Pub Date : 2022-03-08DOI: 10.1080/03050629.2022.2021198
Jonas Vestby, Jürgen Brandsch, V. B. Larsen, Peder Landsverk, A. Tollefsen
Abstract This article presents a prediction model of (de-)escalation of sub-national violence using gradient boosting. The prediction model builds on updated data from the PRIO-GRID data aggregator, contributing to the ViEWS prediction competition by predicting changes in violence levels, operationalized using monthly fatalities at the 0.5 × 0.5-degree grid (pgm) level. Our model's predictive performance in terms of mean square error (MSE) is marginally worse than the ViEWS baseline model and inferior to most other submissions, including our own supervised random forest model. However, while we knew that the model was comparatively worse than our random forest model in terms of MSE, we propose the gradient boosting model because it performed better where it matters—in predicting when (de-)escalation happens. This choice means that we question the usefulness of using MSE for evaluating model performance and instead propose alternative performance measurements that are needed to understand the usefulness of predictive models. We argue that future endeavors using this outcome should measure their performance using the Concordance Correlation, which takes both the trueness and the precision elements of accuracy into account, and, unlike MSE, seems to be robust to the issues caused by zero inflation. Este artículo presenta un modelo de predicción de la desescalada de la violencia subnacional mediante el uso de la potenciación del gradiente. El modelo de predicción se basa en los datos actualizados que provienen del agregador de datos de PRIO-GRID, contribuye al concurso de predicciones de ViEWS al predecir cambios en los niveles de violencia y es operacionalizado utilizando las muertes mensuales a nivel de cuadrícula de 0.5 × 0.5 grados (pgm). El rendimiento predictivo de nuestro modelo desde el punto de vista del error cuadrático medio (mean square error, MSE) es ligeramente peor que el modelo de referencia del sistema de alerta temprana sobre la violencia (Violence Early Warning System, ViEWS) e inferior en relación con la mayoría de las otras presentaciones, incluido nuestro modelo de bosque aleatorio y supervisado. No obstante, si bien sabíamos que el modelo era comparativamente peor que nuestro modelo de bosque aleatorio en relación con el MSE, proponemos el modelo de potenciación del gradiente porque funcionó mejor en el aspecto que importa: predecir cuándo ocurre la desescalada. Esta elección significa que cuestionamos la utilidad del uso del MSE para evaluar el rendimiento del modelo y, en cambio, proponemos mediciones de rendimiento alternativas que son necesarias para comprender la utilidad de los modelos predictivos. Sostenemos que, en los futuros proyectos en los que se utilice este resultado, se debería medir el rendimiento mediante la correlación de concordancia, la cual tiene en cuenta tanto los elementos de veracidad como los de precisión de la exactitud y, a diferencia del MSE, parece ser resistente a los problemas generados por la in
摘要本文提出了一个使用梯度增强的（DE-）次民族暴力升级预测模型。该预测模型基于PRIO-Grid Data Aggregator的更新数据，通过预测暴力级别的变化来促进预测竞争的观点，该模型使用0.5×82010.5度网格（PGM）级别的每月死亡率进行操作。我们的模型在平均平方误差方面的预测性能略低于视图基线模型，并低于包括我们自己监督的随机森林模型在内的大多数其他提交材料。然而，虽然我们知道该模型在MSE方面比我们的随机森林模型要差，但我们提出了梯度增强模型，因为它在事情发生的地方表现得更好-在预测（DE-）何时发生升级。这一选择意味着我们质疑使用MSE评估模型性能的有用性，而不是提出理解预测模型有用性所需的替代性能测量。我们认为，使用这一结果的未来努力应使用一致性相关性来衡量其业绩，该相关性既考虑到准确性的真实性，也考虑到准确性的精确性，与MSE不同，它似乎对零通货膨胀引起的问题具有鲁棒性。本文提出了一种利用梯度增强预测次国家暴力降级的模型。该预测模型基于来自Prio-Grid数据聚合器的最新数据，通过预测暴力程度的变化来帮助Views预测竞赛，并使用0.5×-0.5度的每月网格级死亡人数进行操作。从均方误差（MSE）的角度来看，我们模型的预测性能略低于暴力预警系统参考模型（暴力预警系统，VIEWS），并低于包括我们的随机和监督森林模型在内的大多数其他演示文稿。然而，尽管我们知道该模型在MSE方面比我们的随机森林模型更差，但我们提出了梯度增强模型，因为它在重要的方面效果更好：预测何时发生降级。这一选择意味着，我们质疑使用MSE评估模型性能的有用性，相反，我们提出了理解预测模型有用性所必需的替代性能测量。我们认为，在使用这一结果的未来项目中，应通过一致性相关性来衡量业绩，该相关性既考虑到准确性的要素，也考虑到准确性的要素，与MSE不同，它似乎能够抵抗零通货膨胀产生的问题。这篇文章提出了一种使用梯度增强来预测（DES）国家以下暴力升级的模式。这种预测模型基于Prio网格数据加载器的日常数据。他为预测意见竞赛（暴力预警系统，暴力预警系统）做出了贡献，预测了暴力等级的演变，这些演变是在0.5×-0.5度的网格（PGM）中进行的。从平均平方误差（EQM）的角度来看，我们的模型的预测性能略低于大多数其他Soumis模型，包括我们自己的模型àforet aleatoire supervisorée的àcelles。然而，虽然我们知道这种梯度增强模式在EQM方面比我们的Forèt Aleatoire模式要好得多，但我们提出了它，因为它在重要领域更有效：预测（DES）Escalade将干预的时刻。这一选择意味着我们质疑使用“EQM”来评估模型性能的“有用性”，并提出了解预测模型的“有用性”所需的替代性能措施。我们支持，未来使用这一结果的努力应在“一致性相关性”的帮助下衡量其表现，该相关性同时考虑到准确性和准确性等要素，与“EQM”不同的是，这些要素似乎在应对“零通货膨胀”造成的问题时是强大的。
{"title":"Predicting (de-)escalation of sub-national violence using gradient boosting: Does it work?","authors":"Jonas Vestby, Jürgen Brandsch, V. B. Larsen, Peder Landsverk, A. Tollefsen","doi":"10.1080/03050629.2022.2021198","DOIUrl":"https://doi.org/10.1080/03050629.2022.2021198","url":null,"abstract":"Abstract This article presents a prediction model of (de-)escalation of sub-national violence using gradient boosting. The prediction model builds on updated data from the PRIO-GRID data aggregator, contributing to the ViEWS prediction competition by predicting changes in violence levels, operationalized using monthly fatalities at the 0.5 × 0.5-degree grid (pgm) level. Our model's predictive performance in terms of mean square error (MSE) is marginally worse than the ViEWS baseline model and inferior to most other submissions, including our own supervised random forest model. However, while we knew that the model was comparatively worse than our random forest model in terms of MSE, we propose the gradient boosting model because it performed better where it matters—in predicting when (de-)escalation happens. This choice means that we question the usefulness of using MSE for evaluating model performance and instead propose alternative performance measurements that are needed to understand the usefulness of predictive models. We argue that future endeavors using this outcome should measure their performance using the Concordance Correlation, which takes both the trueness and the precision elements of accuracy into account, and, unlike MSE, seems to be robust to the issues caused by zero inflation. Este artículo presenta un modelo de predicción de la desescalada de la violencia subnacional mediante el uso de la potenciación del gradiente. El modelo de predicción se basa en los datos actualizados que provienen del agregador de datos de PRIO-GRID, contribuye al concurso de predicciones de ViEWS al predecir cambios en los niveles de violencia y es operacionalizado utilizando las muertes mensuales a nivel de cuadrícula de 0.5 × 0.5 grados (pgm). El rendimiento predictivo de nuestro modelo desde el punto de vista del error cuadrático medio (mean square error, MSE) es ligeramente peor que el modelo de referencia del sistema de alerta temprana sobre la violencia (Violence Early Warning System, ViEWS) e inferior en relación con la mayoría de las otras presentaciones, incluido nuestro modelo de bosque aleatorio y supervisado. No obstante, si bien sabíamos que el modelo era comparativamente peor que nuestro modelo de bosque aleatorio en relación con el MSE, proponemos el modelo de potenciación del gradiente porque funcionó mejor en el aspecto que importa: predecir cuándo ocurre la desescalada. Esta elección significa que cuestionamos la utilidad del uso del MSE para evaluar el rendimiento del modelo y, en cambio, proponemos mediciones de rendimiento alternativas que son necesarias para comprender la utilidad de los modelos predictivos. Sostenemos que, en los futuros proyectos en los que se utilice este resultado, se debería medir el rendimiento mediante la correlación de concordancia, la cual tiene en cuenta tanto los elementos de veracidad como los de precisión de la exactitud y, a diferencia del MSE, parece ser resistente a los problemas generados por la in","PeriodicalId":51513,"journal":{"name":"International Interactions","volume":"48 1","pages":"841 - 859"},"PeriodicalIF":1.3,"publicationDate":"2022-03-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"42804543","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":3,"RegionCategory":"社会学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-03-08DOI: 10.1080/03050629.2022.2029856
Paola Vesco, Håvard Hegre, Michael Colaresi, R. Jansen, Adeline Lo, Gregor Reisch, Nils B. Weidmann
