Propagandabilder avslører hvordan terroristene tenker

Forskere har brukt kunstig intelligens for å analysere over 30.000 propagandabilder produsert av Den islamske staten (IS) i perioden 2014–2022.

Bilde av en gruppe maskerte menn som holder våpen og IS flagg. Bildet er tatt i ørkenlandskap.
Fra Diyala, Irak, våren 2022. En gruppe IS-soldater sverger Bayah – troskap til den nye IS-kalifen. Dette er ett av 30.000 IS-bilder som nå er analysert.

Propaganda er en viktig del av virksomheten til en terrororganisasjon. De bruker tekst, video, lyd og bilder for å spre frykt – men også for å rekruttere og bygge sitt image internasjonalt. Takket være internett og sosiale medier kan selv terrorgrupper med begrensede ressurser nå et globalt publikum.

For forskere som studerer terrorgrupper er propagandamaterialet en viktig kilde for å forstå hvem aktørene er, hva de ønsker og hvordan de opererer. Problemet for forskerne er den enorme mengden propaganda. Det er nærmest umulig å få oversikt manuelt.

I vinter har FFI sluppet en rapport som forsøker å slå to fluer i en smekk: Rapporten presenterer en metode for å analysere store mengder bilder ved hjelp av maskinlæring, samtidig som den forsøker å gi en dypere forståelse av IS’ bildepropaganda.

IS – en pioner innen terrorpropaganda

Forskerne har tatt utgangspunkt i det omfattende bildematerialet som er publisert på IS’ offisielle kanaler opp gjennom årene. Datamaterialet, 30.000 bilder, er hentet fra en IS-bot på tjenesten Telegram.

– IS har revolusjonert måten ikke-statlige aktører og terrorgrupper driver propaganda på. Dette regnes som en av nøklene til gruppens suksess, sier forsker Vidar Skretting. Han har skrevet rapporten sammen med kollega og KI-forsker Mathias Bynke og Bernt Ivar Nødland.

IS’ vekst og fall

I 2013 klarte gruppen som da kalte seg «Den islamske staten i Irak og Levanten» (ISIL) å erobre store deler av Syria og Irak. I 2014 inntok de Mosul, Iraks nest største by. Kort tid etter erklærte ISIL at de hadde opprettet et nytt kalifat som alle muslimer pliktet å underkaste seg. Samtidig fjernet de også stedsbetegnelsen i navnet, og tok navnet «Den islamske staten».

Fra 2014 til 2018 gjorde IS seg internasjonalt bemerket med sin brutale fremferd. De innførte en reaksjonær form for islamsk lovgiving, og sto bak henrettelser og amputasjoner av fanger, folkemord på minoriteter, offentlig kjøp og salg av slaver, samt en rekke terrorangrep mot sivile mål, både i Midtøsten, Asia, Afrika og Europa.

Samtidig ønsket de å vise at de hadde etablert en sann islamsk «stat». Gruppen la vekt på å lage et sivilt statsapparat og opprettet institusjoner for lov og rett, skatteinnkreving, utdanning og helse. I tillegg til vold og brutalitet, ble den «sivile» siden av IS et gjennomgangstema i gruppens propagandaproduksjon.

IS nådde sitt territorielle høydepunkt i 2015, da gruppen kontrollerte rundt en tredel av både Irak og Syria. Etter dette ble IS gradvis slått tilbake av en internasjonal koalisjon. Det siste IS-kontrollerte området ble inntatt av kurdiske styrker i begynnelsen av 2019. Slik gikk IS fra å være en stat, tilbake til en tilværelse som undergrunnsorganisasjon.

At IS i flere år hadde kontrollen over et stort område i Syria og Irak, gjorde at de hadde mer penger og flere medlemmer som kunne jobbe som «journalister» eller innholdsprodusenter. Propaganda var et tydelig prioritert område i organisasjonen. Kampene de var involvert i ga dem mye råmateriale som kunne brukes.

