We worden eindelijk beter in het voorspellen van georganiseerde conflicten

Foto van duizenden demonstranten uit de hoofdstad en degenen die ontheemd zijn door etnisch geweld tijdens het weekend in Burayu, demonstreren om gerechtigheid te eisen van de regering in Addis Abeba, Ethiopië, maandag 17 september 2018.

Mensen proberen al honderden, zo niet duizenden jaren conflicten te voorspellen. Maar het is moeilijk, vooral omdat wetenschappers het niet eens kunnen worden over de aard of hoe het ontstaat. De kritieke factor zou iets ogenschijnlijk onschuldigs kunnen zijn als een sterk groeiende bevolking of een slecht oogstjaar. Andere keren ontsteekt een vonk een kruitvat, zoals bij de moord op aartshertog Franz Ferdinand van Oostenrijk in de aanloop naar de Eerste Wereldoorlog.

Politicologen en wiskundigen hebben een hele reeks verschillende methoden bedacht om de volgende uitbarsting van geweld te voorspellen, maar geen enkel model geeft goed weer hoe conflicten zich gedragen. Een onderzoek gepubliceerd in 2011 door het Peace Research Institute Oslo gebruikte een enkel model om wereldwijde conflictvoorspellingen uit te voeren van 2010 tot 2050. Het schatte een kans van minder dan 0,05% op geweld in Syrië. Humanitaire organisaties, die beter voorbereid hadden kunnen zijn als de voorspellingen nauwkeuriger waren geweest, werden met voeten getreden door het uitbreken van de Syrische burgeroorlog in maart 2011. Sindsdien zijn zo'n 13 miljoen mensen op de vlucht geslagen.

Dit verhaal maakte deel uit van ons nummer van november 2019

• Zie de rest van het nummer
• Abonneren

Het bundelen van individuele modellen om hun sterke punten te maximaliseren en zwakte uit te roeien heeft geleid tot grote verbeteringen. Het eerste openbare ensemble-model, het Early Warning-project , gelanceerd in 2013 om nieuwe gevallen van massamoord te voorspellen. Het wordt gerund door onderzoekers van het US Holocaust Museum en Dartmouth College en claimt 80% nauwkeurigheid in zijn voorspellingen.

Verbeteringen in het verzamelen van gegevens, vertaling en machine learning hebben het veld verder gevorderd. EEN nieuwer model genaamd ViEWS , gebouwd door onderzoekers van de Universiteit van Uppsala, zorgt voor een enorme boost in granulariteit. Het richt zich op conflicten in Afrika en biedt maandelijkse voorspellende uitlezingen over meerdere regio's binnen een bepaalde staat. De drempel voor geweld is een enkele dood.

Sommige onderzoekers zeggen dat er particuliere - en in sommige gevallen geclassificeerde - voorspellende modellen zijn die waarschijnlijk veel beter zijn dan al het openbare. Zorgen dat het openbaar maken van voorspellingen diplomatie zou kunnen ondermijnen of de uitkomst van wereldgebeurtenissen zou kunnen veranderen, is niet ongegrond. Maar dat is precies het punt. Publieke modellen zijn goed genoeg om hulp te helpen direct daar waar het nodig is en om de meest kwetsbaren te waarschuwen om veiligheid te zoeken. Als ze op de juiste manier worden gebruikt, kunnen ze dingen ten goede veranderen en levens redden.

Binnen een conflictmodel

Hoe een gebeurtenis verandert in een modelinvoer

• Er vindt een overlijden of protest plaats.

• Persbureaus, NGO's en anderen schrijven over het evenement.

• Monitoringsystemen doorzoeken het rapport op zoek naar trefwoorden als 'dood', 'protest', 'opstand' of 'bloedbad'.

  
  
  

• Relevante incidenten worden onderzocht door menselijke onderzoekers, die ze coderen op basis van de betrokken actoren, tijd en plaats en een schatting van de nauwkeurigheid van de gegevens.

