{"title":"利用过去的暴力事件和当前的新闻来预测暴力事件的变化","authors":"Hannes Mueller, Christopher Rauh","doi":"10.1080/03050629.2022.2063853","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"<p><b>Abstract</b></p><p>This article proposes a new method for predicting escalations and de-escalations of violence using a model which relies on conflict history and text features. The text features are generated from over 3.5 million newspaper articles using a so-called topic-model. We show that the combined model relies to a large extent on conflict dynamics, but that text is able to contribute meaningfully to the prediction of rare outbreaks of violence in previously peaceful countries. Given the very powerful dynamics of the conflict trap these cases are particularly important for prevention efforts.</p><p>Este artículo propone un nuevo método para la predicción de escaladas y desescaladas de violencia a través de la aplicación de un modelo basado en los antecedentes del conflicto y las características propias del texto. Las características del texto se generan a partir de más de 3,5 millones de artículos de periódicos mediante el uso de lo que se denomina “modelo de tópicos”. Demostramos que, si bien este modelo combinado hace referencia a una extensa dinámica del conflicto, el texto es una contribución relevante que permite predecir los estallidos de violencia inesperados en países que antes eran pacíficos. Dada la dinámica de gran intensidad característica de la trampa del conflicto, estos casos son de especial importancia en lo que se refiere a las iniciativas de prevención.</p><p>Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode destinée à anticiper les escalades et désescalades de violence grâce à un modèle reposant sur les antécédents conflictuels et sur des caractéristiques textuelles. Ces caractéristiques sont extraites à partir de plus de 3,5 millions d’articles de presse à l’aide d’un modèle thématique (topic model). Nous montrons que si ce modèle mixte s’appuie largement sur les dynamiques conflictuelles, les données textuelles peuvent être très utiles en vue d’anticiper les rares explosions de violence dans les pays habituellement pacifiques. 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摘要
摘要本文提出了一种基于冲突历史和文本特征的模型预测暴力升级和降级的新方法。文本特征是使用所谓的主题模型从350多万篇报纸文章中生成的。我们表明,综合模型在很大程度上依赖于冲突动态,但该文本能够为预测以前和平国家中罕见的暴力爆发作出有意义的贡献。鉴于冲突陷阱的强大动力,这些案件对预防工作特别重要。埃斯特危象提议联合国新metodo对位de escalada y desescaladas de la prediccion violencia traves de la aplicacion de联合国莫德罗basado在洛杉矶前期del conflicto y las caracteristicas propias del texto。Las características del texto se generan partite de más de 350万de artículos de periódicos mediante el uso de de de de de de de tópicos以“modelo de tópicos”命名。民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主、民主。Dada la dinámica de gran intensidand característica de la trampa del conflictto, estos casos特别重要,因为它是一个特别重要的项目。在这篇文章中,有两种提议,一种是新的“命运型”,一种是“预期型”,另一种是“暴力型”,另一种是“暴力型”,另一种是“冲突型”,另一种是“冲突型”。这些caracacimatresisissonextraites (partipartite de de)加上350万篇文章(de presse de ' l 'aide ' d ' mod thesammatique (topic model))。Nous montrons que si - ce modles mixes ' apiliedlarge sur les damdames conflictles, les damdames textexles puputerence être damdames uteres - uterence ' precience ' rous - precience ' rous - explosive of violence and les pays习惯性的冲突。Étant donissante dynamici - sass -倾向于较少的冲突,较少的例子暴露了重要的、特别的和避免的可能性。
Using past violence and current news to predict changes in violence
Abstract
This article proposes a new method for predicting escalations and de-escalations of violence using a model which relies on conflict history and text features. The text features are generated from over 3.5 million newspaper articles using a so-called topic-model. We show that the combined model relies to a large extent on conflict dynamics, but that text is able to contribute meaningfully to the prediction of rare outbreaks of violence in previously peaceful countries. Given the very powerful dynamics of the conflict trap these cases are particularly important for prevention efforts.
Este artículo propone un nuevo método para la predicción de escaladas y desescaladas de violencia a través de la aplicación de un modelo basado en los antecedentes del conflicto y las características propias del texto. Las características del texto se generan a partir de más de 3,5 millones de artículos de periódicos mediante el uso de lo que se denomina “modelo de tópicos”. Demostramos que, si bien este modelo combinado hace referencia a una extensa dinámica del conflicto, el texto es una contribución relevante que permite predecir los estallidos de violencia inesperados en países que antes eran pacíficos. Dada la dinámica de gran intensidad característica de la trampa del conflicto, estos casos son de especial importancia en lo que se refiere a las iniciativas de prevención.
Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode destinée à anticiper les escalades et désescalades de violence grâce à un modèle reposant sur les antécédents conflictuels et sur des caractéristiques textuelles. Ces caractéristiques sont extraites à partir de plus de 3,5 millions d’articles de presse à l’aide d’un modèle thématique (topic model). Nous montrons que si ce modèle mixte s’appuie largement sur les dynamiques conflictuelles, les données textuelles peuvent être très utiles en vue d’anticiper les rares explosions de violence dans les pays habituellement pacifiques. Étant donné la puissante dynamique qui sous-tend les conflits récurrents, les exemples exposés revêtent une importance particulière dans une optique de prévention.
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.