Part.1
数据来源与研究方法
数据来源
研究主要针对国内外反恐情报文献的作者、国家、关键词进行可视化分析。为保证文献分析质量，本文收集的文献均为核心及以上刊物文献。
英文数据库以WOS（Web of Science)来源，通过核心数据库（Web of Science Core Collection)进行文献收集。构建检索式：TS=(intelligence AND terrorist）OR TS=(intelligence AND anti-terrorism) OR TS=(intelligence AND terrorism);文献类型：Article；时间跨度：2000-2019；检索时间为2020年1月20日，对检索出的文献进行筛选，得到660条检索信息并导出相关文献信息。
中文数据以中国知网为来源，检索式为：主题=“恐怖主义”AND“情报”OR“反恐”AND“情报”OR“恐怖分子”AND“情报”OR “恐怖组织”AND“情报”。时间限定：2000-2019；文献类型：期刊；期刊限定为核心期刊和CSSCI；对检索出的文献进行筛选，得到文献数量为：239篇。检索时间为2020年1月15日。
研究方法
本文采用cite space软件，对反恐情报相关文献进行可视化分析。CiteSpace是美国雷塞尔大学陈超美教授研发的一款专门用于学术文献分析的信息可视化工具，适用于多元、分时、动态的复杂网络分析，可以探测出某一学科或领域的热点主题及其演进，目前已广泛应用于探测、分析学科研究前沿的变化趋势以及研究前沿与知识基础之间、不同研究前沿之间的相互关系。Citespace软件功能主要有作者被引（Cited Author)、文献被引（Cited reference）、关键词等。CiteSpace 支持从科学出版物衍生出来的多种网络结构和时序分析，包括合作网络分析、作者共被引网络分析和文献共被引网络分析等。本文基于 CiteSpace分析反恐情报聚合领域的发展现状及其研究热点，并使用其自带的突现词检测算法探测该领域的研究前沿和发展趋势。
Part.2
反恐情报研究分析
发文量分析
通过分析检索所得文献可知，中英文关于反恐情报研究的发文量存在一定差异（图1）。英文对于反恐情报各年度的发文量高于中文。中英文发文量的总体趋势大致相同。2000-2007年，中英文反恐情报发文量呈缓慢上升趋势，2009-2014年呈缓慢下降趋势，2013-2018年反恐情报文献发文量快速上升。英文反恐情报研究文献在2019年达到最大值，而中文文献在2017年达到最大值。由发文量数据可知，中文学界研究热度始终低于英文学界。
图1 中英文反恐情报领域研究文献分布图
国家分析
不同国家在反恐情报研究领域发文量排名如图2所示。发文量前五名分别为美国、英国、澳大利亚、加拿大和中国。美国发文量250篇居世界反恐情报发文量第一，占发文总量的38%；英国占发文量的15%，发文量为102篇，中文发文量为24，与加拿大并列第四，占发文总量的4%。
将国外文献数据导入Citespace软件中，Node Types设置为Country，Selection Criteria Top N设置为60，其余设置选用默认值，得到反恐情报研究国家知识图谱。（图3）
图2 国外反恐情报领域研究国家分布图
图3 国家共现图谱
由图可知，在反恐情报研究的国家中，美国居于核心地位，大部分国家在反恐情报学术研究上合作紧密。与我国合作较为紧密的国家主要有加拿大、美国、澳大利亚和新加坡。
将图中信息导出制成反恐情报研究国家发文中心性排名表（表1）。
表1 国家发文中心度排名（前六）
通过对中心度出现时间分析可知，中心度排名前十的国家均为发达国家。美国是发文量和中心度最高的国家，同时也是探测出中心度最早的国家。中国虽然在发文量与加拿大并列第四名，但是中心度为0.01，位于十八名，这表明中国在国际上的反恐情报领域的研究数量虽然位于前列，但在国际上的影响力还有待进一步提高。
核心期刊分析
英文反恐情报核心期刊分析
将WOS国际数据导入CiteSpace软件中，Node Types栏选择Cited Journal,Selection Top N设置为30。为使图像更加简明易读，在Prunning栏中选择Pathfinder与Pruning sliced networks,其余选择默认值，得到英文反恐情报研究期刊共被引可视图。（图4）
图4 英文反恐情报领域核心期刊共被引可视图
由图4可知，英文反恐情报研究的共被引文献主要是STUDY CONFLICT TERRORISM（92次）、TERRORISM AND POLITICAL VIOLENCE（83次）、NY Times（80次）、INTELLIGENCE AND NATIONAL SECURITY（75次）。这四个期刊被引频次最高，表明其刊载有关反恐情报研究的论文质量较高且影响力较大。
