Sociala nätverk används av terroristorganisationer för att sprida budskap i syfte att påverka människor och rekrytera nya medlemmar. Den forskning som presenteras i detta dokument fokuserar på analys av Twitter-meddelanden för att upptäcka ledarna iscensätta terroristnätverk och deras anhängare. En big data arkitektur föreslås för att analysera meddelanden i realtid för att klassificera användare enligt olika parametrar som aktivitetsnivå, förmågan att påverka andra användare, och innehållet i deras meddelanden. Grafer har använts för att analysera hur meddelanden sprids genom nätverket, och detta innebär en studie av följare baserat på retweets och allmän påverkan på andra användare. Sedan, fuzzy klusterteknik användes för att klassificera användare i profiler, med fördelen framför andra klassificeringsmetoder för att ge en sannolikhet för varje profil i stället för en binär kategorisering. Algoritmer testades med hjälp av offentlig databas från Kaggle och andra Twitter extraktion tekniker. De resulterande profiler som detekteras automatiskt av systemet analyserades manuellt, och de parametrar som beskriver varje profil motsvarar den typ av information som någon expert kan förvänta sig. Framtida tillämpningar är inte begränsade till att upptäcka terroristaktivism. Personalavdelningen kan tillämpa kraften i profilidentifiering för att automatiskt klassificera kandidater, säkerhetsteam kan upptäcka oönskade kunder inom finans- eller försäkringssektorerna, och immigrationstjänstemän kan få ytterligare insikter med dessa tekniker.
I REF utvecklas en metod för att upptäcka de ledare som iscensätter terroristnätverk och deras anhängare som förblir delvis dolda.
Detection of Jihadism in Social Networks Using Big Data Techniques Supported by Graphs and Fuzzy Clustering
{'venue': 'Complexity', 'journal': 'Complexity', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}