Projektbeschreibung
Ein neuer Weg zur Verbesserung der Terrorismusbekämpfung
Terroristische Vereinigungen passen sich ständig an Veränderungen an und behalten trotz der Bemühungen zur Terrorismusbekämpfung ihre Bedeutung und Macht. Diese Anpassungsfähigkeit stellt eine große Herausforderung für die globale Sicherheit dar, da traditionelle Strategien oft nicht mit den sich entwickelnden Taktiken und Ideologien Schritt halten können. In diesem Zusammenhang sollen im vom Europäischen Forschungsrat finanzierten Projekt TERGAP ein differenzierter theoretischer Rahmen entwickelt und quantitative Methoden angewendet werden. Das Projektteam, das politische Psychologie, soziale Bewegung und Terrorismusforschung miteinander verbindet, nutzt Big-Data-Analysen und maschinelles Lernen, um Anpassungsmuster zu erkennen. Es betrachtet den Terrorismus als ein Rekrutierungsinstrument, mit dem psychologische Bedürfnisse wie Rache ausgenutzt werden. Das Team wird mithilfe der Ereignis-Koinzidenz-Analyse kurzfristige strategische Veränderungen nach staatlicher Repression testen. Darüber hinaus wird es Daten über Strategien und Maßnahmen zur Terrorismusbekämpfung weltweit sammeln.
Ziel
Terrorist groups find ways to adapt to changes in their environment to stay relevant and powerful. This project offers new insights into this phenomenon by developing a more nuanced theoretical strategic framework and using quantitative methods to examine how terrorist groups survive, and sometimes thrive, despite efforts to combat them. This is accomplished by integrating political psychology, social movement, and terrorism research, and applying big data analytics and machine learning common in brain sciences, natural sciences, and bioinformatics to identify adaptation patterns in terrorist attack target selection and brutality.
First, this project frames terrorism as a recruitment tool for manipulating potential supporters’ psychological needs, like vengeance. Repressive government actions lead to desires for vengeance and thus create opportunities for acts of terrorism specifically attacking the repressive actor to signal a terrorist group’s capability for fulfilling this psychological need. As such, we should observe strategic short-term changes in terrorism following government repression in the data. This is tested using Event Coincidence Analysis, a method for identifying synchronization patterns and trigger rates from one event to another.
Second, because terrorist groups can also adapt to changes in counterterrorism, this project proposes two data collection efforts that enable big data analytics to identify adaptation patterns. The first focuses on counterterrorism policies using government reports and covers a global sample of countries. The second creates a novel large-N cross-national counter-terrorist actions dataset using natural language processing machine coding of news articles. Hierarchical clustering analyses will then be used to detect patterns of terrorist group adaptive behaviours and build predictive models that anticipate adaptation. This has implications to improve counterterrorism and make it more proactive, focused, and effective.
Wissenschaftliches Gebiet
- social sciencespolitical sciencespolitical transitionsterrorism
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencenatural language processing
- social sciencespolitical sciencespolitical transitionsarmed conflicts
- social sciencespolitical sciencespolitical transitionsrevolutions
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsGastgebende Einrichtung
2311 EZ Leiden
Niederlande