کاربرد هوش مصنوعی در بهبود فرآیند جمع ‏آوری و تحلیل اطلاعات

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 محقق مدیریت راهبردی فضای سایبر دانشگاه عالی دفاع ملی،

2 استادیار دانشگاه عالی دفاع ملی

3 دانشیار دانشگاه عالی دفاع ملی

چکیده

هدف اصلی انجام پژوهش حاضر ، بررسی کارکرد هوش مصنوعی در بهبود فرآیند جمع آوری و تجزیه و تحلیل اطلاعات می‏باشد. این پژوهش از نظر هدف کاربردی و روش انجام آن توصیفی -تحلیلی است. شیوه‌ گردآوری داده‌ها، مطالعات اسنادی و کتابخانه‏ای و رویکرد انجام پژوهش، تحلیل محتوا و تعیین واحدهای معنایی و دسته بندی آنها می‏باشد. برای ارزیابی کفایت تحلیل محتوا، از روایی تئوریک با رویکرد دریافت نظرات متخصصان و ضریب کاپای کوهن استفاده شد.ه است. لذا با بازبینی و تأیید اعضای مشارکت کننده در فرایند انجام تحقیق(93/0)، یافته های پژوهش از قابلیت اعتبار و اعتماد لازم برخوردار می‏باشد. نتایج تحقیق نشان می‏دهد که برای پردازش و تحلیل کلان‏داده‏ها و دستیابی به اشراف اطلاعاتی، سازمان‏های مرتبط، باید قابلیت‌های 15گانه هوش مصنوعی (ذکر شده در واحدهای معنائی) را در تمام اجزاء چرخه اطلاعات بصورت یکپارچه پیاده‏سازی نماید. این کاربرد با خودکارسازی و کاهش نقش کاربران و زمان در کل چرخه اطلاعات، ضمن ایجاد فرصت‏های نوآورانه، قدرت پیش‏بینی و تصمیم‏گیری را برای تصمیم سازان افزایش می‏دهد

کلیدواژه‌ها

موضوعات


  • منابع

    الف- فارسی

    • اخگری، محمدرضا و ممتازی، سعیده (1402)، «کاربرد هوش مصنوعی در راستی آزمایی اخبار: تشخیص اخبار جعلی با استفاده از متن خبر و اطلاعات منابع منتشرکننده خبر»، پژوهش‏های رسانه و ارتباطات، سال یازدهم، شماره 21.
    • حاجی ملا میرزایی، حامد؛ محمدی، حافظ و سعادتمند، امیر مسعود (1400)، «تبیین نقش فناوری "کلان داده ها" در هوشمندی سامانه های "فرماندهی و کنترل سایبری" و ارائه مدل کاربردی آن»، مطالعات بین‌ رشته‌ای دانش راهبردی، 11(43)، 97-124.
    • خوشیان، ناهید و میرزائیان، وحیدرضا (1399)، «پرکاربردترین عملکردهای پردازش زبان طبیعی در حوزه علوم کتابداری و اطلاع‌رسانی»، فصلنامه بازیابی دانش و نظام‌های معنایی، سال هفتم شماره 23.‎

     

    ب- انگلیسی

     

