公共安全管理中恐怖襲擊事件分級(jí)研究
——基于熵值法- 模糊C均值聚類算法

杜卓群, 周 霞, 梁程光, 鄧孟椏

(北京建筑大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理工程學(xué)院， 北京 100044)

公共安全是公民進(jìn)行正常生活、工作、學(xué)習(xí)、娛樂等所需的穩(wěn)定外部環(huán)境和秩序[1]. 十九大報(bào)告指出，要堅(jiān)持總體國家安全觀，健全公共安全體系，統(tǒng)籌傳統(tǒng)安全和非傳統(tǒng)安全. 冷戰(zhàn)結(jié)束后，威脅社會(huì)公共安全的主要問題凸顯成為非傳統(tǒng)安全[2]. 其中恐怖襲擊事件頻繁發(fā)生，已經(jīng)成為影響國際安全最突出的問題[3]. 恐怖襲擊事件不僅給人民生命、健康和財(cái)產(chǎn)帶來了極大的危害，而且擾亂了正常的社會(huì)生產(chǎn)和生活的秩序. 其存在的不確定性特征，與導(dǎo)致的現(xiàn)實(shí)問題正考驗(yàn)著我國城市乃至世界的應(yīng)對(duì)能力. 如今，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)深入到金融、醫(yī)療、通信等各個(gè)領(lǐng)域. 通過大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行公共安全管理已經(jīng)成為勢不可擋的趨勢，將在調(diào)動(dòng)公共應(yīng)急資源、提高應(yīng)急資源利用效率和調(diào)動(dòng)社會(huì)應(yīng)急資源能力等方面起到重要作用[4].

在突發(fā)事件分級(jí)方面，學(xué)者采用線性降維PCA算法和模糊綜合評(píng)價(jià)法[5]、云模型[6]、和聲搜索算法優(yōu)化支持向量機(jī)[7]、隨機(jī)森林[8]等方法. 由于突發(fā)事件特征存在一定差異性，不同學(xué)者針對(duì)特定突發(fā)事件構(gòu)建模型，其中包含對(duì)道路交通突發(fā)事件構(gòu)建多級(jí)遞階結(jié)構(gòu)模型[9]，對(duì)突發(fā)公共事件預(yù)警構(gòu)建分級(jí)綜合模糊評(píng)判模型[10]等. 恐怖襲擊具有形式復(fù)雜、手段多樣的特征，基于大量恐怖主義襲擊事件數(shù)據(jù)開展研究成為趨勢[11]. 熵值法可客觀衡量出事件特征的危害程度. 建立的模糊C均值聚類算法，可以對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，依據(jù)事件特征進(jìn)一步識(shí)別聚類等級(jí). 將兩種方法結(jié)合，提高了事件分級(jí)的客觀性，對(duì)地區(qū)恐怖襲擊事件管理具有一定借鑒意義.

1 熵值法- 模糊C均值聚類的事件分級(jí)模型

1.1 基本思想

熵值法綜合考慮各指標(biāo)的實(shí)際數(shù)據(jù)和信息熵來確定指標(biāo)權(quán)重[12]. 模糊C均值聚類算法通過優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)得到每個(gè)樣本點(diǎn)對(duì)所有類中心的隸屬度，從而決定樣本點(diǎn)的類屬進(jìn)而達(dá)到自動(dòng)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的目的. 目標(biāo)函數(shù)逐步迭代、不斷優(yōu)化，使數(shù)據(jù)聚類有效性最佳. 每一步迭代都沿著目標(biāo)函數(shù)減小的方向進(jìn)行，使被劃分到同一類的對(duì)象之間相似度最大，而不同類之間的相似度最小.

1.2 算法步驟

1.2.1 熵值法計(jì)算權(quán)重

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)事件值在此指標(biāo)中所占的比重Pij：

(1)

(2)

接著，熵值法確定權(quán)重wj：

(3)

1.2.2 加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)

n個(gè)事件組成樣本集，該樣本由m屬性構(gòu)成. 任意的Xi∈X，其特征矢量Xi={xi1,xi2,…,xim}，將n個(gè)樣本的第p個(gè)特征屬性的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別記為up、σp，標(biāo)準(zhǔn)化原始樣本：

(4)

繼而進(jìn)行歸一化：

(5)

其中，x′maxp和x′minp分別是x′ip，x′2p，…，x′np中的最大值和最小值.

