<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Anmerkung des Herausgebers: Dieses Dokument wurde von den Teilnehmern des JMP Discovery Summit 2016 als best Contributed Paper ausgewählt.
Patrick Biltgen , PhD, Technischer Direktor für Analytics, Vencore
Activity-based Intelligence (ABI) ist eine neue Methodik für die Intelligenzanalyse, bei der räumlich aktivierte "Big Data" zur Verbesserung der nationalen Sicherheit verwendet werden. ABI-Methoden - entwickelt für die Terrorismusbekämpfung - werden auf ein breites Spektrum von Geheimdienstfragen angewendet. Analysten werden zunehmend gefordert, statistisch zu denken und verschiedene Datentypen zu integrieren, um komplexe menschliche Verhaltensweisen über Zeit und Raum zu verstehen. Diese Präsentation zeigt, wie JMP als Werkzeug zur visuellen Untersuchung von Daten über Zeit und Raum verwendet wird. Wir zeigen, wie die verknüpften Datenaspekte von JMP einem Intelligence-Analytiker ermöglichen, nahtlos zwischen räumlichen und statistischen Ansichten zu wechseln und Daten dynamisch zu filtern, um Muster und Trends zu verstehen. Die intuitive grafische Benutzeroberfläche in JMP ermöglicht es Analysten, Fragen zu stellen, um zuvor unbekannte Entitäten (Personen, Fahrzeuge) zu entdecken, Aktivitäten über Datensätze hinweg zu korrelieren und interaktive „Raumgeschichten“ zu entwickeln, die komplexe Aktivitäten in der menschlichen Dimension beschreiben. Obwohl diese Methoden von staatlichen Geheimdienstanalysten verwendet werden, wird der Moderator anhand von Public Domain-Beispielen aus dem kommerziellen Marketing und dem Internet der Dinge grundlegende Prinzipien veranschaulichen und die Diskussion darüber anregen, wie diese Methoden mit Techniken aus anderen Disziplinen kombiniert werden können.