Het pad van een gebeurtenis op de grond naar een voorspelling vereist een complexe analytische machinerie, dus hebben we een diagram gemaakt van een geïdealiseerd model. Het volgt deze basisstappen:

1. Incidenten van conflict en protest, samen met vele andere structurele variabelen, worden ingevoerd in de samenstellende modellen. Invoervariabelen zijn zaken als bevolkingsdichtheid, BBP-groei, reistijd naar de dichtstbijzijnde stad, aandeel onvruchtbaar land, jaren sinds de onafhankelijkheid en type regering.
2. Verschillende modellen, die elk een andere methode gebruiken, berekenen een kans op een conflict. Onderdelenmodellen kunnen een regressiemodel voor conflictgeschiedenis, een model voor natuurlijke hulpbronnen en een geaggregeerd machine learning-model zijn.
3. De resultaten van de samenstellende modellen worden gecombineerd tot een uiteindelijke risicoscore.

Waar massaal geweld de volgende keer kan toeslaan

In de wereld van conflictvoorspelling is er een waarheid: de beste voorspeller van geweld is een geschiedenis van geweld. Een voorbeeld hiervan zijn de voorspellingen van het Early Warning Project in 2019 voor de locaties van nieuwe massamoorden, gedefinieerd als de dood van meer dan 1.000 burgers in een jaar als gevolg van de opzettelijke actie van gewapende groepen (cijfers voor 2020 waren niet beschikbaar bij het ter perse gaan): de Democratische De Republiek Congo, Afghanistan, India en Myanmar behoren tot de 30 landen met het hoogste risico.

De wereldwijde ranglijst wijst ook op enkele tekortkomingen van het model. Venezuela scoort laag, ondanks de wijdverbreide overtuiging dat buitengerechtelijke executies door veiligheidstroepen wijdverbreid zijn. Dat geldt ook voor de VS, ondanks een toenemende dreiging van blank supremacistisch wapengeweld.

Waarschijnlijkheid van nieuwe massamoorden, 2018-2019

Myanmar – Er zijn gesprekken geweest over het repatriëren van Rohingya-vluchtelingen en het geven van bescherming door de overheid, maar het etnisch geweld tegen de moslimminderheid gaat helaas snel door.

India — In februari 2019 blies een zelfmoordterrorist van een in Pakistan gevestigde militante groepering Indiase paramilitaire vrachtwagens op. Sindsdien zijn er steeds nieuwe gevallen van geweld opgedoken, gericht op de betwiste regio Kasjmir.

Venezuela - NAAR rapport van de Verenigde Naties in juli 2019 suggereerde dat de regering de afgelopen 18 maanden meer dan 9.000 buitengerechtelijke executies had gepleegd. Het model codeerde ze niet als systematische politieke moorden, wat resulteerde in een lagere risicobeoordeling.

China – China’s bevolkingsomvang, beperkte vrijheid en geschiedenis van massaal geweld dragen bij aan het risico op nieuwe massamoorden. De spanningen lijken op te lopen, aangezien protesten in Hong Kong beschuldigingen van politiegeweld hebben opgeroepen.

Verenigde Staten — In september, de US Department of Homeland Security erkende blanke supremacistische terreur als een bedreiging voor de nationale veiligheid. Verschillende massale schietpartijen gericht op minderheidsgroepen duiden op een trend die het model niet vastlegt.

Casestudy: etnisch geweld in Ethiopië

In april 2018 werd Abiy Ahmed beëdigd als premier van Ethiopië, met de belofte een einde te maken aan jaren van etnische onrust en protesten tegen de regering. Een groot deel van de internationale gemeenschap dacht dat Ahmed, die van een gemengde Oromo- en Amhara-etniciteit is, een tijdperk van eenheid en hervorming zou kunnen inluiden. Begin oktober kreeg hij de Nobelprijs voor de Vrede, vooral voor zijn werk aan een vredesakkoord met buurland Eritrea na een geschil van 20 jaar. De selectie was controversieel , aangezien Ethiopische burgers geen dramatische nieuwe vrede hebben ervaren. Tegen afgelopen december, etnisch geweld had bijna 3 miljoen mensen gedwongen uit hun huizen.