采用標(biāo)準(zhǔn)歸一化的方法將參數(shù)轉(zhuǎn)化到[0,1]區(qū)間，線性加權(quán)求和：

(6)

1.2.3 設(shè)置約束條件及構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)

n個(gè)樣本的數(shù)據(jù)集Z={Z1,Z2,…,Zn}，樣本被分為C類，其中1

目標(biāo)函數(shù)由隸屬度函數(shù)定義為：

(7)

約束條件為：

(8)

上式中，uij為第i個(gè)樣本對(duì)于第j類的隸屬度函數(shù)，1≤i≤n，1≤j≤C，U={uij}是c×n階的模糊分類矩陣，V=[v1,v2,…,vc]是p×c階聚類中心矩陣；vk為每個(gè)聚類的中心特征向量；ρ是模糊加權(quán)的指數(shù)；(dij)2=‖xj-vi‖=(xj-vi)TA(xj-vi)，該公式計(jì)算樣本到聚類中心的歐式距離；J(U,V)為各類樣本到聚類中心的加權(quán)值，根據(jù)聚類準(zhǔn)則得：

(9)

式中，ρ為模糊因子，一般取ρ=2.0.

1.2.4 更新聚類中心及判斷是否滿足終止條件

2 熵值法- 模糊C均值聚類的事件分級(jí)模型應(yīng)用

2.1 數(shù)據(jù)收集與指標(biāo)選取

本文數(shù)據(jù)來源于美國馬里蘭大學(xué)與美國國土安全部建立的全球反恐?jǐn)?shù)據(jù)庫. 收集1998—2017年的數(shù)據(jù)，并剔除疑似恐怖事件，事件總數(shù)為95 711件. 結(jié)合數(shù)據(jù)的完整性，并依據(jù)其他學(xué)者的觀點(diǎn)，選取攻擊類型、攻擊目標(biāo)、武器類型、死亡總數(shù)、兇手死亡人數(shù)、受傷總數(shù)、兇手受傷人數(shù)、財(cái)產(chǎn)損失8個(gè)指標(biāo)[13]. 由于原始數(shù)據(jù)庫中，攻擊類型、攻擊目標(biāo)以及武器類型都是特定的標(biāo)號(hào)，沒有嚴(yán)重程度的比較，因此按照專家打分，將這3個(gè)指標(biāo)按照嚴(yán)重程度進(jìn)行降序賦值. 攻擊類型按照嚴(yán)重程度從9—1賦值分別為：武裝襲擊、劫持、轟炸/爆炸、基礎(chǔ)設(shè)施攻擊、徒手襲擊、暗殺、綁架、劫持人質(zhì)、未知. 攻擊目標(biāo)按照嚴(yán)重程度從9—1賦值分別為：軍事、警察、政府、機(jī)場、海事、商業(yè)、私人部門、非政府組織、其他. 按照武器類型的破壞程度從嚴(yán)重到輕的排列程度為核武器、生物武器、化學(xué)武器、槍炮武器、炸藥武器、混戰(zhàn)、縱火、車輛武器、其他. 財(cái)產(chǎn)損失的嚴(yán)重程度為有財(cái)產(chǎn)損失、無財(cái)產(chǎn)損失、未知財(cái)產(chǎn)損失，分別用-9、0、1、表示.

2.2 事件類別的隸屬度

(10)

(11)

聚類中心矩陣為：Vc={v1,v2,…,v11}，其中v1,v2,…,v11為1級(jí)(特大)襲擊事件、2級(jí)(重大)襲擊事件、3級(jí)(較大)襲擊事件、4級(jí)(一般)襲擊事件、5級(jí)(較輕)的特征向量.

取閾值ε=0.000 01，模糊因子為1，最大迭代次數(shù)為500，聚類數(shù)目c=5. 得到各樣本屬于5個(gè)類別的隸屬度，結(jié)果如表1所示.

