ON META-NETWORKS, DEEP LEARNING, TIME AND JIHADISM

Abstract

Il terrorismo di stampo jihadista rappresenta una minaccia per la società e una sfida per gli scienziati interessati a comprenderne la complessità. Questa complessità richiede costantemente nuovi sviluppi in termini di ricerca sul terrorismo. Migliorare la conoscenza empirica rispetto a tale fenomeno può potenzialmente contribuire a sviluppare applicazioni concrete e, in ultima istanza, a prevenire danni all’uomo. In considerazione di tali aspetti, questa tesi presenta un nuovo quadro metodologico che integra scienza delle reti, modelli stocastici e apprendimento profondo per far luce sul terrorismo jihadista sia a livello esplicativo che predittivo. In particolare, questo lavoro compara e analizza le organizzazioni jihadiste più attive a livello mondiale (ovvero lo Stato Islamico, i Talebani, Al Qaeda, Boko Haram e Al Shabaab) per studiarne i pattern comportamentali e predirne le future azioni. Attraverso un impianto teorico che si poggia sulla concentrazione spaziale del crimine e sulle prospettive strategiche del comportamento terroristico, questa tesi persegue tre obiettivi collegati utilizzando altrettante tecniche ibride. In primo luogo, verrà esplorata la complessità operativa delle organizzazioni jihadiste attraverso l’analisi di matrici stocastiche di transizione e verrà presentato un nuovo coefficiente, denominato “Normalized Transition Similarity”, che misura la somiglianza fra paia di gruppi in termini di dinamiche operative. In secondo luogo, i processi stocastici di Hawkes aiuteranno a testare la presenza di meccanismi di dipendenza temporale all’interno delle più comuni sotto-sequenze strategiche di ciascun gruppo. Infine, il framework integrerà la meta-reti complesse e l’apprendimento profondo per classificare e prevedere i target a maggiore rischio di essere colpiti dalle organizzazioni jihadiste durante i loro futuri attacchi. Per quanto riguarda i risultati, le matrici stocastiche di transizione mostrano che i gruppi terroristici possiedono un ricco e complesso repertorio di combinazioni in termini di armi e obiettivi. Inoltre, i processi di Hawkes indicano la presenza di diffusa self-excitability nelle sequenze di eventi. Infine, i modelli predittivi che sfruttano la flessibilità delle serie temporali derivanti da grafi dinamici e le reti neurali Long Short-Term Memory forniscono risultati promettenti rispetto ai target più a rischio. Nel complesso, questo lavoro ambisce a dimostrare come connessioni astratte e nascoste fra eventi possano essere fondamentali nel rivelare le meccaniche del comportamento jihadista e come processi memory-like (ovvero molteplici comportamenti ricorrenti, interconnessi e non randomici) possano risultare estremamente utili nel comprendere le modalità attraverso cui tali organizzazioni operano.