– IS skilte seg ut ved at deres propaganda var bedre enn tidligere terrorgruppers innhold. De klarte å skape en «merkevare» og et språklig og visuelt uttrykk som appellerte til de unge, kombinert med ekstremt brutalt innhold der nærbilder av drap nærmest var en selvfølge, forklarer Skretting.

Selv om gruppen i dag er marginalisert i sine opprinnelige kjerneområder i Syria og Irak, har gruppens filialer andre steder i verden hatt betydelig fremgang – særlig i Afrika. IS opprettholder fortsatt et enhetlig og betydelig propagandaapparat.

Har laget sine egne sosiale medier

I begynnelsen brukte IS etablerte sosiale medier som X (Twitter), Facebook, YouTube og etter hvert også appen Telegram for å spre sitt innhold.

– Spredningen av propaganda i sosiale medier er en av forklaringene på at så mange fremmedkrigere fra hele verden sluttet seg til IS, mener Skretting.

– I dag er det betydelig vanskeligere for IS å nå ut. Store sosiale medier tar ned slikt innhold omtrent med en gang det legges ut. IS får likevel spredt sitt innhold effektivt gjennom andre kanaler, og det er forholdsvis enkelt for sympatisører å finne frem til dem, forteller Skretting.

IS har tre hovedkanaler: «private» sosiale medier som de drifter på egne servere, de bruker boter på Telegram og vanlige indekserte nettsider.

– De private sosiale mediene IS’ driver har vært oppe i en årrekke. Telegram-botene og de indekserte nettsidene blir tatt ned av administratorer og myndigheter med jevne mellomrom, men blir som regel gjenåpnet av IS under andre navn kort tid etterpå, sier Skretting.

To forskere på scenen foran publikum i Deichmansalen i Oslo.
Mathias Bynke (t.v) og Vidar Skretting la frem sin rapport under en FFI-frokost 12. desember 2023. Foto: FFI / Anders Halvorsen Fehn.

 

Slik sorterte forskerne 30.000 bilder

I arbeidet med rapporten har forskerne har benyttet en maskinlæringsmodell fra OpenAI kalt Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP). Modellen er trent på å sammenligne bilder med tekst.

CLIP er trent opp ved å hente inn enorme mengder bilder og tilhørende bildetekster fra nett som datagrunnlag. Ved å sammenligne millioner av bilder og bildetekster, har modellen etter hvert lært seg hvordan bilder med bestemte motiver kan beskrives med ord, og omvendt: hvordan et bilde kan se ut basert på teksten som beskriver det.

Ved å kjøre de 30.000 bildene gjennom CLIP kunne forskerne for eksempel be modellen om å finne alle bilder som viser «person som ber» eller «kamphandling». Men i stedet for å selv definere kategoriene bildene skulle sorteres i, brukte forskerne en klynge-algoritme for å sortere bildene etter tema.

– Vi visste ikke på forhånd hva som var gode beskrivelser av ulike temaer. Når CLIP-modellen må velge blant et begrenset antall kategorier du gir den, kan et bilde av en mann som stuper ut i en elv fort havne i kategorien «bilde av noen som ber», forklarer Mathias Bynke.

 

CLIP-modellen oversetter et bilde til en vektor, det vil si en tallrekke. Den oversetter også bildetekstene til en tallrekke. Hvis du har et bilde av epler, skal tallrekken for bildet være tilnærmet lik tallrekken for teksten «bilde av epler».

Tallrekken CLIP skaper for hvert bilde kan gjøres om til koordinater i et koordinatsystem. Da får hvert bilde en posisjon på et kart. Så kan man la en algoritme dele disse prikkene inn i klynger. Du kan selv bestemme hvor mange klynger du vil ha, så organiserer algoritmen bildene for deg.

Da forskerne ba algoritmen lage to klynger, ble den ene gruppen dominert av militære bilder, den andre av sivile.

Til slutt landet de på 14 ulike navngitte klynger: Kampscener, soldater utenfor kamp, fiendelik, henrettelser og drap, nærbilder av enkeltkrigere, våpen, sivile folkemengder, fredelige scener, sammenraste bygninger, sivile ofre, mat, offentlige arbeider, håndverk og industriproduksjon, brennende sigarettesker.

