Konstantin Bätz, Ann-Cathrin Klöckner, Gerald Schneider
{"title":"Challenging the status quo: Predicting violence with sparse decision-making data","authors":"Konstantin Bätz, Ann-Cathrin Klöckner, Gerald Schneider","doi":"10.1080/03050629.2022.2051024","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"<p><b>Abstract</b></p><p>This article addresses the discrepancy between the explanation and the prediction of political violence through the development of different models that approximate the decision-making on war and peace. Borrowing from the crisis bargaining literature, the prediction models particularly consider the situational attributes through which players can challenge the status quo. We distinguish between direct and indirect proxies of a weakening of the status quo and show that adding decision-making data can improve the accuracy of cross-sectional forecasting models. The study, which demonstrates the increased conflict risk due to the COVID-19 pandemic and thus another development upsetting the status quo, discusses the usefulness of decision-making forecasts through various case study illustrations.</p><p>Este artículo aborda la discrepancia entre la explicación y la predicción de la violencia política mediante la elaboración de diversos modelos que se acercan a la toma de decisiones sobre la guerra y la paz. Inspirados en las publicaciones sobre negociaciones de crisis, los modelos de predicción consideran, en particular, las características situacionales a través de las cuales las piezas claves pueden desafiar el statu quo. Distinguimos entre indicadores directos e indirectos de un debilitamiento del statu quo y demostramos que la incorporación de datos sobre la toma de decisiones puede mejorar la precisión de los modelos de previsión transversal. El estudio, que demuestra el aumento del riesgo de conflicto durante la pandemia de la COVID-19 y, por lo tanto, otro acontecimiento que altera el statu quo, analiza la utilidad de las previsiones para la toma de decisiones mediante diferentes ejemplos de casos prácticos.</p><p>Cet article aborde la divergence entre l’explication et la prédiction de la violence politique par le développement de différents modèles qui permettent une estimation des prises de décisions sur la guerre et la paix. S’inspirant de la littérature sur les négociations de crises les modèles de prédiction prennent en particulier en compte les attributs situationnels par lesquels les acteurs peuvent remettre en question le statu quo. Nous distinguons les variables directes des variables indirectes de l’affaiblissement du statu quo et montrons que l’ajout de données sur les prises de décisions peut améliorer la précision des modèles de prévision transversaux. L’étude, qui démontre l’augmentation du risque de conflit par la pandémie de COVID et donc une autre évolution bouleversant le statu quo, discute de l’utilité des prévisions de prises de décisions à travers diverses illustrations par des études de cas.</p>","PeriodicalId":51513,"journal":{"name":"International Interactions","volume":"22 2","pages":""},"PeriodicalIF":1.5000,"publicationDate":"2022-03-24","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"3","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"International Interactions","FirstCategoryId":"90","ListUrlMain":"https://doi.org/10.1080/03050629.2022.2051024","RegionNum":3,"RegionCategory":"社会学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q2","JCRName":"INTERNATIONAL RELATIONS","Score":null,"Total":0}
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Abstract
This article addresses the discrepancy between the explanation and the prediction of political violence through the development of different models that approximate the decision-making on war and peace. Borrowing from the crisis bargaining literature, the prediction models particularly consider the situational attributes through which players can challenge the status quo. We distinguish between direct and indirect proxies of a weakening of the status quo and show that adding decision-making data can improve the accuracy of cross-sectional forecasting models. The study, which demonstrates the increased conflict risk due to the COVID-19 pandemic and thus another development upsetting the status quo, discusses the usefulness of decision-making forecasts through various case study illustrations.