Abstract This article presents results and lessons learned from a prediction competition organized by ViEWS to improve collective scientific knowledge on forecasting (de-)escalation in Africa. The competition call asked participants to forecast changes in state-based violence for the true future (October 2020–March 2021) as well as for a held-out test partition. An external scoring committee, independent from both the organizers and participants, was formed to evaluate the models based on both qualitative and quantitative criteria, including performance, novelty, uniqueness, and replicability. All models contributed to advance the research frontier by providing novel methodological or theoretical insight, including new data, or adopting innovative model specifications. While we discuss several facets of the competition that could be improved moving forward, the collection passes an important test. When we build a simple ensemble prediction model—which draws on the unique insights of each contribution to differing degrees—we can measure an improvement in the prediction from the group, over and above what the average individual model can achieve. This wisdom of the crowd effect suggests that future competitions that build on both the successes and failures of ours, can contribute to scientific knowledge by incentivizing diverse contributions as well as focusing a group’s attention on a common problem. Este artículo presenta los resultados y las enseñanzas extraídas en el marco de un certamen de predicción organizado por los responsables del proyecto Sistema de Alerta Temprana de Violencia (Violence Early-Warning System, ViEWS) con el propósito de mejorar los conocimientos científicos colectivos sobre la previsión de la (des)escalada en el continente africano. En el certamen se pidió a los participantes que desarrollaran una previsión con respecto a los cambios en la violencia estatal para el futuro real (de octubre de 2020 a marzo de 2021), así como para una muestra de prueba que se mantendría. Se formó un comité de calificación externo, independiente tanto de los organizadores como de los participantes, para evaluar los modelos en función de criterios cualitativos y cuantitativos, como el rendimiento, la novedad, la singularidad y la replicabilidad. Todos los modelos contribuyeron a avanzar en la frontera de la investigación mediante el aporte de nuevos conocimientos metodológicos o teóricos, la inclusión de nuevos datos o la adopción de especificaciones innovadoras del modelo. Aunque se debarió sobre varios aspectos del certamen que podrían mejorarse de cara al futuro, lo que se recopiló pasó una prueba importante. Cuando se construye un simple modelo de predicción de conjunto, que se basa en los conocimientos únicos de cada contribución en diferentes grados, se puede medir una mejora en la predicción del grupo, por encima de lo que el modelo individual promedio puede lograr. Este efecto de la sabiduría de la multitud sugiere que los futuros cert
摘要本文介绍了ViEWS组织的预测竞赛的结果和经验教训，该竞赛旨在提高非洲预测(降级)升级的集体科学知识。竞赛呼吁要求参与者预测真实未来(2020年10月至2021年3月)基于州的暴力的变化，以及一个持久的测试分区。成立了一个独立于组织者和参与者的外部评分委员会，根据定性和定量标准对模型进行评估，包括性能、新颖性、独特性和可复制性。所有模型都通过提供新颖的方法或理论见解，包括新数据或采用创新的模型规范，为推进研究前沿做出了贡献。虽然我们讨论了竞争中可以改进的几个方面，但该系列通过了一个重要的测试。当我们建立一个简单的集合预测模型时——它在不同程度上借鉴了每个贡献的独特见解——我们可以衡量群体预测的改进，超过平均个体模型所能达到的水平。这种群体效应的智慧表明，未来的竞赛建立在我们的成功和失败的基础上，可以通过激励不同的贡献以及将一个群体的注意力集中在一个共同的问题上来促进科学知识的发展。Este artículo提交了关于暴力预警系统(暴力预警系统，视图)项目负责人的报告enseñanzas extraídas en el marco de un certamen de predicción组织负责人的报告propósito de mejorar los conconimientos científicos collectivos sobre la previsión de la (des)escalada en el africano。En el cerenen se pidió a los participantes que desarrollaran una previsión on a los cambios En la violencia estatal para el futuro real(2020年10月至2021年10月)，así como para una musea de praeba que se mantendría。通过formó uncomit de calificación外部、独立的项目组织、项目参与者、辅助评估项目模型、项目定性与定量、项目可持续性、新颖性、单一性与可复制性。Todos los modelos contribuyeron a avanzar a frontera de la investigación mediante el apte de nuevos concicientos metodológicos o teóricos, la inclusión de nuevos datos o la adopción de specificaciones innovadoras del modelo。unque se debarió sobre的各个方面del某些que podrían mejorarse de cara al futuro, lo que se recopiló pasó una prueba important。我们用简单的模型构建predicción de conjunto，用基本的模型构建únicos de cada contribución，用不同的等级，用中间的模型构建predicción del group，用中间的模型构建单个的promedio模型构建单个的promedio模型。在此基础上，建立一个有效的办法sabiduría建立一个多元化的社会，建立一个多元化的社会，建立一个多元化的社会，científico建立一个多元化的社会，así建立一个多元化的社会，建立一个多元化的社会，atención建立一个多元化的社会，común。该条款规定，在非洲大陆的暴力事件预警系统(暴力事件预警系统)中，在非洲大陆的暴力事件预警系统(暴力事件预警系统)中，在非洲大陆的暴力事件预警系统(暴力事件预警系统)中，在非洲大陆的暴力事件预警系统(暴力事件预警系统)中，在非洲大陆的暴力事件预警系统(暴力事件预警系统)中，在非洲大陆的暴力事件预警系统(暴力事件预警系统)中，在非洲大陆的暴力事件预警系统(暴力事件预警系统)。上诉法院要求所有参与者将“暴力-未来-未来”(2020年10月至2021年10月)的“暴力-未来-未来”(2020年10月至2021年10月)的“未来-未来”(2020年10月至2021年10月)的“未来-未来”(2020年10月至2021年10月)的“未来”(2020年10月至2021年6月)纳入“分区测试”。外部记数法委员会、组织和参与者记数法委员会、组成记数法委员会、质量和数量记数法委员会、业绩记数法委员会、新记数法委员会、单一记数法委员会和可复制记数法委员会。我们的模式不包括对未来发展的贡献，也不包括对未来发展的贡献，也不包括对未来发展的贡献，包括对未来发展的贡献，也包括对未来发展的贡献。“我知道，如果你有更多的机会，你就会得到更多的机会，”他说，“être所有的可变因素都是非常重要的。”根据不同的交换条件，不同的交换条件是不同的交换条件，不同的交换条件是不同的交换条件，不同的交换条件是不同的交换条件，不同的交换条件是不同的交换条件，不同的交换条件是不同的交换条件，不同的交换条件是不同的交换条件。在未来的会议上，在未来的会议上，在未来的会议上，在未来的会议上，在未来的会议上，在未来的会议上，在未来的会议上，在未来的会议上，在未来的会议上，在未来的会议上，在未来的会议上，在未来的会议上，在未来的会议上，在未来的会议上，在未来的会议上，在未来的会议上，在未来的会议上，在未来的会议上，在未来的会议上。
{"title":"United they stand: Findings from an escalation prediction competition","authors":"Paola Vesco, Håvard Hegre, Michael Colaresi, R. Jansen, Adeline Lo, Gregor Reisch, Nils B. Weidmann","doi":"10.1080/03050629.2022.2029856","DOIUrl":"https://doi.org/10.1080/03050629.2022.2029856","url":null,"abstract":"Abstract This article presents results and lessons learned from a prediction competition organized by ViEWS to improve collective scientific knowledge on forecasting (de-)escalation in Africa. The competition call asked participants to forecast changes in state-based violence for the true future (October 2020–March 2021) as well as for a held-out test partition. An external scoring committee, independent from both the organizers and participants, was formed to evaluate the models based on both qualitative and quantitative criteria, including performance, novelty, uniqueness, and replicability. All models contributed to advance the research frontier by providing novel methodological or theoretical insight, including new data, or adopting innovative model specifications. While we discuss several facets of the competition that could be improved moving forward, the collection passes an important test. When we build a simple ensemble prediction model—which draws on the unique insights of each contribution to differing degrees—we can measure an improvement in the prediction from the group, over and above what the average individual model can achieve. This wisdom of the crowd effect suggests that future competitions that build on both the successes and failures of ours, can contribute to scientific knowledge by incentivizing diverse contributions as well as focusing a group’s attention on a common problem. Este artículo presenta los resultados y las enseñanzas extraídas en el marco de un certamen de predicción organizado por los responsables del proyecto Sistema de Alerta Temprana de Violencia (Violence Early-Warning System, ViEWS) con el propósito de mejorar los conocimientos científicos colectivos sobre la previsión de la (des)escalada en el continente africano. En el certamen se pidió a los participantes que desarrollaran una previsión con respecto a los cambios en la violencia estatal para el futuro real (de octubre de 2020 a marzo de 2021), así como para una muestra de prueba que se mantendría. Se formó un comité de calificación externo, independiente tanto de los organizadores como de los participantes, para evaluar los modelos en función de criterios cualitativos y cuantitativos, como el rendimiento, la novedad, la singularidad y la replicabilidad. Todos los modelos contribuyeron a avanzar en la frontera de la investigación mediante el aporte de nuevos conocimientos metodológicos o teóricos, la inclusión de nuevos datos o la adopción de especificaciones innovadoras del modelo. Aunque se debarió sobre varios aspectos del certamen que podrían mejorarse de cara al futuro, lo que se recopiló pasó una prueba importante. Cuando se construye un simple modelo de predicción de conjunto, que se basa en los conocimientos únicos de cada contribución en diferentes grados, se puede medir una mejora en la predicción del grupo, por encima de lo que el modelo individual promedio puede lograr. Este efecto de la sabiduría de la multitud sugiere que los futuros cert","PeriodicalId":51513,"journal":{"name":"International Interactions","volume":"48 1","pages":"860 - 896"},"PeriodicalIF":1.3,"publicationDate":"2022-03-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"43837463","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":3,"RegionCategory":"社会学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-03-08DOI: 10.1080/03050629.2022.2040496
