大数据分析有助于我们及时制止暴力。
利用气候变化数据有助于预测暴力升级。
滥用大数据技术可能加剧现有的社会紧张局势。
大数据——运用机器学习等先进计算技术分析海量数据——不断展现其在科学领域和商业界的价值，并带来新的洞见。
大多数人都熟悉医学领域的相关进展，其应用从疾病诊断到追踪并遏制新冠疫情传播，不一而足。大数据对无人驾驶汽车和工业自动化的推动也常常受到讨论。
然而，这项技术才刚刚开始影响我们更好预测暴力与冲突、进而为可能采取的预防措施提供依据的能力。
近期趋势显示，自2008年以来，全球和平状况有所恶化，令人担忧此前数十年取得的可喜进展可能付诸东流。大数据有望扭转这一趋势，减少暴力的发生，包括性侵、与选举相关的暴力和政治暴力，以及因气候变化而加剧的冲突。
以下是大数据可以进一步应用、推动相关工作的三个主要领域。
1. 了解网络极端主义，制止线下暴力
近年来，社交媒体平台上传播的极端主义叙事和内容大幅增加，有时还与线下暴力行为相关联，例如2019年新西兰恐怖袭击。
应对这些威胁的大多数尝试都集中于封禁内容和用户，但研究表明，这种做法基本无效，有时甚至适得其反。
Moonshot CVE团队Moonshot CVE运用大数据技术，了解网络极端主义如何可能引发线下暴力。基于此，他们开发出更有效的技术，同时应对线上和线下的极端主义，帮助防止个人走上暴力极端主义的道路。
他们的工作已被用于打击“伊斯兰国”（ISIS），也用于美国各地应对日益严重的极右翼极端主义威胁。
同样，IBM开发了一些工具，可监测数亿条推文并分析其中的情绪，从而有可能提前发现犯罪活动。
然而，这些进展也有其弊端。人们越来越担心，滥用大数据技术可能加剧社会紧张局势；一些人批评开发带有种族偏见的算法便是一例。这类算法可能与其他偏见来源相互作用，因此应谨慎对待，尤其是在预防犯罪和执法方面，
Safecity是一项利用大数据绘制地图、根据用户更新的袭击事件标出袭击高发地点的倡议。这有助于人们避开可能更容易遭受袭击的区域。同样，HarassMap利用带有地理位置标记的众包数据，标示袭击发生地点，提高公众意识，从而减少此类袭击可能发生的区域。
2. 预见政治动荡
许多国家反复发生暴力事件，严重威胁和平，阻碍全球可持续发展努力，使民众陷入贫困不断加深、局势进一步动荡的自我循环。
这对一些非洲国家尤其是严峻挑战。若能更准确地预测此类暴力，将极具价值，也有助于更有效地开展预防工作。
项目ViEWS的研究人员已开始将机器学习用于建立非洲各地政治暴力的高分辨率预测，最远可提前36个月。初步结果令人鼓舞，这一预警系统是提升我们对冲突发生地点和时间的认知、进而打破暴力循环的重要开端。
2007年肯尼亚选举发生致命暴力事件后，一群技术专家创立了Ushahidi（在斯瓦希里语中意为“证词”）。Ushahidi运用自然语言处理等大数据工具分析众包数据，实时监测选举暴力，帮助遏制其蔓延。
此后，他们将工作拓展至160多个国家和多种项目类型，例如叙利亚内战、“占领华尔街”运动以及2011年基督城地震。
2020年美国总统选举后发生的暴力事件凸显了此类挑战的普遍性，也说明有必要在全球范围内应对这些挑战。大数据能够也应当为解决这些问题发挥作用。
3. 气候变化与冲突风险的关联
专家们已多次警告气候变化的影响可能增加全球暴力冲突的风险。
气候压力及其对人类生活和生计的影响，已成为冲突研究的新前沿；具体而言，研究重点是准确预测与此相关的暴力可能在何时何地发生。
在与ViEWS主任的交流中，哈佛·赫格雷教授指出，要实现这一目标，取决于是否能利用多样化的气候开放数据，以及若干起中介作用的社会经济和政治变量。
例如，建模分析气候变化引发的粮食产量冲击对冲突风险的影响，是这项工作的重要组成部分。世界粮食计划署开发了HungerMap Live，整合粮食、营养、天气和经济数据，以预测粮食不安全状况。
此类预测还可以结合GDELT等数据库中的政治情绪和两极分化信息；GDELT是一个大型项目，监测全球几乎所有国家的各类新闻来源（印刷媒体和网络媒体）以及社交媒体，涵盖100多种语言。
这一庞大且持续更新的数据流已被证明有助于监测过去社会动荡升级过程中的时效性因素，展现了其在气候变化背景下识别新兴安全威胁的潜力。
世界资源研究所的“水、和平与安全”倡议开发了一款与水资源冲突相关的预警工具。该工具运用机器学习分析多种数据，包括经济、社会政治和环境指标，以预测非洲、中东和东南亚一些水资源压力较大的地区可能发生暴力冲突的热点，最远可提前12个月。
迄今为止，该模型正确预测了未来冲突总体发生情况的86%；不过，研究人员也提醒，要实现较高的空间精度预测仍有困难。
新冠疫情带来的警示
大数据应用已开始展现其预测暴力及帮助预防暴力的潜力。然而，预见危机与冲突方面的进展不应以牺牲个人自由为代价。
当前围绕新冠疫情期间数据驱动应对措施的担忧，提供了一个警示。同样，我们需要避免对少数群体产生潜在偏见，也要防范威权政府利用大数据进一步迫害民众的风险。
然而，提升预见和预防能力的潜力巨大。在政府和资助机构的支持下，并听取专家和一线从业者的意见，我们有诸多机会推动计算冲突分析领域的发展，并帮助改善有利于和平的条件。
