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Em todo o mundo, a violência política aumentou 27% no ano passado, afetando 1,7 bilhão de pessoas. Os números vêm do Armed Conflict Location & Event Data Project (ACLED), que coleta dados em tempo real sobre eventos de conflito em todo o mundo.
Alguns conflitos armados ocorrem entre estados, como a invasão russa da Ucrânia. Há, no entanto, muitos mais que ocorrem dentro das fronteiras de um único estado. Na Nigéria, a violência, principalmente do Boko Haram, aumentou nos últimos anos. Na Somália, as populações continuam em risco em meio a conflitos e ataques perpetrados por grupos armados, principalmente Al-Shabaab.
Para enfrentar o desafio de entender como os eventos violentos se espalham, uma equipe do Complexity Science Hub (CSH) criou um método matemático que transforma dados brutos sobre conflitos armados em grupos significativos, detectando vínculos causais.
“Nossa principal questão era: o que é um conflito? Como podemos defini-lo?”, diz o cientista da CSH Niraj Kushwaha, um dos coautores do estudo publicado na última edição da PNAS Nexus. “Foi importante para nós encontrar uma maneira quantitativa e livre de preconceitos para ver se havia alguma correlação entre diferentes eventos violentos, apenas observando os dados.”
Inspiração
“Muitas vezes contamos múltiplas narrativas sobre um único conflito, que dependem de ampliá-lo como um exemplo de tensão local ou de afastá-lo e considerá-lo como parte de uma trama geopolítica; não são necessariamente incompatíveis”, explica o coautor Eddie Lee, um pós-doutorando no CSH. “Nossa técnica nos permite titular entre eles e preencher um retrato multiescalar do conflito.”
Para investigar as várias escalas de violência política, os pesquisadores buscaram inspiração na física e na biofísica. A abordagem que eles desenvolveram é inspirada em estudos de propagação de estresse em materiais em colapso e de cascatas neurais no cérebro.
Kushwaha e Lee usaram dados sobre batalhas violentas na África entre 1997 e 2019 do ACLED. Em sua análise, eles dividiram a área geográfica em uma grade de células e o tempo em fatias sequenciais. Os autores previram quando e onde surgiriam novas batalhas analisando a presença ou ausência de batalhas em cada célula ao longo do tempo.
“Se houver uma ligação entre duas células, isso significa que um conflito em um local pode prever um conflito em outro local”, explica Kushwaha. “Ao usar essa rede causal, podemos agrupar diferentes eventos de conflito”.
Avalanches de neve e pilha de areia
Observando a dinâmica dos aglomerados, os cientistas descobriram que os confrontos armados se espalham como avalanches. “De uma forma que lembra avalanches de neve ou de pilhas de areia, um conflito se origina em um lugar e se espalha a partir daí. Há um efeito cascata semelhante nos conflitos armados”, explica Kushwaha.
A equipe também identificou uma “mesoescala” para a violência política – uma escala de tempo de alguns dias a meses e uma escala espacial de dezenas a centenas de quilômetros. A violência parece se propagar nessas escalas, segundo Kushwaha e Lee.
Além disso, eles descobriram que suas estatísticas de conflito correspondiam às de estudos de campo, como no leste da Nigéria, Somália e Serra Leoa. “Conectamos a violência da milícia Fulani com as batalhas do Boko Haram na Nigéria, sugerindo que esses conflitos estão relacionados entre si”, detalha Kushwaha. Os Fulani são um grupo étnico que vive principalmente no Sahel e na África Ocidental.
previsão
Os formuladores de políticas e agências internacionais poderiam se beneficiar da abordagem, de acordo com os autores. O modelo pode ajudar a descobrir ligações causais invisíveis em conflitos violentos. Além disso, poderia um dia ajudar a prever o desenvolvimento de uma guerra em um estágio inicial. “Ao usar esta abordagem, as decisões políticas podem ser tomadas de forma mais eficaz, como onde os recursos devem ser alocados”, observa Kushwaha.
O estudo “Descobrindo a mesoescala para cadeias de conflito” de Niraj Kushwaha e Eddie Lee apareceu em PNAS Nexus.
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