по
Историческая информатика
12+
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > О журнале > Требования к статьям > Порядок рецензирования статей > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Online First Pre-Publication > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат > Редакция > Редакционный совет
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Статьи автора Басаева Елена Казбековна
Национальная безопасность / nota bene, 2022-1
Басаева Е.К., Каменецкий Е.С., Хосаева З.Х., Баранов О.А. - Моделирование террористической активности в РСО-А c. 12-19

DOI:
10.7256/2454-0668.2022.1.36574

Аннотация: Предметом исследования является моделирование и прогнозирование террористической и экстремистской активности РСО-А. Эта задача является актуальной, поскольку террористическая активность во всем мире остается в течение последних лет весьма высокой и даже грубый прогноз позволяет принять превентивные меры в случае возможного обострения обстановки. Обычно для прогнозирования используют анализ механизмов радикализации и формирования экстремистских групп. При этом применяются методы теории игр и машинного обучения и модели распространения эпидемических заболеваний. Во всех случаях для верификации моделей требуется большой объем исходной информации, которая, как правило, отсутствует. Кроме того, эти модели применимы только для регионов с достаточно высоким уровнем экстремистской и террористической активности. В работе предлагается метод прогнозирования террористической и экстремистской активности для регионов, где ее уровень низок. Метод основан на предположении о том, что лица не удовлетворенные своим социальным статусом и не видящие перспектив его улучшения вовлекаются в различные радикальные группировки и/или склоняются к экстремизму и терроризму. Поскольку попасть в радикальную группировку, деятельность которой не запрещена законом, существенно легче, рост интенсивности вовлечения в них опережает рост экстремистской и террористической активности и является ее предвестником. Метод апробирован на примере Республики Северная Осетия-Алания, в которой типичной радикальной группой являются приверженцы радикального ислама. Показано, что для РСО-А террористическая активность в регионе может быть спрогнозирована по интенсивности вовлечения в радикальные группировки с лагом в два года. Предложенная модель позволяет удовлетворительно оценить изменение террористической активности в республике Северная Осетия-Алания за период 2015–2019 гг.
Вопросы безопасности, 2019-6
Каменецкий Е.С., Басаева Е.К. - Об одном методе предсказания нерегулярной смены власти c. 38-47

DOI:
10.25136/2409-7543.2019.6.31061

Аннотация: В статье рассматриваются возможные предвестники нерегулярной смены власти (переворота, революции, импичмента и т.п.) с целью возможного ее прогнозирования. Предполагается, что за несколько лет перед нерегулярной сменой власти напряженность элиты должна расти. Оценка напряженности элиты выполняется с помощью ранее разработанной математической модели по напряженности народа. Последняя определяется с использованием в качестве индикатора нормированного уровня предумышленных убийств. Рассмотрено 14 случаев нерегулярной смены власти в 11 странах. В целях большей формализации прогнозирования для всех стран использовались одни и те же значения констант модели. В 10 из 14 случаях полученные по предлагаемому методу оценки напряженности элиты показывают ее заметный рост (более чем на 10%) в течение пяти лет, предшествующих смене власти, или два значительных скачка напряженности элиты за те же пять лет. Использование предлагаемого подхода позволило правильно предсказать несвоевременную смену власти в 71% рассмотренных случаев. Предложенный метод, наряду с существующими методами, можно использовать для предсказания политических кризисов, которые с большой вероятностью завершатся нерегулярной сменой власти.
Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.