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国际瞭望基于活动的情报(ABI)的缘起

发布日期:2019-09-27 01:43   来源:未知   阅读:
 

  3个阶段,第1阶段(2016-17)提供GEOINT平台并实现分析的现代化,第2阶段(2018-19)实现GEOINT环境的自动化和各类情报操作的集成,第3阶段(2020-2022)实现预测能力。

  预测是一种通过观察、使用过程中所涉及的知识以及分析技能来预测结果,趋势或者未来行为的技术。预测与预言和预期情报相关。一般而言,预测试图估计特定时间的幅度或值(例如未来3天的温度预测),而预言则是估计可能发生的情况及其发生的可能性(例如预言会有多大部分的人患皮肤癌)。预期情报将计算方法(例如,基于代理的建模、系统动力学、贝叶斯网络模型)与角色扮演和游戏理论应用相结合,以生成基于时间的综合模拟。在地理空间领域,预测需要解决事件将展开的内容,地点,时间和方式以及过程会如何随着空间和时间发展。地理空间事件和过程是自然环境和建筑环境以及全球,区域和地方的社会文化系统之间相互作用的结果。地理空间情报预测利用从各种来源提取的数据,包括结构化数据集或非结构化文本,可以提供有关人员、活动和事件的信息。通过计算机模型分析这些信息,来揭示人、活动和/或事件之间的潜在联系,并预测可能的未来事件。

  基于活动的情报(ABI)是地理空间情报领域近年来发展起来的一门情报学科,一种预测技术。它能快速从多源数据中发现相关模式的分析方法,它可以决定和识别变化,并且能把这些变化根据各自的特点表现出来,这就使得分门别类地整理信息变得更有效率,从而给出更具优势的决策。和那些通过目标特征签名式行为分解多学科的搜集需求的传统的情报周期不同,基于活动的情报实践者已经可以通过过滤事件、实体、事务的大数据提前获得概念,从而通过跨越多个数据集的时空的相关性获得更进一步的理解。

  自从古巴比伦人在公元五世纪创造了第一个地理空间情报的产品以来,时间和地理才从本质上被分开。地图学就像是显示出世界在某个时间点的快照。当第一个摄影侦察卫星在1960年被发射出去的时候,我们关注的重点还在于定位那些大的、固定的军事设备,以及去测绘前苏联的领土。以天或星期为周期的定期采样对于监控敌对国家的军备控制条约已经足够了。即使像苏联入侵捷克斯洛伐克,飞毛腿狩猎的沙漠风暴行动,以及对911事件的情报搜索工作,都使得人类对于那些能够获取动态信息的相关地理空间情报数据的搜集和分析的资源和方法都更为渴望。我们关注的焦点从描述大规模活动转变为各个实体的细致的生活形态。

  生活形态指的是“在指定时间点内,与一个特殊实体相关的特定的一组行为和动作”。对独特个体的关注是基于活动的情报方法的基本独特性,它使得我们更迫切地需要一种新的情报分析的技术和方法。过去二十年的技术进步——信息技术的变革以及“大数据”的曙光,使得我们更有能力去搜集和处理大量的数据。包括思维变化和新的分析方法变化的谍报技术的进步,允许分析师去理解数据流、去理解在特定环境下的个体行为和活动。通过分解实体和理解生活形态,分析师可以创建一个潜在结果的模型并且预测将要发生的事情。

  如果只是通过一个很小数量值的观察而推断出的结果是很危险的,特别是当全动态和不可预测的人类行为被牵扯进来的时候。基于活动的情报促进了一种演绎的方法来进行分析性推理。演绎法通过消除不可能而减少了潜在的空间结果,但是由于我们需要大量的数据去做情报処理,在整个空间、时间和光谱维度改善分辨率和普遍性的技术进步就显得格外重要。

  空间分辨率和普适性的进步对于地理空间情报专家是最直观的。在地理空间情报时代的早期,我们就观察到地球表面的日益清晰的、彩色的图像。一些初创企业,比如Planet公司,承诺每日对我们的地球实施成像,从而在全球范围内提供对人类活动的空前的洞察。

  新兴的交通企业“优步”和“数字地球”公司一道运用高分辨率的影像去识别、规划新的路线和交通模式,从而定位出一个最佳的上车和下车的地点,以提高乘客的乘车体验。上千美元的商业无人机给智能手机操纵者发送高清视频。基于活动的情报从空间维度的技术进步获益,因为个体的活动形态可以从特定的背景中被识别出来。这进一步提高了生活形态分析的准确性,因为分析师不必再去推断在每个像素内或之间发生了什么。

