Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Geographic Information Systems and ScienceAchieving situational awareness in peace operations requires understanding
where and when conflict-related activity is most intense. However, the irregular nature
of most factions hinders the use of remote sensing, while winning the trust of the host
populations to allow the collection of wide-ranging human intelligence is a slow process.
Thus, our proposed solution, ORÁCULO, is an information system which detects
spatiotemporal hot spots of conflict-related activity by analyzing the patterns of events
extracted from online news sources, allowing immediate situational awareness. To do so,
it combines a closed-domain supervised event extractor with emerging hot spots analysis
of event space-time cubes. The prototype of ORÁCULO was tested on tweets scraped
from the Twitter accounts of local and international news sources covering the Central
African Republic Civil War, and its test results show that it achieved near state-of-theart
event extraction performance, significant overlap with a reference event dataset, and
strong correlation with the hot spots space-time cube generated from the reference event
dataset, proving the viability of the proposed solution. Future work will focus on
improving the event extraction performance and on testing ORÁCULO in cooperation
with peacekeeping organizations.
Keywords: event extraction, natural language understanding, spatiotemporal analysis,
peace operations, open-source intelligence.Atingir e manter a consciência situacional em operações de paz requer o
conhecimento de quando e onde é que a atividade relacionada com o conflito é mais
intensa. Porém, a natureza irregular da maioria das fações dificulta o uso de deteção
remota, e ganhar a confiança das populações para permitir a recolha de informações é
um processo moroso. Assim, a nossa solução proposta, ORÁCULO, consiste num sistema
de informações que deteta “hot spots” espácio-temporais de atividade relacionada com o
conflito através da análise dos padrões de eventos extraídos de fontes noticiosas online,
(incluindo redes sociais), permitindo consciência situacional imediata. Nesse sentido, a
nossa solução combina um extrator de eventos de domínio limitado baseado em
aprendizagem supervisionada com a análise de “hot spots” emergentes de cubos espaçotempo
de eventos. O protótipo de ORÁCULO foi testado em tweets recolhidos de fontes
noticiosas locais e internacionais que cobrem a Guerra Civil da República Centro-
Africana. Os resultados dos seus testes demonstram que foram conseguidos um
desempenho de extração de eventos próximo do estado da arte, uma sobreposição
significativa com um conjunto de eventos de referência e uma correlação forte com o
cubo espaço-tempo de “hot spots” gerado a partir desse conjunto de referência,
comprovando a viabilidade da solução proposta. Face aos resultados atingidos, o
trabalho futuro focar-se-á em melhorar o desempenho de extração de eventos e em testar
o sistema ORÁCULO em cooperação com organizações que conduzam operações paz
