在《科學(xué)》雜志上發(fā)表的最新論文中，科學(xué)家通過對社交媒體的小組行為分析設(shè)計(jì)了一套算法，有可能對恐怖主義活動進(jìn)行預(yù)測。

　　監(jiān)控社交媒體似乎是預(yù)測游行示威和恐怖活動的絕佳方式，但迄今為止，這項(xiàng)工作仍然面臨巨大挑戰(zhàn)。例如，巴西對2013年的大規(guī)模游行示威幾乎毫無準(zhǔn)備，盡管那次示威是通過社交媒體組織的。

　　類似的失敗案例引發(fā)了科學(xué)家的興趣，而相關(guān)的研究論文也剛剛發(fā)表在《科學(xué)》雜志上。該論文的研究人員可以識別出恐怖分子和其他團(tuán)體利用社交媒體組織活動的基本方式。他們隨后利用這些數(shù)據(jù)創(chuàng)建了一種算法，有可能能夠預(yù)測這些組織今后的行為，包括它們的活動會在何時(shí)升級為重大事件。

　　多數(shù)社交媒體平臺都很容易建立社區(qū)或組織頁面，方便其他人加入，并在里面匿名交換信息?？植婪肿涌梢岳眠@些小組來展開溝通。

　　邁阿密大學(xué)物理學(xué)家尼爾·約翰遜(Neil Johnson)和他的團(tuán)隊(duì)以俄羅斯社交媒體平臺VKontakte作為研究對象，該平臺號稱在全球擁有3.6億用戶。他們手工挑選了196個(gè)支持伊斯蘭國(ISIS)的臨時(shí)小組，共涉及108,086人。他們并沒有使用關(guān)鍵詞簡單地挑選，而是找到了真正表明這些小組與伊斯蘭國有關(guān)系的實(shí)質(zhì)性內(nèi)容。研究人員發(fā)現(xiàn)，這些臨時(shí)小組都會不斷增長，而規(guī)模較小的小組則會逐步合并成較大的小組。他們利用6個(gè)月的時(shí)間追蹤了這些人的日常行為數(shù)據(jù)，并借此設(shè)計(jì)出一套預(yù)測算法。

　　這項(xiàng)研究揭示了社交小組的一些基本特點(diǎn)，這有可能對打擊恐怖主義至關(guān)重要——例如，識別小組比識別個(gè)人更加容易(后者數(shù)量更加龐大，而且更耗費(fèi)時(shí)間)。而在規(guī)模較小的小組合并成較大的小組之前瞄準(zhǔn)它們，也可以起到更好的效果。該算法似乎還表明，臨時(shí)小組成立的速度加快將會引發(fā)重大事件。2013年的巴西抗議示威，以及伊斯蘭國在2014年對敘利亞發(fā)起的襲擊，都驗(yàn)證了這一點(diǎn)。

　　約翰遜表示，他們的算法所揭示出的信息可以用于開發(fā)反恐工具。“完全有可能開發(fā)一臺自動化程序，專門在不同的社交媒體網(wǎng)站巡邏，探測各個(gè)小組及其動態(tài)。這樣一來，就可以在小組創(chuàng)建速度加快時(shí)發(fā)出警報(bào)。”他說。

　　要在社交媒體上消除恐怖主義活動并非易事——處罰往往是由平臺自發(fā)進(jìn)行的，而且這通常需要在公共安全和言論自由之間進(jìn)行權(quán)衡。Facebook有一個(gè)團(tuán)隊(duì)可以識別與恐怖內(nèi)容相關(guān)的個(gè)人和小組，并將其刪除。Twitter今年早些時(shí)候也關(guān)閉了12.5萬與伊斯蘭國有關(guān)的帳號。個(gè)人黑客和政府機(jī)構(gòu)可能也介入其中——去年，黑客組織Anonymous刪除了與伊斯蘭國有關(guān)的2萬個(gè)Twitter帳號。

　　但還有一些科學(xué)家對這項(xiàng)算法的價(jià)值提出質(zhì)疑。哥倫比亞大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教授安德魯·戈?duì)柭?Andrew Gelman)認(rèn)為，關(guān)注小組是個(gè)好辦法，但這項(xiàng)研究對小組行為的分析，或許比它的預(yù)測算法更加有用。

　　“從理論上講，建模的確有一些好處?！彼f，“但我不認(rèn)為他們找到了真正有效的模型?！?/p>