Warum wir noch nicht vorhersagen können, wohin Millionen von Klimaflüchtlingen gehen werden

Warum wir noch nicht vorhersagen können, wohin Millionen von Klimaflüchtlingen gehen werden gregorioa / shutterstock

In naher Zukunft wird die globale Erwärmung voraussichtlich Millionen von Menschen schaffen Klimaflüchtlingeund Einzelpersonen und Organisationen suchen bereits nach Wegen, um ihnen zu helfen. Einige Ideen liegen auf der Hand, wie z Verbesserung der Bedingungen in Flüchtlingslagern.

Es gibt aber auch eher Hightech-Projekte wie die Verwendung von Algorithmen Vorhersage, wohin Vertriebene reisen werden. Solche Prognosen sind entscheidend. Sie können Organisationen dabei unterstützen, sich an den richtigen Stellen vorzubereiten, sie können die aktuelle Politik bewerten (indem sie ein kontrafaktisches „Was-wäre-wenn“ -Szenario bewerten) und sie können auch dabei helfen, Flüchtlingsbevölkerungen in abgelegenen oder gefährlichen Gebieten vorherzusagen, für die nur wenige empirische Daten vorliegen.

Wir können also vorhersagen, wohin Klimaflüchtlinge gehen werden, oder?

Nein, trotz kühner und aufregender Behauptungen, dass die Vorhersage von Flüchtlingen richtig ist weitgehend gelöstWir sind nicht überzeugt. Als Informatiker, die genau an diesem Problem arbeiten, scheinen solche Behauptungen ein schmerzhaftes Beispiel für das Laufen zu sein, bevor wir laufen können.

Vor fast vier Jahren begannen wir zu untersuchen, wie Menschen vor bewaffneten Konflikten flohen. Viele Menschen wurden aufgrund des Arabischen Frühlings und des Syrischen Krieges vertrieben, aber es wurde wenig Arbeit geleistet, um vorherzusagen, wo sie enden könnten.

Warum wir noch nicht vorhersagen können, wohin Millionen von Klimaflüchtlingen gehen werden In der afrikanischen Sahelzone leben viele der am stärksten vom Klima bedrohten Menschen der Welt. mbrand85 / Shutterstock

Mit unserem Kollegen David Bell haben wir ein Tool entwickelt, das helfen kann, und unsere Arbeit in veröffentlicht Nature Scientific Reports. Unser Tool stellt jede Person als unabhängigen Agenten dar und verwendet dann einfache Faustregeln, die sich aus wissenschaftlichen Erkenntnissen ergeben - zum Beispiel: „Menschen meiden es, bei Regen durch Berge zu fahren“ -, um zu bestimmen, wann sie sich als nächstes bewegen werden woher.

Dies unterscheidet sich von Ansätzen des „maschinellen Lernens“, die historische Daten verwenden, um den Algorithmus zu „trainieren“, um Regeln und damit Vorhersagen zu generieren. Maschinelles Lernen könnte beispielsweise folgende Daten erhalten: „Die Anzahl der Menschen, die in einem Flüchtlingslager in der Nähe eines Berggebiets in einem Konflikt angekommen sind, der möglicherweise vor vielen Jahren oder in jüngerer Zeit in einem anderen Land stattgefunden hat. „Das Hauptproblem ist, dass historische Daten, die für maschinelles Lernen verwendet werden, immer quantitativ sind und sich niemals auf den Konflikt beziehen, für den die Simulation direkt entwickelt wurde.

Um zu sehen, wie unsere Methode in der Praxis funktioniert, haben wir unser Tool getestet UNHCR-Daten von drei jüngsten Konflikten in Burundi, der Zentralafrikanischen Republik und Mali. Unser Tool hat richtig vorausgesagt, wohin mehr als 75% der Flüchtlinge gehen würden.

Warum wir noch nicht vorhersagen können, wohin Millionen von Klimaflüchtlingen gehen werden Netzwerkmodelle für (a) Burundi, (b) Zentralafrikanische Republik und (c) Mali. Konfliktzonen (rote Kreise), Flüchtlingslager (dunkelgrüne Kreise), Weiterleitungsknoten (hellgrüne Kreise) und andere wichtige Siedlungen (gelbe Kreise). Suleimenova et al. (2017)

Seitdem wenden wir unsere Analyse auf Flüchtlinge an, die vor den Konflikten im Südsudan fliehen HiDALGO Projekt. In dieser Studie erscheint im Zeitschrift für Künstliche Gesellschaften und soziale SimulationWir haben auch untersucht, wie sich politische Entscheidungen wie Grenzschließungen auf die Bewegung von Flüchtlingen in Nachbarländer wie Äthiopien oder Uganda auswirken.

