[論文レビュー] A Bayesian Approach to Modelling Fine-Scale Spatial Dynamics of Non-State Terrorism: World Study, 2002-2013

André Python, Janine Illian+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 4, 2016

Terrorism, Counterterrorism, and Political Violence参考文献 85被引用数 8

ひとこと要約

本研究は、2002年から2013年までの非国家主体のテロの細粒度の空間的・時間的動態を分析するため、確率的偏微分方程式（SPDE）と統合ネストドラプラス近似（INLA）を用いたベイジアン階層モデルを開発した。その結果、致死的でない攻撃の致死性と致死的攻撃の頻度は、逆説的な局所的メカニズムによって駆動されていることが明らかになった：致死性の高い攻撃は都市から遠く離れた場所、および経済的に発展が遅く、民族的多様性の高い地域で発生する一方、攻撃頻度の高い地域は都市的で経済的に発展し、民主的である傾向がある。

ABSTRACT

To this day, terrorism persists as a worldwide threat, as exemplified by the ongoing lethal attacks perpetrated by ISIS in Iraq, Syria, Al Qaeda in Yemen, and Boko Haram in Nigeria. In response, states deploy various counterterrorism policies, the costs of which could be reduced through efficient preventive measures. Statistical models able to account for complex spatio-temporal dependencies have not yet been applied, despite their potential for providing guidance to explain and prevent terrorism. In an effort to address this shortcoming, we employ hierarchical models in a Bayesian context, where the spatial random field is represented by a stochastic partial differential equation. Our results confirm the contagious nature of the lethality of terrorism and the number of lethal terrorist attacks in both space and time. Moreover, the frequency of lethal attacks tends to be higher in richer areas, close to large cities, and within democratic countries. In contrast, attacks are more likely to be lethal far away from large cities, at higher altitudes, in poorer areas, and in locations with higher ethnic diversity. We argue that, on a local scale, the lethality of terrorism and the frequency of lethal attacks are driven by antagonistic mechanisms.

研究の動機と目的

• グローバルなテロリズム研究において、特に地域的レベルでの細粒度の空間的・時間的モデリングの不足に対処すること。
• 致死的テロ攻撃の頻度と致死性の両方の局所的空間的・時間的駆動要因を同定すること。
• 複雑な空間的・時間的依存関係を捉えるために、確率的偏微分方程式（SPDE）とGMRFを用いた計算的に効率的なベイジアン階層モデルを適用すること。
• 社会経済的・政治的・地理的共変数がテロのパターンに与える影響を、不確実性を考慮して評価すること。
• 政策立案者による予防的反テロ戦略を支援する、不確実性を考慮した強固なモデリングフレームワークを提供すること。

提案手法

• 空間的・時間的ランダム効果を表現するために、潜在的ガウスマルコフランダムフィールド（GMRF）を用いたベイジアン階層モデルを採用する。
• SPDEアプローチを用いて、ガウスランダムフィールドを条件付き自己回帰（CAR）構造で近似し、INLAによる計算の高速化を実現する。
• 致死的攻撃の頻度はポisson尤度、致死性はベルヌーイ尤度でモデル化し、両者とも空間的に構造化されたランダム効果に条件づけられる。
• GDP一人当たり、都市への近接度、標高、民族的多様性、政体形態などの空間的に明示的な共変数を組み込む。
• 分離可能な空間的・時間的共分散構造を採用し、時間的プロセスにAR(1)を、空間的相関に等方的かつ定常的な構造を適用する。
• INLAを用いて高速な事後分布推論を実行し、MCMCサンプリングを回避することで、グローバルかつ細粒度のデータに対するスケーラブルな分析を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2002年から2013年までの世界規模で、致死的テロ攻撃の頻度にどのような局所的空間的・時間的パターンが見られるか？
• RQ2 地理的、経済的、政治的要因は、致死的攻撃の頻度と致死性の空間的分布にどのように影響を与えるか？
• RQ3 テロ攻撃の致死性は、空間的・時間的に伝染的または拡散的プロセスによって駆動されている程度はどの程度か？
• RQ4 細粒度の空間スケールで、攻撃頻度と致死性を支配する明確で相反するメカニズムが存在するか？
• RQ5 モデルの不確実性評価は、証拠に基づく反テロ政策意思決定をどのように支援するか？

主な発見

• 致死的攻撃は、伝染的で時間的・空間的にクラスタリングしており、高致死性イベントの拡散的拡散を示している。
• 経済的に発展し、都市化が進み、民主的である地域で、致死的攻撃の頻度が顕著に高い。
• 遠隔地で標高が高く、経済的に発展が遅く、民族的多様性の高い地域で、致死性が高くなる傾向がある。
• モデルは、攻撃頻度と致死性の間で空間的に構造化された、相反する関係を同定しており、局所スケールで逆説的な駆動要因が存在する。
• ベイジアンフレームワークは、予測における不確実性を的確に捉えており、政策評価とリスク評価にとって不可欠である。
• 事前分布感度分析により、大きなデータセットのおかげで結果が事前分布の選択に頑健であることが確認され、モデルの信頼性が裏付けられた。