表1 事件對(duì)應(yīng)類別的隸屬度

此外，根據(jù)熵值法得到這8項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重為：

w1=0.038 121 153,
w2=0.152 712 22,
w3=0.041 743 301,
w4=0.216 425 976，w5=0.202 914 572，
w6=0.074 128 891，
w7=0.176 478 456，
w8=0.097 475 431.

死亡總數(shù)指標(biāo)所占權(quán)重較大.

2.3 聚類結(jié)果分析

目標(biāo)函數(shù)迭代172次左右計(jì)算完畢，可以看出算法的收斂很快. 根據(jù)隸屬度函數(shù)，可以知道樣本歸屬類別和樣本歸屬類別的程度. 如事件201712310022，對(duì)5個(gè)類別的隸屬度分別為：

u1=0.000 455 202，
u2=0.000 832 201，
u3=0.943 320 532，
u4=0.054 552 626，
u5=0.000 839 438

按照隸屬度最大原則應(yīng)該歸至C3. 最后，判斷類別的優(yōu)劣. 由于死亡人數(shù)所占權(quán)重最大，因此通過死亡人數(shù)判別類的優(yōu)劣. 200109110004為第一類的代表，死亡人數(shù)為1 384人，受傷人數(shù)8 190，攻擊類型是劫持，攻擊目標(biāo)是非政府組織，武器類型是車輛武器. 201406100042為第二類的代表，死亡人數(shù)為670人，攻擊類型是武裝襲擊，攻擊目標(biāo)是警察，武器類型是槍炮武器. 201706010003為第三類的代表，死亡人數(shù)為163人，武器類型是武裝襲擊，攻擊目標(biāo)是非政府組織201607210029為第四類的代表，死亡人數(shù)為38人，攻擊類型是轟炸，攻擊目標(biāo)是警察，武器類型是炸藥武器，多數(shù)有財(cái)產(chǎn)損失. 200507120002為第五類的代表，死亡人數(shù)44人，攻擊類型武裝襲擊，攻擊目標(biāo)是政府，武器類型是槍炮武器，財(cái)產(chǎn)損失是未知. 分析事件的具體情況，得出事件危害性排序：200109110004>201406100042>201706010003>201607210029>200507120002，故5類事件的優(yōu)劣從排序?yàn)?>2>3>4>5 ，即第1類的事件危害性最大，第5類的危害性最小. 5級(jí)事件數(shù)量時(shí)間序列趨勢如圖1所示.

圖1 恐怖襲擊各級(jí)事件數(shù)量時(shí)間序列趨勢Fig.1 Time series trends of terrorist attacks at different levels

根據(jù)聚類結(jié)果和時(shí)間序列分析可知，第一類事件發(fā)生數(shù)量波動(dòng)較不明顯，1 000件以內(nèi)，攻擊的目標(biāo)為商業(yè)和私人部門，武器類型繁多，主要特點(diǎn)是財(cái)產(chǎn)有較多災(zāi)難性的損失，死傷人數(shù)較多. 第二類事件發(fā)生總數(shù)緩慢增長，事件攻擊方式多為轟炸或者爆炸，攻擊目標(biāo)為非政府組織，死亡數(shù)量在670人以下. 危害性較大的3級(jí)和危害性一般的4級(jí)事件在2008年以后發(fā)生較多. 第三類事件攻擊目標(biāo)為軍隊(duì)或者一般政府，武器類型多數(shù)為輕武器、爆炸物、炸彈、炸藥等死亡人數(shù)小于150人，受傷人數(shù)基本在10人到50人，主要由于軍隊(duì)和政府的安防工作保護(hù)較好. 第四類事件攻擊方式多為武裝襲擊或者暗殺，攻擊目標(biāo)為軍隊(duì)或者公安機(jī)關(guān)、一般政府，死傷人數(shù)較輕，武裝襲擊多為有組織有安排的事件，襲擊目標(biāo)較為確定. 第五類事件發(fā)生數(shù)量在這20年內(nèi)發(fā)生比較平穩(wěn)，事件總數(shù)大致在1 000件左右波動(dòng). 攻擊目標(biāo)繁多，財(cái)產(chǎn)損失較輕，武器類型多數(shù)為輕武器、爆炸物、炸彈、炸藥等，攻擊類型主要是基礎(chǔ)設(shè)施攻擊，幾乎沒有死亡和受傷人數(shù).

