Strategisen tiedustelun tukeminen tiedonlouhinnalla uutisdatasta tiedustelutiedoksi

Strateginen tiedustelu tuottaa tietoa maailmasta ympärillämme kansallisen ja kansainvälisen tason suunnittelun ja päätöksenteon tueksi. Strategisella tasolla tiedustelun kohteita ovat kansainväliset suhteet, konfliktit, terrorismi, järjestäytynyt rikollisuus ja muut merkittävät ilmiöt. T...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Niemelä, Tuomas
Other Authors: Informaatioteknologian tiedekunta, Faculty of Information Technology, Informaatioteknologia, Information Technology, Jyväskylän yliopisto, University of Jyväskylä
Format: Master's thesis
Language:fin
Published: 2021
Subjects:
Online Access: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/76195
_version_ 1826225753238274048
author Niemelä, Tuomas
author2 Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_facet Niemelä, Tuomas Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä Niemelä, Tuomas Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_sort Niemelä, Tuomas
datasource_str_mv jyx
description Strateginen tiedustelu tuottaa tietoa maailmasta ympärillämme kansallisen ja kansainvälisen tason suunnittelun ja päätöksenteon tueksi. Strategisella tasolla tiedustelun kohteita ovat kansainväliset suhteet, konfliktit, terrorismi, järjestäytynyt rikollisuus ja muut merkittävät ilmiöt. Tietoa kerätään esimerkiksi henkilölähteistä, viestiliikenteestä, satelliittikuvista ja avoimista lähteistä, kuten mediasta. Merkittävä osa strategisen tiedustelun tiedoista voidaan hankkia avoimista lähteistä. Teknologian kehityksen myötä tiedustelujärjestelmät kykenevät keräämään dataa niin suuria määriä, että ihmiset eivät ehdi käsittelemään niitä. Informaatioteknologian hyödyntämistä ihmisten tekemän tiedusteluanalyysin tukena on kuitenkin tutkittu vain vähän. Tieto on tiedustelun keskeisiä resursseja ja sitä käsitellään pääsääntöisesti tietojärjestelmien avulla, joten on luontevaa tutkia ja kehittää tiedustelun toimintaa hyödyntämällä tietojärjestelmätieteen teorioita ja tutkimusmenetelmiä. Tiedonlouhinta on tietojärjestelmätieteen tutkimusalueella kehitetty prosessi, jonka avulla voidaan tuottaa tietoa suuresta määrästä dataa. Tässä tutkielmassa selvitetään, miten tiedonlouhinnan avulla voidaan tukea strategista tiedustelua tuottamalla tietoa uutisdatasta. Vastaus kysymykseen selvitetään suunnittelututkimuksen metodologiaa hyödyntäen. Kirjallisuuskatsauksen avulla muodostetaan tietopohja, johon perustuen suunnitellaan ja kehitetään prosessimalli, jossa yhdistetään tiedonlouhinnan ja tiedustelun toimintoja. Prosessimallin toimivuus todennetaan prototyyppisovelluksen avulla. Tutkimusaineistona käytetään Global Database of Events and Tone -tietokantaa, josta prototyyppisovelluksen avulla tuotetaan tiedustelutietoa viiden strategisen tiedustelun toimintaa kuvailevan skenaarion ohjaamana. Skenaarioissa hyödynnetään erilaisia laskennallisia ja koneoppimiseen perustuvia menetelmiä. Tulokset osoittavat, että tiedonlouhinnan avulla voidaan tuottaa informaatiota strategisen tiedusteluanalyysin tueksi sekä automatisoida tiedustelutietojen keräystä ja prosessointia. Tutkielma tarjoaa käytännöllisen esimerkin, miten tiedusteluorganisaatiot voivat hyödyntää tiedonlouhintaa toimintansa tukena. Lisäksi tutkielma osoittaa, että tietojärjestelmätiede soveltuu hyvin tiedustelun tutkimukseen. Tiedonlouhinnan soveltaminen tiedustelun kontekstiin voidaan nähdä uutena tutkimusalueena, jossa kehitetään menetelmiä eri tiedustelun keräysmenetelmillä hankitun datan tutkimiseen. Strategic intelligence produces information and knowledge about the world around us to support planning and decision-making at the national and international levels. At the strategic level, intelligence interests include international relations, crises, conflicts, terrorism, organized crime, and other significant phenomena. Intelligence is collected, for example, from personal sources, communications, satellite images, and open sources such as the media. A significant part of strategic intelligence can be obtained from open sources. With the development of technology, intelligence systems can collect such large amounts of data that people do not have time to process them. The use of technology to support people in intelligence has been identified, but little research has been done on its use. Information is a key resource for intelligence, so it is natural to study and develop the operation of intelligence by utilizing theories and re- search methods in information systems science. Knowledge discovery in databases (KDD) is a process developed in the research area of information systems. It