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Finalmente estamos mejorando en la predicción de conflictos organizados
Fotografía de miles de manifestantes de la capital y desplazados por la violencia étnica durante el fin de semana en Burayu, manifestándose para exigir justicia del gobierno en Addis Abeba, Etiopía, el lunes 17 de septiembre de 2018.
La gente ha estado tratando de predecir conflictos durante cientos, si no miles, de años. Pero es difícil, en gran parte porque los científicos no pueden ponerse de acuerdo sobre su naturaleza o cómo surge. El factor crítico podría ser algo tan aparentemente inocuo como una población en auge o un mal año para las cosechas. Otras veces, una chispa enciende un barril de pólvora, como ocurrió con el asesinato del archiduque Francisco Fernando de Austria en el período previo a la Primera Guerra Mundial.
Los politólogos y los matemáticos han ideado una gran cantidad de métodos diferentes para pronosticar el próximo brote de violencia, pero ningún modelo único captura adecuadamente cómo se comporta el conflicto. Un estudio publicado en 2011 por el Instituto de Investigación de la Paz de Oslo utilizó un modelo único para realizar pronósticos de conflictos globales de 2010 a 2050. Estimó una probabilidad de violencia en Siria de menos del 0,05 %. Las organizaciones humanitarias, que podrían haber estado mejor preparadas si las predicciones hubieran sido más precisas, se vieron sorprendidas por el estallido de la guerra civil de Siria en marzo de 2011. Desde entonces, ha desplazado a unos 13 millones de personas.
Esta historia fue parte de nuestra edición de noviembre de 2019
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La agrupación de modelos individuales para maximizar sus fortalezas y eliminar las debilidades ha resultado en grandes mejoras. El primer modelo de conjunto público, el Proyecto de Alerta Temprana , lanzado en 2013 para pronosticar nuevos casos de asesinatos en masa. Dirigido por investigadores del Museo del Holocausto de EE. UU. y el Dartmouth College, afirma tener un 80% de precisión en sus predicciones.
Las mejoras en la recopilación de datos, la traducción y el aprendizaje automático han avanzado aún más en el campo. A modelo más nuevo llamado ViEWS , creado por investigadores de la Universidad de Uppsala, proporciona un gran impulso en granularidad. Centrándose en el conflicto en África, ofrece lecturas predictivas mensuales en múltiples regiones dentro de un estado determinado. Su umbral para la violencia es una sola muerte.
Algunos investigadores dicen que hay modelos predictivos privados y, en algunos casos, clasificados, que probablemente sean mucho mejores que cualquier cosa pública. Las preocupaciones de que hacer públicas las predicciones podría socavar la diplomacia o cambiar el resultado de los acontecimientos mundiales no son infundadas. Pero eso es precisamente el punto. Los modelos públicos son lo suficientemente buenos para ayudar a dirigir la ayuda a donde se necesita y alertar a los más vulnerables para que busquen seguridad. Usados correctamente, podrían cambiar las cosas para mejor y salvar vidas en el proceso.
Dentro de un modelo de conflicto
Cómo un evento se convierte en una entrada de modelo
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Ocurre una muerte o protesta.
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Agencias de noticias, ONG y otros escriben sobre el evento.
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Los sistemas de monitoreo recorren el informe en busca de palabras clave como 'muerte', 'protesta', 'levantamiento' o 'masacre'.
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Los incidentes relevantes son examinados por investigadores humanos, quienes los codifican según los actores involucrados, el tiempo y el lugar, y una estimación de la precisión de los datos.
El camino desde el evento sobre el terreno hasta la predicción requiere una maquinaria analítica compleja, por lo que elaboramos un diagrama de un modelo idealizado. Sigue estos pasos básicos:
- Los incidentes de conflicto y protesta, junto con muchas otras variables estructurales, se incorporan a los modelos constituyentes. Las variables de entrada incluirían cosas como la densidad de población, el crecimiento del PIB, el tiempo de viaje a la ciudad más cercana, la proporción de tierra baldía, los años desde la independencia y el tipo de gobierno.