Hva har bildene lært oss om IS?

Da bildene var sortert, forsøkte forskerne å besvare følgende spørsmål: Hvordan har IS’ bildepropaganda utviklet seg fra 2014 til 2022, og hva forteller denne utviklingen oss om IS som gruppe?

– Hvilke bilder IS publiserer, mengden bilder som publiseres og hvor de publiseres, gir oss en pekepinn på hva IS holder på med, hvor aktive de er og i hvilke områder de er aktive, sier Skretting.

Han mener innsikt i utviklingen av terroristorganisasjoner kan være viktig for å forutse deres retning og strategier: Ved å se på bildene fra de afrikanske provinsene, der IS nå er på vei oppover, kan vi kanskje få et innblikk i hvor IS er på vei i fremtiden.

Analysene viser at IS i de tidlige årene (2014–2018) fremstilte seg som både en militær organisasjon og et sivilt statsapparat. Dette henger sammen med at de forsøkte å bygge opp en «ekte» islamsk stat.

Fra 2019 har fokuset endret seg. IS presenterer seg nå nesten utelukkende som en militær bevegelse og opprørsgruppe.

To menn legger en steinhelle foran en bygning.
Et eksempel på et av de «sivile» IS bildene fra Irak og Syria, i klyngen «offentlige arbeider».

 

2015 var det året IS var desidert mest aktiv på propagandafronten. Nesten halvparten av alle bildene i datagrunnlaget er fra dette året, da IS var på høyden av sin makt i Syria og Irak. Dermed er også de fleste bildene i materialet fra Syria og Irak.

– Nå er gruppen blitt nedkjempet i de gamle kjerneområdene, men er i ferd med å bygge seg opp igjen i Afrika. Den trenden ser vi også i bildematerialet, sier Skretting.

Aktiviteten var på et lavmål i 2020, men har siden økt. Hovedtyngden av bildene publiseres nå i Vest- og Sentral-Afrika.

IS har ikke en like omfattende sivil administrasjon i Afrika som de hadde i Syria, men de har for eksempel innført skattlegging og domstoler i enkelte av områdene de kontrollerer i Vest Afrika.

Bemerkelsesverdig nok er sivile bilder nesten fullstendig fraværende i IS-områdene i Afrika.

– At den sivile siden ved operasjonene i Vest-Afrika ikke blir viet oppmerksomhet i bildepropagandaen, kan tyde på at de bevisst velger å fremstille seg som en opprørsgruppe, sier Skretting.

Han mener bildene forsterker inntrykket av at IS i Afrika er noe annet enn IS i Midtøsten.

– Det er langt mindre søkelys på individuelle jihadister og martyrer, samtidig er propagandabildene jevnt over mer brutale. Bildene domineres av militært innhold. Det gjenspeiler det faktum at de er mest aktive som militærorganisasjoner, sier Skretting.

Må videreutvikle metodene

Forskerne konkluderer med at kombinasjonen av CLIP og klyngealgoritmer er en effektiv metode for raskt å analysere store mengder propagandabilder.

– Inndelingen i klynger var ikke perfekt. En viss andel bilder fremsto feilplassert. Vi måtte legge inn mekanismer for å filtrere ut disse. Men metoden bidrar til å gjøre analysearbeidet langt raskere, sier Skretting.

Han understreker at kombinasjonen CLIP og klyngealgoritmer kan brukes til mer enn å analysere terrorbilder.

– Metoden er relativt enkel og skalerbar. Du kan lett bruke den til å sortere bildesamlinger som er langt større enn 30.000 bilder i tematiske klynger. Metoden er særlig nyttig hvis du på forhånd vet lite om innholdet i bildematerialet.

Forskerne mener vi bør videreutvikle maskinlæringsmetoder for å kartlegge propaganda fra statlige og ikke statlige aktører.

– Her er det ikke bare bildeanalyse som er aktuelt, men også tilsvarende metoder for å få oversikt over store tekst, lyd- og videomaterialer, understreker Mathias Bynke.