can be used to produce information and knowledge from a large amount of data. This thesis explores how KDD can be applied to support strategic intelligence by generating information from news data. The answer to the question is formed through design science research methodology. A process model was developed to present the KDD application to strategic intelligence. The knowledge base for design and development was formed with the help of a literature review. The functionality of the developed process is demonstrated and evaluated with a prototype application. The Global Database of Events and Tone is used as data, from where the prototype application is used to produce intelligence guided by five scenarios describing the operation of strategic intelligence. Scenarios were developed around key strategic intelligence targets, and each scenario utilizes a variety of computational and machine learning-based methods for data mining. The results show that KDD can be used to produce information to support strategic intelligence analysis and to automate the collection and processing of intelligence. This thesis provides a practical example of how intelligence organizations can utilize information technology to support their operations. In addition, this thesis shows that information systems science is well suited for intelligence studies. The application of KDD to intelligence can be seen as a new area of research, where methods are being developed to study data obtained by various intelligence collection methods.
first_indexed 2024-09-11T08:50:23Z
format Pro gradu
free_online_boolean 1
fullrecord [{"key": "dc.contributor.advisor", "value": "Kari, Martti J", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "advisor", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.author", "value": "Niemel\u00e4, Tuomas", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "author", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.accessioned", "value": "2021-06-03T10:46:53Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "accessioned", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.available", "value": "2021-06-03T10:46:53Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "available", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.issued", "value": "2021", "language": "", "element": "date", "qualifier": "issued", "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.uri", "value": "https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/76195", "language": null, "element": "identifier", "qualifier": "uri", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Strateginen tiedustelu tuottaa tietoa maailmasta ympa\u0308rilla\u0308mme kansallisen ja kansainva\u0308lisen tason suunnittelun ja pa\u0308a\u0308to\u0308ksenteon tueksi. Strategisella tasolla tiedustelun kohteita ovat kansainva\u0308liset suhteet, konfliktit, terrorismi, ja\u0308rjesta\u0308ytynyt rikollisuus ja muut merkitta\u0308va\u0308t ilmio\u0308t. Tietoa kera\u0308ta\u0308a\u0308n esimerkiksi henkilo\u0308la\u0308hteista\u0308, viestiliikenteesta\u0308, satelliittikuvista ja avoimista la\u0308hteista\u0308, kuten mediasta. Merkitta\u0308va\u0308 osa strategisen tiedustelun tiedoista voidaan hankkia avoimista la\u0308hteista\u0308. Teknologian kehityksen myo\u0308ta\u0308 tiedusteluja\u0308rjestelma\u0308t kykeneva\u0308t kera\u0308a\u0308ma\u0308a\u0308n dataa niin suuria ma\u0308a\u0308ria\u0308, etta\u0308 ihmiset eiva\u0308t ehdi ka\u0308sittelema\u0308a\u0308n niita\u0308. Informaatioteknologian hyo\u0308dynta\u0308mista\u0308 ihmisten tekema\u0308n tiedusteluanalyysin tukena on kuitenkin tutkittu vain va\u0308ha\u0308n. Tieto on tiedustelun keskeisia\u0308 resursseja ja sita\u0308 ka\u0308sitella\u0308a\u0308n pa\u0308a\u0308sa\u0308a\u0308nto\u0308isesti tietoja\u0308rjestelmien avulla, joten on luontevaa tutkia ja kehitta\u0308a\u0308 tiedustelun toimintaa hyo\u0308dynta\u0308ma\u0308lla\u0308 tietoja\u0308rjestelma\u0308tieteen teorioita ja tutkimusmenetelmia\u0308. Tiedonlouhinta on tietoja\u0308rjestelma\u0308tieteen tutkimusalueella kehitetty prosessi, jonka avulla voidaan tuottaa tietoa suuresta ma\u0308a\u0308ra\u0308sta\u0308 dataa. Ta\u0308ssa\u0308 tutkielmassa selviteta\u0308a\u0308n, miten tiedonlouhinnan avulla voidaan tukea strategista tiedustelua tuottamalla tietoa uutisdatasta. Vastaus kysymykseen selviteta\u0308a\u0308n suunnittelututkimuksen metodologiaa hyo\u0308dynta\u0308en. Kirjallisuuskatsauksen avulla muodostetaan tietopohja, johon perustuen suunnitellaan ja kehiteta\u0308a\u0308n prosessimalli, jossa yhdisteta\u0308a\u0308n tiedonlouhinnan ja tiedustelun toimintoja. Prosessimallin