    • 0. (2023). Air Force Doctrine Publication 2-0. Intelligence. US Air Force.
    • Ahmed, N. U. (2022). Integrating machine learning in military intelligence process: study of futuristic approaches towards human-machine collaboration. NDC E-JOURNAL, 2(1).
    • Ashrafi, Z., & Nobahar, M. (2023). Nurses’ Experience of Facilitators of Adaptation to Nursing Care in Intensive Care Units: A Qualitative Content Analysis Study. Progress in Psychiatry and Behavioral Sciences, 17(2).
    • Babuta, A., Oswald, M., & Janjeva, A. (2020). Artificial intelligence and UK national security: policy considerations.
    • Bignami, F. (2022). Artificial Intelligence Accountability of Public Administration. The American Journal of Comparative Law. 70(Supplement_1), i312-i346.
    • Blanchard, A., & Taddeo, M. (2023). The Ethics of Artificial Intelligence for Intelligence Analysis: A Review of the Key Challenges with Recommendations. Digital Society, 2(1), 12.
    • Cardenas-Canto, P. (2022). Towards a National Security Analysis Approach via Machine Learning and Social Media Analytics. Doctoral dissertation. Durham University.
    • Chakraborty, S.P., Dashora, P., & Gupta, S. (2022). Application of Machine Learning in Open Government Database. Impact of Artificial Intelligence on Organizational Transformation. United States: Wiley.
    • Chouhan, A., Chutia, D., & Raju, P. L. N. (2021). Deep Learning Applications on Very High-Resolution Aerial Imagery. In Artificial Intelligence. Chapman and Hall/CRC.
    • Clark, R. M. (2019). Intelligence analysis: a target-centric approach. CQ press.
    • Dam, J., & Rickon, H. (2023). Innovation in Artificial Intelligence and the Catalyst of Open Data Sharing: Literature Review and Policy implications.
    • Eriksson, T., Bigi, A., & Bonera, M. (2020). Think with me, or think for me? On the future role of artificial intelligence in marketing strategy formulation". The TQM Journal, Vol. 32 No. 4.
    • Hamilton, C. S. P., & Kreuzer, U. L. C. M. P. (2018). The big data imperative. Air and Space Power Journal, 32(1), 4-20.
    • Hepenstal, S., Zhang, L., Kodagoda, N., & Wong, B. W. (2020). Pan: Conversational agent for criminal investigations. In Proceedings of the 25th International Conference on Intelligent User Interfaces Companion.
    • Hou, Y. E., Gu, W., Dong, W., & Dang, L. (2023). A Deep Reinforcement Learning Real-Time Recommendation Model Based on Long and Short-Term Preference. International Journal of Computational Intelligence Systems, 16(1), 4.
    • Ish, D., Ettinger, J., & Ferris, C. (2021). Evaluating the effectiveness of artificial intelligence systems in intelligence analysis. RAND Corporation.
    • Jan, A., & Khan, G. M. (2023). Real world anomalous scene detection and classification using multilayer deep neural networks.
    • Janiesch, C., Zschech, P., & Heinrich, K. (2021). Machine learning and deep learning. Electron Markets.
    • JP 2.0. (2013). Joint intelligence. Federation of American Scientists.US Military.
    • Kamiński, M. A. (2019). Intelligence Sources in the Process of Collection of Information by the US Intelligence Community. Security Dimensions. International and National Studies, (32).
    • Kaur, R., Gabrijelčič, D., & Klobučar, T. (2023), Artificial intelligence for cybersecurity: Literature review and future research directions. Information Fusion.
    • Khder, M. A. (2021). Web Scraping or Web Crawling: State of Art. Techniques, Approaches and Application. International Journal of Advances in Soft Computing & Its Applications, 13(3).
    • Loia, V. Orciuoli, F., & Gaeta, A. (2023). Intelligence Analysis In: Computational Techniques for Intelligence Analysis, Springer, Cham.
    • Matsuzaka, Y., & Yashiro, R. (2023), AI-Based Computer Vision Techniques and Expert Systems, AI, 4(1).
    • Punziano, G., De Falco, C. C., & Trezza, D. (2023). Digital mixed content analysis for the study of digital platform social data: An illustration from the analysis of COVID-19 risk perception in the Italian twittersphere. Journal of Mixed Methods Research, 17(2).
    • Pavlik, J. V. (2023). Collaborating with ChatGPT: Considering the implications of generative artificial intelligence for journalism and media education. Journalism & Mass Communication Educator, 78(1), 84-93.
    • Pizzi, M., Romanoff, M., & Engelhardt, T. (2020). AI for humanitarian action: Human rights and ethics. International Review of the Red Cross, 102(913).
    • Ray, P. P. (2023). ChatGPT: A comprehensive review on background, applications. key challenges. Bias. Ethics. limitations and future scope. Internet of Things and Cyber-Physical Systems.
    • Russell, S. J. (2021). Artificial intelligence a modern approach 3rd ed. Pearson Education, Inc.
    • Sànchez-Marrè, M. (2022). Intelligent Decision Support Systems. Switzerland: Springer International Publishing.
    • Schembri, J. Gentile, R., & Galasso, C. (2023). Enhancing Natural-Hazard Exposure Modeling Using Natural Language Processing: A Case-Study for Maltese Planning Applications. Procedia Structural Integrity, 44.
    • Schmidt, E., Work, B., Catz, S., Chien, S., Darby, C., Ford, K., ... & Matheny, J. (2021). National security commission on artificial intelligence (ai). National Security Commission on Artificial Intellegence, Tech, Rep.
    • Sharma, S. (2023). AI for Small Business: Leveraging Automation to Stay Ahead, CSMFL Publications.
    • Ventre, D. (2020). Artificial Intelligence. Cybersecurity and Cyber Defense. Y ISTE Ltd and John Wiley & Sons. Inc.
    • Walch, K. (2020). How AI is finding patterns and anomalies in your data. Forbes. available at: https:// www. forbes.com/ sites/ cogni tivew orld/ 2020/ 05/ 10/ findi ng- patte rns- and- anoma lies- in- your- data/