Data mining no contra-terrorismo: uma abordagem para a compreensão dos factores determinantes do terrorismo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Morais, Ana Isabel Pereira Santos Figueiredo
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10071/5989
Resumo: O trabalho apresentado procurou constituir uma abordagem ao estudo do terrorismo no sentido de estabelecer mais um passo para a compreensão dos processos ou indicadores subjacentes à radicalização nas suas formas mais extremas. Definiram-se como objectivos a identificação dos factores determinantes do terrorismo e a concepção de um modelo explicativo e preditivo para a ocorrência e impacto de actos terroristas. Entraram em análise como potenciais factores explicativos variáveis das dimensões económica, sociodemográfica, política, religiosa e de carácter multidimensional, integradas no âmbito de uma amostra de 173 países, organizada segundo modelo de dados em painel, por um período de 20 anos decorridos entre 1990 e 2010. Através da aplicação de Árvores de Regressão com o algoritmo CART, uma das várias técnicas de data mining que são particularmente adequadas quando se têm muitos dados de origem multidimensional, foram identificados diversos factores considerados como determinantes do terrorismo, pertencentes às cinco dimensões de variáveis, tendo-se confirmado a hipótese que sustenta que os factores sociodemográficos são os que melhor explicam a actividade terrorista. Os modelos explicativos para os três indicadores de terrorismo não traduziram capacidades explicativas e preditivas muito elevadas, mas dada a complexidade e subjectividade que envolve o fenómeno do terrorismo, considera-se que os modelos gerados constituem mais um contributo para a literatura sobre terrorismo. Não tendo sido identificado nenhum estudo anterior em que esta técnica de análise tenha sido utilizada, pôde-se confirmar a sua eficácia para a concretização deste e de futuros estudos na área do terrorismo.
id RCAP_01a5d703f58c42c697c48f2b3f32b328
oai_identifier_str oai:repositorio.iscte-iul.pt:10071/5989
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str
spelling Data mining no contra-terrorismo: uma abordagem para a compreensão dos factores determinantes do terrorismoDeterminantes do terrorismoData mining --Árvores de regressãoDeterminants of terrorismRegression treesO trabalho apresentado procurou constituir uma abordagem ao estudo do terrorismo no sentido de estabelecer mais um passo para a compreensão dos processos ou indicadores subjacentes à radicalização nas suas formas mais extremas. Definiram-se como objectivos a identificação dos factores determinantes do terrorismo e a concepção de um modelo explicativo e preditivo para a ocorrência e impacto de actos terroristas. Entraram em análise como potenciais factores explicativos variáveis das dimensões económica, sociodemográfica, política, religiosa e de carácter multidimensional, integradas no âmbito de uma amostra de 173 países, organizada segundo modelo de dados em painel, por um período de 20 anos decorridos entre 1990 e 2010. Através da aplicação de Árvores de Regressão com o algoritmo CART, uma das várias técnicas de data mining que são particularmente adequadas quando se têm muitos dados de origem multidimensional, foram identificados diversos factores considerados como determinantes do terrorismo, pertencentes às cinco dimensões de variáveis, tendo-se confirmado a hipótese que sustenta que os factores sociodemográficos são os que melhor explicam a actividade terrorista. Os modelos explicativos para os três indicadores de terrorismo não traduziram capacidades explicativas e preditivas muito elevadas, mas dada a complexidade e subjectividade que envolve o fenómeno do terrorismo, considera-se que os modelos gerados constituem mais um contributo para a literatura sobre terrorismo. Não tendo sido identificado nenhum estudo anterior em que esta técnica de análise tenha sido utilizada, pôde-se confirmar a sua eficácia para a concretização deste e de futuros estudos na área do terrorismo.The presented study aimed to provide an approach to the study of terrorism in order to establish a further step towards the understanding of the processes or underlying indicators of radicalization in its most extreme forms. The main goals were the identification of the determinants of terrorism and the conception of an explanatory and predictive model for the occurrence and impact of terrorist acts. Under analysis were, as potential explanatory factors, economic, sociodemographic, political, religious and multidimensional variables, integrated within a sample of 173 countries, organized according to panel data model, for a period of 20 years between 1990 and 2010. Through the application of Regression Trees with the CART algorithm, one