隐蔽网络中基于个体威胁指数的关键人物评价研究

发布时间：2019-05-11 09:09

【摘要】：社会网络分析(Social Networks Analysis,简称SNA),又称为网络分析,结构分析或人际关系研究,是指一种以社会行动者之间的互动研究为基础的结构性方法,它以图论数学为基础,用点来表示社会行动者,用点和点间的连线来表示行动者间的某种社会关系,从而对这些社会关系可以进行量化分析。自“9 11”以来,反恐成为全球范围内的热点话题,学术界开始关注于将社会网络分析应用于反恐领域。随着全球反恐的不断深入,恐怖组织的结构发生了重大变化,传统的阶层式组织结构逐渐被隐蔽式网络组织结构替代,成为恐怖分子生存和实施恐怖破坏活动的重要支撑。由于该网络组织结构松散,成员间联系隐蔽,等级结构不明显,因此,寻找网络中关键人物及群组变得极为困难。为了寻找确定关键人物,打击恐怖网络的有效方法,各国学者利用社会网络分析方法,尝试从数据挖掘及模型构建等方面,对世界范围内发生的恐怖事件进行了大量的研究。本文首先基于恐怖分子自身特点构建社会属性指标体系,并基于中心度等网络测算指标构建网络属性指标体系。其次,从社会网络理论的视角分析恐怖组织及其行为,介绍了构建恐怖网络个体威胁指数体系的基本方法。最后,对与“东突”有关的恐怖事件进行了实证研究,构建了恐怖分子网络模型,应用个体威胁指数评价体系对恐怖分子进行分析评价,确定了网络中的关键人物,以期寻找打击恐怖网络的有效方法。
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【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：D815.5

【引证文献】