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没有人能够说去哪就能马上到哪。这也包括了人权团体和政府监控，他们有时候不能及时地应对突发事件。

目前一个为美国国际开发总署(USAID)和非营利政府组织的新算法可以挖掘一个大规模数据库，可以报警预测近期哪里应该受到这些组织的更高关注，而且会细化到州，城市，或地区的级别。这个是由来自北京的数据科学家李小石开发的，他在这个模型里融合了23个影响因素去做预测，并靠这个夺得了联合国防范暴行高科技竞赛的最高奖金，一万俩千美金。

令人难以置信的是，这个模型可以预测到在一个从未发生过暴乱的额地区将要发生的严重暴乱。这个模型最大作用不在于节省一个专家去预测在那些动荡地区将要发生的暴乱，比如苏区和叙利亚地区，而在于预测那些被掉以轻心的事件。这个算法通常的预测正确率要高于另一个常用的dummy预测模型62%，而对于那些在过去半年内没有暴乱的地区，这个模型的预测准确率却高于112%。

拿利比亚首府的黎波里周边地区来说，之前一切看起来都是那么平静。但是这个模型却检测到这个地区的动荡不安(图中红色线条表示)，并且预测从2010年三月份每个月增加5%的可能发生暴乱危机。这场危机预测在六个月后得到了证实，在8月21号到24号之间，反叛军重型武装侵袭了的黎波里，卡扎菲政府瓦解。与这个模型相比，dummy模型直到这场暴乱结束也没有预测出任何动乱。(图中蓝色线条表示)
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这种预测的成功得利于那个史无前例的地理标注数据库，它全面记录了自1979年至今的每一次政治事件。伊利诺伊大学今年早期建立GDELT(he Global Data on Events, Location, and Tone)数据中心，包含了25亿个事件，从暴乱到抗议，选举，他们以感情基调为标准被分了300多类事件。有扫描软件自动地扫描新闻文章，并且每晚对这个数据库进行更新。

这个暴乱预测模型是开放的，所以任何组织都可以使用它，完善它，或者按自己需求改动它。kleinman(美国人权联合会的投资□□)说，这不是一剂万能药，但这是个决策支持工具，帮助相关部门更合理利用资源去抑制像种族清洗或是集体□□这种动乱对社会造成的影响。

对美国国际开发总署(USAID)和人权联合会来说，下一步他们将要做的是提高对这个工具预测的警惕性。“好比对一个聋子喊警告是起不到任何作用的一样。这需要一个很漫长的过程，让人们对危害发生可能性定量估计的意义更加敏感。”kleinman说。“我们希望的是通过大众对潜在危机的关注来向政府施压，从而使得政府参与调节控制。”

本文译自 fastcoexist，由 Nancy 编辑发布。

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