彼が掲げた問題点は以下の2点にまとめることができる。第一に、紛争や政治のメカニズムは予測ができないほど複雑である。235)が、Chadefauxは、紛争のメカニズムはより雲に近い性質を持つと主張する。Swanとしての性質を持つ場合、その予測は限りなく困難になると考えられる。第二に、人間は意図的に予測を無効にすることができる。「今年は国内紛争が起こらない」との予測が発表された直後に、反政府勢力が奇襲攻撃を加えるケースが考えられる。これは単純であるが、確実に予測を無効化することができ、したがって予測は根本的に不可能であるとする議論が成立する。以上を総括すると、平和・紛争分析における予測研究には、次のような特徴があることがわかる。第一に、予測研究は説明研究よりも高い実用性を有している。説明研究のモデルに比べ、予測研究のモデルは現実の紛争に適応しやすいため、政策決定者に好まれる傾向にある。第二に、予測研究は説明研究に比べ、モデル間の性能比較が容易である。説明研究において統計的有意差を示された変数の有効性を後に否定することは困難であり、結局どのモデルが優れているのかは曖昧である。2011)などの手法を用いて、モデルの性能を予測精度として容易に比較することができる。よって、新しい研究がどれほど性能の向上に貢献したかを明確に示すことが可能である。以上2つの利点は、平和・紛争分析の研究が実際の平和構築に貢献する上で重要な性質であり、従来の説明研究においては達成できなかったものである。第三の特徴として、予測研究にはその根本的な限界があることが指摘されている。これらは明らかに予測の精度や意義を損なうものであるが、現在のところ有効な対策は存在しない。Models論文の構成そこで本論文では、これらの限界を克服するため、予測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する。ここで「前紛争状態」を「まだ紛争は勃発していないが、その兆候が認められる状態」と定義する。「複雑システム」として捉える「システム変動分析」の手法に基づく考え方であり、以下、このシステム変動分析についても適宜説明を加えながらその妥当性を検証する。よって本論文では、まず複雑システム並びにシステム変動分析について説明し、その後に前紛争状態の具体的な予測方法を示す。その後、なぜシステム変動分析の考え方が紛争分析に適応できるのか、前紛争状態の予測へと研究の焦点を移すことで、なぜ複雑なメカニズムを持つ紛争の予測が可能となり、かつ、なぜ人為的な予測の無効化を受けてもその意義を保つことができるのかについて考察する。この時、国内社会を1つの複雑システムと見る観点から、分析の範囲は国家レベルとし、国内紛争に焦点を当てて議論を進める。最後に、本論文が提唱した手法が抱える問題点とその対策についても分析し、全体を総括する。システム変動分析とは、複雑システムの挙動を分析するために考案された手法、並びにその研究分野のことを指す。複雑システムは通常とある安定状態を持ち、外圧の影響により微小な状態変化が生じた際には、修復力が働いて即座にもとの安定状態へと復帰する。時に複雑システムはもとの安定状態に戻るのではなく、異なる安定状態へと遷移することがある。具体例としては、生体における病気の発症、生態系における個体数の激減、経済における恐慌などが考えられる。これらの変動は唐突かつ急速に生じるため、システムの構成員やその外部に対して大きな脅威となりうる。Down:CSD)と呼ばれる。この理論では、システムを一変数の時系列変化として計測した時、転換点付近では外圧による微小変化から安定状態への復帰に遅れが生じることに注目し、その変化を変数の標準偏差と自己相関係数の上昇によって捉える。