大數據安全態勢感知與沖突預測

董青嶺

伴隨著社會生活 “軟件化”和 “數據化”進程的加速，全球政治圖景即將進入一個以人機結合、數據驅動為主導的新時代。

大數據的興起及其分析技術的應用，或將為國際關系研究中的沖突預測開辟新的理論路徑。一方面，隨著社會生活網絡化、數據化和智能化趨勢的日漸增強，微觀主體之間的互動將產生更多的數據痕跡，沖突預測研究能夠獲得較以往任何時候都更為豐富的信號信息;另一方面，由于數據追蹤采集手段和數據分析工具的不斷升級，沖突預測研究不僅能夠深入挖掘更為即時和微觀的細節數據，而且能夠實現數據的動態、連續和非結構化。這使得沖突預測研究比以往任何時候都更有機會抵近觀察微觀主體之間的互動是如何影響甚至再造社會政治結構的。如安德烈·茨維特所言，大數據或許是重塑現行國際關系理論和傳統沖突預測方法的歷史性契機。

“網絡社會人”假說

大數據的出現和應用還挑戰了當前沖突預測研究中占據主導地位的 “工具理性人”假說。根據 “工具理性人”假說，沖突行動通常被認為是特定社會結構壓力下，作為理性行為體的沖突各方理性抉擇的結果。一方面，沖突中的各行為體理性且自私，即每一個沖突群體或個體都將沖突行動視為實現自我利益的工具手段，從自身利益最大化出發計算成本與收益，考慮利弊、權衡得失。另一方面，沖突行動主要不是表現為微觀主體之間難以抑制的情緒性發泄和盲目的從眾行為，而是基于特定社會條件、特定資源約束的審慎考量與理性選擇。在此情形下，沖突預測的目標主要聚焦于找尋那些有可能誘發沖突的結構性社會條件，并作出符合行為體利益最大化的理性推測。基于“工具理性人” 假設的沖突預測主要適用于預測群體間沖突策略的選擇和評估中長期安全態勢，但難以預測沖突于何時何地爆發以及會帶來何種影響。與之相對照，基于大數據的沖突預測以新的社會情景建構為背景，提出以 “網絡社會人”假說取代 “工具理性人”假說。 “網絡社會人”假說具體包含以下內容：首先，沖突中的各行為體并非是可以封閉決策的孤立社會存在，而是身處各種相互嵌套的社會網絡聯系之中。每一個行為體都可視做社會聯系之網上的一個信息和資源節點，通過網絡中信息的傳遞和資源流動，每個行為體之間彼此是相互學習、相互影響的。其次，各行為體之間連續且不間斷的日常互動構成了世界政治體系演化的動力，是微觀主體的持續互動造成了宏觀層面的沖突態勢，沖突預測研究應更多關注從微觀到宏觀的研究進路。再次，沖突的擴散和蔓延在很大程度上取決于社會關系網絡中信息的傳遞、交換與耦合，正因為人們在網絡化的社會生活中相互影響并交流、傳播信息，恐慌、泡沫和動亂才會像傳染病那樣驟然爆發并蔓延。就此而言，沖突預測未必非得建立在理性選擇與因果性分析之上，通過捕捉散落于各個社會角落的沖突信號，運用大數據相關性分析同樣可以預測沖突的爆發與否以及沖突的蔓延方向。

“網絡社會人”假說預設了一個以信息交換為主導特征的現代網絡社會，在這樣一個社會中由于各個行為體是彼此關聯、相互擾動的，一切沖突現象的爆發、持續和終止都會對應著一系列信息映射（數據）上的變化，通過觀察這些作為沖突表征的信息映射 （數據）的關聯性變化，基于大數據的沖突預測在無關理性選擇和因果分析的前提下，可以感知沖突臨近與否以及即將到來的沖突烈度如何。在某種意義上，“網絡社會人”假說下的基于大數據的沖突預測更多探求的是一種相關性分析，著眼點在于判斷映射沖突的N元特征向量是否正在發生同步異變或伴生變化，亦即如果某種類型沖突映射對應著N元特征向量，那么現在通過大數據相關性分析觀測到了N-1個對應特征向量發生了同步異變或前后關聯變化，則基本上可以判斷該種類型沖突正在臨近，理論上觀測到的對應特征向量同步或伴生變化越多，有關沖突的時空節點和烈度預測也就越準確。概言之，沖突總是有跡可循的，如果一場沖突臨近或即將爆發，則事前必然會顯現為數據特征上的若干蛛絲馬跡。