toimivuus todennetaan prototyyppisovelluksen avulla. Tutkimusaineistona ka\u0308yteta\u0308a\u0308n Global Database of Events and Tone -tietokantaa, josta prototyyppisovelluksen avulla tuotetaan tiedustelutietoa viiden strategisen tiedustelun toimintaa kuvailevan skenaarion ohjaamana. Skenaarioissa hyo\u0308dynneta\u0308a\u0308n erilaisia laskennallisia ja koneoppimiseen perustuvia menetelmia\u0308. Tulokset osoittavat, etta\u0308 tiedonlouhinnan avulla voidaan tuottaa informaatiota strategisen tiedusteluanalyysin tueksi seka\u0308 automatisoida tiedustelutietojen kera\u0308ysta\u0308 ja prosessointia. Tutkielma tarjoaa ka\u0308yta\u0308nno\u0308llisen esimerkin, miten tiedusteluorganisaatiot voivat hyo\u0308dynta\u0308a\u0308 tiedonlouhintaa toimintansa tukena. Lisa\u0308ksi tutkielma osoittaa, etta\u0308 tietoja\u0308rjestelma\u0308tiede soveltuu hyvin tiedustelun tutkimukseen. Tiedonlouhinnan soveltaminen tiedustelun kontekstiin voidaan na\u0308hda\u0308 uutena tutkimusalueena, jossa kehiteta\u0308a\u0308n menetelmia\u0308 eri tiedustelun kera\u0308ysmenetelmilla\u0308 hankitun datan tutkimiseen.", "language": "fi", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Strategic intelligence produces information and knowledge about the world around us to support planning and decision-making at the national and international levels. At the strategic level, intelligence interests include international relations, crises, conflicts, terrorism, organized crime, and other significant phenomena. Intelligence is collected, for example, from personal sources, communications, satellite images, and open sources such as the media. A significant part of strategic intelligence can be obtained from open sources. With the development of technology, intelligence systems can collect such large amounts of data that people do not have time to process them. The use of technology to support people in intelligence has been identified, but little research has been done on its use. Information is a key resource for intelligence, so it is natural to study and develop the operation of intelligence by utilizing theories and re- search methods in information systems science. Knowledge discovery in databases (KDD) is a process developed in the research area of information systems. It can be used to produce information and knowledge from a large amount of data. This thesis explores how KDD can be applied to support strategic intelligence by generating information from news data. The answer to the question is formed through design science research methodology. A process model was developed to present the KDD application to strategic intelligence. The knowledge base for design and development was formed with the help of a literature review. The functionality of the developed process is demonstrated and evaluated with a prototype application. The Global Database of Events and Tone is used as data, from where the prototype application is used to produce intelligence guided by five scenarios describing the operation of strategic intelligence. Scenarios were developed around key strategic intelligence targets, and each scenario utilizes a variety of computational and machine learning-based methods for data mining. The results show that KDD can be used to produce information to support strategic intelligence analysis and to automate the collection and processing of intelligence. This thesis provides a practical example of how intelligence organizations can utilize information technology to support their operations. In addition, this thesis shows that information systems science is well suited for intelligence studies. The application of KDD to intelligence can be seen as a new area of research, where methods are being developed to study data obtained by various intelligence collection methods.", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Submitted by Paivi Vuorio (paelvuor@jyu.fi) on 2021-06-03T10:46:53Z\nNo. of bitstreams: 0", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Made available in DSpace on 2021-06-03T10:46:53Z (GMT). No. of bitstreams: 0\n Previous issue date: 2021", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.extent", "value": "91", "language": "", "element": "format", "qualifier": "extent", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.mimetype", "value": "application/pdf", "language": null, "element": "format", "qualifier": "mimetype", "schema": "dc"}, {"key": "dc.language.iso", "value": "fin", "language": null, "element": "language", "qualifier": "iso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights", "value": "In