В начале 1990-х годов Сьерра-Леоне, небольшая страна на западном побережье Африки, вступила в почти 10 лет гражданской войны. Начатая неправомочным правительством и подпитываемая незаконным рынком алмазов, на протяжении десятилетия этой войны погибло около 70000 человек и переселены были еще 2,6 миллиона. Считается, что двигателем войны в стране был наиболее распространенный и ценный ресурс - бриллианты. В то время как этот же ресурс привел к росту в других странах, таких как Ботсвана, Сьерра-Леоне стала одной из беднейших стран в мире. В отличие от алмазных рудников Ботсваны, однако, наносные алмазные шахты Сьерра-Леоне охватывают многие площади, в том числе в отдаленных районах страны, где добыча не может быть легко огорожена и безопасность там минимальна.
Ле Бийон утверждал, что пространственная дисперсия ресурса является одной из основных особенностей войны, определяя тип конфликта, который может возникнуть. Разработанная агентная модель, представленная в данной работе, имеет сходства с предыдущими подобными моделями, которые исследовали доход, ресурсы и идентичность как движущие силы конфликта. Но также имеет некоторые ключевые различия. Использование географических информационных систем (ГИС) и социально-экономических данных страны, ландшафта и населения, дает возможность лучше представить фактическую ситуацию. Различные сценарии рассматривают как алмазные шахты стали более безопасными и были перемещены в столицу. Были выявлены неожиданные последствия при минимальном повышении уровня безопасности на алмазных рудниках в сельской местности. Например, в то время как минимальное увеличение государственного контроля остановило повстанческую деятельность на юге, это сместило конфликт в район на севере страны, в котором не было насилия в предыдущих прогонах модели.
Согласно Ф. Ле Бийону, характеристики конфликта обусловлены двумя географическими факторами: (1) местоположением ресурсов по отношению к центру страны (по соседству или удалены) и (2) концентрацией ресурсов (точечная или диффузная). Отдаленные ресурсы (т.е. располагающиеся в отдаленных районах) повстанческим силам легче захватить и контролировать, в то время как ресурсы, находящиеся рядом, легче охранять и они вряд ли будут захвачены. Предполагая, что среда созрела для конфликта, географические особенности ресурса могут влиять тип конфликта. Это соотношение показано в таблице 1.
Таблица 1. Соотношение между рассеянием ресурса и типом конфликта.
|
Концентрация/отношение к центру |
Диффузия широко распространена при минимальном контроле |
Точки, сконцентрированные в небольших районах |
|
Сконцентрированы на отдаленных территориях |
Усиление полевых командиров |
Раскол |
|
Близко к центру силы |
Беспорядки/массовый бунт |
Государственный контроль или переворот |
Мир модели охватывает страну Сьерра-Леоне, площадью около 71,740 квадратных километров. Из-за вычислительных ограничений моделирование полного населения Сьерра-Леоне (около 4,9 млн) в пределах каждого участка переклассифицируется в один процент от общей численности населения. При этом домашние хозяйства явно не моделируется. Идея домашнего хозяйства используется только для обеспечения того, чтобы агенту мог быть назначен доход даже если он без работы. Модель работает с шагом в один месяц. В то время как решение о присоединении к повстанцам может произойти в течение короткого периода времени (несколько часов или даже минут), следовательно, есть лаг в несколько недель или даже месяцев с момента, когда агент принимает (или вынужден принять) это решение и временем, когда агент на самом деле готов к бою. Кроме того, война длилась годы. С точки зрения моделирования нужно охватить динамику конфликта на протяжении многих лет, а не дней или часов.
Поведение агентов
PECS (физическое состояние, эмоциональное состояние, познавательные способности и социальный статус) структура представляет собой когнитивную архитектуру, которая обеспечивает гибкие рамки для моделирования поведения человека. В модели PECS используется для реализации поведения агента, на рис. 1 показаны конкретные мотивы (т.е. потребности) и набор возможных действий, доступных агенту. Анализатор интенсивности отвечает за определение направляющего мотива из множества возможных мотивов. В анализатор включены две подмодели – модель потребностей и модель возможностей - для определения поведения агента.
