人民日報環球走筆：當數學模型分析恐襲要素

法國尼斯恐怖襲擊、土耳其機場爆炸、孟加拉國人質被害、伊拉克遭汽車炸彈襲擊……面對這一串的恐怖襲擊事件，倍受恐怖襲擊煎熬的人們感到憤怒、悲傷、恐懼、不安，而更深的擔憂莫過於自己是否會成為下一個犧牲品。能否找到有效的恐怖襲擊預警方法，進而降低遭襲風險？不少人在思索。

近日，美國賓漢姆頓大學專家的研究成果似乎讓人們看到了希望。該校研究團隊研發出一個可用於預測恐怖襲擊威脅的數學模型。研究人員以1970至2014年間發生的140餘起恐怖襲擊事件為數據樣本，通過對相關信息的對比分析設計了一套算法。

利用該算法，研究人員成功揭示了看似獨立存在的襲擊事件在行動時間、使用武器類型等行為特徵上的內在聯繫，同時也證實了他們的猜想——恐怖分子在制訂行動計劃時往往會採用模仿“前輩”的做法，並從中吸取經驗教訓。這是恐怖分子羣體難以擺脱的行為特徵，卻也保障了新模型預測的準確性。

儘管該模型目前還不能準確給出下次恐怖襲擊的具體時間和地點，但能夠預測大部分潛在的恐怖襲擊事件要素，研究人員預計準確率可達90%。換句話説，該數學模型可沿着時間軸破譯恐怖襲擊事件在時間、地點、規模、方式、目標等核心要素上的演變規律，並以此推測下次恐怖襲擊的某些特徵。

實際上，恐怖襲擊預警與防範並非新課題，研究成果也屢見不鮮，常見的方法包括蒐集襲擊線索、鎖定可疑人員、保護重點目標等。比如，美國曾發起“如果你看到了什麼就説出來”的活動，鼓勵民眾積極舉報恐怖襲擊線索；英國曾以“從不購買保險的某類人羣”為檢索條件，確定反恐重點關注對象；各國普遍對政要官邸、要害部門、標誌性建築等目標重重設防。辦法不可謂不多，可實踐表明，預警效果並不理想，特別是“9·11”事件後，恐怖襲擊逐漸呈現個人化、分散化、高科技化等新特點，行動環節更少、範圍更廣、隨機性更強，傳統預警方法很難及時做出有效反應。

在精準預警還只是理想的今天，賓漢姆頓大學專家提出的未必精確的“畫像”式預警方法，通過海量數據分析，及時向民眾發出什麼時間最好不要出門，哪些地方儘量不要去，什麼場合危險係數較高等“温馨提示”，或許真的能夠起到降低風險、減少傷亡的作用。

不過，如果未來，恐襲預報像天氣預報那樣，成為人們出門前必須關注的重要生活信息，我們究竟應該為科技進步歡呼，還是要為現實的不安全感而倍覺無奈和痛心呢？

《 人民日報 》（ 2016年07月25日 21 版）