彼らは何を争っているのか：イシューの内容分析から国際紛争の発生と終結を予測する

他们在争论什么？从问题的内容分析来预测国际冲突的爆发和结束？

• 批准号: 21K01348
• 负责人: 千葉 大奈
• 金额: $ 2.33万
• 依托单位: Kobe University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K01348/
• 关键词: 国際紛争; テキスト分析; 国際関係論; 武力紛争; 予測

戦争はなぜ起こるのだろうか。国際政治学は長年この問題に取り組んできた。本研究では、大量のニュース記事から抽出されたテキストデータを機械学習の手法で二次加工することで、政治アクター間の対立と協調の具体的内容を体系的・定量的に把握する データベースを作成する。更に、このデータを説明変数として用い、国際紛争の発生・終結を予測する統計モデルを構築する。本研究の第一段階では、政治的アクターがどのようなイシューをめぐり対立・協調しているか、という問いに対し、ニュース記事から抽出されたデータを機械学習によるテキスト処理を通じて分析することで明らかにしていくことを目的とする。第二段階では、ICB(International Crisis Behavior)という国際紛争データに基づいて被説明変数を構築し、教師付き機械学習の手法を用いて統計モデル構築を行う。主な説明変数であるイシュー内容が、どの程度モデルの 説明力を向上させるかを明らかにする。武力 紛争の発生・終結予測を行うことは、学術的な価値のみならず、政策的な意義も大きい。このような知識は、政府や民間アクターが、政治・経済的なリソースを効率的に配分することを可能にし、また紛争予防のために効果的 な介入を行う一助となるだろう。上述の通り、本研究は概ね2つの段階に分けられる。一年目は第一段階の分析を中心に、二年目は第二段階の分析を中心に進め、三年目には学術誌への投稿や一般社会へのアウトリーチに努めていくというのが当初の予定であった。二年目にあたるR4年度においては、当初の予定通り、第二段階の研究を遂行した。すなわち、ICBデータセットに基づいて被説明変数のデータを構築し、教師付き機械学習の手法を用いた統計モデルの構築を行った。

为什么会发生战争？国际政治多年来一直在努力解决这个问题。在这项研究中，我们将通过使用机器学习技术对从大量新闻文章中提取的文本数据进行二次处理，创建一个系统地、定量地了解政治参与者之间冲突与合作的具体细节的数据库。此外，我们将利用这些数据作为解释变量，构建预测国际冲突发生和结束的统计模型。在本研究的第一阶段，我们将通过使用机器学习的文本处理来分析从新闻文章中提取的数据，回答政治参与者正在竞争或合作的问题，目的是向前推进。在第二阶段，我们根据称为ICB（国际危机行为）的国际冲突数据构建因变量，并使用监督机器学习技术构建统计模型。我们将阐明作为主要解释变量的问题内容在多大程度上提高了模型的解释力。预测武装冲突的爆发和结束不仅具有学术价值，而且具有重大的政策意义。这些知识将使政府和私人行为者能够有效地分配政治和经济资源，并帮助他们有效地进行干预以防止冲突。如上所述，本研究大致可分为两个阶段。原计划第一年将侧重于第一阶段的分析，第二年将侧重于第二阶段的分析，第三年将致力于向学术期刊提交和向公众推广。第二年，R4，第二阶段的研究按原计划进行。也就是说，我们基于 ICB 数据集构建了解释变量的数据，并使用监督机器学习技术构建了统计模型。