Hirotaka Fujibayashi
Abstract Why are some states motivated to contribute financially to international efforts to protect refugees and assist host countries? Despite general agreement on the need for burden-sharing in global refugee governance, research up to now has not explained the underlying motivations behind the provision of financial assistance tied to the international protection of refugees. In addressing this gap, this article offers two competing perspectives of the potential impact of refugee migration on the decisions by individual states concerning whether and how much they contribute to a given refugee crisis. The article further hypothesizes that the connection between refugee migration and states’ financial contribution depends on the geographic context. The proposed hypotheses are tested using the cross-country panel data on humanitarian assistance to the post-2011 Syrian refugee crisis, and the test confirms that states receiving a more significant number of refugees have a greater incentive to offer a financial contribution. However, this explanation only holds for contributing states remote from Syria. Conversely, states in the geographical proximity of Syria likely have fewer interests to take on a financial burden to support Syrian refugees staying outside of their territories. These findings provide several important insights into the broader policy of refugee governance and into academic debates on the sharing of financial burdens to protect refugees. ¿Por qué algunos estados tienen la motivación de aportar dinero a los esfuerzos internacionales para proteger a los refugiados y ayudar a los países anfitriones? A pesar del acuerdo general sobre la necesidad de compartir la carga en la gestión global de los refugiados, la investigación realizada hasta ahora no ha explicado las motivaciones subyacentes a la provisión de ayuda financiera relacionada con la protección internacional de los refugiados. A fin de abordar esta brecha, en el presente artículo, se ofrecen dos perspectivas contrapuestas sobre el impacto potencial de la migración de los refugiados en las decisiones de los estados individuales respecto a si contribuyen o no, y en qué medida, a una determinada crisis de refugiados. En el artículo, también se plantea la hipótesis de que la conexión entre la migración de refugiados y la contribución financiera de los estados depende del contexto geográfico. Las hipótesis propuestas se ponen a prueba utilizando los datos del panel de países sobre la asistencia humanitaria a la crisis de refugiados sirios después de 2011, y la prueba confirma que los estados que reciben una cantidad más considerable de refugiados tienen un mayor incentivo para ofrecer una contribución financiera. Sin embargo, esta explicación solo es válida para los estados contribuyentes alejados de Siria. Por el contrario, los estados situados en la proximidad geográfica de Siria probablemente estén menos interesados en asumir una carga financiera para ayudar a los refugiados
为什么有些国家愿意为保护难民和帮助收容国的国际努力提供财政援助?尽管普遍同意需要在全球难民治理中分担负担，但迄今为止的研究尚未解释提供与难民国际保护有关的财政援助背后的潜在动机。为了解决这一差距，本文提供了两种相互竞争的观点，说明难民移民对个别国家决定是否以及在多大程度上助长特定难民危机的潜在影响。文章进一步假设，难民移民与国家财政贡献之间的联系取决于地理环境。通过对2011年后叙利亚难民危机的人道主义援助的跨国小组数据，对提出的假设进行了测试，测试证实，接收更多难民的国家有更大的动力提供财政捐助。然而，这种解释只适用于远离叙利亚的捐助国。相反，在地理上接近叙利亚的国家可能没有多少兴趣承担经济负担来支持留在其领土之外的叙利亚难民。这些发现为更广泛的难民治理政策和关于分担经济负担以保护难民的学术辩论提供了一些重要见解。{1} {1} {1} {1} {1} {1} {1} {1} {1} {1} {1} {1}} {1} {1}} {1}} {1}} {1}} {1}}}1 .有必要就难民问题与gestión全球难民问题进行比较，有必要就难民问题与gestión全球难民问题进行比较，有必要就难民问题与protección国际难民问题进行比较，有必要就难民问题与protección国际难民问题进行比较。一项关于难民危机的调查，包括目前的调查artículo，最近的调查结果显示，对难民危机的潜在影响和对难民问题的个人决定的潜在影响，以及对难民危机的潜在影响。En el artículo, tamambien - e - ande - plantea - hipótesis de que - conexión中心- migración难民中心- contribución金融- los estados dependes - del - contexteres - geográfico。拉斯维加斯hipotesis propuestas se ponen功能我们使用洛拿督del面板德派斯尤其la asistencia humanitaria de la危机refugiados sirios在2011 y la功能confirma,洛杉矶带动下,reciben una cantidad mas相当de refugiados tienen联合国市长incentivo对位ofrecer una contribucion financiera。在禁运期间，esta explicación solo es válida para los estados contribuyentes alejados de syria。与此相反的是，叙利亚境内的情况与邻国的情况相同geográfica，叙利亚境内的情况与叙利亚境内的情况相同，可能与叙利亚境内的情况相同，但与叙利亚境内的情况相同，叙利亚境内的情况与叙利亚的情况相同。Estos的结果往往是各种各样的想法，重要的是sorberla política一般的de gobernanza de los gigiados或los gigiados的辩论，acaadicmicos soberla distribución de las cargas financias para proteger和los gigiados。Pourquoi某些États sont-ils动机，薪金，汇报人，财务，财务，努力，国际旅行，薪金，汇报人，薪金，汇报人，薪金，汇报人，薪金，薪金?3 .与其他组织的合作:与其他组织的合作;与其他组织的合作;与其他组织的合作;与其他组织的合作;与其他组织的合作;与其他组织的合作;与其他组织的合作;与其他组织的合作;与其他组织的合作;在比较复杂的情况下，这篇文章提出了两种观点，同时分析了移徙的影响潜力、汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变后的汇变。1 .所有的汇汇表都是汇汇表，汇汇表是汇汇表，汇汇表是汇汇表，汇汇表是汇汇表，汇汇表是汇汇表。假设的提出是米塞斯l 'epreuve l 'aide数据de面板跨国苏尔l 'aide humanitaire apportee la危机des refugies syriens然后2011 et这个分析证实,Les状况accueillent联合国数量+重要de refugies是davantage动机一个offrir夫一个贡献。在此基础上，进一步解释了叙利亚境内捐助者的具体情况États。l 'inverse, les状况geographiquement接近de la Syrie是减去易感人群获得des网上假设一个电荷夫倒soutenir les refugies syriens sejournant在此为了territoire。这些结论包括:重要的政治因素和重大的治理因素，以及与这些因素有关的知识分子，与这些因素有关的经济因素，与保护这些因素有关的知识分子。
{"title":"Why do states contribute to the global refugee governance? Fiscal burden-sharing in the post-2011 Syrian refugee crisis","authors":"Hirotaka Fujibayashi","doi":"10.1080/03050629.2022.2040496","DOIUrl":"https://doi.org/10.1080/03050629.2022.2040496","url":null,"abstract":"Abstract Why are some states motivated to contribute financially to international efforts to protect refugees and assist host countries? Despite general agreement on the need for burden-sharing in global refugee governance, research up to now has not explained the underlying motivations behind the provision of financial assistance tied to the international protection of refugees. In addressing this gap, this article offers two competing perspectives of the potential impact of refugee migration on the decisions by individual states concerning whether and how much they contribute to a given refugee crisis. The article further hypothesizes that the connection between refugee migration and states’ financial contribution depends on the geographic context. The proposed hypotheses are tested using the cross-country panel data on humanitarian assistance to the post-2011 Syrian refugee crisis, and the test confirms that states receiving a more significant number of refugees have a greater incentive to offer a financial contribution. However, this explanation only holds for contributing states remote from Syria. Conversely, states in the geographical proximity of Syria likely have fewer interests to take on a financial burden to support Syrian refugees staying outside of their territories. These findings provide several important insights into the broader policy of refugee governance and into academic debates on the sharing of financial burdens to protect refugees. ¿Por qué algunos estados tienen la motivación de aportar dinero a los esfuerzos internacionales para proteger a los refugiados y ayudar a los países anfitriones? A pesar del acuerdo general sobre la necesidad de compartir la carga en la gestión global de los refugiados, la investigación realizada hasta ahora no ha explicado las motivaciones subyacentes a la provisión de ayuda financiera relacionada con la protección internacional de los refugiados. A fin de abordar esta brecha, en el presente artículo, se ofrecen dos perspectivas contrapuestas sobre el impacto potencial de la migración de los refugiados en las decisiones de los estados individuales respecto a si contribuyen o no, y en qué medida, a una determinada crisis de refugiados. En el artículo, también se plantea la hipótesis de que la conexión entre la migración de refugiados y la contribución financiera de los estados depende del contexto geográfico. Las hipótesis propuestas se ponen a prueba utilizando los datos del panel de países sobre la asistencia humanitaria a la crisis de refugiados sirios después de 2011, y la prueba confirma que los estados que reciben una cantidad más considerable de refugiados tienen un mayor incentivo para ofrecer una contribución financiera. Sin embargo, esta explicación solo es válida para los estados contribuyentes alejados de Siria. Por el contrario, los estados situados en la proximidad geográfica de Siria probablemente estén menos interesados en asumir una carga financiera para ayudar a los refugiados ","PeriodicalId":51513,"journal":{"name":"International Interactions","volume":"48 1","pages":"345 - 373"},"PeriodicalIF":1.3,"publicationDate":"2022-03-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"43253817","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":3,"RegionCategory":"社会学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-03-04DOI: 10.1080/03050629.2022.2040495
