智能情报分析在俄乌冲突中的应用及启示

前言

自2022年2月24日俄乌冲突爆发至今已持续8个多月。从目前的战场形势来看，双方不仅没有任何停战的打算，反而增派大量援军赶赴赫尔松，似乎准备在寒冬到来之前再打一场硬仗。

俄乌冲突的全面升级，既体现在有形的实体战场，更体现在无形的数字战场。信息战和舆论战已经成为现代战争中的常规手段。数字社交媒体的迅速发展，使得人们传播信息和制造舆论的速度和影响远超从前。社交媒体平台是信息战的重要武器，在战争中加剧了谣言的传播。

AI、大数据、云计算等数字技术在现代战争中扮演着越来越重要的角色。我们在真假虚实鱼龙混杂的迷雾战场，如何更好的看清局势，智能情报分析成为重中之重，同时从这场数字化战争中也可以得到一定的启示。

情报分析工作面临诸多挑战

数据规模大

俄乌冲突引起了全球广泛关注，电视媒体、纸媒、融媒体、自媒体等新闻报道量激增。造成了信息来源广、类型差异多、数据规模大等现象。

信息时效性强

在冲突初期，俄罗斯快速控制了制海权和制空权，对主要军事目标形成了精准打击。随后在乌克兰多个城市形成相持状态，事件发展形式瞬息万变，信息的时效价值高。

真伪难辨

冲突双方以及西方相关国家对伤亡情况、谈判条件、制裁手段等，不同国家和地区的报道存在主观差异，造成事件真假难辨，信息混杂的局面。

情报线索发现

利用天玑舆情系统在10月1日至11月11日期间，对13000余家主流新闻媒体/网站针对俄乌事件进行实时监测。共计2165家主流媒体参与报道和传播，分布在20个国家与地区，总计发布近6.7万篇文章，其中美国主流媒体参与量最多，印度时报发文量最多。Twitter上的相关讨论更是高达约14.9万。

媒体声量分析（图片来源：天玑舆情系统）

媒体声量分析（图片来源：天玑舆情系统）

俄乌冲突开源情报分析案例回顾

利用天玑情报系统观察北约东扩动态进程可以看到，随着北约不断东扩，其范围持续逼近俄罗斯，其中白俄罗斯和乌克兰属于俄罗斯西部的战略空间。一旦乌克兰加入北约，俄罗斯将直接面临着西方的威胁，包括部署进攻性武器等，这样的行为无异于毁灭俄罗斯，俄乌战争最根本的原因还是北约东扩的问题。

北约东扩动态进程（图片来源：天玑情报系统）

战前分析

俄罗斯

从俄罗斯历年军费来看，2012年至2014年军费开支最高，这种情况应该与2014年爆发的俄罗斯-乌克兰战争有关，2012年和2013年的高额军费可能是为了2014年的战争准备。向前追溯，2008年的军费同样异军突起，这与2008年的俄罗斯-格鲁吉亚战争有关。在此之前，历年军费一直稳步上升，并无异常增长，一定程度上说明俄罗斯在这场战争前没有太多准备。

战争结束后，2015年至2020年俄罗斯军费均稳定在610-690亿美元之间。目前，俄罗斯的军费统计至2020年，但在2020年和2021年联邦预算草案中规定了未来三年的国防预算。可以发现，2020年之后俄罗斯开始消减军费，至2024年的预算增长相对平稳，说明俄罗斯方面其实并未计划要在近几年内发动战争。

俄罗斯军费及GDP占比（数据来源：Statista）

乌克兰

与之相反，乌克兰自2018年起军费攀升，2020年军费占国内生产总值的比重达到4.13%，近十年来首次突破4%。可能说明乌克兰近年来危机感增强，通过增加军购保障国家安全。

乌克兰军费及GDP占比（数据来源：Statista）

乌克兰军费及GDP占比（图片来源：天玑情报系统）

乌克兰军费及GDP占比（图片来源：天玑情报系统）

另一方面在乌克兰安全援助倡议框架下，自2018年起美国对乌援助持续增加。2021财年对乌援助为近年来最高，达27.5亿美元，比2020财年增加7%，比2019财年增加28%。且美国对乌援助与乌克兰军费开支同步增长，加剧了俄乌紧张局势。

美国对乌克兰援助（数据来源：美国国会网站）

美国对乌克兰援助（图片来源：天玑情报系统）

俄乌军力对比情况

空中力量对比

海上力量对比

陆上力量对比

俄罗斯、北约、乌克兰兵力对比（数据来源：Global Firepower）

伤亡分析

俄罗斯政府在3月25日公布的士兵伤亡情况为死亡士兵1351人，受伤3825人。时隔近两月，乌克兰武装部队总参谋部在一份电报中提到：截至5月11日乌克兰武装部队消灭了大约26,350名俄罗斯军人，这一数字过于夸张。

