Global Terrorism Database (GTD)|恐怖主义数据集|全球安全数据集

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数据集介绍

构建方式

Global Terrorism Database (GTD) 是由美国马里兰大学恐怖主义与应对策略研究中心（START）构建的，该数据集通过系统地收集和整理全球范围内的恐怖主义事件数据，涵盖了自1970年以来的详细信息。数据来源包括新闻报道、政府报告和非政府组织记录，确保了数据的广泛性和多样性。每个事件记录包括事件发生的时间、地点、目标、使用的武器、伤亡人数等详细信息，通过严格的编码和验证流程，确保数据的高质量和一致性。

特点

GTD 数据集以其全面性和详细性著称，包含了超过20万条恐怖主义事件记录，覆盖了全球200多个国家和地区。数据集不仅提供了事件的基本信息，还包含了事件的背景、动机和后果等多维度数据，为研究者提供了丰富的分析素材。此外，GTD 还定期更新，确保数据的时效性和准确性，使其成为全球恐怖主义研究领域的重要资源。

使用方法

GTD 数据集适用于多种研究目的，包括但不限于恐怖主义趋势分析、区域安全评估和政策制定。研究者可以通过数据集中的时间序列数据，分析恐怖主义活动的长期趋势和季节性变化；通过地理信息系统（GIS）技术，可视化恐怖主义事件的空间分布，识别高风险区域。此外，GTD 还支持事件关联分析，帮助识别恐怖组织的活动模式和策略，为反恐策略提供科学依据。

背景与挑战

背景概述

全球恐怖主义数据库（Global Terrorism Database, GTD）是由美国马里兰大学恐怖主义与应对恐怖主义研究中心（START）于2000年创建的，旨在系统收集和分析全球范围内的恐怖主义事件数据。该数据库的核心研究问题包括恐怖主义事件的时空分布、攻击类型、目标选择、以及恐怖组织的特征等。GTD的建立对国际安全研究、政策制定以及反恐战略的制定具有重要影响，为学者和决策者提供了宝贵的数据资源。

当前挑战

GTD在构建过程中面临诸多挑战。首先，数据收集的广泛性和准确性是一个主要问题，因为恐怖主义事件的定义和报告标准在不同国家和地区存在差异。其次，数据的更新和维护需要持续的人力和财力投入，以确保信息的时效性和完整性。此外，数据的安全性和隐私保护也是一大挑战，尤其是在处理涉及敏感信息的恐怖主义事件时。最后，如何有效地利用这些数据进行分析和预测，以支持反恐决策，是GTD面临的另一重要挑战。

发展历史

创建时间与更新

Global Terrorism Database (GTD) 由美国马里兰大学恐怖主义与应对策略研究中心于1990年创建，旨在收集和分析全球范围内的恐怖主义事件数据。该数据集自创建以来，持续进行更新，最新版本涵盖了截至2021年的数据。

重要里程碑

GTD的创建标志着全球恐怖主义研究进入了一个新的阶段，其数据被广泛应用于学术研究、政策制定和安全分析。2008年，GTD进行了重大更新，引入了更为详细的事件分类和地理信息系统（GIS）技术，极大地提升了数据的可视化和分析能力。此外，GTD还与联合国、欧盟等国际组织合作，推动了全球反恐数据的共享与标准化。

当前发展情况

当前，GTD已成为全球恐怖主义研究领域的重要资源，其数据被广泛应用于预测模型、风险评估和政策模拟。随着大数据和人工智能技术的发展，GTD正在探索与这些新兴技术的结合，以提升数据的实时性和预测精度。同时，GTD也在不断扩展其数据收集范围，涵盖更多国家和地区的恐怖主义事件，为全球安全治理提供了坚实的数据基础。

发展历程

• 全球恐怖主义数据库（GTD）的初步数据收集工作开始，主要由美国马里兰大学恐怖主义与应对策略联合中心（START）负责。

  1970年
• GTD的数据收集范围扩大，涵盖了全球范围内的恐怖主义事件，并开始系统性地记录和分类这些事件。

  1990年
• GTD首次公开发布，提供了1970年至1999年间的恐怖主义事件数据，为学术界和政策制定者提供了重要的研究资源。

  2000年
• GTD的数据库进行了重大更新，增加了新的变量和更详细的事件描述，提高了数据的质量和可用性。

  2008年
• GTD的数据收集和发布工作进一步规范化，开始每年定期更新，确保数据的时效性和准确性。

  2011年
• GTD的数据库规模达到历史新高，涵盖了超过150,000个恐怖主义事件，成为全球最全面的恐怖主义数据资源之一。

  2015年
• GTD继续扩展其数据收集范围，并引入了新的分析工具和技术，以支持更深入的研究和政策分析。

  2020年

常用场景

经典使用场景

在全球安全研究领域，Global Terrorism Database (GTD) 数据集被广泛用于分析和预测恐怖主义活动的模式与趋势。该数据集包含了自1970年以来全球范围内的恐怖袭击事件的详细信息，包括事件发生的时间、地点、目标、使用的武器类型以及造成的伤亡情况。研究者利用这些数据进行时空分析，以识别恐怖主义活动的聚集区域和高峰期，从而为反恐策略的制定提供科学依据。

衍生相关工作

基于 GTD 数据集，许多相关的经典工作得以展开。例如，研究者开发了多种恐怖主义预测模型，如基于时间序列分析的预测模型和基于地理信息系统的空间分析模型。这些模型不仅提高了预测的准确性，还为反恐策略的动态调整提供了支持。此外，GTD 数据集还促进了跨学科研究，如与心理学、社会学和经济学等领域的结合，进一步深化了对恐怖主义复杂性的理解。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球恐怖主义研究领域，Global Terrorism Database (GTD) 作为核心数据集，近期研究聚焦于利用机器学习和深度学习技术进行恐怖主义事件的预测与分析。研究者们通过构建复杂的模型，旨在识别恐怖袭击的模式和趋势，从而为政策制定者提供科学依据。此外，跨学科研究逐渐兴起，结合社会学、心理学和政治学等领域的知识，以更全面地理解恐怖主义的成因和影响。这些前沿研究不仅提升了对恐怖主义动态的洞察力，还为国际安全策略的优化提供了重要支持。

相关研究论文

• The Global Terrorism Database (GTD): Design, Limitations, and Uses

  University of Maryland · 2011年
• The Global Terrorism Database: Data, Documentation, and Codebook

  University of Maryland · 2017年
• Terrorism in the Twenty-First Century: Insights from the Global Terrorism Database

  University of Maryland · 2018年
• The Global Terrorism Database: An Overview and Analysis

  University of Maryland · 2020年
• The Global Terrorism Database: A Comprehensive Resource for Terrorism Research

  University of Maryland · 2021年