- Varios modelos diferentes, cada uno de los cuales utiliza un método diferente, calculan una probabilidad de conflicto. Los modelos constituyentes podrían ser un modelo de regresión de historial de conflictos, un modelo de recursos naturales y un modelo de aprendizaje automático agregado.
- Los resultados de los modelos constituyentes se combinan para producir una puntuación de riesgo final.
Donde la violencia masiva puede golpear a continuación
En el mundo de la predicción de conflictos, hay una perogrullada: el mejor predictor de violencia es una historia de violencia. Un ejemplo son las predicciones de 2019 del Proyecto de Alerta Temprana para los sitios de nuevos asesinatos en masa, definidos como la muerte de más de 1,000 civiles en un año debido a la acción deliberada de grupos armados (las cifras de 2020 no estaban disponibles en el momento de la publicación): el Partido Demócrata La República del Congo, Afganistán, India y Myanmar se encuentran entre los 30 países de mayor riesgo.
Las clasificaciones globales también destacan algunas de las deficiencias del modelo. Venezuela ocupa un lugar bajo, a pesar de la creencia generalizada de que las ejecuciones extrajudiciales por parte de las fuerzas de seguridad han sido moneda corriente. Lo mismo ocurre con los EE. UU., a pesar de la creciente amenaza de la violencia armada de los supremacistas blancos.
Probabilidad de nuevos asesinatos en masa, 2018-2019
Birmania — Se ha hablado de repatriar a los refugiados rohingya y darles protección gubernamental, pero, lamentablemente, la violencia étnica contra la minoría musulmana ha continuado a buen ritmo.
India — En febrero de 2019, un terrorista suicida de un grupo militante con sede en Pakistán hizo estallar camiones paramilitares indios. Desde entonces, han seguido surgiendo nuevos casos de violencia, centrados en la disputada región de Cachemira.
Venezuela — A informe de las Naciones Unidas en julio de 2019 sugirió que el gobierno había llevado a cabo más de 9.000 ejecuciones extrajudiciales en los 18 meses anteriores. El modelo no los codificó como asesinatos políticos sistemáticos, lo que resultó en una calificación de riesgo más baja.
China — El tamaño de la población de China, la libertad limitada y la historia de violencia masiva contribuyen al riesgo de nuevos asesinatos en masa. Las tensiones parecen estar aumentando, ya que las protestas en Hong Kong han generado acusaciones de brutalidad policial.
Estados Unidos — En septiembre, el El Departamento de Seguridad Nacional de EE. UU. reconoció el terrorismo supremacista blanco como una amenaza a la seguridad nacional. Varios tiroteos masivos dirigidos a grupos minoritarios indican una tendencia que el modelo no captura.
Estudio de caso: la violencia étnica en Etiopía
En abril de 2018, Abiy Ahmed prestó juramento como primer ministro de Etiopía y prometió poner fin a años de disturbios étnicos y protestas antigubernamentales. Gran parte de la comunidad internacional pensó que Ahmed, de etnia mixta oromo y amhara, podría marcar el comienzo de una era de unidad y reforma. Recibió el Premio Nobel de la Paz a principios de octubre, principalmente por su trabajo en un acuerdo de paz con la vecina Eritrea después de una disputa de 20 años. La selección fue controvertida. Sin embargo, como ciudadanos etíopes no han experimentado una nueva paz dramática. Para diciembre pasado, la violencia étnica había obligado a casi 3 millones de personas de sus hogares.
Muertes por violencia organizada, junio 2018-julio 2019
A lo largo de la violencia, que aún continúa, el modelo ViEWS de la Universidad de Uppsala ha estado haciendo predicciones sobre lo que sucederá en Etiopía.
