Вышло в свет исследование о факторах революционной дестабилизации в странах Азии и Африки с применением методов машинного обучения

Коллектив исследователей ЦИСР — Иван Черноморченко, Илья Медведев, Андрей Коротаев — опубликовал в журнале Cross-Cultural Research (список А) статью Towards the Ranking of the Importance of Revolutionary Destabilization Factors in Asian and African Countries Using Machine Learning Methods, посвященную выявлению ключевых структурных предпосылок вооруженной и невооруженной революционной дестабилизации в странах Тропической Африки, Ближнего Востока, Северной Африки и Азии в период с 1950 по 2022 год.

В отличие от традиционных статистических подходов, исследователи использовали интерпретируемые модели машинного обучения (градиентный бустинг CatBoost в сочетании с SHAP-анализом), что позволило выявить нелинейные и регионально-специфичные эффекты, ускользающие от стандартных регрессионных методов.

Методологическая новизна работы заключается в сочетании высокой предсказательной способности машинного обучения с пост-hoc интерпретируемостью (SHAP-значения и permutation importance), что позволяет мостально соединить задачи точного прогноза и содержательного теоретического объяснения.

Авторы приходят к выводу, что универсальных, «панконтинентальных» объяснений революционной дестабилизации не существует. Вооруженная и невооруженная траектории представляют собой качественно различные феномены с собственной причинной архитектурой, варьирующей между Азией, Африкой и Ближним Востоком.