中文反恐情报研究核心期刊分析
由于CNKI导出文献信息的残缺性，无法用Citespace软件对中文文献做共被引分析，因此对中文的重要文献主要从文献的被引频次进行分析（表5）。
表5 中文反恐情报领域高被引文献
其中排名第一位的是由李本先、梅建明、张薇和江成俊四位学者于2014年发表的《对反恐情报体系构建中几个问题的思考》，其共被引75次。该文采用定性分析方法,从反恐组织体系、专业情报人员、技术手段等影响因素进行分析,提出了更新反恐情报的理念,建立专门的犯罪数据库,培训专业的反恐情报分析人才,加强技术在反恐情报中的应用等思路与方法。被引频次第二的是由李本先、梅建明和李孟军学者于2012年发表的《我国反恐情报及预警系统框架设计》。该文指出了我国反恐情报及预警系统建设面临着组织体系不够完善、反恐数据分散、反恐信息源单一等问题，反恐情报及预警系统的建设应立足于当前及未来反恐作战的需要,具备动态监测、风险预警及决策支持等功能，并提出反恐预警体系是在基础层、应用层和决策层三个相互独立又相互联系的系统之间实现的整合。排名第三位的是由欧阳卫民于2006年发表的《我国反洗钱若干重大问题（上）》（68次），同年发表的《我国反洗钱若干重大问题（下）》以被引频次56次位于第五。该文提出我国需要按照国际惯例和标准完善反洗钱立法、改进反洗钱工作机制、加大金融领域反洗钱力度、进一步明晰金融机构在此工作中的角色定位、加强金融情报队伍建设、加快监测分析系统建设并积极开展司法和情报等多层次的国际反洗钱合作。
作者分析
英文反恐情报领域作者分析
使用WOS数据，Node Types栏选择Cited Author,Selection Criteria Top N设置为30。为使图像更加简明易读，在Pruning栏中选择Pathfinder与Pruning sliced networks，其余选择默认值，运行得出作者共被引可视图（图5）。
由图5可知，在筛选出217个无名作者后，反恐情报研究共被引频次最高的使MARC SAGEMAN（47次），MARC SAGEMAN是美国CIA前官员，美国政府反恐顾问，擅长伊斯兰教恐怖主义的研究。其被引频次最高的论文为《Understanding Terror Networks》（恐怖主义研究中的停滞）（1156次）。该文从一个无法回答的问题“是什么导致一个人转向政治暴力？”出发，关于这一问题的停滞状态其部分原因是政府没有与学术界共享必要的第一资源信息，这在学术界和情报界之间造成了不可逾越的鸿沟。这导致了学术界缺乏经验基础的猜测的激增，这种猜测虽具有方法论的技巧，但缺乏重大突破的数据。作者提出解决这种停滞的方法是要使学术界可以使用非敏感数据，并在学术界和情报界之间建立一个更有效的讨论渠道，以便从其互补优势中受益。反恐情报研究共被引频次排名第二位的是Hoffman Bruce(37次），其被引频次最高的文章是《Terrorism, Signaling, and Suicide Attack》（恐怖主义，信号和自杀式袭击）（134次）。在该文中主要探讨了自杀式恐怖主义的战略用途，作者建议将自杀性恐怖主义可以视为战略“信号”的一种形式，同时研究了自杀式攻击作为一种信号传递策略的效用。最后研究自杀式恐怖主义的制度和社会背景，将对巴勒斯坦恐怖组织和泰米尔伊拉姆猛虎解放组织对自杀式袭击的进化使用进行考察。英文反恐情报领域作者的中心度通过Citespace运行检测后均为0。这表明在反恐情报研究领域中，相关研究作者合作紧密程度较低，未形成紧密的学术研究体系，这也体现了反恐情报工作的保密性的特点。
图5 英文反恐情报领域作者共被引可视图
中文反恐情报领域作者共被引分析
通过对国内反恐情报的239篇相关文献进行统计，共有210位作者。其中发文量居于前15名的作者中，从事公安工作、军队工作的学者有8位，约占前15名作者的53%，这说明在反恐情报研究领域中，军警领域学者对此研究的参与与其单位相契合，同时也表现出了非军警领域的学者对此学科研究资源和程度较少，学术闭塞性较强。
表3 中文反恐情报领域核心作者表
将Node Types栏选择Author,Selection Criteria g-index 设置为80。得出作者共被引可视图。原始可视图中各个作者联系较弱，大多未形成科研合作团队。其中形成最紧密的合作团队是由中国人民公安大学反恐怖研究中心主任梅建明教授组成的科研团队（图6）。该团队共由36名学者组成。其中发文量第一的梅建明等人主要对反恐情报体系与情报挖掘领域进行研究，发文量第二的李勇男主要进行情报分析领域的研究，发文量第三的李本先等人主要进行情报网络领域的研究。
