去年，全球政治暴力事件增加了27%，影响了17亿人。这些数据来源于武装冲突定位和事件数据项目(ACLED)，该项目实时收集全球冲突事件的信息。
一些武装冲突发生在国家之间，例如俄罗斯对乌克兰的入侵。然而，发生在单一国家内部的事件数量要多得多。在尼日利亚，暴力活动，尤其是博科圣地的袭击，近年来有所加剧。在索马里，民众仍面临来自冲突和武装团体，特别是青年党袭击的威胁。
为了应对理解暴力事件传播的挑战，复杂性科学中心(CSH)的团队开发了一种数学方法，通过识别因果关系，将武装冲突的原始数据转化为有意义的聚类。
“我们的核心问题是：什么是冲突？我们如何定义它？”CSH科学家Niraj Kushwaha表示，他是该研究的共同作者之一，该研究已发表在最新一期的PNAS Nexus上。“对我们而言，重要的是找到一种定量且无偏见的方法，来探讨不同暴力事件之间的关联，仅需查看数据。”
“我们常常对一场冲突进行多重叙述，这取决于我们是将其视为局部紧张局势的一个例子，还是将其视为地缘政治阴谋的一部分；这两者并不一定相互排斥，”CSH博士后、合著者埃迪·李解释道。“我们的技术使我们能够在这两者之间进行调节，并描绘出冲突的多尺度图景。”
为了研究政治暴力的多种尺度，研究人员借鉴了物理学和生物物理学的理论。他们开发的方法灵感来源于对坍塌材料中压力传播和大脑中神经级联的研究。
库什瓦哈和李使用了ACLED 1997年至2019年间非洲暴力冲突的数据。在他们的分析中，他们将地理区域划分为网格，并将时间划分为连续的切片。作者通过分析每个单元格中战斗的存在或缺失，来预测新的战斗将在何时何地发生。
“如果两个单元格之间存在联系，这意味着一个地方的冲突可以预测另一个地方的冲突，”库什瓦哈解释道。“通过使用这种因果网络，我们能够将不同的冲突事件聚合在一起。”
雪与沙堆雪崩
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希望本篇文章《研究人员创新方法以预测武装冲突的扩展》能对你有所帮助！
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