Команда Complexity Science Hub (CSH) створила математичний метод, який перетворює необроблені дані про збройні конфлікти на значущі кластери шляхом виявлення причинно-наслідкових зв’язків.

Судячи з інформації Проєкту даних про місцезнаходження і події збройних конфліктів (ACLED), рівень збройної агресії торік зріс на 27%, зачепивши 1,7 млрд осіб, передає NV, інформує UAINFO.org.

Знаючи це, група математиків вирішила розробити метод прогнозування воєн.

«Наше головне питання було: що таке конфлікт? Як ми можемо його визначити?», — каже вчений CSH Нірадж Кушваха, один зі співавторів дослідження. — Для нас було важливо знайти кількісний і неупереджений спосіб побачити, чи є якісь кореляції між різними насильницькими подіями".

Кушваха і його колеги використовували дані ACLED про запеклі бої в Африці в період з 1997 по 2019 рік. У своєму аналізі вони розділили географічну область на сітку осередків, а час — на послідовні зрізи. Автори передбачили, коли і де виникнуть нові битви, аналізуючи наявність або відсутність боїв у кожній комірці з плином часу.

«Якщо є зв’язок між двома комірками, це означає, що конфлікт в одному місці може передбачити конфлікт в іншому місці, — пояснює Кушваха. — Використовуючи цю причинно-наслідкову мережу, ми можемо групувати різні конфліктні події».

Розроблена вченими модель може передбачати масштаб воєн.

На думку авторів, цей підхід може бути корисним для політиків і міжнародних агентств. Модель може допомогти розкрити невидимі причинно-наслідкові зв’язки в насильницьких конфліктах. Крім того, це могло б коли-небудь допомогти прогнозувати розвиток війни на ранній стадії. «Використовуючи цей підхід, можна було б більш ефективно ухвалювати політичні рішення, наприклад про те, куди слід розподіляти ресурси», — зазначає Кушваха.

Підписуйся на сторінки UAINFO Facebook, Telegram, Twitter, YouTube