AI可以通过Twitter分析预测暴力抗议活动

Twitter一直是举办抗议活动的大众基础平台，但是一旦示威者上街游行，激进分子和当局之间总有可能爆发暴力冲突。为了帮助减少这种冲突的发生，南加州大脑与创造力研究所的研究人员利用人工智能来试图预测抗议活动何时会变成暴力活动。

他们利用机器学习分析了2015年在Freddie Gray在警方行动中昏迷后死亡，之后爆发巴尔的摩抗议活动期间发布的1800万条推文。该小组探讨了逮捕率（常用来表示暴力事件的指标）与道德推文（即与海报可能认为正确或错误的问题有关的指标）之间的关联。示威期间的逮捕次数与抗议前几小时发布的道德推文数量相关 - 在警察和抗议者之间发生暴力冲突的日子里，包含道德语言的推文几乎增加了一倍。

研究人员发现，当人们对他们抗议的问题进行道德评估时，他们更有可能认可采取暴力手段。还有一个回声室效应 - 这项研究（发表在Nature Nature Behavior上）显示，当一些人相信他们的社交圈中的其他人分享他们的道德观点时，他们更有可能考虑对对手进行暴力攻击。

把暴力与社交网络交谈相关联的研究联系在一起这远不是第一次，我们已经看到预先在社交媒体上张贴名片的攻击实施者。尽管如此，利用人工智能的能力可能会产生一个可以帮助预测未来抗议者对敏感问题的抗议冲突演化的实时工具。

利用这些信息，当局可能会考虑采取不同的示威方法，以帮助确保抗议活动保持和平。