恐怖组织即便看了研究报告也很难改变行为模式
问：您研究采用的数据大部分来源于战争研究院这所华盛顿智库的报告，您的研究也是公开的，甚至您的研究就用一台普通的商用计算机来实现。如果伊斯兰国知道您正在做的研究，然后改变了他们的行为模式怎么办？为什么您要将这些研究公之于众呢？这背后有些什么考虑？
萨卡利亚教授：你有这样的疑问也很合情理，这也是一个值得我们去探究的有趣问题。首先，研究公开对美国国防部来说非常重要。因为基础研究能为实用研究提供肥沃的土壤，所以不管是我们的研究还是我们研究所依赖的数据都应该是可以公开获取的学术资源。
那么伊斯兰国是否会因为我们的研究结果去修正他们的行为模式呢？理论上他们是可以的，但是我们需要考虑几个情况。首先，伊斯兰国的运作受到很多限制，他们并不会变魔法，所以他们在现有条件下是很难改变他们的行为模式。尤其是这篇论文刚刚发布，他们恐怕还来不及根据文里的研究结果进行大幅度的变动。
其次，这篇论文起到的是抛砖引玉的作用，我们的目的是希望国防部把我们的算法用在一些更庞大更完整的数据库上，从而可以更好的发掘出伊斯兰国的运作模式，而这些数据库通常是保密的。
还有一点我想说的是，之前在其他相关的论文中我也运用了类似的博弈论和对抗理论，在那些论文的模型和算法中，即使对方处于最强大的状态中，他们的行为模式也会受到限制且很难发生改变。
所以我想伊斯兰国的行为模式也不会因为获知了我论文中的信息就能发生巨大的变化，因为现实条件对他们还是不利的。
2千多个军事行动组成数据库 用以分析伊斯兰国军事策略
问：这项研究的数据库由2200多个有记载的军事行动所组成，您是如何从这么庞大且看似随意的数据中选择有用的数据来分析伊斯兰国的军事策略呢？
萨卡利亚教授：在这个研究中，我们收集了六个月内2200多次军事行动，既有伊斯兰国的行动也有叙利亚政府军和美欧盟军的行动，我们试图发现这六个月中军事行动密集出现的时间段，以及双方各采取了哪些类型的军事行动，从中我们试图找出导致伊斯兰国在某个时段密集采取军事行动的原因，以及这些军事行动之间的关系。
因为有如此庞大的数据，所以就产生了数量繁多的变量组合，我们通常会找到多个潜在的原因。这时我们就要区别哪些是偶然性事件，哪些是原因。然后我们会进一步比较这些潜在的原因，而其中那些能对特定结果出现的可能性产生持续性增加效应的原因就是真正的原因。
在研究中，我们分析了伊斯兰国的步兵作战、汽车炸弹袭击、自制爆炸装置、自杀式袭击和大规模斩首和逮捕等作战方式，伊斯兰国在伊拉克和叙利亚两个战场采取的作战方式之间的关联，以及伊斯兰国如何应对叙利亚政府军、伊拉克政府军和美国为首的盟军的空袭。
问：在研究中您还采用了APT逻辑，规则学习和因果论证等方式，这对于普通读者来说似乎比较难以理解，您能用平实的语言大致解释一下您的算法吗？
萨卡利亚教授：这些道理都很容易。APT规则学习策略用来发现相关性，而EBT规则学习的算法则是我在读研究生的时候开发出来的，这项研究的方法论是基于新泽西斯蒂文斯理工学院的一些研究人员的科研成果，而这主要是用于前面我们说的潜在原因比较。
我们的研究就是把这些技术整合在一起，找到伊斯兰国的军事策略之间的相关性，然后比较这些潜在的原因，然后基于我们之前提出的假说，找到最有可能引起特定结果的那个原因。