Mesterséges intelligenciával és hálózatkutatási módszerekkel próbálja feltérképezni egy konzorcium a terrorizmust támogatók rejtett hálózatát, és „megjósolni” a még fel nem tárt kapcsolatokat. A RED-Alert programban magyarok is dolgoznak.
A szélsőséges és terrorista csoportok hatékonyan használják az internetet pszichológiai hadviselés, nézeteik terjesztése, beszervezés, félreinformálás és további súlyos károkat okozó tevékenység céljából. Felfedésükre szinte kizárólag „kezdetlegesnek” mondható eszközök állnak rendelkezésre: a terror online támogatói ellen küzdő szakemberek jelenleg a felhasználói jelzéseken túl az eredetileg a kéretlen reklámlevelek kiszűrésére létrehozott szoftveres megoldásokra és emberi elemzőtevékenységre támaszkodhatnak.
A digitális „elhárítórendszer” modernizálása céljából július elején indult a RED-Alert (Real time Early Detection and Alert system for online terrorist content, azaz internetes terrorista tartalmak korai észlelésére szolgáló rendszer) elnevezésű, a maga nemében egyedülálló kezdeményezés, amely nyolc ország 16 résztvevőjének együttműködésén alapul. Az EU támogatásával létrejött konzorcium három egyetemi kutatócsoport (két angol és egy magyar) mellett antiterrorista és titkosszolgálati megoldásokkal foglalkozó cégeket, valamint állami szervezeteket is tömörít. A három éven át tartó program célja, hogy a természetes nyelvek gépi feldolgozásával, szemantikai elemzéssel, valamint a közösségi hálózatok és a bennük zajló folyamatok intelligens kiértékelésével új generációs eszközrendszert adhassanak a terrorista propaganda ellen küzdők kezébe. Az EU a teljes kezdeményezést több mint 1,5 milliárd forintnyi összeggel támogatja, amiből 93 millió forint az ELTE kutatócsoportjának jut. A magyarok elsősorban új hálózatelemző módszereket fognak kidolgozni az interneten fellelhető szövegek intelligens feldolgozásához. A világhálón (például a Twitteren vagy a Facebookon) közzétett információk alapján a terrorizmust támogatók rejtett hálózatát tervezik rekonstruálni.
„Mi arra vállalkozunk, hogy készen kapott adatokból hálózatokat építünk, és ezeket ábrákon szemléltetjük” – mondja a hálózatkutatási csoportot vezető Vicsek Tamás akadémikus, az ELTE Biológiai Fizika Tanszékének egyetemi tanára. A hálózat csomópontjai emberek vagy objektumok, akik vagy amelyek kapcsolatban állnak egymással. A szorosabb kapcsolatban lévők egymáshoz közelebb vannak az ábrán, csoportokat alkotnak, és a csoportok is össze vannak kötve más csoportokkal. Mindez nem valóságos ismeretséget vagy valódi térbeli távolságot fejez ki. Kiindulási adat lehet például, ha két ember ugyanabba a templomba jár, netán ugyanazokat a nyilvános oldalakat nézegeti – mondjuk a fegyverkereskedelemmel foglalkozó online kereskedéseket vagy bombagyártási leírásokat. Ők azonos kategóriába fognak tartozni, még ha személyesen soha nem is találkoztak. És érdemes figyelni, hogyan változik a számuk, érdeklődésük, merre mozognak a rendszerben.
Az óriási mennyiségű adat(forgalom) mellett tovább bonyolítja a helyzetet, hogy a kutatóknak természetesen figyelembe kell venniük a kapcsolatok közötti irányultságot, valamint a hierarchiát is. Ki kezdeményez, ki irányít, ki van középpontban, ki a periférián? Az adatok mögötti kapcsolatrendszernek belső logikája van. Egy terrorista sejtet általában lineárisan építenek föl. A legprimitívebb modellben egyirányú kapcsolatok vannak, középen a vezetővel. Ám ez így túlságosan sérülékeny lenne, könnyen és véglegesen szétszakadhatna, ezért mindig vannak átkötések is. Ha sikerül megtalálni az adathalmazban a belső logikát, akkor hasonlóan felépülő másik rendszerben már lehet következtetni esetleg hiányzó kapcsolatra. A hiányzó kapcsolat predikciója kifejezetten hálózatelméleti probléma. A már fölfejtett kapcsolatrendszerek hálózatából kiszednek néhány csomópontot, ráengedik a hiányzó kapcsolatokat felfedező algoritmust, és annak, ha jó a program, jeleznie kell a hiányt. Ehhez nincs szükség valóságos adatokra, elég ismerni az adatok szerkezetét. Ez azért is nagyon fontos, mert lehetővé teszi a kutatók számára a szabad publikálási lehetőséget.
