From Newswire to Nexus: Using text-based actor embeddings and transformer networks to forecast conflict dynamics

要約

この研究は、テキストベースのアクター埋め込みとトランスフォーマー モデルを使用して、暴力的な紛争パターンの動的な変化をアクター レベルで予測することにより、紛争予測の分野を前進させます。
より具体的には、ニュースワイヤーのテキストと構造化された紛争事象データを組み合わせ、自然言語処理 (NLP) 技術の最近の進歩を活用して、政府、民兵組織、分離主義運動、テロリストなどの紛争主体間のエスカレーションとエスカレーション解除を予測します。
この新しいアプローチは、既存の方法では達成できなかった、暴力的紛争の本質的に不安定なパターンを正確かつ迅速に捉えます。
このフレームワークを作成するために、私たちはウプサラ紛争データ プログラムから手動でラベル付けされたイベント データを活用して、膨大な国際ニュースワイヤー コーパスを厳選し、注釈を付けることから始めました。
このハイブリッド データセットを使用することで、構造化されたイベント データの精度と詳細とともに、ニュース ソースのテキストのコンテキストをモデルに組み込むことができます。
この組み合わせにより、紛争の展開について動的かつ詳細な予測を行うことができます。
私たちは歴史的出来事に対する厳密なバックテストを通じてアプローチを検証し、サンプル外の優れた予測力を実証します。
私たちのアプローチは、紛争の激化と縮小の段階を特定して予測するのに非常に効果的であり、従来のモデルの能力を超えていることがわかりました。
関係者の相互作用に焦点を当てることで、私たちの明確な目標は、政策立案者、人道支援団体、平和維持活動に実用的な洞察を提供し、的を絞った効果的な介入戦略を可能にすることです。

要約(オリジナル)

This study advances the field of conflict forecasting by using text-based actor embeddings with transformer models to predict dynamic changes in violent conflict patterns at the actor level. More specifically, we combine newswire texts with structured conflict event data and leverage recent advances in Natural Language Processing (NLP) techniques to forecast escalations and de-escalations among conflicting actors, such as governments, militias, separatist movements, and terrorists. This new approach accurately and promptly captures the inherently volatile patterns of violent conflicts, which existing methods have not been able to achieve. To create this framework, we began by curating and annotating a vast international newswire corpus, leveraging hand-labeled event data from the Uppsala Conflict Data Program. By using this hybrid dataset, our models can incorporate the textual context of news sources along with the precision and detail of structured event data. This combination enables us to make both dynamic and granular predictions about conflict developments. We validate our approach through rigorous back-testing against historical events, demonstrating superior out-of-sample predictive power. We find that our approach is quite effective in identifying and predicting phases of conflict escalation and de-escalation, surpassing the capabilities of traditional models. By focusing on actor interactions, our explicit goal is to provide actionable insights to policymakers, humanitarian organizations, and peacekeeping operations in order to enable targeted and effective intervention strategies.

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