【摘 要】
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[目的/意义]为提高暴恐情报决策支持的科学性,更合理的评估暴恐风险。[方法/过程]构建了涵盖袭击者、袭击方式、袭击武器、袭击目标、袭击时间、袭击地点、表达思想等指标的
【机 构】
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中国人民警察大学,中央财经大学国防经济与管理研究院,陆军通信训练基地
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“我国反恐怖融资的情报监管机制研究”(编号:17BZZ041)研究成果之一,公安理论及软科学研究计划重点项目“面向大数据的涉恐涉稳网络舆情风险预测与情报感知研究”(编号:2018LLYJWJXY006)
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[目的/意义]为提高暴恐情报决策支持的科学性,更合理的评估暴恐风险。[方法/过程]构建了涵盖袭击者、袭击方式、袭击武器、袭击目标、袭击时间、袭击地点、表达思想等指标的恐怖活动风险要素指标体系,对GTD(Global Terrorism Database)全球恐怖主义数据库与Country Reports on Terrorism进行案例信息整理量化,构建案例信息数据库。并在此基础上构建Logistic-ABC模型,通过对案例统计数据的定量计算找出最关键的风险要素。[结果/结论]为暴恐风险提供符合实战需求的监测目标,在获得暴恐高风险要素后针对因素及反恐斗争的现实需要制定应对策略,以期为恐怖活动的风险评估提供有价值的情报决策支持。
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