簡単な方法としては、紛争勃発前の数年間を一括して前紛争状態と定義することが考えられるが、明確な基準は存在しないため、機械学習を繰り返して適切な範囲を求める必要がある。判断を再度行うことは、国や時代の実情にあった分析を可能にすると考えられる。おわりに本論文では紛争予測の研究が持つ利点を説明するとともに、その根本的な限界を克服するため、システム変動の予兆に着目した手法を導入し、研究の焦点を従来の「紛争勃発の予測」から、「前紛争状態の予測」へと移すことを提唱した。この手法により、これまで予測が困難と考えられてきた、複雑な構造を持つシステムに対しての予測が可能となった。予測された前紛争状態を積極的に公表することで政策構築上の実用性を向上させることができるが、この時、紛争予測の研究が持つ比較の明確さという利点は損なわれないことについても示した。前紛争状態の予測にはまだいくつかの問題点は存在するが、それらすべてに共通する対策は、歴史的な事例を定性的に吟味することである。定性的な分析はシステム変動分析など計量分析の方針を明確化し、より解釈性の高いモデルをもたらすと考えられる。複雑性が高まっていく世界において、今後もより実用性に優れた研究が求められるであろう。した中で、平和・紛争分析が説明能力よりも予測能力の高いモデルを重視するようになったことは歓迎されるべきである。神経科学を研究している博士学生。Unityを活用して、世界の様々な現象をシミュレート・分析しています。理系分野だけでなく、政治学や社会学も、もちろん分析対象です。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。SiteOrigin。