[논문 리뷰] A Bayesian Approach to Modelling Fine-Scale Spatial Dynamics of Non-State Terrorism: World Study, 2002-2013

André Python, Janine Illian외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 10. 04.

Terrorism, Counterterrorism, and Political Violence참고 문헌 85인용 수 8

한 줄 요약

이 연구는 2002년에서 2013년 사이의 비국가 테러의 미세 척도 공간 및 시간 동역학을 분석하기 위해 스토하스틱 편미분방정식(SPDE)과 통합 내재 라플라스 근사(INLA)를 사용한 베이지안 계층 모델을 개발한다. 연구 결과, 치명도와 치명적인 공격의 빈도는 상반된 지역적 메커니즘에 의해 영향을 받는다: 높은 치명도는 도시에서 멀리 떨어지고, 경제적으로 덜 발달하고, 민족적으로 다원적인 지역에서 발생하는 반면, 높은 공격 빈도는 도시, 경제적으로 발달하고, 민주적인 지역과 관련이 있다.

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.

연구 동기 및 목표

• 글로벌 테러 연구에서 특히 부국가 수준에서의 미세 척도 공간-시간 모델링의 부족을 해결하기 위해.
• 치명적인 테러 공격의 빈도와 치명도에 대한 지역 척도의 공간적 및 시간적 원인을 규명하기 위해.
• 스토하스틱 편미분방정식(SPDE)과 GMRF를 사용한 계산적으로 효율적인 베이지안 계층 모델을 적용하여 복잡한 공간-시간 의존성을 포착하기 위해.
• 사회경제적, 정치적, 지리적 공변량이 테러 패턴에 미치는 영향을 불확실성까지 고려하여 평가하기 위해.
• 정책 입안자들이 예방적 반테러 전략을 수립할 수 있도록 신뢰할 수 있고 불확실성 인식 기반의 모델링 프레임워크를 제공하기 위해.

제안 방법

• 공간적 및 시간적 랜덤 효과를 표현하기 위해 잠재적 가우시안 마르코프 랜덤 필드(GMRF)를 사용한 베이지안 계층 모델을 적용한다.
• SPDE 접근법을 사용하여 조건부 자기회귀(CAR) 구조를 통해 가우시안 랜덤 필드를 근사함으로써 INLA를 통한 효율적 계산을 가능하게 한다.
• 치명적인 공격의 빈도는 포isson 우도, 치명도는 베르누이 우도로 모델링하며, 둘 다 공간적으로 구조화된 랜덤 효과에 조건부로 의존한다.
• GDP per capita, 도시 접근성, 고도, 민족 다양성, 제도 유형 등의 공간적으로 명시적인 공변량을 포함한다.
• 공간-시간 공분산 구조를 분리형으로 설정하며, 시간적 과정은 AR(1) 구조를, 공간적 상관관계는 등방성 및 정상성을 가진다.
• 빠른 사후 추론을 위해 INLA를 적용하여 MCMC 샘플링을 피하고 글로벌, 미세 척도 데이터의 확장 가능한 분석을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2002년에서 2013년 사이에 세계적으로 치명적인 테러 공격의 빈도에 대한 지역 척도의 공간적 및 시간적 패턴은 어떠한가?
• RQ2 지리적, 경제적, 정치적 요인이 치명적인 공격 빈도와 치명도의 공간 분포에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 테러 공격의 치명도가 공간과 시간에 따라 전파 또는 확산 유사 과정에 의해 주로 영향을 받는 정도는 어느 정도인가?
• RQ4 미세 공간 척도에서 공격의 빈도와 치명도를 지배하는 별개의 상반된 메커니즘이 존재하는가?
• RQ5 모델의 불확실성 정량화가 증거 기반 반테러 정책 결정을 뒷받침하는 데 어떻게 기여하는가?

주요 결과

• 치명적인 공격은 전염성 있는 공간적 및 시간적 군집을 보이며, 고치명도 사건의 확산 유사한 전파를 시사한다.
• 치명적인 공격의 빈도는 경제적으로 발달하고, 도시화가 진행되며, 민주적인 지역에서 뚜렷하게 높다.
• 치명도는 고립된, 고도가 높고, 경제적으로 덜 발달하고, 민족적으로 다원적인 지역에서 더 높이 발생할 가능성이 있다.
• 모델는 공격 빈도와 치명도 사이에 공간적으로 구조화된 상반된 관계를 규명하며, 지역 수준에서 상반된 원인이 있음을 보여준다.
• 베이지안 프레임워크는 예측의 불확실성을 성공적으로 포착하여 정책 평가 및 위험 평가에 있어 핵심적이다.
• 사전 민감도 분석을 통해 대규모 데이터셋 덕분에 결과가 사전 선택에 대해 강건함을 확인하여 모델 신뢰성을 뒷받침한다.