图6 梅建明科研团队可视图
Part.3
反恐情报热点与前沿分析
反恐情报领域研究热点分析
从知识理论的角度看，中心度和频次高的关键词代表着一段时间内研究共同关注的问题，即研究热点。中心性作为衡量节点权力的大小，反映了该点在网络中的重要性。关键词的共现频次越高，点中心性越高，说明节点在该领域越重要。
英文反恐情报领域研究热点分析
在Citespace软件中，Node Types栏选择Keyword，Selection Criteria Top N设置为30，其余选择默认值，在图像中选择Timeline模式，聚类方式选择Log-likelihood Ratio，得到英文反恐情报研究热点可视图（关键词共线时间线图，图8）。
图8 英文反恐情报研究热点图
在图8中可知，反恐情报领域高频关键词聚类分为8个类别，分别为洗钱、反恐怖主义、转换网络、情报、学校、弹性、风险感知、恐怖袭击、网络战。这8个类别代表了英文反恐情报领域的具体研究热点。在聚类图中，通过对关键词进行提取，并按时间梳理，得出英文反恐情报学术研究热点脉络（表6）。
表6 英文反恐情报学术研究热点脉络表
由英文反恐情报学术研究热点脉络分析，可以清晰地看出各个时间段反恐情报研究的热点方向。在2004年，成为英文反恐情报研究热点的凸显时间点，学者主要对恐怖主义本身进行研究，并借助了隐马尔可夫模型和贝叶斯网络。2008年，关键词数量首次达到了一个顶峰，其中社会网络分析、监控、漏洞评估等首次成为研究热点。2011-2012年，首次出现了洗钱、恐怖主义金融和贪污腐败等与金融相关的关键词研究。在2017-2018年，关键词数量最多。这表明反恐情报研究受到了更多领域学者的重视。在所有文献中，不仅有继续对反恐金融和美国等领域进行的研究，还不断涌现出了对伊斯兰国、法国和基地组织方面的研究。随着大数据、人工智能和网络的普及，英文反恐情报研究也逐渐与其相结合。同时，在2018年学校和儿童也首次成为了反恐情报的研究热点，这是因为校园恐怖主义事件的不断出现且得到了学者的重视。
可以看出，英文反恐情报学术研究相比于国内是涉及到多领域和多角度的，且更具有实践性。它紧贴时代热点的发展，并与反恐情报自身性质相结合，在对恐怖主义本身进行理论和实践研究的同时，也对与反恐情报高度相关领域进行了广泛的研究。
中文反恐情报领域研究热点分析
在citespace软件中，Node Types栏选择Keyword，Selection Criteria Top N设置为100，其余选择默认值，在图像中选择Timeline模式，聚类方式选择Log-Likelihood Ratio(LLR对数极大近似率），得到中文反恐情报研究热点可视图（关键词共现时间线图，图9）。
图9 中文反恐情报研究热点图
由图可知，中文反恐情报领域关键词出现频次前五个分别为反恐情报、反恐、恐怖主义、美国和数据数据挖掘。其中“反恐情报”作为关键词位列第一位，在反恐情报相关文献中出现的频次为55次。这5个类别代表了中文反恐情报领域的具体研究热点。在聚类图中，通过对关键词提取，并按时间梳理并分析中文反恐情报学术研究热点脉络（表7）。
表7 中文热点关键词脉络表
反恐情报学术研究热点脉络相对于英文较少，并在2003年开始凸显第一年的热点关键词。我国的反恐情报研究主要是针对美国情报领域，这是因为相比于国内，以美国为主的西方国家反恐情报发展较早，可为我国反恐情报研究提供了经验。相比于英文反恐情报研究，我国再2005-2006年已对反恐情报金融进行了一些研究，具有一定的前瞻性。同时，随着大数据和人工智能技术的普及，我国反恐情报研究逐渐向大数据、网络反恐以及数据挖掘等方面进行演进。
反恐情报领域研究前沿分析
英文反恐情报领域研究前沿分析
通过对2019年英文反恐情报研究领域热点进行梳理，得到英文反恐情报领域研究前沿关键词表（表8）。
表8 英文反恐情报研究前沿关键词
中文反恐情报领域研究前沿分析
在citespace软件中，Node Types栏选择Keyword，年份选择2019-2019年，得出2019年中文反恐情报领域研究前沿的关键词（表9）。
表9 中文反恐情报领域研究前沿关键词
作者：王雨萌 中国刑事警察学院研究生
声明：本文来自情报分析师，版权归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点，不代表安全内参立场，转载目的在于传递更多信息。如有侵权，请联系 anquanneican@163.com。
