何百万人もの気候難民がどこに行くのかまだ予測できない

何百万人もの気候難民がどこに行くのかまだ予測できない グレゴリア/シャッターストック

近い将来、地球温暖化により何百万もの 気候難民、個人や組織は既に彼らを助ける方法を探しています。 以下のようないくつかのアイデアは明らかです。 難民キャンプの状況を改善する.

しかし、アルゴリズムを使用して 避難民がどこに旅行するかを予測する。 このような予測は非常に重要です。 組織は適切な場所での準備を支援し、現在のポリシーを評価することができます(反事実の「仮定」シナリオを評価することにより)。また、経験的データがほとんどない遠隔地または危険な地域の難民人口を予測することもできます。

それで、気候難民がどこへ行くのかを予測できますよね?

いいえ。難民の予測は大胆で刺激的な主張にもかかわらず 大部分解決、私たちは確信していません。 この正確な問題に取り組んでいるコンピューターサイエンティストとして、そのような主張は、歩く前に走る苦痛な例のように思えます。

ほぼ4年前、私たちは人々が武力紛争からどのように逃げたかを調査し始めました。 多くの人々がアラブの春とシリア戦争のために避難しましたが、彼らがどこで終わることができるかを予測するために少しの仕事がされました。

何百万人もの気候難民がどこに行くのかまだ予測できない アフリカのサヘル地域には、世界で最も気候変動に弱い人々が多くいます。 mbrand85 /シャッターストック

同僚のデビッド・ベルと共に、私たちは支援できるツールを作成し、 自然科学レポート。 私たちのツールは、すべての人を独立したエージェントとして表現し、科学的洞察から得られた単純な経験則を使用します。たとえば、「雨が降っているときは山を旅しない傾向があります」-次に移動するタイミングを決定し、どこで。

これは、履歴データを使用してアルゴリズムを「トレーニング」してルールと予測を生成する「機械学習」アプローチとは異なります。 したがって、たとえば、機械学習には次のようなデータが与えられます。「おそらく何年も前、または最近ではあるが別の国で発生した紛争で、山岳地帯に近い難民キャンプに到着した人々の数。主要な問題は、機械学習に使用される履歴データは常に定量的であり、シミュレーションが直接開発される競合に関するものではないということです。

メソッドが実際にどのように機能するかを確認するために、ツールをテストしました UNHCRデータ ブルンジ、中央アフリカ共和国、マリでの最近の3つの紛争から。 私たちのツールは、難民の75%以上がどこに行くかを正しく予測しました。

何百万人もの気候難民がどこに行くのかまだ予測できない (a)ブルンジ、(b)中央アフリカ共和国、および(c)マリのネットワークモデル。 紛争地帯(赤い円)、難民キャンプ(暗い緑の円)、転送ハブ(明るい緑の円)およびその他の主要な居住地(黄色の円)。 スレイメノバ他(2017)

それ以来、私たちは分析を南スーダンで紛争から逃れている難民に適用しました。 ヒダルゴ プロジェクト。 この研究では、 Journal of Artificial Societies and Social Simulation、国境閉鎖などの政策決定が難民のエチオピアやウガンダなどの近隣諸国への移動にどのように影響するかについても検討しました。

実際にリンクがあることがわかりました。このモデルでウガンダの国境を閉じると、40日後にキャンプに到着する「エージェント」の数が300%少なくなり、301日に国境を再開した後もその影響が残ります。 私たちのツールは、実際に難民の75%が実際に行く場所を正しく予測しました。

しかし、これらの歴史的なケースで正しい「再試行」を行うことは、予測を行うことができるという意味ではありません。 人がどこに行くかを予測することは、3つの理由から、歴史的な状況を予測するよりもはるかに困難です。

何百万人もの気候難民がどこに行くのかまだ予測できない 南スーダンでの戦争からの難民のためのウガンダの学校。 ロベルト・マルデノ/ flickr, CC BY-NC-ND

  1. すべてのモデルは仮定を行います。 たとえば、難民がどこへ行くのかを予測するモデルは、彼らの交通手段や、以前に暴力が発生した場所に一晩滞在する可能性について推測するかもしれません。 予測するとき、これらの仮定に少し揺れを与えると何が起こるかを知る必要があります( VECMAプロジェクト)。 仮定に関する証拠が少ないほど、それを揺さぶり、モデルがどのように反応するかを分析する必要があります。 機械学習モデルは、訓練されたときに暗黙の(および不当な)仮定を自動的に生成します。たとえば、選択した目的地はX社の株価と相関します。エージェントベースのモデルでは、これらの仮定は山の存在または武装グループ、および明示的にテスト可能です。

  2. 1つのことを予測するには、他の多くのことも予測する必要があります。 人々がどのように紛争から逃れるかを予測するとき、紛争がどのように進化するかを予測しなければなりません。 そして、それは将来の市場価格、天気/気候の影響、または政治的変化に依存する可能性があり、これらすべても予測が必要です。 明確にするために、過去の状況に対して予測を検証したときにこれらのモデルを必要としなかったため、予測を可能にするためだけに新しいモデルを構築しています。

  3. 強制避難させられた人々は通常、予期せぬ破壊的な出来事から逃げています。 ここで、機械学習アルゴリズムが「トレーニング」されるデータは、不完全であるか、偏っているか、またはしばしば存在しません。 エージェントベースのモデルは、トレーニングデータを必要としないため、より効果的であり、強制変位を駆動するプロセスを理解することでメリットがあると主張します。

だから私たちはそれをクラックしていません。

はい、予測は難しいです。 気候難民やその他の強制避難民がどこに行くのかはまだわかりません。 まだ巨大なスーパーコンピューターが必要です 来週の天気予報.

したがって、難民の予測はすでに解決されているという考えに疑念を抱くことが有益です。特に、「次のフロンティア」(論争の的に)コンピューター科学者にとって 脆弱な難民からデータを抽出する 多くの場合、プライバシーとセキュリティのリスクを認識していません。 数百万人の気候難民がどこへ行くかを予測するのがどれほど難しいかを考えると、「次のフロンティア」は依然として最後のフロンティアです。会話

著者について

Derek Groen、シミュレーションおよびモデリングの講師、 ブルネル大学ロンドン Diana Suleimenova、博士号研究員、コンピューターサイエンス、 ブルネル大学ロンドン

この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.

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