Het is bekend dat veel terroristische activiteiten gebruik maken van de kracht en directheid van online sociale media en sociale netwerktools om hun aanvallen te coördineren, rally ondersteunen en verspreiden van de verschillende agenda's van de verschillende groepen en netwerken. Schrijven in het International Journal of Grid and Utility Computing, een team uit China legt uit hoe we de terroristen kunnen omdraaien en die instrumenten kunnen gebruiken om terroristische activiteiten te analyseren en zo voorspellingen te doen over toekomstige scenario's en zo de wapens te hebben om hen te dwarsbomen in hun kwaadaardige inspanningen.

Xuan Guo, Fei Xu, Zhiting Xiao, en Hongguo Yuan van de National University of Defense Technology, Wuhan en collega Xiaoyuan Yang van de Engineering University of PAP, in Xi'an, hebben aangetoond hoe ze naar twee soorten verschillende inlichtingenbronnen in China kunnen kijken en sociale netwerkanalyse en wiskundige statistieken kunnen toepassen om de informatie te begrijpen. Eerst, ze gebruikten de analysetool voor sociale netwerken om een ​​activiteitenmetanetwerk voor de tekstinformatie te construeren. Hierdoor konden ze vier categorieën informatie extraheren:persoon, plaatsen, organisaties en tijd. Ze zouden de intelligentie dan kunnen ontleden in persoon-organisatie en persoon-locatie, organisatie-locatie, organisatie-tijd. Vervolgens pasten ze statistische methoden toe op deze geëxtraheerde gegevens voor de jaren 1989 tot 2015.

Het team zegt dat het gebruik van big data kan helpen bij het bestrijden van terrorisme, of dat nu voortkomt uit netwerken en cellen binnen een terroristische organisatie of zelfs de zogenaamde 'lone wolf'-aanval. We zullen terrorisme nooit uitroeien, maar als meer aanvallen kunnen worden gedwarsboomd door een dergelijke analyse en de ontwikkeling van voorspellende hulpmiddelen, dan kan zijn tol op levens en de samenleving als geheel worden verminderd.