亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Click, click boom: Using Wikipedia data to predict changes in battle-related deaths

战斗 地球仪 社会化媒体 论证(复杂分析) 繁荣 人文学科 显著性(神经科学) 政治 政治学 计算机科学 数据科学 地理 万维网 心理学 人工智能 艺术 法学 考古 神经科学 化学 工程类 生物化学 环境工程
作者
Christian Oswald,Daniel Ohrenhofer
出处
期刊:International Interactions [Taylor & Francis]
卷期号:48 (4): 678-696 被引量:5
标识
DOI:10.1080/03050629.2022.2061969
摘要

Data and methods development are key to improve our ability to forecast conflict. Relatively recent data sources such as mobile phone and social media data or images have received widespread attention in conflict research. Oftentimes these do not cover substantial parts of the globe or they are difficult to obtain and manipulate, which makes regular updating challenging. The sometimes vast amounts of data can also be computationally and financially costly. The data source we propose instead is cheap, readily and openly available, and updated in real time, and it provides global coverage: Wikipedia. We argue that the number of country page views can be considered a measure of interest or salience, whereas the number of page changes can be considered a measure of controversy between competing political views. We expect these predictors to be particularly successful in capturing tensions before a conflict escalates. We test our argument by predicting changes in battle-related deaths in Africa on the country-month level. We find evidence that country page views do increase predictive performance while page changes do not. Contrary to our expectation, our model seems to capture long-term trends better than sharp short-term changes.El desarrollo de datos y métodos es fundamental para perfeccionar nuestra habilidad de previsión de conflictos. Las fuentes de datos relativamente nuevas, tales como los datos o las imágenes de los teléfonos celulares y de las redes sociales, han recibido una atención generalizada en la investigación de conflictos. A menudo, dichas fuentes no cubren las partes primordiales del mundo o son difíciles de obtener y manejar, lo que hace que la actualización periódica sea un desafío. Las cantidades de datos, en ocasiones enormes, también pueden ser costosas desde el punto de vista informático y financiero. En su lugar, la fuente de datos que proponemos es económica, está disponible fácil y públicamente, se actualiza en tiempo real y proporciona una cobertura global: Wikipedia. Planteamos que la cantidad de páginas vistas por país puede considerarse una medida de interés o prominencia, mientras que el número de cambios de página puede considerarse una medida de controversia entre las opiniones políticas rivales. Esperamos que estos indicadores tengan especial éxito a la hora de captar las tensiones antes de que el conflicto se intensifique. Ponemos a prueba nuestro argumento prediciendo cambios en las muertes relacionadas con las batallas en África a nivel mensual y por país. Encontramos pruebas de que esas páginas vistas por país aumentan el rendimiento predictivo, mientras que los cambios de página no lo hacen. Al contrario de lo que esperábamos, nuestro modelo parece registrar mejor las tendencias a largo plazo que los cambios bruscos a corto plazo.Les données et le développement des méthodes sont essentiels à l’amélioration de notre capacité à prévoir les conflits. La recherche sur les conflits a étudié avec application des sources de données relativement récentes, telles que celles fournies par les téléphones portables ou les médias sociaux. Néanmoins, dans de nombreux cas, les données obtenues n’englobent pas l’ensemble de la planète. Elles sont parfois difficiles à obtenir et sont délicates à manipuler, ce qui rend difficile toute mise à jour régulière. En outre, du fait de leur quantité, l’analyse de ces données peut être chronophage et coûteuse. Au contraire, la source de données que nous proposons est bon marché, publique et immédiatement disponible, mise à jour en temps réel, et inclut l’ensemble de la planète : Wikipédia. Nous soutenons que le nombre de pages vues par pays permet de mesurer l’intérêt ou l’importance d’un sujet, tandis que le nombre de changements apportés aux pages permet de mesurer le niveau de controverses entre des opinions politiques concurrentes. Nous estimons que ces éléments permettent d’identifier avec succès des tensions avant qu’un conflit n’éclate. Nous vérifions la justesse de nos hypothèses en prédisant des changements en ce qui concerne le nombre de victimes dans des combats en Afrique, par pays et par mois. Nous apportons la preuve que le nombre de pages vues par pays a une valeur prédictive, mais que le nombre de changements apportés aux pages n’en a pas. Contrairement à nos attentes, notre modèle semble permettre d’identifier des tendances de long terme, et non des changements soudains de court terme.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
123完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
561发布了新的文献求助10
1分钟前
GPTea应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
英俊的铭应助561采纳,获得30
1分钟前
温茶完成签到,获得积分20
2分钟前
2分钟前
2分钟前
dynamoo举报你可以帮我嘛求助涉嫌违规
2分钟前
dao发布了新的文献求助10
2分钟前
卢卢家兴发布了新的文献求助50
2分钟前
TTRRCEB发布了新的文献求助10
3分钟前
GPTea应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
不信人间有白头完成签到 ,获得积分10
4分钟前
共享精神应助TTRRCEB采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
排骨大王完成签到,获得积分10
5分钟前
5分钟前
5分钟前
GPTea应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
GPTea应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
GPTea应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
量子星尘发布了新的文献求助150
5分钟前
TTRRCEB发布了新的文献求助10
5分钟前
沉默的小虾米完成签到,获得积分10
5分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
7分钟前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
7分钟前
MchemG应助郗妫采纳,获得130
8分钟前
所所应助charly采纳,获得10
9分钟前
老石完成签到 ,获得积分10
9分钟前
uss完成签到,获得积分10
9分钟前
9分钟前
小飞猪完成签到,获得积分10
10分钟前
小飞猪发布了新的文献求助10
10分钟前
10分钟前
charly发布了新的文献求助10
10分钟前
Lucas应助charly采纳,获得10
10分钟前
zhaozhao完成签到,获得积分10
11分钟前
zhaozhao发布了新的文献求助200
11分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Zeolites: From Fundamentals to Emerging Applications 1500
Architectural Corrosion and Critical Infrastructure 1000
Early Devonian echinoderms from Victoria (Rhombifera, Blastoidea and Ophiocistioidea) 1000
Hidden Generalizations Phonological Opacity in Optimality Theory 1000
2026国自然单细胞多组学大红书申报宝典 800
Real Analysis Theory of Measure and Integration 3rd Edition 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4910204
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4186176
关于积分的说明 12999163
捐赠科研通 3953494
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2167962
邀请新用户注册赠送积分活动 1186412
关于科研通互助平台的介绍 1093479