Поможет математика. Ученые научились предсказывать войны
Команда Complexity Science Hub (CSH) создала математический метод, который преобразует необработанные данные о вооруженных конфликтах в значимые кластеры путем обнаружения причинно-следственных связей.
Судя по информации Проекта данных о местоположении и событиях вооруженных конфликтов (ACLED), уровень вооруженной агрессии в прошлом году вырос на 27%, затронув 1,7 млрд человек.
Зная это, группа математиков решила разработать метод прогнозирования войн.
«Наш главный вопрос был: что такое конфликт? Как мы можем его определить?, — говорит ученый CSH Нирадж Кушваха, один из соавторов исследования. — Для нас было важно найти количественный и беспристрастный способ увидеть, есть ли какие-либо корреляции между различными насильственными событиями».
Кушваха и его коллеги использовали данные ACLED об ожесточенных боях в Африке в период с 1997 по 2019 год. В своем анализе они разделили географическую область на сетку ячеек, а время — на последовательные срезы. Авторы предсказали, когда и где возникнут новые сражения, анализируя наличие или отсутствие сражений в каждой ячейке с течением времени.
«Если есть связь между двумя ячейками, это означает, что конфликт в одном месте может предсказать конфликт в другом месте, — объясняет Кушваха. — Используя эту причинно-следственную сеть, мы можем группировать различные конфликтные события».
Разработанная учеными модель может предсказывать масштаб войн.
По мнению авторов, этот подход может принести пользу политикам и международным агентствам. Модель может помочь раскрыть невидимые причинно-следственные связи в насильственных конфликтах. Кроме того, это могло бы когда-нибудь помочь прогнозировать развитие войны на ранней стадии. «Используя этот подход, можно было бы более эффективно принимать политические решения, например о том, куда следует распределять ресурсы», — отмечает Кушваха.
