?
Применение методов машинного обучения для ранжирования факторов и прогнозирования невооруженной и вооруженной революционной дестабилизации в афразийской макрозоне нестабильности
В статье методами машинного обучения проранжированы по их значимости факторы, влияющие на риски возникновения невооруженных и вооруженных революционных событий. Анализ представляет собой доработанную и улучшенную версию моделей прошлых лет: взяты новые зависимые переменные, расширен список независимых переменных, а также дано сравнение с ранжированием факторов по базе данных NAVCO 1.3 для валидации полученных результатов. На основе ранжирования различных факторов нестабильности методами машинного обучения были отобраны факторы, лучше всего объясняющие невооруженную революционную активность. На глобальном уровне самыми значимыми факторами являются рост цен на продовольствие, индекс коррумпированности государственного сектора, плотность населения, число лет пребывания первого лица у власти, конкурентность выдвижения кандидатов, помощь со стороны США и образованность населения. В свою очередь, в афразийской макрозоне список важнейших факторов несколько отличается. На первом месте находится число лет пребывания первого лица у власти, наличие партийных коалиций, годовое изменение экспорта на душу населения, индекс электоральной демократии, помощь со стороны США, плотность населения, эффективность законодательной власти, конкурентность выдвижения кандидатов, изменение государственных расходов на душу населения и рост цен на продовольствие. Для вооруженных революционных выступлений список главных факторов на глобальном уровне выглядит следующим образом: интенсивность вооруженного революционного выступления на прошлый год, численность населения, финансовая помощь со стороны США, различные демографические характеристики (суммарный коэффициент рождаемости, младенческая смертность), доля мусульманского населения, вооруженные революционные выступления в странах-соседях, образование населения, индекс демократии, «молодежный бугор», а также показатели коррупции, дискриминации и подушевой ВВП. Для афразийской макрозоны нестабильности в целом список сильнейших факторов вполне соотносится с мировым, однако некоторые отличия все же есть: на первом месте также находится интенсивность конфликта в прошлом году, но дальше идет финансовая помощь со стороны США, численность населения, индекс электоральной демократии, темпы экономического роста, показатели «молодежного бугра» и индекс эффективности государства. На основе выделенных факторов были построены краткосрочные прогнозы по рискам вооруженной и невооруженной революционной нестабильности в афразийской макрозоне и Африке южнее Сахеля методами машинного обучения. Также дана серия долгосрочных прогнозов вплоть до 2035 г., сделанная методами регрессионного анализа. В целом, наиболее подверженными рискам невооруженной революционной нестабильности в ближайшем будущем оказываются Алжир, ЮАР, Кения, Гана, Узбекистан и Кыргызстан, Иран, Ирак и Турция. В долгосрочной перспективе к этому списку стран добавляются Тунис, Армения, Азербайджан и Ливия при условии реализации негативного сценария. В свою очередь, наиболее подвержены рискам вооруженных революционных выступлений в краткосрочном периоде оказываются ЦАР, Южный Судан, Эфиопия, Кения, Танзания, Мали, Буркина Фасо, Нигер, Пакистан. В долгосрочной перспективе наиболее подверженными рискам вооруженной революционной нестабильности оказываются Афганистан, Сирия, Нигерия и Южный Судан при движении по любому сценарию. Также довольно высокие риски в долгосрочном периоде есть и у Мали, Ливии, Египта, Буркина-Фасо и Республики Чад. При этом наименьшие риски вооруженной революционной дестабилизации наблюдаются в странах Закавказья и большей части постсоветской Центральной Азии.