Рис. 1. Мотивы и действия через анализатор интенсивности
Модель потребностей. Как показано на рис. 1, агенты могут иметь три мотива: (1) потребность в предметах первой необходимости (продукты питания и кров), (2) стабильность занятости, жилья и финансов и (3) потребность содержать дом. Агенты удовлетворяют эти потребности с помощью дохода домашнего хозяйства, в независимости от занятости в формальном секторе или занятости на незаконном рынке алмазов. В то время как Модель потребностей определяет действие направляющего мотива, Модель возможностей помогает определить конечную цель и, как следствие, окончательное действие, которое агент выберет.
Модель возможностей. Исходя из нескольких факторов - доступ к ресурсам, географическая концентрация повстанцев и экономические факторы - агенты в модели имеют возможность присоединиться к незаконной горнодобывающей промышленности или бунтовать. Первым фактором возможностей является доступ к ресурсам. Это обусловлено тремя критериями: наличие алмазных копий, удаленность области и уровень государственного контроля (или безопасность) над ресурсом. Следующим фактором является экономический. В модели используется простая вероятность, в которой агенты с низким уровнем дохода являются наиболее уязвимыми для вступления в конфликт. Последним фактором является концентрация повстанцев в поле зрения агента. Чем более географически сосредоточены повстанцы, тем легче преодолеть проблему коллективных действий и мобилизации. В модели, если имеют место первые два фактора - то существует возможность добывать алмазы на незаконном рынке. Если выполняется и третий фактор, то существует возможность восстания. Но в случае восстания агентов экономические факторы не учитываются, так как часто в таких случаях похищаются дети и насильно принуждаются присоединиться к конфликту.
Последовательность действий. Агент может выполнять один из трех видов деятельности в каждом шаге времени: работать на шахте, бунтовать или ничего не делать. Если агент остается дома или занят на формальном рынке, агент не будет ничего делать (занятость агента смоделирована в не явном виде). Если агент присоединяется к незаконному алмазному рынку, то этот агент оставит своего нынешнего работодателя и присоединится к алмазодобывающей промышленности. Если уровень дохода агента был равен нулю, то при этом он увеличится до одного. Агент, который становится бунтовщиком, не работает ни у какого работодателя, так как он или принимает участие в восстании, или стремится взять под свой контроль часть горной области, чтобы стать независимым шахтером. Агенты, являющиеся шахтерами или повстанцами, перемещаются по ландшафту модели. Эти агенты должны быть вблизи алмазных рудников, но в то же время предполагается, что они хотят найти такое местоположение, которое позволит свести к минимуму потенциальный уровень риска. Агент будет двигаться к тому участку в поле своего зрения, который ближе к алмазной шахте, но более удален от его текущего местоположения (чтобы уменьшить риски). Агент продолжит двигаться до тех пор, пока не найдет участок лучше, чем его текущее местоположение.
Результаты моделирования
Сначала было проведено тестирование чувствительности для отладки модели и установления качественного согласия результатов моделирования с эмпирическими данными конфликта. Чтобы определить начальные значения параметров по умолчанию, модель была откалибрована путем изменения значений параметров и выбора значений на основе наблюдаемых визуальных результатов, которые наиболее близко воспроизвели реальный конфликт с качественной точки зрения. На рисунке 2 показаны средние уровни интенсивности повстанческой активности. Поскольку модель не моделирует события, интенсивность здесь является функцией от доли общей численности населения, участвующего в восстании.
Рис. 2. Визуальное сравнение результатов моделирования с реальными событиями: а – средние результаты моделирования с параметрами по умолчанию; b – реальные события.
Влияние пространственной дисперсии ресурса на тип конфликта в случае, когда ресурсы находятся на отдаленных территориях. Для того, чтобы изучить потенциальное воздействие на конфликты наличие отдаленных, диффузных ресурсов, что вызывает конфликты с участием полевых командиров, и отдаленных, точечных ресурсов, что связано с попытками отделения, правительственный контроль изменяется с шагом 0,05 и алмазные рудники, которые по отношению к «центру» страны уже далеко, сохраняются на своих нынешних местах. Правительственное регулирование равное нулю представляет минимальную безопасность, как правило, при диффузных ресурсах, в то время как правительственное регулирование равное одному представляет повышенную безопасность над точечными ресурсами.
Рис. 3. Усредненные результаты моделирования за 10 лет при удаленных ресурсах: a - правительственный контроль равен 0; b - правительственный контроль равен 0.2; c - правительственный контроль равен 0.4; d - правительственный контроль равен 0.6.