5月29日，BBC俄文网和独立媒体梅杜沙(Meduza)报道称俄士兵阵亡人数大约在3052人。由于BBC和杜梅沙均被俄罗斯官方限制，应当不会站在俄方立场，粉饰俄方战损方面。6月2日，调查新闻网IStories报道称俄阵亡士兵3104人。所以综合判断俄罗斯6月2日阵亡士兵人数大概为3000余人。

另一方，乌克兰政府在4月15日公布其士兵伤亡数据为死亡士兵2500-3000人，受伤10000人。紧随乌克兰之后，俄罗斯政府于4月16日公布乌方士兵死亡人数23367人，是乌克兰公布数据的8倍之多。相差如此之大，足以见双方数据均不太可靠。

而4月19日美国方面预测，乌克兰士兵死亡人数约在5000-11000人左右，受伤18000人，相对较为客观，比较适合参考。取中间值判断截至4月中旬，乌方死亡士兵约为10000人左右，受伤约为15000人。

士兵伤亡情况（数据来源：各新闻网站）

士兵伤亡情况（数据来源：各新闻网站）

立场分析

在分析出的媒体立场统计中可以看到，从2月14日到2月16日俄乌媒体的立场趋势逐渐向偏和转变。后续媒体将镜头转向俄罗斯，并以入侵和人权的理由，对俄罗斯进行道德攻击的舆论战在此已经展露风头。

媒体立场观点（数据来源：天玑舆情系统）

媒体立场观点（数据来源：天玑舆情系统）

媒体立场观点（数据来源：天玑舆情系统）

媒体立场观点（数据来源：天玑舆情系统）

跨模态融合的热点事件分析方法

随着互联网的快速发展，出现越来越多的社会媒体网站，用户可以非常方便地在这些网站上分享其想法、图片、音视频、帖子和其他相关活动。因此，当一个流行事件发生时，将在不同社会媒体网站中快速地进行传播，同时会产生大量的多媒体数据。这些社会事件数据来自不同的网站，具有跨平台、多模态、大规模和噪声大等属性，进行热点事件分析的研究非常具有挑战性。

利用基于感知过滤、智能检索、情报整编、情报印证、情报编报、可视化等能力为一体的跨平台多模态融合分析方法，设计有效的热点事件分析框架来解决上述几个问题，针对海量的开源数据、内部数据等快速聚合、提取、分析。针对国际关系、军事冲突、前沿技术、生态危机等战略情报分析场景，通过提取语义信息构建知识图谱，以智能化手段支撑业务人员进行情报分析，实现良好的人机交互、人机结合，验证智能技术在情报分析场景的价值。

跨平台多模态热点事件分析框架

感知过滤

采用自然语言处理技术，实现跨平台多模态（文本、图片、音视频）全媒体数据实时采集、抽取、挖掘和分析处理，提供精准舆情检索、敏感线索发现、热点舆情聚合、目标定向监测、专项舆情分析、自动舆情预警、智能舆情报告等多维舆情信息服务。

情报整编

采用分布式智能标签提取技术，实现海量情报素材快速整编。结合战略情报数据标签体系，进行情报素材的自动化处理，实现对文本、图片等多源情报数据的高效规范化标注、素材自动分类、聚类、相似度识别、要素抽取等，为战略情报数据挖掘应用提供基础支撑。

情报印证

采用广谱关联分析应用技术，实现溯源分析和对比分析，提高情报可信度。针对情报研判问题，从获情手段、线索领域、渠道来源等不同维度，开展多源信息提取关联、交叉比对、融合印证，辅助研判人员实施多源情报核查印证。

情报编报

基于语义理解、文本纠错技术，根据不同主题、关注重点和体例要求，实现对相关情报素材进行自动筛选，内容摘录、关键词提取、摘要生成。辅助业务人员开展情报编报工作，提高编报效率。

智能检索

采用信息检索与文本挖掘技术，实现对关注业务方向数据进行内容的精准获取，包括关键词搜索、定制化高级搜索、知识深度探索等检索方式。

可视化

采用BI分析及可视化技术，聚合时间信息、空间信息、图谱关联信息，实现情报分析结果统计展示、大屏可视化展示，业务数据洞察能力，同时还有算法建模流程的可视化呈现。

总结

数字化时代，数字技术正在成为大国博弈的重要手段。战争的性质、形式和内容因数字技术手段的广泛应用而发生重大变化，未来战争形态将被彻底颠覆。

此次俄乌事件给各国都敲响了警钟，数字化战争引发我们深刻的思考: 数据泄露事件频发，用户的数据安全问题亟待解决；算法滥用加剧伦理道德危机，亟待构建负责任的数字经济；逆全球化风险加剧，国家必须加大技术研发，突破芯片、软件、基础算法、操作系统等底层技术壁垒，在底层技术上自力更生，在科技上自立自强。

供稿：张碧玉 葛中芸 杨婧

（注：资料及数据均来源于互联网，文中观点仅为作者个人观点）