Data mining no contra-terrorismo: uma abordagem para a compreensão dos factores determinantes do terrorismo

Abstract

O trabalho apresentado procurou constituir uma abordagem ao estudo do terrorismo no sentido de estabelecer mais um passo para a compreensão dos processos ou indicadores subjacentes à radicalização nas suas formas mais extremas. Definiram-se como objectivos a identificação dos factores determinantes do terrorismo e a concepção de um modelo explicativo e preditivo para a ocorrência e impacto de actos terroristas. Entraram em análise como potenciais factores explicativos variáveis das dimensões económica, sociodemográfica, política, religiosa e de carácter multidimensional, integradas no âmbito de uma amostra de 173 países, organizada segundo modelo de dados em painel, por um período de 20 anos decorridos entre 1990 e 2010. Através da aplicação de Árvores de Regressão com o algoritmo CART, uma das várias técnicas de data mining que são particularmente adequadas quando se têm muitos dados de origem multidimensional, foram identificados diversos factores considerados como determinantes do terrorismo, pertencentes às cinco dimensões de variáveis, tendo-se confirmado a hipótese que sustenta que os factores sociodemográficos são os que melhor explicam a actividade terrorista. Os modelos explicativos para os três indicadores de terrorismo não traduziram capacidades explicativas e preditivas muito elevadas, mas dada a complexidade e subjectividade que envolve o fenómeno do terrorismo, considera-se que os modelos gerados constituem mais um contributo para a literatura sobre terrorismo. Não tendo sido identificado nenhum estudo anterior em que esta técnica de análise tenha sido utilizada, pôde-se confirmar a sua eficácia para a concretização deste e de futuros estudos na área do terrorismo.

The presented study aimed to provide an approach to the study of terrorism in order to establish a further step towards the understanding of the processes or underlying indicators of radicalization in its most extreme forms. The main goals were the identification of the determinants of terrorism and the conception of an explanatory and predictive model for the occurrence and impact of terrorist acts. Under analysis were, as potential explanatory factors, economic, sociodemographic, political, religious and multidimensional variables, integrated within a sample of 173 countries, organized according to panel data model, for a period of 20 years between 1990 and 2010. Through the application of Regression Trees with the CART algorithm, one of several data mining techniques that are particularly suitable to the analysis of many multidimensional data sources, there were identified several factors considered as determinants of terrorism, belonging to the five variable dimensions, having been confirmed the hypothesis that holds that sociodemographic factors are those that best explain terrorist activity. The explanatory models for the three indicators of terrorism did not hold explanatory and predictive capacities very high, but given the complexity and subjectivity involved in the phenomenon of terrorism, it is considered that the generated models are a further contribution to the literature on terrorism. Having not been identified any previous studies in which this analysis technique has been used, it is therefore possible to confirm its efficiency to achieve this and future studies in the area of terrorism.