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Durch die Verschneidung einer großen Menge verfügbarer Daten wird ein umfassendes Konfliktpotenzialmodell erstellt. Neben der Analyse von Kommunikationsmustern beziehen Konfliktvorhersagemodelle geografische Informationen, historische Konfliktereignisse, Kommunikationswege und Personenprofile ein, um die Identifizierung möglicher Konfliktgebiete zu automatisieren. Diese Modelle können skaliert werden, um Risikogebiete in einer ganzen Region oder innerhalb einer Stadt zu identifizieren.
Die gewonnen Erkenntnisse können zur gezielten Konflikt- und Gewaltprävention genutzt werden und mit sozialarbeiterischen Aktivitäten unterstützt werden. Die hohe Komplexität von Konfliktsituationen macht die laufende Anpassung von Konfliktvorhersagemodellen unabdingbar.
Die gewonnen Erkenntnisse können zur gezielten Konflikt- und Gewaltprävention genutzt werden und mit sozialarbeiterischen Aktivitäten unterstützt werden. Die hohe Komplexität von Konfliktsituationen macht die laufende Anpassung von Konfliktvorhersagemodellen unabdingbar.
Zukunftsperspektiven
Modelle, die in der Lage sind, Konflikte und Krisenherde vorherzusagen, können zur Prävention und Vorbeugung genutzt werden. Die Bekämpfung der organisierten Kriminalität hat sich zu einem wesentlichen Ziel automatisierter Konfliktvorhersagemodelle entwickelt. Das gute Verständnis von globalen Waren- und Kapitalströmen sowie die bessere Verfügbarkeit grenzüberschreitender Daten tragen dazu bei, dass sich auch für diesen Bereich automatisierte Prognosemodelle entwickeln lassen.
Fortschritte im Bereich des Deep Learnings die beispielsweise eine Echtzeit-Stimmungsanalyse von Text, Audio und sogar Video ermöglichen, stellen neue Datenquellen für automatisierte Prognosemodelle dar.
*Foto/Illustration: © Alexander / stock.adobe.com*
Cluster
Daten Ära
SDG
SDG 01.
Keine Armut
SDG 16.
Frieden, Gerechtigkeit und starke Institutionen
SDG 17.
Partnerschaften zur Erreichung der Ziele
SDG 10.
Weniger Ungleichheiten
REFERENZEN
New online ecology of adversarial aggregates: ISIS and beyond.
Predicting civil conflict: what can machine learning tell us?
We are finally getting better at predicting organized conflict
The Spatial Ecology of War and Peace
The Global Conflict Risk Index: A quantitative tool for policy support on conflict prevention
Fighting ISIS With an Algorithm, Physicists Try to Predict Attacks
The Alan Touring Institute: Global urban analytics for resilient defence
Predicting armed conflict: Time to adjust our expectations?
Computational Analysis of Terrorist Groups
Retool AI to forecast and limit wars