Copyright", "language": "en", "element": "rights", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "suunnittelututkimus", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.title", "value": "Strategisen tiedustelun tukeminen tiedonlouhinnalla : uutisdatasta tiedustelutiedoksi", "language": "", "element": "title", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.type", "value": "master thesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.urn", "value": "URN:NBN:fi:jyu-202106033422", "language": "", "element": "identifier", "qualifier": "urn", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Pro gradu -tutkielma", "language": "fi", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Master\u2019s thesis", "language": "en", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Informaatioteknologian tiedekunta", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Faculty of Information Technology", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Informaatioteknologia", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Information Technology", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopisto", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "University of Jyv\u00e4skyl\u00e4", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Tietojenk\u00e4sittelytiede", "language": "fi", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Computer Science", "language": "en", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "yvv.contractresearch.funding", "value": "0", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "funding", "schema": "yvv"}, {"key": "dc.type.coar", "value": "http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc", "language": null, "element": "type", "qualifier": "coar", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accesslevel", "value": "openAccess", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "accesslevel", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.publication", "value": "masterThesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": "publication", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.oppiainekoodi", "value": "601", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "oppiainekoodi", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "tiedustelu", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "tiedonlouhinta", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.content", "value": "fulltext", "language": null, "element": "format", "qualifier": "content", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.url", "value": "https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "url", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.okm", "value": "G2", "language": null, "element": "type", "qualifier": "okm", "schema": "dc"}]
id jyx.123456789_76195
language fin
last_indexed 2025-02-18T10:56:28Z
main_date 2021-01-01T00:00:00Z
main_date_str 2021
online_boolean 1
online_urls_str_mv {"url":"https:\/\/jyx.jyu.fi\/bitstreams\/8f029003-ae65-4a44-9949-20da4804c11e\/download","text":"URN:NBN:fi:jyu-202106033422.pdf","source":"jyx","mediaType":"application\/pdf"}
publishDate 2021
record_format qdc
source_str_mv jyx
spellingShingle Niemelä, Tuomas Strategisen tiedustelun tukeminen tiedonlouhinnalla : uutisdatasta tiedustelutiedoksi suunnittelututkimus Tietojenkäsittelytiede Computer Science 601 tiedustelu tiedonlouhinta
title Strategisen tiedustelun tukeminen tiedonlouhinnalla : uutisdatasta tiedustelutiedoksi
title_full Strategisen tiedustelun tukeminen tiedonlouhinnalla : uutisdatasta tiedustelutiedoksi
title_fullStr Strategisen tiedustelun tukeminen tiedonlouhinnalla : uutisdatasta tiedustelutiedoksi Strategisen tiedustelun tukeminen tiedonlouhinnalla : uutisdatasta tiedustelutiedoksi
title_full_unstemmed Strategisen tiedustelun tukeminen tiedonlouhinnalla : uutisdatasta tiedustelutiedoksi Strategisen tiedustelun tukeminen tiedonlouhinnalla : uutisdatasta tiedustelutiedoksi
title_short Strategisen tiedustelun tukeminen tiedonlouhinnalla
title_sort strategisen tiedustelun tukeminen tiedonlouhinnalla uutisdatasta tiedustelutiedoksi
title_sub uutisdatasta tiedustelutiedoksi
title_txtP Strategisen tiedustelun tukeminen tiedonlouhinnalla : uutisdatasta tiedustelutiedoksi
topic suunnittelututkimus Tietojenkäsittelytiede Computer Science 601 tiedustelu tiedonlouhinta
topic_facet 601 Computer Science Tietojenkäsittelytiede suunnittelututkimus tiedonlouhinta tiedustelu
url https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/76195 http://www.urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-202106033422
work_keys_str_mv AT niemelätuomas strategisentiedusteluntukeminentiedonlouhinnallauutisdatastatiedustelutiedoksi