當然，基于大數據的沖突預測并不是否認或貶低因果性分析在沖突預測中的作用，而是試圖在社會復雜互動背景下重新理解和詮釋“因果性”的基本內涵，同時提請研究者們關注和重新發掘 “相關性”在沖突預測中的可能價值。由此，在因果性之外，沖突預測或將存在著一條基于相關性的分析路徑。所不同的是，因果性分析側重從宏觀到微觀的研究進路，結構主義視角下的理性選擇是其典型理論特征;而相關性分析則更加強調從微觀到宏觀的研究進路，基于關聯共現性的特征向量提取和比對是其預測精髓所在。

基于相關性的安全態勢

感知原理

綜上所述，基于大數據的沖突預測不同于傳統沖突預測，在某種意義上，它更多體現為現代數據分析技術對社會日常生活數據細微變化的即時捕捉、快速處理和高速計算。就此而言，基于大數據的沖突預測也可形象地稱之為“大數據安全態勢感知”。所謂 “大數據安全態勢感知”指的是以 “網絡社會人”和人際之間的信息交換為前提假設，憑借計算機系統或其他信息手段對社會互動情境中多重沖突因子的捕捉、感知和響應，對沖突態勢作出預測和分析。

相比于傳統沖突預測研究所推崇的結構主義路徑，大數據安全態勢感知更加強調將國家想象為由數以億計微觀主體互動所構成的系統集合、將國際社會看做是跨越國界而又彼此關聯的人際關系之網，沖突預測重在監測考察微觀主體之間的互動對宏觀結果的影響和塑造，其分析著力點是捕捉網絡化社會中微觀主體之間的復雜關聯與即時信息流動。

大數據的安全態勢感知具有以下特點：其一，力求掌握與研究對象有關的更多微觀連續性數據而非斷續性或典型性數據，著力刻畫研究對象的整體特征和微小細節;其二，力求在傳統結構化數據之外容納非結構化數據分析，追求數據的多樣性、混雜性而非精確性;其三，試圖超越研究變量之間傳統的因果邏輯，重在探究那些能夠引起變化的數據之間的關聯共現關系。基于大數據的安全態勢感知是建立在變量相互擾動說、系統演化論和信息交換論基礎之上的特征映射分析，其研究路徑更加看重的是微觀主體之間的網絡化互動、相互影響以及群組變量之間的共現關系，而非單因變量的偶然性顯現。

在具體實踐領域，大數據安全態勢感知對沖突場景作如下假設：作為政治體系的基本構成單元，人是一種高度重視自我利益保護和規避風險的感性動物，且極易受人際關系網絡中信息流動的影響，在日常生活實踐中人與人之間的互動頻度與互動方式是相對穩定，因此人與人之間的信息傳遞內容、速度和方式也是相對穩定的，由此決定了個體的行為軌跡及其交際內容在日常實踐狀態下通常也是高度結構化可循的。因此，一旦某些數據在特定地區的大多數人群中突然發生同步異變，則很可能是該地區正在遭受經濟危機、自然災害、疾病傳播、政治騷亂、武裝沖突或恐怖襲擊等異常事件之侵擾。

具體而言，大數據安全態勢感知的操作邏輯非常接近自然科學領域中的地震預測、醫學領域中的“并發癥”研究以及聲學領域中的信號識別。具體到國際關系場景中，當一個地區安全環境惡化時，作為微觀主體的個人因身處危險最前沿會率先感受到威脅，繼而將采取預防性規避措施并將危險信息和切身感受沿社會網絡傳遞到與之互動的其他個人和群體，由此可能導致越來越多的人改變日常行為。例如，當微觀主體憑直覺感到騷亂或動蕩臨近時，商人會為規避損失而另謀出路、投資者會抽逃資金、旅行者會減少出游、留學生可能會提前回國、居民會囤積生活用品并導致食品和醫用品大幅漲價、物價指數全面飆升等。在現代信息分享機制的促動下，數以億計的個體微觀感知很容易匯集為有關沖突臨近的整體性畫面。研究者如果憑借大數據手段觀測到多重數據信號的同步異變，就可以做出較傳統因果性分析不一樣的沖突預測。理論上，大數據分析觀測到的同步異變特征向量越多，沖突預測結果越準確。