論文の概要: Predicting the descent into extremism and terrorism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16014v1
• Date: Fri, 19 Sep 2025 14:26:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-22 18:18:11.198135
• Title: Predicting the descent into extremism and terrorism
• Title（参考訳）: 過激主義とテロリズムへの下降を予言する
• Authors: R. O. Lane, W. J. Holmes, C. J. Taylor, H. M. State-Davey, A. J. Wragge,
• Abstract要約: 提案システムは,機械学習(ML)に対応可能な形式でエンコードされた文のオンライン照合,符号化されたテキストを分類するMLコンポーネント,トラッカー,結果分析のための可視化システムを含む。 検出と追跡のコンセプトは、wikiquote.orgから取得したテロリスト、過激派、選挙運動家、政治家による引用を用いてテストされている。 このシステムは、839の引用文のデータセットを使用して、過激主義の81%の時間とテロリズムに関連する意図と態度を正確に検出することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46603287532620746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes an approach for automatically analysing and tracking statements in material gathered online and detecting whether the authors of the statements are likely to be involved in extremism or terrorism. The proposed system comprises: online collation of statements that are then encoded in a form amenable to machine learning (ML), an ML component to classify the encoded text, a tracker, and a visualisation system for analysis of results. The detection and tracking concept has been tested using quotes made by terrorists, extremists, campaigners, and politicians, obtained from wikiquote.org. A set of features was extracted for each quote using the state-of-the-art Universal Sentence Encoder (Cer et al. 2018), which produces 512-dimensional vectors. The data were used to train and test a support vector machine (SVM) classifier using 10-fold cross-validation. The system was able to correctly detect intentions and attitudes associated with extremism 81% of the time and terrorism 97% of the time, using a dataset of 839 quotes. This accuracy was higher than that which was achieved for a simple baseline system based on n-gram text features. Tracking techniques were also used to perform a temporal analysis of the data, with each quote considered to be a noisy measurement of a person's state of mind. It was demonstrated that the tracking algorithms were able to detect both trends over time and sharp changes in attitude that could be attributed to major events.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オンラインで収集した資料中のステートメントを自動的に分析・追跡し,その著者が過激主義やテロリズムに関与しているかどうかを検出するアプローチを提案する。 提案システムは,機械学習(ML)に対応可能な形式でエンコードされた文のオンライン照合,符号化されたテキストを分類するMLコンポーネント,トラッカー,結果分析のための可視化システムを含む。 検出と追跡のコンセプトは、wikiquote.orgから取得したテロリスト、過激派、選挙運動家、政治家による引用を用いてテストされている。 512次元ベクトルを生成する最先端のUniversal Sentence Encoder(Cer et al 2018)を用いて,各引用に対して特徴セットを抽出した。 データは10倍のクロスバリデーションを用いたサポートベクトルマシン(SVM)分類器のトレーニングとテストに使用された。 このシステムは、839の引用文のデータセットを使用して、過激主義の81%の時間とテロリズムに関連する意図と態度を正確に検出することができた。 この精度は、n-gramテキストの特徴に基づく単純なベースラインシステムで達成されたものよりも高かった。 追跡技術はデータの時間的分析にも用いられ、それぞれの引用は人の心の状態のうるさい測定であると考えられていた。 追跡アルゴリズムは、時間とともにトレンドを検知し、大きな出来事に起因する可能性のある態度の変化を鋭く検出できることが実証された。

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