Colin M. Barry, David Cingranelli, K. Clay
Abstract We present new data on labor laws and practices for all countries of the world, recorded annually from 1994 to 2010. The dataset covers seven different labor standards. These are freedom of association, collective bargaining, minimum wage, limitations on working hours, protection from unsafe and unhealthy working conditions, protection from forced and compulsory labor, and protection of children and young people. This list reflects an array of internationally recognized labor rights and closely corresponds with the standards identified in the ILO’s 1998 Declaration on Fundamental Principles and Rights at Work. A simple analysis demonstrates the utility of the dataset and showcases some of the ways it might be used as a powerful tool in the scientific study of labor rights specifically, and human rights more generally. Presentamos nuevos datos sobre leyes y prácticas laborales para todos los países del mundo. Estos datos se registraron anualmente desde 1994 hasta 2010. El conjunto de datos abarca siete normas laborales diferentes. Se trata de la libertad de asociación, la negociación colectiva, el salario mínimo, la limitación de la jornada laboral, la protección contra las condiciones de trabajo inseguras e insalubres, la protección contra el trabajo forzado y obligatorio, y la protección de los niños y los jóvenes. Esta lista incluye una serie de derechos laborales reconocidos internacionalmente y se corresponde estrechamente con las normas identificadas en la Declaración sobre los Principios y Derechos Fundamentales en el Trabajo de la OIT de 1998. Mediante un sencillo análisis, se demuestra la utilidad del conjunto de datos y se muestran algunas de las formas en que podría utilizarse como una herramienta eficaz en el estudio científico de los derechos laborales en particular, y de los derechos humanos en general. Nous présentons de nouvelles données sur les lois et pratiques du travail pour tous les pays du monde qui ont été enregistrées annuellement de 1994 à 2010. Le jeu de données couvre sept normes du travail différentes. Elles comprennent la liberté syndicale, les négociations collectives, le salaire minimum, la limitation du temps de travail, la protection contre les conditions de travail dangereuses et insalubres, la protection contre le travail forcé et obligatoire et la protection des enfants et des jeunes. Cette liste reflète toute une série de droits du travail internationalement reconnus et correspond étroitement aux normes identifiées dans la Déclaration de l’OIT relative aux principes et droits fondamentaux au travail de 1998. Une analyse simple démontre l’utilité de ce jeu de données et présente certaines des façons dont il pourrait être utilisé en tant qu’outil puissant dans l’étude scientifique des droits du travail en particulier, et des droits de l’homme de manière plus générale.
摘要：我们介绍了1994年至2010年每年记录的世界各国劳动法和做法的新数据。数据集涵盖七种不同的劳动标准。这些是结社自由、集体谈判、最低工资、限制工作时间、保护免受不安全和不健康的工作条件、保护免受强迫劳动和强迫劳动以及保护儿童和青年。这份清单反映了一系列国际公认的劳工权利，与劳工组织1998年《工作中的基本原则和权利宣言》中确定的标准密切一致。一项简单的分析证明了数据集的有用性，并展示了如何将其作为科学研究中的有力工具，特别是在劳工权利和更普遍的人权方面。Presentamos nuevos datos sobre leyes y prácticas laborales para todos los países del mundo。Estos datos se registraron anualmente desde 1994 hasta 2010。El convento de datos abarca siete normas laborales differentes。《协会自由法》、《集体谈判法》、《萨拉里奥·米尼莫法》、《劳动限制法》、《反昆虫和不健康条件保护法》、《反强迫劳动法》和《尼诺斯和约文尼斯保护法》。该清单包括国际劳工组织1998年《特拉巴乔原则和基本权利宣言》中的一系列国际劳工权利。通过调解一项法律，特别是在劳动科学研究中，特别是在人权研究中。我们提供了1994年至2010年世界各国劳动法和劳动惯例的新数据。数据集涵盖七种不同的劳动标准。这些权利包括结社自由、集体谈判、最低工资、限制工作时间、防止危险和不健康的工作条件、防止强迫劳动和强制劳动以及保护儿童和青年。该清单反映了一系列国际公认的劳工权利，与劳工组织1998年《工作中的基本原则和权利宣言》中确定的标准密切相关。一个简单的分析证明了这一数据集的有用性，并提出了一些方法，可以将其作为科学研究劳工权利和更广泛人权的有力工具。
{"title":"Labor rights in comparative perspective: The WorkR dataset","authors":"Colin M. Barry, David Cingranelli, K. Clay","doi":"10.1080/03050629.2022.2040495","DOIUrl":"https://doi.org/10.1080/03050629.2022.2040495","url":null,"abstract":"Abstract We present new data on labor laws and practices for all countries of the world, recorded annually from 1994 to 2010. The dataset covers seven different labor standards. These are freedom of association, collective bargaining, minimum wage, limitations on working hours, protection from unsafe and unhealthy working conditions, protection from forced and compulsory labor, and protection of children and young people. This list reflects an array of internationally recognized labor rights and closely corresponds with the standards identified in the ILO’s 1998 Declaration on Fundamental Principles and Rights at Work. A simple analysis demonstrates the utility of the dataset and showcases some of the ways it might be used as a powerful tool in the scientific study of labor rights specifically, and human rights more generally. Presentamos nuevos datos sobre leyes y prácticas laborales para todos los países del mundo. Estos datos se registraron anualmente desde 1994 hasta 2010. El conjunto de datos abarca siete normas laborales diferentes. Se trata de la libertad de asociación, la negociación colectiva, el salario mínimo, la limitación de la jornada laboral, la protección contra las condiciones de trabajo inseguras e insalubres, la protección contra el trabajo forzado y obligatorio, y la protección de los niños y los jóvenes. Esta lista incluye una serie de derechos laborales reconocidos internacionalmente y se corresponde estrechamente con las normas identificadas en la Declaración sobre los Principios y Derechos Fundamentales en el Trabajo de la OIT de 1998. Mediante un sencillo análisis, se demuestra la utilidad del conjunto de datos y se muestran algunas de las formas en que podría utilizarse como una herramienta eficaz en el estudio científico de los derechos laborales en particular, y de los derechos humanos en general. Nous présentons de nouvelles données sur les lois et pratiques du travail pour tous les pays du monde qui ont été enregistrées annuellement de 1994 à 2010. Le jeu de données couvre sept normes du travail différentes. Elles comprennent la liberté syndicale, les négociations collectives, le salaire minimum, la limitation du temps de travail, la protection contre les conditions de travail dangereuses et insalubres, la protection contre le travail forcé et obligatoire et la protection des enfants et des jeunes. Cette liste reflète toute une série de droits du travail internationalement reconnus et correspond étroitement aux normes identifiées dans la Déclaration de l’OIT relative aux principes et droits fondamentaux au travail de 1998. Une analyse simple démontre l’utilité de ce jeu de données et présente certaines des façons dont il pourrait être utilisé en tant qu’outil puissant dans l’étude scientifique des droits du travail en particulier, et des droits de l’homme de manière plus générale.","PeriodicalId":51513,"journal":{"name":"International Interactions","volume":"48 1","pages":"327 - 344"},"PeriodicalIF":1.3,"publicationDate":"2022-03-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"43307509","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":3,"RegionCategory":"社会学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-03-04DOI: 10.1080/03050629.2022.2004137
Manfred Elsig, S. Klotz