  在过去的十五年里面,地理空间情报最重要的变革涉及到时间维度的问题。简单地说,视频打败了图片摄影。众多摄像机记录下了2013年在俄罗斯的车里雅宾斯克的陨石坠落瞬间。一个美国海岸巡逻队队员的相机拍下了美国航空飞机在1549年奇迹登陆哈德逊河的场景。身体磨损的连续镜头、车流监控,以及安全监控器,24小时不间断地提供新数据。目前有100多架美国空军掠夺者和死神高空无人机整日盘旋在空中,给遍布世界的各站点发送高分辨率的视频。新的广域持久监视系统,如美国空军的“女妖凝视”,其中的豆荚一样大的传感器包被应用到城市区小追踪人类和车辆的轨迹。当谷歌的Terra Bella(正式名称是Skybox Imaging)在2013年发布了世界上第一个从太空拍到的高清视频时,完全震惊了世界。人类的运动模式是其中最具有力量的活动指标之一,这同时也是实体生活形态发展的核心。随着成本较低廉、持久性强的高清传感器的广泛出现,使得绘制生活形态变得可能,因为分析师也用不着再去推断到底在既定好的、分散的搜集因素之间有什么联系。这是分析师第一次可以大规模地绘制完整的动态变化。

  频谱的多样化以及传感器的普及,使得人们可以越来越多的采集到整个电磁波谱的广泛的样本,包括非传统的现象的集合,代表了最具变革性的进步,而这种进步可以重塑地理空间情报社区的现在和未来。当传感器非常有限时,精心策划的“多源情报”采集只能是一个稀有的、昂贵的愿景。但随着地理空间情报市场涌现了各种不同的传感器、做到了“遮蔽天空”时,单独的实体同步采集数据就会习以为常。

  用单个传感器捕捉生活模式非常困难的,因为不增加虚警率,就无法提高数据采集的敏感性。综合的多传感器同步搜集数据,可以用一种数据源的优势去弥补另一种的弱势,四柱预测a!确保分析师可以描绘出某个实体的完整的生活模式图景。这种方法同样也使得对手很难去实施拒止和欺骗,因为他可能已经被多种手段观察到了,要同时隐瞒是很难的。最后,我们不要忘记终极的新型多源情报传感器——我们的移动设备,它可以在地理空间和网络空间同步记录我们细节动作的数字数据。这种能够把多种信息资源与相关地理空间上下文整合、搜集的能力,为挖掘精准、强有力的生活模式奠定了基础。

  空间、时间和频谱分辨率等三大技术的进步,提高了基于活动的情报的搜集能力,而且为捕捉一个完整的生活模式提供了机制。但是能够及时地明白所有数据的含义并运用于实际,对分析师来说是一个全新的挑战。有三个公理可使我们的思维方式做出必要的改变,以便开发、理解并形式化生活模式。

  第一个公理叫做“Clapper Law”(克拉柏定律)。在2004年,当时的国家影像与测绘局局长(NGA前身)詹姆斯 R.克拉柏曾说过,“每一件物体和每一个人都不可能离开空间位置而存在”。这个简单又有力量的原理是基于活动的情报的基础,也是“地理参照导致发现”的ABI理论支柱。也就是说,从空间上检索所有数据可以发现各种活动。一个事物总会出现在某个地方。没有任何一个物体能一次同时出现在两个地方。什么地方都不出现的物体是不存在的。基于这些存在性约束条件,分析师可以实施一些有效用的假设检验技术和演绎推理技术:通过排除某个实体所有不可能存在的地方,而那个唯一没有被排除的地点就是该实体存在的位置。通过在跨越不同时间段内重复应用这个过程,可生成某个实体的真实可信的唯一生活模式。

  第二个公理,叫做时间-地理学概念,是瑞典地理学家Torsten Hägerstrand提出的。它通过描绘穿过时空的路径,将生活模式概念加以形式化:“通过一组约束条件组成的网络,就可以捕捉到生活轨迹;这些约束条件有些受制于心理和生理之必需,有些则受制私人的和共同的决断。”Hägerstrand将能力约束描述为“基于个人生理局限和(或)当时所能支配的工具而限制个体的活动行为”。比如,每晚要求睡眠的时间,或者一辆车的局限速度。所有约束条件集中起来定义了“某个体不得不为了创造、消费、交易而与其他个体、工具、物质在哪里、什么时间以及花了多长时间产生关联”。这包括该实体与像汽车、建筑、智能电话等客体之间产生的互动。权力约束条件则描述了在一个特定时间进入某区域或资源的程度,例如锁库、拥堵的通讯通道或电影院某特定的位置。权利约束可能会有一定的社会或宗教倾向,比如素食主义或固定的祈祷时间。像这样基于约束条件的时空路径会形成一定的可以定义一个实体生活模式的数学关系。与克拉柏定律相结合之后,Hägerstrand的方法可以帮助分析师运用演绎法通过排除大块儿的无效的“某些地点”来缩小预锁定的可能性空间。

  第三个公理地理学家广为知晓,叫做地理学的Tobler第一定律(Tobler’s First Law of Geography):任何一个物体都必然与另一个物体相关联,而且近物比远物的关联性更大。Tobler的地理学第一定律是空间自相关的理论基础。由于相隔较近的物体间更容易产生重大相关性,人们会把推理工作和演绎技术聚焦在那些看似最可信的时空条件。当它与第一和第二定律相结合后,Tobler第一定律完成了思维定式的框架设定,这对基于活动的情报是十分必要的。分析师知道所有的事物都存在于某一处,他们知道怎样去限制空间的可能性,并且知道如何基于临近数据优先考虑地理空间信息。

