In tutto il mondo, la violenza politica è aumentata del 27% lo scorso anno, colpendo 1,7 miliardi di persone. I numeri provengono dall’Armed Conflict Location & Event Data Project (ACLED), che raccoglie dati in tempo reale sugli eventi di conflitto in tutto il mondo.
Alcuni conflitti armati si verificano tra stati, come l’invasione russa dell’Ucraina. Ce ne sono, tuttavia, molti altri che si svolgono all’interno dei confini di un singolo stato. In Nigeria la violenza, in particolare da parte di Boko Haram, è aumentata negli ultimi anni. In Somalia, le popolazioni rimangono a rischio tra conflitti e attacchi perpetrati da gruppi armati, in particolare Al-Shabaab.
Per affrontare la sfida di capire come si diffondono gli eventi violenti, un team del Complexity Science Hub (CSH) ha creato un metodo matematico che trasforma i dati grezzi sui conflitti armati in cluster significativi rilevando i collegamenti causali.
“La nostra domanda principale era: cos’è un conflitto? Come possiamo definirlo?”, dice lo scienziato CSH Niraj Kushwaha, uno dei coautori dello studio pubblicato nell’ultimo numero di PNAS Nexus. “Era importante per noi trovare un modo quantitativo e privo di pregiudizi per vedere se c’erano correlazioni tra diversi eventi violenti, semplicemente guardando i dati”.
Ispirazione
“Spesso raccontiamo più narrazioni su un singolo conflitto, che dipendono dal fatto che lo ingrandiamo come esempio di tensione locale o lo rimpiccioliamo e lo consideriamo parte di una trama geopolitica; questi non sono necessariamente incompatibili”, spiega il coautore Eddie Lee, borsista postdottorato al CSH. “La nostra tecnica ci consente di titolare tra di loro e compilare un ritratto multiscala del conflitto”.
Per indagare sulle molteplici scale della violenza politica, i ricercatori si sono ispirati alla fisica e alla biofisica. L’approccio che hanno sviluppato si ispira agli studi sulla propagazione dello stress nei materiali che collassano e sulle cascate neurali nel cervello.
Kushwaha e Lee hanno utilizzato i dati sulle violente battaglie in Africa tra il 1997 e il 2019 di ACLED. Nella loro analisi, hanno diviso l’area geografica in una griglia di celle e il tempo in fette sequenziali. Gli autori hanno predetto quando e dove sarebbero emerse nuove battaglie analizzando la presenza o l’assenza di battaglie in ogni cella nel tempo.
“Se c’è un collegamento tra due celle, significa che un conflitto in una posizione può prevedere un conflitto in un’altra posizione”, spiega Kushwaha. “Utilizzando questa rete causale, possiamo raggruppare diversi eventi di conflitto”.
Valanghe di neve e cumuli di sabbia
Osservando la dinamica degli ammassi, gli scienziati hanno scoperto che gli scontri armati si diffondono come valanghe. “In un modo evocativo di valanghe di neve o cumuli di sabbia, un conflitto ha origine in un luogo e da lì si scatena. C’è un effetto a cascata simile nei conflitti armati”, spiega Kushwaha.
Il team ha anche identificato una “mesoscala” per la violenza politica: una scala temporale da pochi giorni a mesi e una scala spaziale da decine a centinaia di chilometri. La violenza sembra propagarsi su queste scale, secondo Kushwaha e Lee.
Inoltre, hanno scoperto che le loro statistiche sui conflitti corrispondevano a quelle di studi sul campo come in Nigeria orientale, Somalia e Sierra Leone. “Abbiamo collegato la violenza della milizia Fulani con le battaglie di Boko Haram in Nigeria, suggerendo che questi conflitti sono collegati tra loro”, spiega Kushwaha. I Fulani sono un gruppo etnico che vive principalmente nel Sahel e nell’Africa occidentale.
Previsione
I responsabili politici e le agenzie internazionali potrebbero trarre vantaggio dall’approccio, secondo gli autori. Il modello potrebbe aiutare a scoprire nessi causali invisibili nei conflitti violenti. Inoltre, un giorno potrebbe aiutare a prevedere lo sviluppo di una guerra in una fase iniziale. “Utilizzando questo approccio, le decisioni politiche potrebbero essere prese in modo più efficace, ad esempio dove dovrebbero essere allocate le risorse”, osserva Kushwaha.
Lo studio “Discovering the mesoscale for chains of conflict” di Niraj Kushwaha e Eddie Lee è apparso su Nesso PNAS.
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