結(jié)果表明，特大、重大、較大事件發(fā)生有明顯特征，針對(duì)特大事件應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)對(duì)商業(yè)場所和私人部門安防保護(hù). 重大事件應(yīng)當(dāng)對(duì)非政府組織加強(qiáng)管理并且做好應(yīng)急響應(yīng)工作. 較大事件主要需要加強(qiáng)應(yīng)對(duì)輕武器、炸藥等武器的風(fēng)險(xiǎn).

3 對(duì)策建議

3.1 實(shí)現(xiàn)精細(xì)化分級(jí)管理

恐怖襲擊事件分級(jí)模糊性是公共安全管理中的薄弱環(huán)節(jié). 由粗放式管理轉(zhuǎn)變?yōu)榫?xì)化分級(jí)管理，逐步實(shí)現(xiàn)恐怖襲擊事件法制化，應(yīng)急預(yù)案標(biāo)準(zhǔn)化. 及時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，利用可測關(guān)鍵信息進(jìn)行提取、分級(jí)、預(yù)案、處置和評(píng)定的全流程管理.

3.2 建立大數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺(tái)

基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)，充分運(yùn)用信息化技術(shù)整合網(wǎng)絡(luò)空間中的災(zāi)情信息，迅速識(shí)別事件的危害程度. 通過大數(shù)據(jù)對(duì)恐怖事件分級(jí)是公共安全管理的重要一步，其還包括對(duì)恐怖活動(dòng)的預(yù)測，對(duì)事件發(fā)生的可能性進(jìn)行研判，對(duì)城市重點(diǎn)目標(biāo)、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、薄弱環(huán)節(jié)進(jìn)行進(jìn)一步評(píng)價(jià)和分級(jí)、分色預(yù)警，從而加強(qiáng)應(yīng)急響應(yīng)可靠性，為決策提供有力的信息支持.

3.3 構(gòu)建實(shí)時(shí)監(jiān)測的動(dòng)態(tài)防范機(jī)制

研究城市風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估精細(xì)化技術(shù)、城市防恐反恐及人員密集場所監(jiān)控預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)公共管理由被動(dòng)管理向主動(dòng)管理逐步推進(jìn). 加強(qiáng)提高社會(huì)信息能力收集，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)信息獲取，構(gòu)建自上而下的實(shí)時(shí)監(jiān)測動(dòng)態(tài)防范機(jī)制.

4 結(jié)論

1)運(yùn)用熵值法分析1998—2017年的恐怖襲擊事件特征得出，事件危害性主要表現(xiàn)在死亡人數(shù)和武器類型兩方面，其次是攻擊目標(biāo)和受傷人數(shù).

2)根據(jù)聚類結(jié)果可知，各級(jí)恐怖襲擊事件特征具有一定差異，特大、重大、較大事件發(fā)生有明顯特征，應(yīng)當(dāng)有針對(duì)性防范. 首先，為了減少特大事件發(fā)生，應(yīng)當(dāng)著重加強(qiáng)對(duì)商業(yè)場所和私人部門安防保護(hù)；其次，為了防范重大事件發(fā)生應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)非政府組織管理；然后，應(yīng)對(duì)較大事件需著重加強(qiáng)防范輕武器、炸藥等武器.

3)1998—2017年全球發(fā)生特大恐怖主義襲擊事件占比12.5%，嚴(yán)重和較大恐怖主義襲擊事件發(fā)生較多，占比2/3以上. 等級(jí)為一般和較輕的恐怖主義襲擊事件分別占比為15%和1.3%. 通過各級(jí)事件發(fā)生數(shù)量的時(shí)間序列可知，2007年是一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，在2007年以前，較輕事件發(fā)生數(shù)量最多，2007—2014年一般事件發(fā)生數(shù)量最多.