Uma melhoria em um modelo de computador pode ajudar os cientistas a prever melhor os movimentos futuros de facções políticas e localizar onde eles podem interagir com outros grupos, muitas vezes rivais, de acordo com pesquisadores da Penn State. Prever esses movimentos pode fornecer um sistema de alerta antecipado para possíveis conflitos civis e violência, acrescentaram.
Em um estudo de dados de um conflito civil na Nigéria, os pesquisadores relatam que adicionar uma variável, chamada distância diádica prevista, a um modelo estatístico pode um dia levar a previsões mais precisas sobre o movimento de grupos políticos. A distância espacial diádica refere-se à localização de dois ou mais partidos entre si, ao contrário da variável monádica, que se refere à localização de um único partido e é utilizada na maioria dos modelos atuais. Para construir essa variável, a equipe também desenvolveu um algoritmo que poderia projetar as localizações dos atores em movimento.

"Os pesquisadores têm se interessado em como podemos prever o movimento dos atores em conflitos civis, bem como conflitos políticos, como eventos de protesto ou até situações mais graves, como linchamentos e conflitos armados", disse Sangyeon Kim, doutorando em ciência política e análise de dados sociais, Penn State. “No entanto, não houve uma abordagem séria na previsão em termos de usar os dois atores – ou vários atores – envolvidos no conflito, então nossa ideia básica era criar um design que pudesse ajudar a prever a localização desses atores”.

Conectando modelagem espacial e de rede

O estudo combina modelagem espacial – como as pessoas se movem no espaço – com modelagem de rede – como as pessoas estão conectadas umas às outras, de acordo com Bruce Desmarais, professor de ciência política e co-contratado do Instituto de Ciências Computacionais e de Dados.

"Muitas vezes, as pessoas fazem pesquisa espacial ou pesquisa de redes, mas intencionalmente queríamos combinar e integrar esses kits de ferramentas metodológicas neste projeto", disse Desmarais. "Acho que a faísca para nossa equipe foi a integração de dados espaciais e também dados de rede relacional, para reunir esses kits de ferramentas para melhorar o campo".

Os pesquisadores, que publicaram suas descobertas na revista Political Science Research and Methods , esperamos que trabalhos futuros melhorem o modelo. Prever os movimentos de facções políticas rivais poderia levar a melhores maneiras de mediar conflitos e alocar suprimentos e ajuda, disse Kim.

"Uma das grandes questões é:"Onde colocaríamos a ajuda no nível nacional, por exemplo, ou no nível regional?" disse Kim. "Esse tem sido um tópico realmente desafiador para acadêmicos e profissionais, então talvez usar esse essa metodologia pode ajudá-los a encontrar locais melhores para colocar ajuda, por exemplo."

Pesquisa futura

Os pesquisadores disseram que, embora esse trabalho preliminar em seu novo modelo ofereça apenas uma diferença insignificante em comparação com um modelo que usou a variável de previsão monádica em seu exemplo atual de aplicação, eles veem isso como evidência de que os cientistas poderiam usar o novo modelo para um dia com precisão. capturar como várias partes podem se mover.

Segundo Kim, a equipe testou a variável em sua capacidade de prever os movimentos da milícia cristã durante o conflito civil na Nigéria, período de violência que se estendeu de 2001 a 2016. Os dados foram extraídos de relatos da mídia sobre os movimentos da milícia durante o conflito, acrescentou Kim.

O uso desses dados pode ser um dos motivos da pequena diferença entre o modelo dos pesquisadores e os atuais que utilizam a variável monádica.

"Acreditamos que essa não diferença se deve em grande parte à questão do nível de medição:é muito difícil rastrear o movimento de grupos armados longitudinalmente com alto nível de precisão", disse Kim.

Pesquisas futuras também podem analisar dados alternativos para o modelo. No estudo, os pesquisadores se basearam em reportagens da mídia que documentaram os movimentos das facções políticas, no entanto, a maior parte dos conflitos civis documentados nesse conjunto de dados aconteceu antes que as mídias sociais se tornassem mais acessíveis.

"É possível que possamos usar, por exemplo, dados de mídia social", disse Kim. "E, se pudermos mostrar que o design diádico também melhora as previsões de eventos, isso seria muito interessante."

Os pesquisadores disseram que o modelo se concentra em quatro aspectos principais do histórico de localização dos grupos:sua localização geral média, seus movimentos recentes, locais onde os grupos interagem e o número de eventos que ocorrem em cada local. + Explorar mais

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