„Annak a megjósolása is a feladatunk lehet, hogy adott csoport növekvőben vagy éppen kihalófélben van, és ebben szeretnénk a korábbi eredményeinket is felhasználni” – folytatja Vicsek Tamás. A Széchenyi-díjas magyar fizikus a csapatával már dolgozott ugyanis hasonló módszerekkel és kódolt adatokkal teljesen más területen is. Az egyik legnagyobb európai mobiltársaság megrendelésére a telefonhálózat időbeli változásából próbálták előre jelezni, hogy milyen mértékben tervezik elhagyni előfizetők a társaságot, mert például a barátaik más szolgáltatóhoz tartoztak. És azt is, hogy a különböző okok miatt távozni készülőket milyen ajánlatokkal, extra kedvezményekkel lehetne visszatartani. A telefonhálózat csoportjainak dinamikus növekedése, csökkenése nagyon érdekes információkat mutatott. Az egyik jellegzetes felfutás a csoport elszakadásához vezetett, más esetben ettől nem kellett tartani. Itt olyan adatok voltak megadva, hogy hányan, hányszor, mennyi ideig beszéltek egymással, kik tartoztak azonos csoportba. Több millió személy esetén már néhány százalékos siker is óriási pénzt jelentett, de a kutatás során született fontos hálózatelméleti eredményeket a Nature című folyóiratban is közölték, és ezek a jelenlegi csoportdinamikai vizsgálatoknál is alkalmazhatók lesznek.
Kezdetben a témától teljesen független egyetem, kutatóintézet vagy cég munkahelyi közösségének anonimizált adataival fognak dolgozni, mert jelenleg még nem egyértelmű, hogy a RED-Alert-beli feladat megvalósításához a konzorcium melyik csoportjától milyen szerkezetű adatokat kapnak majd.
A RED-Alert programon dolgozó konzorcium másik magyar tagja a részben szintén Vicsek Tamáshoz köthető Maven Seven Hálózatkutató Zrt. A hálózattudomány-alapú üzleti elemzésekkel foglalkozó cég – talán kifejezetten B2B (business to business) vonalon értelmezhető tevékenyenysége miatt – jóval kevésbé ismert itthon, mint a Prezi vagy a Ustream. Pedig alighanem ez a magyar alapítású startup büszkélkedhet az (egyik) legjelentősebb magyar vonatkozású tudományos háttérrel. Az MTA-ELTE Statisztikus és Biológiai Fizika Kutatócsoportját is vezető Vicsek mellett ugyanis a Maven7 tagjaként dolgozott Barabási Albert László is. A Northeastern Egyetemen és a Harvard Egyetem Orvosi Karán is dolgozó professzor kutatási eredményeire a szakmában mint a modern hálózatelmélet alapjaira tekintenek. Vicsek és Barabási együtt publikálták és finomhangolták a már említett Nature-tanulmányokban ismertetett CFinder nevű algoritmus időfüggő változatát. Ezt használja a cég által fejlesztett OrgMapper. A diagnosztikai eszköz segít a szervezeti problémák feltárásában. A hálózatkutatás eddigi eredményeire támaszkodva megpróbálja azonosítani az egyes egységeket, folyamatokat összekötő, azokra befolyással bíró személyeket, illetve segíthet felfedni a kulcsfontosságú szervezeti egységek közti kommunikációs hiányokat. Ennek iskolákra szabott változata a SchoolMapper, amely az iskolai közösségek veszélyeztetett helyzetben lévő diákjainak időbeni felismerését segíti. |
A New York-i Közkönyvtár kiállítása bemutatja, hogyan vált egy nagyváros lapja nemzetközi tényezővé. A magazin egy évszázad alatt öt főszerkesztőt fogyasztott el, Adam Gopnik, a lap főmunkatársa néggyel is dolgozott.
Így reagáltak arra, hogy a főváros rendezi a Szivárvány Misszió Alapítvánnyal a Budapesti Büszkeség nevű rendezvényt.