of several data mining techniques that are particularly suitable to the analysis of many multidimensional data sources, there were identified several factors considered as determinants of terrorism, belonging to the five variable dimensions, having been confirmed the hypothesis that holds that sociodemographic factors are those that best explain terrorist activity. The explanatory models for the three indicators of terrorism did not hold explanatory and predictive capacities very high, but given the complexity and subjectivity involved in the phenomenon of terrorism, it is considered that the generated models are a further contribution to the literature on terrorism. Having not been identified any previous studies in which this analysis technique has been used, it is therefore possible to confirm its efficiency to achieve this and future studies in the area of terrorism.2013-11-22T10:37:14Z2012-01-01T00:00:00Z20122012-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfapplication/octet-streamhttp://hdl.handle.net/10071/5989porMorais, Ana Isabel Pereira Santos Figueiredoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-25T17:39:46ZPortal AgregadorONG
dc.title.none.fl_str_mv Data mining no contra-terrorismo: uma abordagem para a compreensão dos factores determinantes do terrorismo
title Data mining no contra-terrorismo: uma abordagem para a compreensão dos factores determinantes do terrorismo
spellingShingle Data mining no contra-terrorismo: uma abordagem para a compreensão dos factores determinantes do terrorismo
Morais, Ana Isabel Pereira Santos Figueiredo
Determinantes do terrorismo
Data mining --
Árvores de regressão
Determinants of terrorism
Regression trees
title_short Data mining no contra-terrorismo: uma abordagem para a compreensão dos factores determinantes do terrorismo
title_full Data mining no contra-terrorismo: uma abordagem para a compreensão dos factores determinantes do terrorismo
title_fullStr Data mining no contra-terrorismo: uma abordagem para a compreensão dos factores determinantes do terrorismo
title_full_unstemmed Data mining no contra-terrorismo: uma abordagem para a compreensão dos factores determinantes do terrorismo
title_sort Data mining no contra-terrorismo: uma abordagem para a compreensão dos factores determinantes do terrorismo
author Morais, Ana Isabel Pereira Santos Figueiredo
author_facet Morais, Ana Isabel Pereira Santos Figueiredo
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Morais, Ana Isabel Pereira Santos Figueiredo
dc.subject.por.fl_str_mv Determinantes do terrorismo
Data mining --
Árvores de regressão
Determinants of terrorism
Regression trees
topic Determinantes do terrorismo
Data mining --
Árvores de regressão
Determinants of terrorism
Regression trees
description O trabalho apresentado procurou constituir uma abordagem ao estudo do terrorismo no sentido de estabelecer mais um passo para a compreensão dos processos ou indicadores subjacentes à radicalização nas suas formas mais extremas. Definiram-se como objectivos a identificação dos factores determinantes do terrorismo e a concepção de um modelo explicativo e preditivo para a ocorrência e impacto de actos terroristas. Entraram em análise como potenciais factores explicativos variáveis das dimensões económica, sociodemográfica, política, religiosa e de carácter multidimensional, integradas no âmbito de uma amostra de 173 países, organizada segundo modelo de dados em painel, por um período de 20 anos decorridos entre 1990 e 2010. Através da aplicação de Árvores de Regressão com o algoritmo CART, uma das várias técnicas de data mining que são particularmente adequadas quando se têm muitos dados de origem multidimensional, foram identificados diversos factores considerados como determinantes do terrorismo, pertencentes às cinco dimensões de variáveis, tendo-se confirmado a hipótese que sustenta que os factores sociodemográficos são os que melhor explicam a actividade terrorista. Os modelos explicativos para os três indicadores de terrorismo não traduziram capacidades explicativas e preditivas muito elevadas, mas dada a complexidade e subjectividade que envolve o fenómeno do terrorismo, considera-se que os modelos gerados constituem mais um contributo para a literatura sobre terrorismo. Não tendo sido identificado nenhum estudo anterior em que esta técnica de análise tenha sido utilizada, pôde-se confirmar a sua eficácia para a concretização deste e de futuros estudos na área do terrorismo.
publishDate 2012
dc.date.none.fl_str_mv 2012-01-01T00:00:00Z
2012
2012-09
2013-11-22T10:37:14Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10071/5989
url http://hdl.handle.net/10071/5989
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/octet-stream
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1777304013362954240