ABSTRACT Digital trade has become an important driver of global commerce and accounts for an increasing share of many countries’ economies. While progress in digital trade-related discussions at the World Trade Organization has been limited until fairly recently, the topic has gradually been gaining importance in preferential trade agreements (PTAs) since the early 2000s. As we also observe that digital trade governance has become increasingly politicized, we know little about these provisions’ origins and diffusion in PTAs. This research note discusses novel data and analyzes 91 digital trade-related provisions and 347 trade agreements signed between 2000 and 2019. In this note, we focus primarily on the initiator conditions and how these might lead to differences in diffusion patterns. We find that almost half of digital trade-related provisions were initially introduced by PTAs in which the United States was a signatory. Using negative binomial regressions, we find no evidence, however, that these provisions diffuse relatively more often than provisions first introduced by other countries. Our analysis shows that the diffusion of digital trade-related provisions is influenced by original trade interests and the existence of domestic digital policies at the initiator stage. Interestingly, we find that the initial degree of legalization of the provisions themselves matters for a more substantial diffusion, which contradicts the established view that soft law provisions are the preferred approach for new trade topics. This research note highlights the need to factor in the extent to which new international law obligations are adopted through the treaty networks as a result of initiator conditions addressing a certain blind spot in the diffusion literature. By focusing on the initiating states, we also speak to the literature on how international agreements serve to diffuse leading states’ preferred policy options.
{"title":"Initiator conditions and the diffusion of digital trade-related provisions in PTAs","authors":"Manfred Elsig, S. Klotz","doi":"10.1080/03050629.2022.2004137","DOIUrl":"https://doi.org/10.1080/03050629.2022.2004137","url":null,"abstract":"ABSTRACT Digital trade has become an important driver of global commerce and accounts for an increasing share of many countries’ economies. While progress in digital trade-related discussions at the World Trade Organization has been limited until fairly recently, the topic has gradually been gaining importance in preferential trade agreements (PTAs) since the early 2000s. As we also observe that digital trade governance has become increasingly politicized, we know little about these provisions’ origins and diffusion in PTAs. This research note discusses novel data and analyzes 91 digital trade-related provisions and 347 trade agreements signed between 2000 and 2019. In this note, we focus primarily on the initiator conditions and how these might lead to differences in diffusion patterns. We find that almost half of digital trade-related provisions were initially introduced by PTAs in which the United States was a signatory. Using negative binomial regressions, we find no evidence, however, that these provisions diffuse relatively more often than provisions first introduced by other countries. Our analysis shows that the diffusion of digital trade-related provisions is influenced by original trade interests and the existence of domestic digital policies at the initiator stage. Interestingly, we find that the initial degree of legalization of the provisions themselves matters for a more substantial diffusion, which contradicts the established view that soft law provisions are the preferred approach for new trade topics. This research note highlights the need to factor in the extent to which new international law obligations are adopted through the treaty networks as a result of initiator conditions addressing a certain blind spot in the diffusion literature. By focusing on the initiating states, we also speak to the literature on how international agreements serve to diffuse leading states’ preferred policy options.","PeriodicalId":51513,"journal":{"name":"International Interactions","volume":"48 1","pages":"292 - 308"},"PeriodicalIF":1.3,"publicationDate":"2022-03-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44186882","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":3,"RegionCategory":"社会学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-03-04DOI: 10.1080/03050629.2022.2025365
S. Cook, Nils B. Weidmann
Abstract Researchers now have greater access to granular georeferenced (i.e., spatial) data on social and political phenomena than ever before. Such data have seen wide use, as they offer the potential for researchers to analyze local phenomena, test mechanisms, and better understand micro-level behavior. With these political event data, it has become increasingly common for researchers to select the smallest spatial scale permitted by the data. We argue that this practice requires greater scrutiny, as smaller spatial or temporal scales do not necessarily improve the quality of inferences. While highly disaggregated data reduce some threats to inference (e.g., aggregation bias), they increase the risk of others (e.g., outcome misclassification). Therefore, we argue that researchers should adopt a more principled approach when selecting the spatial scale for their analysis. To help inform this choice, we characterize the aggregation problem for spatial data, discuss the consequences of too much (or too little) aggregation, and provide some guidance for applied researchers. We demonstrate these issues using both simulated experiments and an analysis of spatial patterns of violence in Afghanistan. Los investigadores tienen ahora un acceso como nunca antes a datos georreferenciados granulares (es decir, espaciales) sobre fenómenos sociales y políticos. Estos datos se han utilizado ampliamente, ya que ofrecen a los investigadores la posibilidad de analizar fenómenos locales, probar mecanismos y comprender mejor el comportamiento a nivel micro. Con estos datos sobre acontecimientos políticos, es cada vez más frecuente que los investigadores seleccionen la escala espacial más pequeña que permitan los datos. Sostenemos que esta práctica requiere un mayor escrutinio, ya que las escalas espaciales o temporales no necesariamente mejoran la calidad de las inferencias. Si bien los datos altamente desagregados reducen algunas amenazas para la inferencia (por ejemplo, el sesgo de agregación), aumentan el riesgo de otras (por ejemplo, la clasificación errónea de los resultados). Por lo tanto, sostenemos que los investigadores deberían adoptar un enfoque basándose más en principios a la hora de seleccionar la escala espacial para su análisis. Para contribuir a realizar esta elección, caracterizamos el problema de la agregación de los datos espaciales, analizamos las consecuencias de una agregación excesiva (o insuficiente) y ofrecemos algunas orientaciones para la investigación aplicada. Demostramos estas cuestiones utilizando tanto experimentos simulados como un análisis de los patrones de violencia en Afganistán. Les chercheurs ont maintenant un meilleur accès à des données granulaires géoréférencées (c-à-d, spatiales) sur les phénomènes politiques et sociaux que jamais auparavant. Ces données ont été largement utilisées, car elles offrent aux chercheurs le potentiel d’analyser des phénomènes locaux, de tester des mécanismes et de mieux comprendre les comportem
摘要研究人员现在比以往任何时候都更容易获得关于社会和政治现象的粒度地理参考（即空间）数据。这些数据被广泛使用，因为它们为研究人员提供了分析局部现象、测试机制和更好地理解微观行为的潜力。有了这些政治事件数据，研究人员选择数据允许的最小空间尺度变得越来越普遍。我们认为，这种做法需要更大的审查，因为较小的空间或时间尺度不一定会提高推理的质量。虽然高度去聚合的数据减少了一些推理威胁（如聚合偏差），但它们增加了其他威胁的风险（如结果错误分类）。因此，我们认为，研究人员在选择空间尺度进行分析时应采用更具原则性的方法。为了帮助告知这一选择，我们描述了空间数据的聚合问题，讨论了太多（或太少）聚合的后果，并为应用研究人员提供了一些指导。我们利用模拟实验和对阿富汗暴力空间模式的分析来证明这些问题。Los investigadores tienen ahora un acceso como nunca antes a datos georreferenciados granulares（es decir，espaciales）sobre fenómenos sociales y políticos。estos datos se han utilizado ampliamente，ya que ofrecen a los investigadores la posibilidad de analizar fenómenos locales，probar mecanismos y comprendre mejor el comportamiento a nivel micro。con estos datos sobre acontecimientos políticos，es cada vez más frecuente que los investigadores seleccionen la escala espacial más pequeña que permitan los datos。sostenemos que esta práctica需要市长escrutinio，ya que las escalas espaciales o temporales no necesariamente mejoran la calidad de las inferencias。如果是这样的话，数据会减少阿尔古纳斯·阿梅纳萨斯·帕拉·拉·因弗伦西亚（por ejemplo，el sesgo de agregación）、奥门坦·莱斯戈·德·奥特拉斯（aumentan el riesgo de otras）（por ejemplo，la clasificación errónea de los resultados）。por lo tanto，sostenemos que los investigadores deberían采用了一种基本的方法，主要是选择时间。为实现这一目标作出贡献，确定空间数据的总体问题，分析过度（或不足）的总体建议，并为应用研究提供指导。Demostramos estas cuestiones utilizando tanto experimentos simulados como un análisis de los patrones de violencia en afganistán。研究人员现在比以往任何时候都更容易获得有关政治和社会现象的地理参考（即空间）粒度数据。这些数据被广泛使用，因为它们为研究人员提供了分析局部现象、测试机制和更好地理解微观层面行为的潜力。有了这些关于政治事件的数据，研究人员选择数据允许的最小空间尺度变得越来越普遍。我们认为，这种做法需要进一步研究，因为较小的空间或时间尺度不一定能提高演绎的质量。虽然高度分类的数据降低了扣除的一些风险（如汇总偏差），但增加了其他因素的风险（如结果分类不当）。因此，我们认为，研究人员在选择分析的空间尺度时应采取更合理的方法。为了阐明这一选择，我们描述了空间数据聚合问题，讨论了数据聚合过大（或过低）的后果，并为应用研究人员提供了一些建议。我们通过模拟实验和对阿富汗暴力空间模式的分析来证明这些问题。