Este artículo aborda la discrepancia entre la explicación y la predicción de la violencia política mediante la elaboración de diversos modelos que se acercan a la toma de decisiones sobre la guerra y la paz. Inspirados en las publicaciones sobre negociaciones de crisis, los modelos de predicción consideran, en particular, las características situacionales a través de las cuales las piezas claves pueden desafiar el statu quo. Distinguimos entre indicadores directos e indirectos de un debilitamiento del statu quo y demostramos que la incorporación de datos sobre la toma de decisiones puede mejorar la precisión de los modelos de previsión transversal. El estudio, que demuestra el aumento del riesgo de conflicto durante la pandemia de la COVID-19 y, por lo tanto, otro acontecimiento que altera el statu quo, analiza la utilidad de las previsiones para la toma de decisiones mediante diferentes ejemplos de casos prácticos.
Cet article aborde la divergence entre l’explication et la prédiction de la violence politique par le développement de différents modèles qui permettent une estimation des prises de décisions sur la guerre et la paix. S’inspirant de la littérature sur les négociations de crises les modèles de prédiction prennent en particulier en compte les attributs situationnels par lesquels les acteurs peuvent remettre en question le statu quo. Nous distinguons les variables directes des variables indirectes de l’affaiblissement du statu quo et montrons que l’ajout de données sur les prises de décisions peut améliorer la précision des modèles de prévision transversaux. L’étude, qui démontre l’augmentation du risque de conflit par la pandémie de COVID et donc une autre évolution bouleversant le statu quo, discute de l’utilité des prévisions de prises de décisions à travers diverses illustrations par des études de cas.
摘要本文通过发展不同的近似战争与和平决策的模型来解决政治暴力的解释与预测之间的差异。从危机谈判文献中借鉴，预测模型特别考虑了玩家可以挑战现状的情境属性。我们区分了现状减弱的直接和间接代理，并表明添加决策数据可以提高横截面预测模型的准确性。该研究表明，由于COVID-19大流行，冲突风险增加，从而成为打破现状的又一事态发展，并通过各种案例研究说明讨论了决策预测的有用性。Este artículo borda la dispanpancia中心explicación与la predicción de la violencia中心política mediante la elaboración de diversos models que se acercan和la toma de decisiones soberla guerra y la paz。为解决公共问题而进行严肃的谈判;为解决危机而采取措施;特别是为解决características局势问题而采取行动;为解决现状而采取行动。区分中心指标、直接指标和间接指标、对现状的不确定性、对现状的不确定性、对现状的不确定性、对现状的不确定性、对现状的不确定性、对现状的不确定性、对现状的不确定性、对现状的不确定性、对现状的不确定性、对现状的不确定性、对现状的不确定性、对现状的不确定性、对现状的不确定性、对现状的不确定性、对现状的不确定性。El estustudio, que demodemostra El demodemostra del riesgo de contresgo de contresgo de contresgo de contresgo de contresto que altera现状，分析las preisones para la toma de决策的效用，调解不同的就业情况prácticos。这篇文章讨论了“差异中心”的解释、“暴力政治”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”、“不同的”。3 .从根本上说，它的性质决定了它的性质，决定了它的性质，决定了它的性质，决定了它的性质，决定了它的性质，决定了它的性质，决定了它的性质，决定了它的性质，决定了它的性质，决定了它的性质，决定了它的性质。Nous区分了两个变量，直接区分了两个变量，间接区分了两个变量的关系，确定了两个变量之间的关系，确定了两个变量之间的关系，确定了三个变量之间的关系，确定了三个变量之间的关系，确定了两个变量之间的关系。我提出观点,demontre L 'augmentation du有伤de conflit par la pandemie de COVID所以另一个进化bouleversant le现状discute de L 'utilite des > de多项德决定特拉弗斯潜水员插图des练习曲de cas不相上下。
期刊介绍：
International Interactions is a leading interdisciplinary journal that publishes original empirical, analytic, and theoretical studies of conflict and political economy. The journal has a particular interest in research that focuses upon the broad range of relations and interactions among the actors in the global system. Relevant topics include ethnic and religious conflict, interstate and intrastate conflict, conflict resolution, conflict management, economic development, regional integration, trade relations, institutions, globalization, terrorism, and geopolitical analyses.
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