論文の概要: Next-Generation Conflict Forecasting: Unleashing Predictive Patterns through Spatiotemporal Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14817v1
• Date: Sun, 08 Jun 2025 20:42:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.7034
• Title: Next-Generation Conflict Forecasting: Unleashing Predictive Patterns through Spatiotemporal Learning
• Title（参考訳）: 次世代競合予測:時空間学習による予測パターンの展開
• Authors: Simon P. von der Maase,
• Abstract要約: 本研究では、3つの異なるタイプの暴力を事前に36ヶ月予測するためのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 このモデルは確率的分類と回帰タスクを共同で実行し、将来の事象の予測と予測等級を生成する。 警告システム、人道的対応計画、証拠に基づく平和構築イニシアチブのための有望なツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Forecasting violent conflict at high spatial and temporal resolution remains a central challenge for both researchers and policymakers. This study presents a novel neural network architecture for forecasting three distinct types of violence -- state-based, non-state, and one-sided -- at the subnational (priogrid-month) level, up to 36 months in advance. The model jointly performs classification and regression tasks, producing both probabilistic estimates and expected magnitudes of future events. It achieves state-of-the-art performance across all tasks and generates approximate predictive posterior distributions to quantify forecast uncertainty. The architecture is built on a Monte Carlo Dropout Long Short-Term Memory (LSTM) U-Net, integrating convolutional layers to capture spatial dependencies with recurrent structures to model temporal dynamics. Unlike many existing approaches, it requires no manual feature engineering and relies solely on historical conflict data. This design enables the model to autonomously learn complex spatiotemporal patterns underlying violent conflict. Beyond achieving state-of-the-art predictive performance, the model is also highly extensible: it can readily integrate additional data sources and jointly forecast auxiliary variables. These capabilities make it a promising tool for early warning systems, humanitarian response planning, and evidence-based peacebuilding initiatives.
• Abstract（参考訳）: 高い空間的・時間的解像度で暴力的な対立を予測することは、研究者と政策立案者の両方にとって依然として中心的な課題である。 本研究は、国家ベース、非国家、一方的な3つの異なるタイプの暴力を、前もって36ヶ月の国家単位(プリオグリド月)レベルで予測するための、新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 このモデルは、分類と回帰のタスクを共同で実行し、確率的推定と将来の事象の予測等級の両方を生成する。 全てのタスクにまたがって最先端のパフォーマンスを達成し、予測の不確実性を定量化するために近似予測後部分布を生成する。 アーキテクチャはMonte Carlo Dropout Long Short-Term Memory (LSTM) U-Net上に構築されており、畳み込みレイヤを統合して、時間的ダイナミクスをモデル化するための再帰的な構造と空間的依存関係をキャプチャする。 既存の多くのアプローチとは異なり、手動のフィーチャエンジニアリングは必要とせず、過去のコンフリクトデータにのみ依存する。 この設計により、モデルは暴力的対立の根底にある複雑な時空間パターンを自律的に学習することができる。 最先端の予測性能を達成するだけでなく、このモデルは拡張性も高く、追加のデータソースを容易に統合でき、補助変数を共同で予測できる。 これらの能力は、早期警戒システム、人道的対応計画、証拠に基づく平和構築イニシアチブのための有望なツールとなる。

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