{"title":"Race to the bottom: Spatial aggregation and event data","authors":"S. Cook, Nils B. Weidmann","doi":"10.1080/03050629.2022.2025365","DOIUrl":"https://doi.org/10.1080/03050629.2022.2025365","url":null,"abstract":"Abstract Researchers now have greater access to granular georeferenced (i.e., spatial) data on social and political phenomena than ever before. Such data have seen wide use, as they offer the potential for researchers to analyze local phenomena, test mechanisms, and better understand micro-level behavior. With these political event data, it has become increasingly common for researchers to select the smallest spatial scale permitted by the data. We argue that this practice requires greater scrutiny, as smaller spatial or temporal scales do not necessarily improve the quality of inferences. While highly disaggregated data reduce some threats to inference (e.g., aggregation bias), they increase the risk of others (e.g., outcome misclassification). Therefore, we argue that researchers should adopt a more principled approach when selecting the spatial scale for their analysis. To help inform this choice, we characterize the aggregation problem for spatial data, discuss the consequences of too much (or too little) aggregation, and provide some guidance for applied researchers. We demonstrate these issues using both simulated experiments and an analysis of spatial patterns of violence in Afghanistan. Los investigadores tienen ahora un acceso como nunca antes a datos georreferenciados granulares (es decir, espaciales) sobre fenómenos sociales y políticos. Estos datos se han utilizado ampliamente, ya que ofrecen a los investigadores la posibilidad de analizar fenómenos locales, probar mecanismos y comprender mejor el comportamiento a nivel micro. Con estos datos sobre acontecimientos políticos, es cada vez más frecuente que los investigadores seleccionen la escala espacial más pequeña que permitan los datos. Sostenemos que esta práctica requiere un mayor escrutinio, ya que las escalas espaciales o temporales no necesariamente mejoran la calidad de las inferencias. Si bien los datos altamente desagregados reducen algunas amenazas para la inferencia (por ejemplo, el sesgo de agregación), aumentan el riesgo de otras (por ejemplo, la clasificación errónea de los resultados). Por lo tanto, sostenemos que los investigadores deberían adoptar un enfoque basándose más en principios a la hora de seleccionar la escala espacial para su análisis. Para contribuir a realizar esta elección, caracterizamos el problema de la agregación de los datos espaciales, analizamos las consecuencias de una agregación excesiva (o insuficiente) y ofrecemos algunas orientaciones para la investigación aplicada. Demostramos estas cuestiones utilizando tanto experimentos simulados como un análisis de los patrones de violencia en Afganistán. Les chercheurs ont maintenant un meilleur accès à des données granulaires géoréférencées (c-à-d, spatiales) sur les phénomènes politiques et sociaux que jamais auparavant. Ces données ont été largement utilisées, car elles offrent aux chercheurs le potentiel d’analyser des phénomènes locaux, de tester des mécanismes et de mieux comprendre les comportem","PeriodicalId":51513,"journal":{"name":"International Interactions","volume":"48 1","pages":"471 - 491"},"PeriodicalIF":1.3,"publicationDate":"2022-03-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"48126664","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":3,"RegionCategory":"社会学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-01-15DOI: 10.1080/03050629.2022.2017290
Vito D'Orazio, Yu Lin
Abstract The ViEWS problem is to forecast changes in the level of state-based violence for each of the next six months at the PRIO-GRID and country level. For this competition and toward the goal of improving sub-national and country level forecasts, we experiment with combinations of automated machine learning (autoML) systems and limited datasets that emphasize the endogenous nature of conflict. Two core findings emerge: autoML improves predictive performance and the Dynamics model performs best. The data used for the Dynamics model is limited to measures of state-based violence built from the event-level violence data plus those describing the spatial and temporal structure of the data. The intent is to capture spatial and temporal conflict dynamics while not overfitting to exogenous factors, which is especially problematic with flexible autoML algorithms and the types of highly disaggregate data used here. At the PGM level, this model won the ViEWS competition for “predictive accuracy” and split the win for “originality.” Beyond the ViEWS competition, we expect conflict forecasting models that couple advanced autoML systems with variables that reflect a diverse set of conflict dynamics to have high predictive performance, especially at sub-national and sub-annual aggregations. El problema del ViEWS es que predice los cambios en el nivel de violencia estatal de cada uno de los próximos seis meses a nivel de PRIO-GRID y de país. En el marco de esta competencia y con el objetivo de mejorar las predicciones a nivel regional y nacional, probamos combinaciones de sistemas de aprendizaje automático (autoML) y conjuntos de datos limitados que ponen de relieve la naturaleza endógena de los conflictos. Hay dos resultados principales: el autoML mejora el rendimiento predictivo y el modelo Dynamics es el que mejor funciona. Los datos utilizados para el modelo Dynamics se limitan a las medidas de la violencia a nivel estatal establecidas a partir de los datos de la violencia sobre eventos más los que describen la estructura espacial y temporal de los datos. La intención es captar la dinámica espacial y temporal de los conflictos sin caer en el exceso de ajuste de los factores exógenos, lo que supone un problema, sobre todo con los algoritmos autoML flexibles y los tipos de datos altamente desagregados que se utilizan aquí. A nivel de PGM, este modelo ganó la competencia del ViEWS tanto por su “precisión predictiva” como por su “originalidad”. Más allá de la competencia del ViEWS, esperamos que los modelos de previsión de conflictos que combinan sistemas avanzados de autoML con variables que reflejan un conjunto diverso de dinámicas de conflicto tengan un alto resultado predictivo, sobre todo en agregados regionales y semestrales. La problématique du ViEWS (Violence early-warning system, système d’alerte précoce sur la violence) est de prévoir les évolutions du niveau de violence étatique pour chacun des six prochains mois au niveau de la grille PRIO et au
观点问题是预测未来六个月PRIO电网和国家层面的国家暴力水平的变化。为了这场比赛，并朝着改善次国家和国家一级预测的目标，我们正在试验自动机器学习（AutoML）系统和有限数据集的组合，强调冲突的内在性质。出现了两个核心发现：AutoML提高了预测性能，动态模型表现最佳。用于动力学模型的数据仅限于测量从事件级暴力数据加上描述数据空间和时间结构的基于状态的暴力。其目的是捕捉空间和时间冲突动态，同时不过度拟合外源因素，这尤其是灵活的AutoML算法和此处使用的高度分解数据类型的问题。在PGM层面，该模型赢得了“预测准确性”的观点竞赛，并分裂了“独创性”的胜利。除了观点竞赛之外，我们预计冲突预测模型将高级AutoML系统与反映不同冲突动态集的变量配对，以具有高预测性能，特别是在次国家和次年度汇总中。El problema del views es que predice los cambios en el nivel de violencia estatal de cada uno de los próximos seis meses a nivel de prio grid y de país。在国家和地区一级的竞争力和目标方面，Probamos Combinaciones de Sistemas de Aprendizaje Automático（AUTOML）和Conventos de datos limitados que ponen de relieve la naturaleza endógena de los conflictos。主要结果：el automl mejora el rendimiento predictivo y el modelo dynamics es el que mejor funciona。Los datos utilizados para el modelo dynamics se limitan a las medidas de la violencia a nivel estatal establecidas de los datos de la violencia sobre eventos más los que describen la estructura espacial y temporal de los datos。我们的意图是捕捉冲突的空间和时间差异，这是一个问题，sobre todo con los algoritmos automl flexibles y los tipos de datos altamente desagregados que se utilizan aquí。在PGM级别，este modelo ganóla competencia del views tanto por su“precisión predictiva”como por su“originalidad”。más alláde la competencia del views，esperamos que los modelos de previsión de conflictos que combinan sistemas avanzados de automl con variables que reflejan un convento diverso de dinámicas de conflicto tengan un alto resultado predictivo，sobre todo en agregionales y semestrales。VIEWS（暴力预警系统）的问题是预测未来六个月在PRIO网格和国家一级的国家暴力水平的变化。在本次比赛中，为了改善次国家和国家层面的预测，我们尝试了自动化机器学习系统（AutoML）和有限数据集的组合，重点关注冲突的内生性质。出现了两个基本结果：AutoML提高了预测性能，动态模型最有效。动态模型中使用的数据仅限于基于事件级暴力数据的国家暴力测量，以及描述数据空间和时间结构的数据。目标是捕捉冲突的空间和时间动态，同时避免过度调整外源因素，这在这里使用的灵活AutoML算法和高度分类的数据类型中尤其成问题。在PGM级别，该模型在“预测精度”和“独创性”类别中赢得了视图竞赛。除了视图竞赛之外，我们预计将高级AutoML系统与反映各种冲突动态的变量相结合的冲突预测模型将具有高预测性能，特别是在次国家和次国家聚合级别。