Wir haben in der Tat festgestellt, dass es einen Link gibt - das Schließen der Grenze zu Uganda in unserem Modell führt dazu, dass 40% weniger „Agenten“ nach 300-Tagen in die Lager eintreffen, und dieser Effekt bleibt auch nach der Wiedereröffnung der Grenze am Tag 301 bestehen. Unser Tool hat richtig vorausgesagt, wohin 75% der Flüchtlinge tatsächlich im wirklichen Leben gehen würden.

Eine korrekte „Retrodiktion“ in diesen historischen Fällen bedeutet jedoch nicht, dass Sie eine Prognose erstellen können. Die Vorhersage, wohin die Menschen gehen werden, ist aus drei Gründen viel schwieriger als die Vorhersage einer historischen Situation.

Warum wir noch nicht vorhersagen können, wohin Millionen von Klimaflüchtlingen gehen werden Eine Schule in Uganda für Kriegsflüchtlinge im Südsudan. Roberto Maldeno / flickr, CC BY-NC-ND

  1. Jedes Modell macht Annahmen. Ein Modell, das vorhersagt, wohin Flüchtlinge gehen, kann beispielsweise Annahmen über ihr Transportmittel oder die Wahrscheinlichkeit treffen, dass sie an einem Ort übernachten, an dem es zuvor zu Gewalt gekommen ist. Bei der Vorhersage müssen wir wissen, was passiert, wenn wir diese Annahmen ein wenig erschüttern (wir untersuchen dies in der VECMA-Projekt). Je weniger Beweise wir für eine Annahme haben, desto mehr müssen wir sie erschüttern und analysieren, wie unser Modell reagiert. Modelle für maschinelles Lernen generieren beim Training automatisch implizite (und falsch begründete) Annahmen. Beispielsweise korrelieren ausgewählte Ziele mit dem Aktienwert von Unternehmen X. In agentenbasierten Modellen stammen diese Annahmen von physikalischen Faktoren wie dem Vorhandensein von Bergen oder bewaffnete Gruppen und sind ausdrücklich prüfbar.

  2. Wenn Sie eine Sache vorhersagen möchten, müssen Sie auch viele andere Dinge vorhersagen. Wenn wir vorhersagen, wie Menschen Konflikten entkommen, müssen wir vorhersagen, wie sich der Konflikt entwickeln wird. Und das könnte von zukünftigen Marktpreisen, Wetter- / Klimaeffekten oder politischen Veränderungen abhängen, die ebenfalls prognostiziert werden müssten. Um es klar auszudrücken: Wir haben keines dieser Modelle benötigt, als wir unsere Vorhersagen anhand einer historischen Situation validiert haben. Deshalb bauen wir neue Modelle, um Vorhersagen zu ermöglichen.

  3. Zwangsvertriebene Menschen fliehen normalerweise vor unerwarteten und störenden Ereignissen. Hier sind die Daten, auf die die maschinellen Lernalgorithmen "trainiert" werden, unvollständig, voreingenommen oder häufig nicht vorhanden. Wir argumentieren, dass agentenbasierte Modelle effektiver sind, weil sie keine Trainingsdaten benötigen und vom Verständnis der Prozesse profitieren, die die Vertreibung vorantreiben.

Also haben wir es nicht geknackt.

Ja, Prognosen sind schwierig. Wir wissen noch nicht, wohin sich Klimaflüchtlinge und andere Vertriebene begeben. Wir brauchen immer noch riesige Supercomputer, nur um Vorhersage für das Wetter nächste Woche.

Es lohnt sich also, der Idee, dass die Flüchtlingsprognose bereits gelöst ist, misstrauisch zu begegnen, vor allem, wenn man behauptet, dass dienächste Grenze"Für Informatiker ist in (umstritten) Daten von schutzbedürftigen Flüchtlingen extrahieren die sich der Datenschutz- und Sicherheitsrisiken oft nicht bewusst sind. Angesichts der Schwierigkeit, vorherzusagen, wohin die Millionen von Klimaflüchtlingen gehen werden, ist die „nächste Grenze“ immer noch die letzte Grenze.Das Gespräch

Über den Autor

Derek Groen, Dozent für Simulation und Modellierung, Brunel Universität London und Diana Suleimenova, Doktorandin, Informatik, Brunel Universität London

Dieser Artikel wird erneut veröffentlicht Das Gespräch unter einer Creative Commons-Lizenz. Lies das Original Artikel.

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