在当代战争中,数据科学对于军队实现信息优势至关重要。在这项研究中,通过综合的、半系统的文献综述,对158篇同行评议的文章进行了分析,以获得对该主题的概述。该研究考察了文献在多大程度上关注数据科学在军事决策中的机会或风险,并按战争级别(即战略、战役和战术级别)进行区分。

在社会科学文献中观察到对数据科学风险的关注相对较多,这意味着政治和军事决策者受到对数据科学军事应用的悲观看法的影响过大。然而,在正式科学文献中,几乎没有涉及到数据科学的感知风险。这意味着对数据科学军事应用的担忧并不是针对能够实际开发和增强数据科学模型和算法的受众。对军事数据科学的机会和风险的跨学科研究可以解决观察到的研究差距。

考虑到战争的级别,与其他两个级别相比,观察到对战役级别的关注相对较少,这可以说是一个研究空白。军事数据科学的机会大多出现在战术层面。相反,对战略问题的研究大多强调了军事数据科学的风险。因此,对军事战略数据科学应用的特定领域要求几乎没有表达。在当今的战争中,缺乏这样的应用可能最终导致次优的战略决策。

1 引言

如今,数据科学和相关概念吸引了大众的关注。然而,分析数据以支持决策并不新鲜。考虑一下历史文明中著名的人口普查的例子,可以追溯到巴比伦帝国(公元前4000年)。巴比伦人利用人口普查来调节粮食库存,以确保整个人口有足够的食物[1]。然而,相对较新的是捕捉一切事物和每个人的数据的传感器的数量,产生的数据量不断增加。结合计算能力的急剧增加,这为广泛的行业带来了分析的机会,例如癌症研究[2]、金融[3]和公共服务[4]。对军队来说也是如此。除了这些机会之外,决策者也面临着由于数据量不断增加而带来的挑战。仅举几个例子。如何在决策过程中整合所有相关数据?我们使用哪些算法,为什么?我们是否被允许将所有可用的数据用于所有目的?然而,在竞争环境中,主要的挑战和决定胜负的因素之一可能是比竞争对手更快地处理更可靠和详细的数据的能力。在商业上,这相当于赢得或失去金钱或市场份额;在政治上,这可能最终导致地方或全球范围的权力转移。因此,军队--作为政治的工具--必须努力争取权威的信息地位,这一点也得到了政策制定者的认可,例如[5],[6]。

为了实现这种信息优势,有必要处理所谓的战争迷雾,即与战争密不可分的不确定性。在当代信息环境中,数据科学对实现这一地位至关重要。换句话说,数据科学既是利用大数据机会的前提,也是回答那大量数据带来的挑战的前提。

随后,关于战争行为中的信息优势有大量的研究,例如[7]、[8]、[9]、[10]。有关军事决策中的数据科学的研究大多集中在军事行动的战术层面上的数据科学机会,例如[11]、[12]、[13],而关于军事战略决策中的数据科学的研究却很少。那些针对战略层面的研究主要关注算法决策的风险而不是机会,例如[14]、[15]、[16]。据我们所知,目前还没有关于数据科学在各级军事决策中的机会和风险的广泛文献调查。为弥补这一空白,我们重点关注以下研究问题:

  • 问题1:关于军事决策中的数据科学的学术文献在多大程度上集中于机会或风险?

  • 问题2:这种关注点是否因研究集中的战争级别而不同?如果是的话,这意味着什么?

  • 问题3:在安全研究学科之外,有哪些关于数据科学的研究可以在理论上加强军事决策?

我们对数据科学在军事决策中的作用进行了综合的、半系统的文献回顾,对目前关于这一主题的研究进行了严格的评估,并确定了未来研究的差距。在社会科学文献中,我们发现人们对数据科学在军事上的效用持相对悲观的态度,在战略层面的怀疑程度最高。因此,我们建议加强对军事数据科学的跨学科研究。

本研究的主要贡献是对有关在军事决策中使用数据科学的知识体系进行了广泛评估。此外,还指出了一些未来研究的机会。除了丰富学术讨论外,这也有助于改善实践中的军事战略决策。

本文的其余部分结构如下。为了把我们的研究放在一个更广泛的角度,第2节概述了先前关于军事决策中的数据科学的研究,我们还提供了数据科学的定义和军事决策发生的战争级别。第3节描述了研究方法,解释了为本文献综述寻找相关文章的过程,我们在第4节介绍并讨论了我们的主要发现。在结论部分,我们概述了本文献综述的理论和实践意义,以及我们研究的局限性

结论

为了在信息时代保持竞争优势,军队必须利用数据和计算能力来获得权威的信息地位[5]。然而,数据科学在军事决策中的应用还没有得到充分的发挥。我们对军事决策中的数据科学进行了综合的、半系统的学术文献回顾,以获得对该主题的概述,并对其进行批判性评估。此外,我们还分析了文献在多大程度上关注了数据科学的机会或风险,以及这与研究集中在的战争层面有什么关系。我们在文献回顾中包括了158篇文章。在这个结论部分,我们概述了我们研究的理论和实践意义以及局限性。

5.1 理论和实践意义

首先,社会科学文献显示出对数据科学风险的相对关注。由于我们假设对军事决策感兴趣的政策制定者很可能主要是由社会科学文献提供信息,这意味着政治和军事政策制定者受到对数据科学在军事领域应用的悲观看法的影响过大。

同时,在正式的科学文献中,几乎没有涉及数据科学的感知风险。这意味着对数据科学在军事上的应用的担忧并没有针对那些能够实际开发和加强数据科学模型和算法的受众。这表明,这些模型的进一步发展不会适合所有具体的军事决策需求。我们相信,对军事数据科学的机会和风险的跨学科研究可以解决所观察到的研究差距。

当我们放大军事决策时,我们观察到与其他两个层面相比,战争的操作层面的关注度相对较低,这表明在军事操作数据科学方面存在研究空白。

军事数据科学的机会大多出现在战术层面。相反,强调军事数据科学风险的研究往往主要集中在战略层面,其中核威慑最引人关注。因此,军事战略数据科学应用的特定领域要求几乎没有被表达。在当代信息环境中,缺乏军事战略数据科学可能会导致次优的战略决策。这本身就是一个道德问题。因此,进一步研究军事战略数据科学的机会对军队来说是非常有价值的。

我们为这种未来的工作提供了一些建议,主要来自非军事文献,再次强调了跨学科研究在加强军事决策方面的价值。数据科学可以改善这种决策。显然,这并不是说数据科学应该在决策过程中完全取代人类,但我们至少应该探索各种可能性,为决策提供最佳参考。

对军事数据科学的进一步研究(特别是在战略和行动层面)不仅是学术责任。我们同意梅茨的观点,这也需要培养未来的战略领导力,注重创业精神[61]。毕竟,只有当数学、计算机科学和商业知识齐头并进的时候,数据科学才会成功。而后者又取决于商业领袖如何设想他们的未来。

5.2 局限性

首先,由于我们在广泛的领域中进行了跨学科的文献回顾,不可能选择所有的相关文献。因此,我们对与各学科相关的期刊进行了初选。鉴于现有期刊的总数,这种选择本身可能会影响我们研究的有效性。为了尽量减少这种影响,我们又进行了一次电子搜索,如我们的方法论部分所述。

第二,我们只审查了学术文献。未来的研究可能会受益于包括关于数据科学在军事决策中的应用的非学术来源。

总而言之,尽管对某些文章是否强调数据科学的风险或机会的分类可能被认为是未定的,但我们相信,仔细阅读最后一组论文的结果与所提出的评估类似。

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