为什么我们还无法预测数百万气候难民的去向

为什么我们还无法预测数百万气候难民的去向 格雷戈里奥阿/ Shutterstock

在不久的将来,全球变暖有望创造数百万 气候难民,个人和组织已经在寻找帮助他们的方法。 一些想法很明显,例如 改善难民营的条件.

但是,还有更多的高科技项目,例如使用算法 预测流离失所者将前往的地方。 这样的预测至关重要。 它们可以帮助支持组织在正确的地方做准备,可以评估当前的政策(通过评估反事实的“假设情况”),还可以帮助预测经验数据很少的偏远或危险地区的难民人数。

因此,我们可以预测气候难民的去向,对吗?

否。尽管有大胆和令人兴奋的说法,难民预报是 很大程度上解决了,我们不确信。 作为致力于解决这一确切问题的计算机科学家,这种说法似乎是我们走路之前奔跑的痛苦示例。

大约四年前,我们开始研究人们如何摆脱武装冲突。 由于阿拉伯之春和叙利亚战争,许多人流离失所,但是几乎没有什么工作可以预测他们最终会去哪里。

为什么我们还无法预测数百万气候难民的去向 非洲的萨赫勒地区有许多世界上最容易受到气候影响的人。 mbrand85 / shutterstock

我们与同事David Bell合作,创建了一个可以提供帮助的工具,并在 自然的科学报告。 我们的工具将每个人都表示为一个独立的主体,然后使用从科学见解中得出的简单经验法则(例如“人们在下雨时往往避免穿越群山旅行”)来确定下一步何时移动,并哪里。

这不同于“机器学习”方法,后者使用历史数据来“训练”算法以生成规则并因此进行预测。 因此,例如,可以为机器学习提供此类数据:“在多年前或最近但在另一个国家发生的冲突中,到达山区附近难民营的人数。主要问题是,用于机器学习的历史数据始终是定量的,而与直接开发模拟的冲突无关。

为了了解我们的方法在实践中是如何工作的,我们针对 难民署数据 最近发生在布隆迪,中非共和国和马里的三场冲突。 我们的工具正确地预测了超过75%的难民将去往何处。

为什么我们还无法预测数百万气候难民的去向 (a)布隆迪,(b)中非共和国和(c)马里的网络模型。 冲突区(红色圆圈),难民营(深绿色圆圈),转运中心(浅绿色圆圈)和其他主要定居点(黄色圆圈)。 Suleimenova等(2017)

此后,我们将分析应用于逃离南苏丹冲突的难民,作为 HiDALGO 项目。 在这项研究中, 人工社会与社会模拟杂志,我们还研究了边境关闭等政策决定如何影响难民向埃塞俄比亚或乌干达等邻国的流动。

我们发现确实存在联系–在我们的模型中关闭乌干达边界会使40天后到达营地的“特工”数量减少300%,即使我们在301天重新开放边界后,这种影响仍然存在。 我们的工具正确地预测了75%的难民在现实生活中的实际去向。

但是,在这些历史案例中进行正确的“推论”并不意味着您可以进行预测。 出于三个原因,预测人们的去向比预测历史情况要困难得多。

为什么我们还无法预测数百万气候难民的去向 乌干达的一所学校,供南苏丹战争中的难民使用。 罗伯托·马尔德诺(Roberto Maldeno)/ Flickr, CC BY-NC-ND

  1. 每个模型都进行假设。 例如,预测难民流向的模型可能会假设他们的运输方式,或者他们可能在以前曾发生过暴力的地方过夜的可能性。 进行预测时,我们需要知道稍稍动摇这些假设后会发生什么(我们在 VECMA项目)。 我们对假设的证据越少,我们就越需要动摇它并分析模型的响应方式。 机器学习模型在训练后会自动生成隐式(和不合理的)假设,例如,选定的目的地与X公司的股票价值相关。在基于代理的模型中,这些假设来自于物理因素,例如山脉或山峰的存在。武装团体,并且可以接受明确测试。

  2. 预测一件事需要您也预测许多其他事情。 当我们预测人们如何摆脱冲突时,我们必须预测冲突​​将如何演变。 这可能取决于未来的市场价格,天气/气候影响或政治变化,所有这些也都需要预测。 需要明确的是:当我们根据历史情况验证我们的预测时,我们不需要任何这些模型,因此我们正在建立新模型只是为了使预测成为可能。

  3. 被迫流离失所的人们通常逃离意外和破坏性事件。 在这里,机器学习算法被“训练”的数据是不完整的,有偏见的或经常不存在的。 我们认为基于代理的模型更有效,因为它们不需要培训数据,并且可以从理解导致强迫流离失所的过程中受益。

因此,我们还没有破解它。

是的,很难预测。 我们尚不知道气候难民和其他被迫流离失所者的去向。 我们仍然需要巨大的超级计算机来 预报下周的天气.

因此,值得怀疑的是难民预测已经解决,尤其是与“下一个前沿对于计算机科学家而言(有争议) 从脆弱的难民中提取数据 他们通常不了解隐私和安全风险。 鉴于仍然难以预测数百万气候难民的去向,“下一个边界”仍然是最后一个边界。谈话

关于作者

Derek Groen,仿真与建模讲师, 伦敦布鲁内尔大学 和计算机科学博士研究员Diana Suleimenova 伦敦布鲁内尔大学

本文重新发表 谈话 根据知识共享许可。 阅读 原创文章.

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