На рисунке 3 показана пространственная динамика повстанческой активности по мере увеличения правительственного контроля. Демонстрируемые результаты являются усредненными в течение 10 лет конфликта. Рисунки 3 а-b показан более низкий уровень правительственного контроля, в результате насилие широко распространено и в некоторых регионах наблюдается очень высокий уровень активности повстанцев. В этом случае пространственная динамика насилия похожа на реальные районы, где конфликт был наиболее интенсивным. Из-за географического сходства между реальностью в Сьерра-Леоне и результатами модели, модель подтверждает теорию, что отдаленные, диффузные ресурсы связаны с конфликтами с участием полевых командиров. Как и ожидалось, рисунки 3 c-d показывают, что с увеличением правительственного контроля интенсивность повстанцев и географическое распространение насилия уменьшаются. Однако есть несколько неожиданных результатов. Например, в то время как периодического минимального увеличения правительственного контроля достаточно было, чтобы остановить повстанческую активность на юге, конфликт смещался в районы на севере страны. При систематическом росте правительственного контроля конфликт перемещался в меньшие, более удаленные области, часто находящиеся на границах страны. Учитывая такую пространственную динамику и уникальное географическое расположение и размер конфликта, ситуация отделения оказывается невозможной.
Влияние пространственной дисперсии ресурса на тип конфликта в случае, когда ресурсы находятся близко. Фритаун является столицей страны, самый населенный город и главный финансовый центр. Следовательно, Фритаун можно рассматривать как "центр" Сьерра-Леоне. Во втором эксперименте, алмазные шахты переехали во Фритаун и правительственный контроль варьируется от ноля до единицы с шагом 0,05. На рисунке 4 показана пространственная динамика интенсивности восстания по мере увеличения правительственного контроля. Показанные результаты являются средними в течение 10 лет конфликта.
Окружающая среда, в которой диффузные ресурсы находятся близко, связана с конфликтами массового восстания или беспорядков вблизи центра власти. Что происходит при низком уровне правительственного контроля показано на рис. 4а. В момент возникновения, повстанческая деятельность была в основном сосредоточена в столице и прилегающих районах. Хотя ресурсы были помещены в Фритаун (городская западная часть), его соседний район (западная сельская область) испытывал более высокий уровень повстанческой активности (рис. 4a-b). Учитывая географическое расположение повстанческой деятельности и распространение насилия в модели при низком уровне правительственного контроля, результаты поддерживают идею, что диффузные, расположенные близко к центру силы ресурсы связаны с восстанием. Из рис. 4 видно, что для снижения интенсивности повстанческой деятельности требуется минимальное увеличение правительственного контроля, подтверждая тем самым, что находящиеся близко ресурсы легче контролировать. При максимальном контроле правительства окружающая среда с точечными ресурсами моделируется, как показано на рис. 4c-d. Такой тип ресурсов связан с переворотами. Следовательно, переворот должен был произойти в центре политической силы страны при относительно низком уровне правительственного контроля (0,25 и чуть больше), но повстанческая деятельность не появляется в столице. Таким образом, невозможно поддержать или опровергнуть мнение, что точечные ресурсы связаны с переворотами.
Рис. 4. Усредненные результаты моделирования за 10 лет при близких ресурсах: a - правительственный контроль равен 0; b - правительственный контроль равен 0.25; c - правительственный контроль равен 0.35; d - правительственный контроль равен 0.45.
С момента обнаружения алмазов в Сьерра-Леоне, правительство не смогло контролировать страну и обеспечить жителей преимуществами от обладания ресурсами. Через взаимодействие агентных моделей и ГИС, представленная модель исследует теорию Le Billon и влияние уникальных экологических и социально-экономических атрибутов региона и его населения на начало конфликта. Полученные характеристики конфликта оказали поддержку теории в том, что пространственная дисперсия ресурса может привести к милитаризации и массовому восстанию. Однако моделирование не подтвердило необходимую деталь теории Ле Бийон о том, что расположенные близко к центру точечные ресурсы ведут к перевороту. Кроме того, в ходе дальнейшей работы, движение агента может быть эмпирически откалибровано до уровней перемещения населения.
Полную версию статьи можно найти здесь.
© Конькова Татьяна