1948–2001 // International Studies Quarterly. 2005. Vol. 49, N 2. P. 255–272.
  26. Lia B. Globalisation and the Future of Terrorism. Routledge, 2005. 278 p.
  27. Newman M.E.J. Networks: An Introduction. Oxford University Press, 2010. 784 p.
  28. Sageman M. Understanding Terror Networks. San Francisco : University of Pennsylvania Press, 2004. 220 p.
  29. Salmeron J., Palos-Sanchez P., Garcia-Aracil A. Data mining in Terrorist Attacks: Fact-Checking the Role of Open Source Intelligence // Future Internet. 2020. Vol. 12, N 3. Art. 43. doi: 10.3390/fi12030043.
  30. Silke A. The Psychology of Counter-Terrorism. Routledge, 2010. 216 p.
  31. Van Eck N.J., Waltman L. Manual for VOSviewer version 1.6.19 / Leiden Universiteit. 2023. 54 p. URL: https://www.aidiahmi.com/download/Manual_VOSviewer_1.6.19.pdf.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».