基于大數(shù)據(jù)對未來反恐態(tài)勢的研究分析

何靜

摘 要：借用經(jīng)濟學(xué)上用以衡量收入差距的基尼系數(shù)和洛倫茲曲線建立數(shù)學(xué)模型來衡量恐怖襲擊事件，并進一步揭示了近三年來恐怖襲擊事件發(fā)生的聚焦特點。然后根據(jù)這些特點為國際反恐組織對特定地區(qū)重大恐怖襲擊事件的風(fēng)險預(yù)警機制等提供建議。

關(guān)鍵詞：恐怖襲擊;基尼系數(shù);洛倫茲曲線;空間特性

中圖分類號：D915.3? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2019）05-0186-02

引言

分析和預(yù)測未來反恐態(tài)勢的趨勢，除了通過定性的描述和分析之外，更重要的是要對其進行定量分析。指標體系的建立是預(yù)測、分析的前提和基礎(chǔ)，通過定量分析研究近三年來恐怖襲擊事件發(fā)生的分布特征，可以預(yù)測下一年某些重點地區(qū)的反恐態(tài)勢。

綜觀國內(nèi)外文獻，對未來反恐趨勢的研究大多停留在定性的主觀分析上[1，2]，而缺乏客觀的定量分析研究。本文借助經(jīng)濟學(xué)上用以衡量收入差距的基尼系數(shù)和洛倫茲曲線進行建模來分析全球恐怖態(tài)勢的時空特性。

一、數(shù)據(jù)和研究方法

（一）數(shù)據(jù)

本文使用的數(shù)據(jù)來源于GTD近三年發(fā)生的恐怖襲擊事件數(shù)據(jù)，總共包含39 452起事件、132個國家、12個地區(qū)。本文試圖獲得不同因素恐怖襲擊事件的空間聚焦特點，研究因素主要有132個國家、12個地區(qū)、22類襲擊目標、9種襲擊方式和12類武器。

（二）基尼系數(shù)和Lorenz曲線

基尼系數(shù)[3]可以用來表示極端事件在全部事件中所占的比例?；嵯禂?shù)和洛倫茲曲線[4]在開始階段一直被經(jīng)濟學(xué)家用來衡量收入分配的差距大小。本文將基尼系數(shù)拿來研究恐怖襲擊事件。首先將不同因素對應(yīng)的襲擊頻率由低到高的順序進行排列，然后計算各個因素所對應(yīng)事件的累計百分比，最后將累計百分比作為曲線的軸，曲線的軸是每一個因素占上述所有因素個數(shù)的累計百分比，即可得到Lorenz曲線。為了分辨出不同因素對應(yīng)的恐怖襲擊事件的聚焦點，本文引入ABC管理分類法（帕累托圖），通過這種方法能夠辨別出多樣本中的主要事物和次要事物。

二、模型建立

本文將以襲擊目標為例詳細得舉出基尼系數(shù)的計算步驟。所選擇的數(shù)據(jù)為全球恐怖襲擊22類目標的頻數(shù)數(shù)據(jù)。首先把不同襲擊目標的頻數(shù)按照由低到高的順序進行排序，然后對每個襲擊目標進行編號，算出每類襲擊目標占所有襲擊目標的百分比，以及單個目標占所有22類襲擊目標的百分比，最后給出各自的累計百分比，結(jié)果如表1所示。計算可得襲擊目標的基尼系數(shù)Gini=0.7053。

同理，按上述方法計算出恐怖襲擊事件采用的攻擊方式、武器類型、發(fā)生的地區(qū)和國家所對應(yīng)的基尼系數(shù)，之后使用MATLAB軟件將各因素的Lorenz曲線畫在一張圖上，如圖1。

圖1中，洛倫茲曲線分為三個區(qū)間：0—10%，10%—20%和20%—100%。其中，A區(qū)間表示所有因素中最重要的因素，也就是襲擊聚焦點;次要因素為B區(qū)間;C區(qū)間是所有因素中最不重要因素。由圖1中的A區(qū)間顯然能夠得到每個因素的重點，結(jié)果如表2所示。

根據(jù)上文分析可以得知利用Gini系數(shù)和洛倫茲曲線能夠有效得出恐怖襲擊的聚焦性和熱點地區(qū);同時可知國家因素的基尼系數(shù)最大，其聚集性最明顯。

三、結(jié)論

本文從影響恐怖襲擊的各個影響因素分析了各因素的聚集熱點，發(fā)現(xiàn)在各個影響上皆具有聚焦性，尤其在空間上存在明顯的聚集性?；诖丝梢缘贸觯谙乱荒甑目植酪u擊事件中，襲擊地區(qū)熱點仍將集中在中東&北非、南亞、撒哈拉以南的非洲;恐怖襲擊國家熱點將聚集在伊拉克、阿富汗、印度、巴基斯坦、等國家。在反恐計劃中，可以對這些熱點地區(qū)和國家深究其恐怖襲擊事件高發(fā)的根源。

參考文獻：

[1]? 唐志超.當(dāng)前國際恐怖主義演變趨勢及中國應(yīng)對策略[J].中國人民公安大學(xué)學(xué)報：社會科學(xué)版，2018，34（1）：1-10.

[2]? 李偉.全球恐怖主義與反恐斗爭的現(xiàn)狀與趨勢[J].世界知識，2017，（24）：39，42.

[3]? 朱凱.不同類型數(shù)據(jù)下基尼系數(shù)的計算方法[J].內(nèi)江科技，2018，（9）：30，43-44.

[4]? 劉偉，蔣立，閆強.基于洛倫茲曲線的我國能源生產(chǎn)與消費的區(qū)域性非均衡研究[J].中國礦業(yè)，2018，27（7）：54-58.