Como os governos respondem ao terrorismo — e como os grupos terroristas se adaptam em resposta?
Essa é a questão central de um importante projeto de pesquisa do Instituto de Segurança e Assuntos Globais (ISGA) da Universidade de Leiden.*
O professor assistente Graig Klein e os pesquisadores de pós-doutorado Marie-Therese Meye e Bastián González-Bustamante estão trabalhando em um conjunto global de dados sobre contraterrorismo que combina IA, acervos de notícias e análise de mídia em larga escala.
Financiado pelo Conselho Europeu de Pesquisa (ERC), o projeto utiliza dados de notícias internacionais da LexisNexis e acesso via API para analisar ações de contraterrorismo em diferentes países e ao longo do tempo.
Preenchendo uma importante lacuna de pesquisa
Embora os pesquisadores já disponham de extensos conjuntos de dados que documentam ataques terroristas, ainda são surpreendentemente limitadas as informações estruturadas sobre as respostas dos governos no âmbito do contraterrorismo.
“Temos bons dados sobre o que os terroristas estão fazendo, mas não dispomos de dados semelhantes sobre o contraterrorismo.” — Graig Klein
A equipe da Universidade de Leiden pretende preencher essa lacuna identificando e analisando eventos de contraterrorismo em todo o mundo.
O objetivo de longo prazo é compreender melhor como governos e grupos terroristas se adaptam continuamente uns aos outros.
Por que os dados de notícias são importantes
Como muitas atividades de contraterrorismo são fragmentadas, politicamente sensíveis ou documentadas de forma inconsistente, os acervos da mídia internacional são uma das poucas formas escaláveis de estudá-las em âmbito global.
Os pesquisadores usam o acesso à API da LexisNexis para recuperar e analisar milhares de artigos de fontes de mídia internacionais e locais.
“O que é particularmente útil é ter acesso a diferentes fontes de mídia locais — não apenas aos grandes jornais ocidentais.” — Marie-Therese Meye
Combinando IA e conhecimento humano
O projeto combina codificação manual, métodos estruturados de pesquisa e grandes modelos de linguagem (LLMs).
Estudantes pesquisadores primeiro codificaram manualmente um subconjunto de artigos, seguindo diretrizes detalhadas de busca e codificação. Esses dados codificados manualmente agora são usados para avaliar o desempenho dos grandes modelos de linguagem, comparando os eventos de contraterrorismo e os principais componentes extraídos pelos modelos — como quem, onde e quando — com os resultados codificados pelos alunos. Essa avaliação comparativa ajuda a determinar com que precisão os modelos conseguem identificar, em larga escala, eventos relevantes de contraterrorismo.
Perspectivas futuras
O projeto financiado pelo ERC seguirá até o fim de 2028.
No futuro, o conjunto de dados poderá ajudar pesquisadores a analisar tendências de longo prazo, comparar estratégias de contraterrorismo entre países e até mesmo apoiar modelos de previsão.
Leia o estudo de caso completo para saber mais sobre a metodologia, os desafios da pesquisa e as ambições futuras do projeto.
Leia o estudo de caso completo
*Financiado pela União Europeia (ERC, TERGAP, 101116436). As opiniões e os pontos de vista expressos são, no entanto, exclusivamente dos autores e não refletem necessariamente os da União Europeia ou do Conselho Europeu de Pesquisa. Nem a União Europeia nem a autoridade concedente podem ser responsabilizadas por eles.
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