Abstract

Can history predict the escalation of future violence? This research note evaluates the use of a Recurrent Neural Network (RNN) for the Violence Early Warning System (ViEWS) Prediction Competition. Existing research on civil conflict shows violence is a persistent and recurring process, often shaping the direction of future conflicts. Building on this insight, I build a RNN model to examine how well historical patterns in conflict predict long-term escalation trends. A RNN is a simple, but powerful machine learning tool for time series forecasting due to its capacity to learn long sequences of information. I show that an RNN model can produce relatively accurate forecasts due to systematic patterns in conflict processes, consistent with existing research on “conflict traps.” The results provide important lessons for conflict forecasting and ground opportunities for using RNN models in future political science research.

¿La historia puede predecir el aumento de la violencia en el futuro? Esta nota de investigación evalúa el uso de una red neuronal recurrente (Recurrent Neural Network, RNN) para la competencia de predicciones del Sistema de Alerta Temprana de Violencia (Violence Early Warning System, ViEWS). Las investigaciones existentes sobre los conflictos civiles demuestran que la violencia es un proceso persistente y recurrente que, a menudo, da forma a la dirección de futuros conflictos. Con base en esta percepción, elaboro un modelo de RNN para examinar la eficacia de los patrones históricos de los conflictos al momento de predecir tendencias a largo plazo. La RNN es una herramienta de aprendizaje automático sencilla, pero poderosa, para la predicción de series temporales debido a su capacidad para aprender secuencias extensas de información. Los resultados demuestran que el modelo genera pronósticos relativamente precisos en los Estados débiles y fallidos, lo cual coincide con las investigaciones existentes sobre las “trampas de conflictos.” No obstante, el modelo presenta dificultades para predecir nuevos conflictos civiles; esto es coincidente con las teorías informativas sobre el inicio de conflictos. Los resultados brindan lecciones importantes para la predicción de conflictos y demuestran oportunidades para las aplicaciones de RNN en futuras investigaciones sobre ciencias políticas.

L’histoire peut-elle permettre de prédire l’escalade future de la violence ? Cet exposé de recherche évalue l’utilization d’un Réseau de neurones récurrents pour le concours de prédiction ViEWS (Violence early-warning system, système d’alerte précoce sur la violence). Des recherches existantes sur les conflits civils montrent que la violence est un processus persistant et récurrent qui façonne souvent l’orientation des conflits futurs. Je me suis appuyé sur cette idée pour développer un modèle de réseau de neurones récurrents dans l’objectif d’examiner à quel point les schémas historiques des conflits pouvaient permettre de prédire des tendances à long terme. Un réseau de neurones récurrents est un outil de machine learning simple mais puissant pour la prévision de séries chronologiques du fait de sa capacité à apprendre de longues séquences d’informations. Les résultats montrent que ce modèle produit des prévisions relativement précises pour les États faibles et défaillants qui sont cohérentes avec les recherches existantes sur les « pièges des conflits ». Il est difficile de prédire les nouveaux conflits civils avec ce modèle, ce qui est cohérent avec les théories informationnelles sur le déclenchement des conflits. Ces résultats permettent de tirer d’importants enseignements pour la prévision des conflits et démontrent des opportunités d’applications des réseaux de neurones récurrents dans les futures recherches en sciences politiques.

摘要

历史可以预测未来暴力的升级吗？本研究报告评估了在暴力预警系统 (ViEWS) 预测竞赛中使用循环神经网络 (RNN)。对国内冲突的现有研究表明，暴力是一个持续且反复出现的过程，通常会影响未来冲突的方向。基于这一见解，我构建了一个 RNN 模型来检查冲突中的历史模式如何预测长期升级趋势。RNN 是一种简单但功能强大的机器学习工具，用于时间序列预测，因为它能够学习长信息序列。我表明，由于冲突过程中的系统模式，RNN 模型可以产生相对准确的预测，这与现有的“冲突陷阱”研究一致。

¿ 历史可以预测未来暴力的兴起吗？本调查说明评估了使用循环神经网络（循环神经网络，RNN）预测暴力早期预警系统（暴力早期预警系统，ViEWS）的能力。对国内冲突的现有调查表明，暴力是一个持续的和反复出现的过程，它是在未来冲突的方向上形成的。基于这种认识，详细阐述了一个 RNN 模型，以检查在大广场预测趋势时冲突历史模式的有效性。RNN 是自动学习 sencilla pero poderosa 的一种解释，用于预测时间序列 debido 已经能够学习 secuencias extensas de informationación。结果表明，该模型在 estados débiles y fallidos 中生成的预测相对准确，局部重合 con lasinvestigacionesexistentes sobre las “trampas de conflictos”。No obstante, el modelo presentsa dificultades para predecir nuevos 内战；esto es恰巧con las informativas teorías sobre el inicio de conflictos。Los resultados brindan 为预测冲突提供了重要的经验教训，并展示了 RNN 在未来对政治科学的调查中的应用机会。esto es恰巧con las informativas teorías sobre el inicio de conflictos。Los resultados brindan 为预测冲突提供了重要的经验教训，并展示了 RNN 在未来对政治科学的调查中的应用机会。esto es恰巧con las informativas teorías sobre el inicio de conflictos。Los resultados brindan 为预测冲突提供了重要的经验教训，并展示了 RNN 在未来对政治科学的调查中的应用机会。

历史可以预测未来暴力升级吗？本研究论文评估了循环神经网络在 ViEWS（暴力预警系统）预测竞赛中的使用。对国内冲突的现有研究表明，暴力是一个持续且反复出现的过程，通常会影响未来冲突的方向。我基于这个想法开发了一个循环神经网络模型，目的是检查历史冲突模式对长期趋势的预测能力。递归神经网络是一种简单而强大的机器学习工具，用于时间序列预测，因为它能够学习长信息序列。结果表明，该模型对弱状态和失败状态产生了相对准确的预测，这与现有的“冲突陷阱”研究一致。用这个模型很难预测新的国内冲突，这与冲突爆发的信息理论是一致的。这些结果使我们能够为预测冲突吸取重要的经验教训，并展示递归神经网络在未来政治学研究中的应用机会。结果表明，该模型对弱状态和失败状态产生了相对准确的预测，这与现有的“冲突陷阱”研究一致。用这个模型很难预测新的国内冲突，这与冲突爆发的信息理论是一致的。这些结果使我们能够为预测冲突吸取重要的经验教训，并展示递归神经网络在未来政治学研究中的应用机会。结果表明，该模型对弱状态和失败状态产生了相对准确的预测，这与现有的“冲突陷阱”研究一致。用这个模型很难预测新的国内冲突，这与冲突爆发的信息理论是一致的。这些结果使我们能够为预测冲突吸取重要的经验教训，并展示递归神经网络在未来政治学研究中的应用机会。这与关于冲突开始的信息理论是一致的。这些结果使我们能够为预测冲突吸取重要的经验教训，并展示递归神经网络在未来政治学研究中的应用机会。这与关于冲突开始的信息理论是一致的。这些结果使我们能够为预测冲突吸取重要的经验教训，并展示递归神经网络在未来政治学研究中的应用机会。