  美国地理空间情报的基金会(USGIF)的董事会成员Jeff Jonas指出,为了抓到聪明的罪犯,“必须能够在对方没有察觉的前提下搜集有效的观测数据,或者能够对你观察的对象执行计算,同样用一种对方无法察觉的方式”。

  对于时间、空间以及频谱的多样化的增强,使得几乎与我们生活有关的所有事物都可以被一个或多个传感器捕捉到,并被无限期储存。受基于活动情报的驱动,我们的思维形态发生了变化,从而提供了基础构架,能够通过大量的数据进行推理,帮助我们理解人类是如何在地球上移动并与之产生互动的。系统地阐述生活模式,从噪音中分离出有用的信号需要人类的分析性思维,但同样需要那些便于分析师过滤数据、量化模式、测试假设的新的工具和途径。

  标准的统计方法、回归分析技术和模型基本上总是基于一种假设,那就是所有的变量都是独立的。但人类不是受控于布朗运动或开普特定律的无生命的粒子;我们是复杂的实体,我们的活动行为被地理位置以及其他一些社会的、关系的、生物的、历史的,以及之前提到的三个公理中列出的倾向性制约因素所限制和影响。由于这些原因的存在,人类活动并不是一种完全的随机过程。表面上不相关的活动和行为投射为一种时空的叙事,就会曝露出先前没能发现的动机、目的、意涵的线索。整合和学习那些描述了一个实体跨越时空的活动的历史性数据,能够提高分析师对所研究个体的生活形态的理解力。增加一些制约和可能的结果会创造出一个模型,这个模型是分析师认为可能会发生的事情,以及一系列可以被真实世界的观察结果测试的假设。

  建模技术给我们带来了希望,但他们不可能是大型的、聚合的群体模型,描述物体运动的运动学模型,或者基于统计人口普查的行为模型,因为这些模型无法根据一个人的行为、活动、信仰和动机来捕捉这个个体存在的细微差别。地理空间情报理论更多地包括了统计方法,但分析师必须进行数学技术的训练,以避免去检测和报告那些虚假的相关信息。自动化或许可以节省花在搜索和重组数据上的时间,但是就像前国家地理空间情报局的分析师Stephen Ryan提到的那样,“渣滓搜寻”法能为分析师提供一种亲近感,并且使他们更加熟悉所搜索的数据,从而提高他们分析数据的能力。

  没有一种神奇的“ABI工具”能帮你显示出“找出坏家伙”的按钮。基于活动的情报能够提供一系列的技术,提供思维模式中的变化,以及数据分析的方法论框架,这在我们这个日渐复杂的世界中变得越来越重要。

  据彭博社预测,到2030年世界将会聚集40座巨大型城市,这些城市的人口加起来将至少达到十亿,伴随着当今不断增加的人口密度,这些大型城市将充满着私家车、自动化的餐馆、跟踪摄像头和连接世界的不间断网络。许多数字交易(从你牙刷的日常报告开始,以你每晚枕头的最适宜温度结束)将会要求你会操纵你的小配件、支配你的工作和你的身体。几乎在这个世界上的每一个个体都会有一个IP地址,并会与其他所有事物连接起来。这些个体中的每一个人和交易都会创造出另一个存在于你生命线的记录,并且定义你无法控制的生活模式。

  在《与图形连接》一书中,作者、同时也是一位未来主义者Parag Khanna,描述了这个世界从自然地理、政治地理到职能地理学的演化过程,描述了人类是怎样利用这个世界并与之互动的。随着移动、通讯行业、能源、金融和供应链越来越趋于整合,随着人们更加自由地穿梭于地理和网络空间,文章前面所列举的基于活动的情报的方法和理论对于理解这个世界来说将会变得越来越重要。

  由于更多的焦点都集中于纷繁的全球化、游戏制作和闪亮的卫星这些事物,我们很容易忽略掉一个事实,那就是情报是关于避免战略突然性的。国家地理空间情报局(NGA)局长罗伯特·卡迪洛在其2014年的“局长的意图”的文件中,要求他的员工要从“后果透镜”的角度来看待地理空间情报。归根结底就是要预测可能会发生什么,为什会发生,以及地理空间情报团队可以对其做些什么。基于活动的情报技术、工具和谍报技术,香港正版挂版彩图资料,对于理解生活模式来说是至关重要的。根据我们无处不在的自然地理、文化地理和功能地理的基础来整合人类的活动行为,并持续地更新我们对这些互动能力的知识,代表着地理空间情报状态的下一次根本性转变。

  为了帮助大家了解基于活动的情报(ABI)这一崭新的情报学科和重要的谍报技术,我们从互联网上系统地收集相关资料,通过编译、整理、集成,编辑了这一本书,内容涵括ABI的概念、发展、基本方法、基础技术、应用案例,以及与其相关的大数据、地图分析、虚拟现实、物联网等。可为我们在这一领域的开发与应用提供有益借鉴。

  注:本篇摘自即将出版的《基于活动的情报——概念与方法》(蓝荣钦等编译,黄河水利出版社,2019年9月)的引言。