Los resultados muestran hasta dónde ha llegado el campo de la predicción de conflictos: ViEWS puede pronosticar tres tipos diferentes de riesgo de conflicto — estatal, unilateral y no estatal — en una cuadrícula geográfica con celdas de solo 55 kilómetros de lado y tomar en cuenta incluso una sola muerte atribuible a la violencia organizada. Ese tipo de resolución, imposible hace apenas unos años, promete hacer predicciones mucho más útiles para las Naciones Unidas y las organizaciones humanitarias que están tratando de ayudar a cambiar el rumbo hacia la paz.
Para ilustrar mejor cómo funciona esto, hemos identificado cinco momentos clave entre junio de 2018 y julio de 2019 cuando se intensificó el conflicto en Etiopía. Luego los comparamos con los resultados de ViEWS para ver si la violencia se pronosticó correctamente con anticipación y cómo, cuando el modelo falló en su conjetura, los eventos cambiaron sus predicciones subsiguientes.
agosto 2018 — El gobierno etíope tomó medidas para abolir la fuerza policial de Liyu en el estado de Somali — hogar de una gran población de etnia somalí — y trató de derrocar a su presidente. Esto desencadenó una serie de enfrentamientos violentos.
17%
Probabilidad de conflicto Julio 2018
17%
Probabilidad de conflicto Octubre 2018
El modelo había identificado que esta región en particular tenía un riesgo muy alto de conflicto: una probabilidad de 1 en 6. Eso resultó correcto.
septiembre 2018 — Soldados de la etnia Oromo, que constituyen un tercio de la población de Etiopía, regresaron a Addis Abeba tras un conflicto en Eritrea. Las tensiones sectarias se desbordaron y mataron a 35 personas, la mayoría de otros grupos minoritarios.
1%
Probabilidad de conflicto Agosto 2018
22%
Probabilidad de conflicto Noviembre 2018
El modelo no hizo bien en predecir esto. La capital, Addis Abeba, generalmente tiene un menor riesgo de conflicto gracias a una infraestructura, vigilancia y crecimiento económico relativamente buenos.
noviembre 2018 — El primer ministro Ahmed llevó a cabo una serie de arrestos por motivos étnicos en todo el país. La violencia estalló entre los grupos étnicos oromo y somalí, lo que resultó en 22 muertes en la aldea oriental de Tuli Guled.
1%
Probabilidad de conflicto Octubre 2018
9%
Probabilidad de conflicto enero 2019
Los arrestos se distribuyeron por todo el país y la predicción de violencia a nivel nacional se disparó hasta el 67 %. El modelo no predijo con precisión dónde ocurriría la violencia, lo que explica el bajo puntaje en esta región.
diciembre 2018 — Una ola de violencia golpeó al inquieto Moyale en diciembre después de que los gobiernos regionales entregaron la seguridad al gobierno federal. La violencia culminó con un tiroteo dentro de un hotel local que cobró al menos una docena de vidas.
7%
Probabilidad de conflicto Noviembre 2018
10%
Probabilidad de conflicto Febrero 2019
Los refugiados suelen huir de Etiopía a Kenia a través de Moyale, y los grupos étnicos oromo y somalí tienen un historial de enfrentamientos aquí. ViEWS etiquetó correctamente el área como de riesgo relativamente alto.
junio 2019 — Después de un intento de golpe de estado contra el gobierno del estado de Amhara por parte de líderes militares, el gobierno federal ordenó un apagón de Internet de cinco días. La policía arrestó a más de 250 personas sospechosas de conspirar en el golpe, muchas de las cuales pertenecían al grupo etnonacionalista Amhara.
1%
Probabilidad de conflicto Mayo 2019
14%
Probabilidad de conflicto Agosto 2019
Los golpes son, por su naturaleza, difíciles de predecir. El modelo no lo previó, pero la probabilidad de conflicto aumentó dramáticamente después del golpe.