{"title":"Forecasting conflict in Africa with automated machine learning systems","authors":"Vito D'Orazio, Yu Lin","doi":"10.1080/03050629.2022.2017290","DOIUrl":"https://doi.org/10.1080/03050629.2022.2017290","url":null,"abstract":"Abstract The ViEWS problem is to forecast changes in the level of state-based violence for each of the next six months at the PRIO-GRID and country level. For this competition and toward the goal of improving sub-national and country level forecasts, we experiment with combinations of automated machine learning (autoML) systems and limited datasets that emphasize the endogenous nature of conflict. Two core findings emerge: autoML improves predictive performance and the Dynamics model performs best. The data used for the Dynamics model is limited to measures of state-based violence built from the event-level violence data plus those describing the spatial and temporal structure of the data. The intent is to capture spatial and temporal conflict dynamics while not overfitting to exogenous factors, which is especially problematic with flexible autoML algorithms and the types of highly disaggregate data used here. At the PGM level, this model won the ViEWS competition for “predictive accuracy” and split the win for “originality.” Beyond the ViEWS competition, we expect conflict forecasting models that couple advanced autoML systems with variables that reflect a diverse set of conflict dynamics to have high predictive performance, especially at sub-national and sub-annual aggregations. El problema del ViEWS es que predice los cambios en el nivel de violencia estatal de cada uno de los próximos seis meses a nivel de PRIO-GRID y de país. En el marco de esta competencia y con el objetivo de mejorar las predicciones a nivel regional y nacional, probamos combinaciones de sistemas de aprendizaje automático (autoML) y conjuntos de datos limitados que ponen de relieve la naturaleza endógena de los conflictos. Hay dos resultados principales: el autoML mejora el rendimiento predictivo y el modelo Dynamics es el que mejor funciona. Los datos utilizados para el modelo Dynamics se limitan a las medidas de la violencia a nivel estatal establecidas a partir de los datos de la violencia sobre eventos más los que describen la estructura espacial y temporal de los datos. La intención es captar la dinámica espacial y temporal de los conflictos sin caer en el exceso de ajuste de los factores exógenos, lo que supone un problema, sobre todo con los algoritmos autoML flexibles y los tipos de datos altamente desagregados que se utilizan aquí. A nivel de PGM, este modelo ganó la competencia del ViEWS tanto por su “precisión predictiva” como por su “originalidad”. Más allá de la competencia del ViEWS, esperamos que los modelos de previsión de conflictos que combinan sistemas avanzados de autoML con variables que reflejan un conjunto diverso de dinámicas de conflicto tengan un alto resultado predictivo, sobre todo en agregados regionales y semestrales. La problématique du ViEWS (Violence early-warning system, système d’alerte précoce sur la violence) est de prévoir les évolutions du niveau de violence étatique pour chacun des six prochains mois au niveau de la grille PRIO et au","PeriodicalId":51513,"journal":{"name":"International Interactions","volume":"48 1","pages":"714 - 738"},"PeriodicalIF":1.3,"publicationDate":"2022-01-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"48606203","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":3,"RegionCategory":"社会学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-01-15DOI: 10.1080/03050629.2021.1977638
Wonjun Song
ABSTRACT Dictators rely on coercive forces to remain in office, as violence is the ultimate arbiter of power in these regimes. However, coercive forces also can remove the dictator from office in a coup. This presents the dictator with a dilemma. One way to address this dilemma is to personalize the security forces. This paper argues that personalizing the security forces decreases coup risk by: (a) linking the security elites’ fate more closely to the leader’s and (b) increasing the informational advantage the leader has over security elites. Using a new measure of the personalization of security apparatus, I show that personalization decreases coup risk in dictatorships, but this stabilizing effect of personalization disappears after the dictator’s exit from office. This study documents how dictators transform the security apparatus to stabilize their rule, with implications for how dictatorships survive and collapse.
{"title":"Dictators, personalized security forces, and coups","authors":"Wonjun Song","doi":"10.1080/03050629.2021.1977638","DOIUrl":"https://doi.org/10.1080/03050629.2021.1977638","url":null,"abstract":"ABSTRACT Dictators rely on coercive forces to remain in office, as violence is the ultimate arbiter of power in these regimes. However, coercive forces also can remove the dictator from office in a coup. This presents the dictator with a dilemma. One way to address this dilemma is to personalize the security forces. This paper argues that personalizing the security forces decreases coup risk by: (a) linking the security elites’ fate more closely to the leader’s and (b) increasing the informational advantage the leader has over security elites. Using a new measure of the personalization of security apparatus, I show that personalization decreases coup risk in dictatorships, but this stabilizing effect of personalization disappears after the dictator’s exit from office. This study documents how dictators transform the security apparatus to stabilize their rule, with implications for how dictatorships survive and collapse.","PeriodicalId":51513,"journal":{"name":"International Interactions","volume":"48 1","pages":"204 - 232"},"PeriodicalIF":1.3,"publicationDate":"2022-01-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"41771184","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":3,"RegionCategory":"社会学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-01-11DOI: 10.1080/03050629.2022.2016736
Iris Malone
Abstract Can history predict the escalation of future violence? This research note evaluates the use of a Recurrent Neural Network (RNN) for the Violence Early Warning System (ViEWS) Prediction Competition. Existing research on civil conflict shows violence is a persistent and recurring process, often shaping the direction of future conflicts. Building on this insight, I build a RNN model to examine how well historical patterns in conflict predict long-term escalation trends. A RNN is a simple, but powerful machine learning tool for time series forecasting due to its capacity to learn long sequences of information. I show that an RNN model can produce relatively accurate forecasts due to systematic patterns in conflict processes, consistent with existing research on “conflict traps.” The results provide important lessons for conflict forecasting and ground opportunities for using RNN models in future political science research. ¿La historia puede predecir el aumento de la violencia en el futuro? Esta nota de investigación evalúa el uso de una red neuronal recurrente (Recurrent Neural Network, RNN) para la competencia de predicciones del Sistema de Alerta Temprana de Violencia (Violence Early Warning System, ViEWS). Las investigaciones existentes sobre los conflictos civiles demuestran que la violencia es un proceso persistente y recurrente que, a menudo, da forma a la dirección de futuros conflictos. Con base en esta percepción, elaboro un modelo de RNN para examinar la eficacia de los patrones históricos de los conflictos al momento de predecir tendencias a largo plazo. La RNN es una herramienta de aprendizaje automático sencilla, pero poderosa, para la predicción de series temporales debido a su capacidad para aprender secuencias extensas de información. Los resultados demuestran que el modelo genera pronósticos relativamente precisos en los Estados débiles y fallidos, lo cual coincide con las investigaciones existentes sobre las “trampas de conflictos.” No obstante, el modelo presenta dificultades para predecir nuevos conflictos civiles; esto es coincidente con las teorías informativas sobre el inicio de conflictos. Los resultados brindan lecciones importantes para la predicción de conflictos y demuestran oportunidades para las aplicaciones de RNN en futuras investigaciones sobre ciencias políticas. L’histoire peut-elle permettre de prédire l’escalade future de la violence ? Cet exposé de recherche évalue l’utilization d’un Réseau de neurones récurrents pour le concours de prédiction ViEWS (Violence early-warning system, système d’alerte précoce sur la violence). Des recherches existantes sur les conflits civils montrent que la violence est un processus persistant et récurrent qui façonne souvent l’orientation des conflits futurs. Je me suis appuyé sur cette idée pour développer un modèle de réseau de neurones récurrents dans l’objectif d’examiner à quel point les schémas historiques des conflits pouvaient permettre de prédire des tendances à