Sterfgevallen door georganiseerd geweld, juni 2018-juli 2019

Tijdens het geweld, dat nog steeds aan de gang is, heeft het ViEWS-model van de Universiteit van Uppsala voorspellingen gedaan over wat er in Ethiopië zal gebeuren.

De resultaten laten zien hoe ver het gebied van conflictvoorspelling is gevorderd: ViEWS kan drie verschillende soorten conflictrisico's voorspellen — op de staat gebaseerd, eenzijdig en niet-statelijk — in een geografisch raster met cellen slechts 55 kilometer aan een kant en rekening houdend met zelfs een enkele dood te wijten aan georganiseerd geweld. Een dergelijke resolutie, die een paar jaar geleden nog onmogelijk was, belooft voorspellingen veel nuttiger te maken voor de Verenigde Naties en humanitaire organisaties die proberen het tij naar vrede terug te keren.

Om beter te illustreren hoe dit werkt, hebben we vijf sleutelmomenten geïdentificeerd tussen juni 2018 en juli 2019 toen het conflict in Ethiopië escaleerde. Vervolgens vergeleken we ze met de output van ViEWS om te zien of het geweld van tevoren goed was voorspeld en hoe, wanneer het model zijn gok miste, gebeurtenissen de daaruit voortvloeiende voorspellingen veranderden.

---

augustus 2018 — De Ethiopische regering heeft besloten de Liyu-politiemacht in de staat Somalië af te schaffen — de thuisbasis van een grote populatie etnische Somaliërs — en probeerde zijn president af te zetten. Dit veroorzaakte een reeks gewelddadige confrontaties.

17%
Kans op conflict juli 2018

17%
Kans op conflict Oktober 2018

Het model had deze specifieke regio geïdentificeerd als een regio met een zeer hoog risico op conflicten: een kans van 1 op 6. Dat bleek te kloppen.

---

september 2018 — Soldaten van de etnische Oromo-groep, die een derde van de bevolking van Ethiopië uitmaken, keerden na een conflict in Eritrea terug naar Addis Abeba. De sektarische spanningen kookten over, waarbij 35 mensen omkwamen, de meesten van andere minderheidsgroepen.

een%
Kans op conflict Augustus 2018

22%
Kans op conflict november 2018

Het model was er niet goed in om dit te voorspellen. De hoofdstad Addis Abeba loopt over het algemeen minder risico op conflicten dankzij de relatief goede infrastructuur, politie en economische groei.

---

november 2018 — Premier Ahmed voerde in het hele land een reeks etnisch geladen arrestaties uit. Er brak geweld uit tussen Oromo en Somalische etnische groepen, waarbij 22 doden vielen in het oostelijke dorp Tuli Guled.

een%
Kans op conflict Oktober 2018

9%
Kans op conflict januari 2019

De arrestaties werden over het hele land verspreid en de voorspelling op landniveau voor geweld schoot omhoog tot 67%. Het model voorspelde niet precies waar het geweld zou plaatsvinden, wat de lage score in deze regio verklaart.

---

december 2018 — Een golf van geweld trof Moyale in december, nadat regionale regeringen de veiligheid hadden overgedragen aan de federale regering. Het geweld culmineerde in een schietpartij in een plaatselijk hotel waarbij zeker een dozijn levens werd geëist.

7%
Kans op conflict november 2018

10%
Kans op conflict februari 2019

Vluchtelingen vluchten vaak van Ethiopië naar Kenia via Moyale, en de etnische groepen Oromo en Somalië hebben hier een geschiedenis van botsingen. ViEWS bestempelde het gebied terecht als een relatief hoog risicogebied.

---

juni 2019 — Na een poging tot staatsgreep tegen de staatsregering van Amhara door militaire leiders, beval de federale regering een internetuitval van vijf dagen. De politie arresteerde meer dan 250 mensen die verdacht werden van samenzwering bij de staatsgreep, velen behorend tot de etnisch-nationalistische groepering in Amhara.

een%
Kans op conflict mei 2019

14%
Kans op conflict Augustus 2019

Staatsgrepen zijn van nature moeilijk te voorspellen. Het model voorzag dit niet, maar de kans op een conflict nam dramatisch toe na de coup.

zich verstoppen