A Call to Arms: AI Should be Critical for Social Media Analysis of Conflict Zones

要約

ソーシャルメディアデータの大幅な拡散は、紛争研究と武器の使用を追跡するための変革的な機会を表しています。これらのオンラインスペースで紛争がますます文書化されているためです。
同時に、利用可能なデータのスケールとタイプは、従来のオープンソースインテリジェンスに問題があります。
このホワイトペーパーでは、特にウクライナに与えられた国際的な軍事援助の規模を考えると、これらのタスクはオペレーショナルインテリジェンスと武器の拡散を追跡するために重要であるため、ウクライナ戦争で記録されているように、特定の武器システムと武装グループの記章を特定することに焦点を当てています。
しかし、大規模なソーシャルメディアでは手動評価が困難になっているため、このペーパーでは、コンピュータービジョンモデルを使用してこのタスクをサポートする初期の作業を紹介しています。
これらのモデルの両方が、ソーシャルメディアで共有された画像に埋め込まれた武器を識別できることを実証し、その結果としての軍事関連画像とそのポストタイムのコレクションが、オフラインで現実世界の対立とどのように相互作用するかを実証します。
その後、戦車、陸地鉱山、軍用トラックなどの画像の有病率の変化を追跡できるだけでなく、これらの画像に関連する時系列データとこの紛争における毎日の死亡者間の相関を見つけることができます。
この作業は、紛争コンテキストの同様のオンラインドキュメントを調べるための大きな機会を示しており、これらのオープンソースインテリジェンスタスクのコンピュータービジョンをさらに改善できる将来の道も示しています。

要約(オリジナル)

The massive proliferation of social media data represents a transformative opportunity for conflict studies and for tracking the proliferation and use of weaponry, as conflicts are increasingly documented in these online spaces. At the same time, the scale and types of data available are problematic for traditional open-source intelligence. This paper focuses on identifying specific weapon systems and the insignias of the armed groups using them as documented in the Ukraine war, as these tasks are critical to operational intelligence and tracking weapon proliferation, especially given the scale of international military aid given to Ukraine. The large scale of social media makes manual assessment difficult, however, so this paper presents early work that uses computer vision models to support this task. We demonstrate that these models can both identify weapons embedded in images shared in social media and how the resulting collection of military-relevant images and their post times interact with the offline, real-world conflict. Not only can we then track changes in the prevalence of images of tanks, land mines, military trucks, etc., we find correlations among time series data associated with these images and the daily fatalities in this conflict. This work shows substantial opportunity for examining similar online documentation of conflict contexts, and we also point to future avenues where computer vision can be further improved for these open-source intelligence tasks.

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