摘要：历史能预测未来暴力的升级吗？本研究报告评估了复发神经网络（RNN）在暴力预警系统（视图）预测竞争中的使用。关于国内冲突的现有研究表明，暴力是一个持续不断的过程，往往塑造未来冲突的方向。基于这一见解，我构建了一个RNN模型，以研究冲突中的历史模式如何预测长期升级趋势。RNN是一种简单但功能强大的时间序列预测机器学习工具，因为它能够学习长序列信息。我表明，由于冲突过程中的系统模式，NRN模型可以产生相对准确的预测，这与“冲突陷阱”的现有研究一致。结果为冲突预测提供了重要的经验教训，并为未来政治科学研究中使用NRN模型提供了基础机会。《未来暴力的历史》（Historia puede predecir el aumento de la violencia en el futuro）？红色神经递归（递归神经网络，RNN）评估暴力预警系统（暴力预警系统，视图）。暴力是一种持续不断的过程，是未来冲突的方向。根据这一观点，制定一个RNN模型，以审查冲突历史的有效性和预测趋势的时刻。RNN es una herramienta de aprendizaje automático sencilla，pero poderosa，para la predicción de series temporales debido a su capacidad para aprender secuencias extensas de información。Los resultados demuestran que el modelo genera pronósticos relativamente precisos en los estados débiles y fallidos，lo cual coincide con las investigaciones existantes sobre las“trampas de conflictos.”没有令人讨厌的，el modelo提出了预防新的民事冲突的困难；esto es coincidente con las teorías informativas sobre el inicio de conflictos。Los resultados brindan lecciones importantes para la predicción de conflictos y demuestran oportunidades para las aplicaciones de rnn en futuras investigaciones sobre ciencias políticas。历史能预测未来暴力升级吗？本研究报告评估了重复神经网络在VIEWS（暴力预警系统）预测竞赛中的应用。关于国内冲突的现有研究表明，暴力是一个持续不断的过程，往往会影响未来冲突的方向。我利用这个想法开发了一个递归神经网络模型，目的是研究冲突的历史模式如何预测长期趋势。递归神经网络是一种简单但功能强大的机器学习工具，用于时间序列预测，因为它能够学习长时间的信息序列。结果表明，该模型对弱国和失败国作出了相对准确的预测，这与现有的“冲突陷阱”研究一致。用这个模型很难预测新的国内冲突，这与冲突爆发的信息理论一致。这些结果为冲突预测提供了重要的见解，并证明了递归神经网络在未来政治科学研究中的应用机会。
{"title":"Recurrent neural networks for conflict forecasting","authors":"Iris Malone","doi":"10.1080/03050629.2022.2016736","DOIUrl":"https://doi.org/10.1080/03050629.2022.2016736","url":null,"abstract":"Abstract Can history predict the escalation of future violence? This research note evaluates the use of a Recurrent Neural Network (RNN) for the Violence Early Warning System (ViEWS) Prediction Competition. Existing research on civil conflict shows violence is a persistent and recurring process, often shaping the direction of future conflicts. Building on this insight, I build a RNN model to examine how well historical patterns in conflict predict long-term escalation trends. A RNN is a simple, but powerful machine learning tool for time series forecasting due to its capacity to learn long sequences of information. I show that an RNN model can produce relatively accurate forecasts due to systematic patterns in conflict processes, consistent with existing research on “conflict traps.” The results provide important lessons for conflict forecasting and ground opportunities for using RNN models in future political science research. ¿La historia puede predecir el aumento de la violencia en el futuro? Esta nota de investigación evalúa el uso de una red neuronal recurrente (Recurrent Neural Network, RNN) para la competencia de predicciones del Sistema de Alerta Temprana de Violencia (Violence Early Warning System, ViEWS). Las investigaciones existentes sobre los conflictos civiles demuestran que la violencia es un proceso persistente y recurrente que, a menudo, da forma a la dirección de futuros conflictos. Con base en esta percepción, elaboro un modelo de RNN para examinar la eficacia de los patrones históricos de los conflictos al momento de predecir tendencias a largo plazo. La RNN es una herramienta de aprendizaje automático sencilla, pero poderosa, para la predicción de series temporales debido a su capacidad para aprender secuencias extensas de información. Los resultados demuestran que el modelo genera pronósticos relativamente precisos en los Estados débiles y fallidos, lo cual coincide con las investigaciones existentes sobre las “trampas de conflictos.” No obstante, el modelo presenta dificultades para predecir nuevos conflictos civiles; esto es coincidente con las teorías informativas sobre el inicio de conflictos. Los resultados brindan lecciones importantes para la predicción de conflictos y demuestran oportunidades para las aplicaciones de RNN en futuras investigaciones sobre ciencias políticas. L’histoire peut-elle permettre de prédire l’escalade future de la violence ? Cet exposé de recherche évalue l’utilization d’un Réseau de neurones récurrents pour le concours de prédiction ViEWS (Violence early-warning system, système d’alerte précoce sur la violence). Des recherches existantes sur les conflits civils montrent que la violence est un processus persistant et récurrent qui façonne souvent l’orientation des conflits futurs. Je me suis appuyé sur cette idée pour développer un modèle de réseau de neurones récurrents dans l’objectif d’examiner à quel point les schémas historiques des conflits pouvaient permettre de prédire des tendances à ","PeriodicalId":51513,"journal":{"name":"International Interactions","volume":"48 1","pages":"614 - 632"},"PeriodicalIF":1.3,"publicationDate":"2022-01-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"46156266","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":3,"RegionCategory":"社会学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-01-07DOI: 10.1080/03050629.2022.1991919
Miranda Simon, C. Schwartz, David Hudson
ABSTRACT Using an original survey, this paper examines how pandemic-driven insecurities have affected aspirations to migrate internationally among youth in The Gambia. We find that individuals perceive wide inequalities between their government’s performance and the speed of Covid-19 recovery abroad. However, superior recovery abroad does not have significant effects on aspirations to migrate. Individual and local sources of security are more important: Individuals who were able to maintain their jobs throughout the pandemic are less likely to aspire to move abroad. The insecurity of Covid-19 job loss may be compensated by confidence in one’s government’s ability to tackle the pandemic. This suggests that, in the context of an event that has upended people’s lives, would-be migrants who managed to maintain a source of stability may seek comfort in familiar contexts; even if they appear worse than alternatives abroad.
{"title":"Covid-19 insecurities and migration aspirations","authors":"Miranda Simon, C. Schwartz, David Hudson","doi":"10.1080/03050629.2022.1991919","DOIUrl":"https://doi.org/10.1080/03050629.2022.1991919","url":null,"abstract":"ABSTRACT Using an original survey, this paper examines how pandemic-driven insecurities have affected aspirations to migrate internationally among youth in The Gambia. We find that individuals perceive wide inequalities between their government’s performance and the speed of Covid-19 recovery abroad. However, superior recovery abroad does not have significant effects on aspirations to migrate. Individual and local sources of security are more important: Individuals who were able to maintain their jobs throughout the pandemic are less likely to aspire to move abroad. The insecurity of Covid-19 job loss may be compensated by confidence in one’s government’s ability to tackle the pandemic. This suggests that, in the context of an event that has upended people’s lives, would-be migrants who managed to maintain a source of stability may seek comfort in familiar contexts; even if they appear worse than alternatives abroad.","PeriodicalId":51513,"journal":{"name":"International Interactions","volume":"48 1","pages":"309 - 326"},"PeriodicalIF":1.3,"publicationDate":"2022-01-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"42871258","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":3,"RegionCategory":"社会学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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