Un algorithme de médias sociaux peut-il prédire une attaque terroriste ?

La surveillance des médias sociaux semble être un moyen évident de prédire des événements tels qu'une manifestation ou une attaque terroriste, mais cela s'est jusqu'à présent avéré difficile. Par exemple, le Brésil n'était en grande partie pas préparé aux manifestations de masse en 2013, même si elles étaient organisées sur les réseaux sociaux.

De tels échecs ont motivé une étude publiée aujourd'hui dans La science . Une équipe de chercheurs a pu caractériser une manière fondamentale dont les terroristes et autres groupes utilisent les médias sociaux pour s'organiser. Les chercheurs ont ensuite utilisé ces données pour créer un algorithme capable de prédire les comportements futurs de ces groupes, y compris lorsque leur activité s'intensifie menant à un événement (voir Fighting Isis Online).

La plupart des plateformes de médias sociaux offrent un moyen simple de créer une page de communauté ou d'organisation où tout le monde peut rejoindre, échanger des informations et rester anonyme. Ces groupes ad hoc, appelés agrégats dans cette recherche, sont utilisés par des groupes terroristes pour communiquer et renforcer leur soutien.

Neil Johnson, physicien à l'Université de Miami, et son équipe se sont concentrés sur une plateforme sociale basée en Russie appelée VKontakte, qui compte 360 ​​millions d'utilisateurs dans le monde. Ils ont identifié manuellement 196 agrégats pro-ISIS impliquant 108 086 personnes sur la base d'un contenu suggérant une connexion concrète à ISIS (plutôt que de simples mots-clés). Les chercheurs ont constaté que ces agrégats grandissent avec le temps et que les plus grands se développent à partir de la coalescence des plus petits. Ils les ont suivis sur une période de six mois pour recueillir des données sur leurs comportements au jour le jour, qu'ils ont ensuite utilisées pour créer un algorithme prédictif.

La recherche met en évidence certaines caractéristiques fondamentales des groupes sociaux qui pourraient être importantes pour lutter contre le terrorisme, par exemple, qu'il est plus efficace d'identifier des agrégats plutôt que des individus (qui sont plus nombreux et plus longs à analyser), et de cibler des groupes plus petits et plus faibles. agrégats avant qu'ils ne se combinent en plus grands. L'algorithme semble également indiquer que le taux de formation d'agrégats s'intensifie menant à de grands événements, ce qui était vrai avant les manifestations de 2013 au Brésil et les attaques de l'EI en 2014 à Kobane, en Syrie.

Johnson dit que les informations découvertes par leur algorithme pourraient être utilisées pour créer un outil qui aide les efforts antiterroristes (voir What Google and Facebook Can Do to Fight Isis ). Il serait possible de créer des machines automatisées qui examinent ensuite les différents sites de médias en ligne et détectent les agrégats, détectent leur dynamique, les vérifient, recherchent l'escalade et augmentent donc les alertes en cas d'escalade de la création d'agrégats, dit-il. .

L'élimination des activités terroristes sur les réseaux sociaux présente un défi - souvent les fermetures proviennent de la plate-forme elle-même, qui doit naviguer entre la sécurité publique et la liberté d'expression. Facebook dispose d'une équipe qui identifie et supprime les individus ou les groupes associés à des contenus terroristes, et plus tôt cette année, Twitter a suspendu 125 000 comptes avec des liens vers l'Etat islamique. Des pirates informatiques individuels et des agences gouvernementales peuvent également intervenir. L'année dernière, le groupe hacktiviste en ligne Anonymous a supprimé 20 000 comptes Twitter liés à l'Etat islamique.

Mais certains scientifiques remettent en question la valeur de l'algorithme en tant qu'outil prédictif pour les efforts de lutte contre le terrorisme. Andrew Gelman, professeur de statistiques et de politique à l'Université de Columbia, pense que l'idée d'examiner les agrégats est bonne, mais l'analyse de l'étude des comportements des agrégats peut être plus utile que son algorithme prédictif.

En théorie, le mannequinat présente certains avantages, dit-il, mais je ne pense pas qu'ils en soient encore là.

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