Model matematyczny ujawnia, jak francuskie zamieszki rozprzestrzeniają się przez gigantyczną falę zaraźliwej przemocy

Clichy-sous-Bois to ubogi obszar północno-wschodniego Paryża, gdzie panuje bezrobocie wśród młodzieży, napięcia na tle rasowym są wysokie, a stosunki z policją są słabe. Jest to typowe przedmieście lub przedmieście dużej metropolii.

27 października 2005 r. policja otrzymała zgłoszenie o włamaniu na plac budowy w okolicy, na której gromadziła się młodzież. Przybycie oficerów śledczych spowodowało rozproszenie młodzieży. Dwóch szukało schronienia w stacji elektroenergetycznej, gdzie zostali porażeni prądem.

Incydent wywołał niezwykłą serię wydarzeń. Śmierć wywołała lokalne napięcia, a przemoc wybuchła, gdy uczestnicy zamieszek podpalili samochody i budynki publiczne.

Zamieszanie na tym się nie skończyło. W kolejne noce zamieszki rozprzestrzeniły się na inne paryskie przedmieścia i inne francuskie miasta. Pewnej nocy w całym kraju podpalono ponad 1000 samochodów. Przemoc trwała w sumie trzy tygodnie.

Niewątpliwie jedną z przyczyn była poważna nierówność, której doświadcza wielu młodych ludzi w niektórych częściach Francji, zwłaszcza pochodzących z rodzin imigranckich. Podobne okoliczności wywołały niepokoje w wielu miejscach.

Jednak francuskie zamieszki różniły się w istotny sposób od innych zamieszek, takich jak te w Anglii w 2011 r., kiedy buntownicy przenieśli się z jednego obszaru do drugiego, szerząc przemoc w miarę przemieszczania się.

Jednak w Paryżu buntownicy ograniczali się do określonych obszarów. I to rodzi interesujące pytanie. Jak przemoc rozprzestrzeniła się w mieście i całym kraju?

Dziś otrzymujemy pewnego rodzaju odpowiedź dzięki pracy Laurenta Bonnasse-Gahota z Uniwersytetu Badawczego PSL w Paryżu i kilku kumpli, którzy modelowali wydarzenia, aby ujawnić działające siły. Ci faceci pokazują, że zamieszki rozprzestrzeniły się jak fala przez francuskie społeczeństwo, co sugeruje, że geografia odgrywa znacznie większą rolę w rozprzestrzenianiu się przemocy, niż wcześniej sądzono.

Zespół rozpoczął od ogromnej bazy danych wszystkich codziennych doniesień o przestępstwach zarejestrowanych na posterunkach policji w ponad 800 gminach we Francji. Zapewnia to kompleksowy harmonogram wydarzeń podczas zamieszek. W ten sposób otrzymujemy zestaw danych składający się z liczby wydarzeń przypominających zamieszki dla każdej gminy, każdego dnia od 26 października do 8 grudnia 2005 r., okres 44 dni, który obejmuje trzy tygodnie zamieszek i rozciąga się na dwa tygodnie po, powiedzmy Bonnasse-Gahot i spółka.

Ten zestaw danych ujawnia pewne ciekawe podobieństwa między zamieszkami w każdej lokalizacji. Po pierwsze, zamieszki wydają się nasilać w określonym czasie, a następnie aktywność powraca do tego samego poziomu przemocy, który istniał wcześniej. Te kolce mają ten sam kształt, chociaż mają różne amplitudy. I ten sam kształt pojawia się we wszystkich miejscach.

Zadaniem Bonnasse-Gahot i spółki jest znalezienie najprostszego modelu matematycznego, który odwzoruje to zachowanie we wszystkich 800 gminach. Wykorzystują model podatny-infekowany-wyzdrowiony, częściej używany do opisu rozprzestrzeniania się choroby.

W tym modelu epizod zaczyna się od pewnej liczby podatnych osób, z których część zostaje zarażona i zaczyna buntować się. Następnie uczestnicy zamieszek opuszczają tę zarażoną populację, przestając buntować się z powodu strachu, zmęczenia, aresztowania i tak dalej. Bonnasse-Gahot i spółka zakładają, że dzieje się to w stałym tempie.

Zakładają również, że te odzyskane osobniki nie są już podatne na ponowne zamieszki, ponieważ dowody sugerują, że po zakończeniu zamieszek na danym obszarze nie wybuchają ponownie. Takie założenia nakładają potężne ograniczenia matematyczne na zachowanie modelu, a to dokładnie symuluje kształty pojedynczego piku, które pokazują dane.

Następnie Bonnasse-Gahot i współpracownicy modelują, w jaki sposób zamieszki rozprzestrzeniają się z jednego regionu do drugiego. Robią to zakładając, że osoby podatne stają się bardziej podatne na zamieszki, jeśli w pobliżu wybuchają inne zamieszki; a im bliżej kłopotu, tym silniejszy wpływ.

Aby rozpocząć symulację, zespół musi wprowadzić do modelu pewne liczby. W szczególności na początek potrzebują podatnej populacji. W tym przypadku Bonnasse-Gahot i spółka wybierają mężczyzn w wieku od 16 do 24 lat, którzy są poza szkołą i nie mają dyplomu. Innymi słowy, zniechęcona młodzież i osoby prawdopodobnie bezrobotne. Następnie uruchamiają model.

Wyniki stanowią ciekawą lekturę. Modelka natychmiast ujawnia, jak fala zamieszek szerzy się po Paryżu. Nadajemy dokładną matematyczną charakterystykę wyrażeniu „fala zamieszek” i przedstawiamy wizualizację propagacji wokół Paryża, ukazując falę w sposób nie opisany wcześniej, powiedzmy Bonnasse-Gahot i spółka. Zespół przygotował film, aby pokazać, jak to się dzieje.

Model bardzo szczegółowo odwzorowuje rzeczywiste zachowanie i pokazuje, że geografia odgrywa ważniejszą rolę, niż wcześniej sądzono. Ich zdaniem niezwykła zgodność między modelem a danymi pokazuje, że bliskość geograficzna odegrała główną rolę w rozprzestrzenianiu się zamieszek.

Innymi słowy, jeśli w pobliżu wybuchają zamieszki, ludzie stają się bardziej skłonni do zamieszek.

Rzeczywiście, model jest tak dokładny, że przewiduje przewidywaną liczbę zdarzeń we wszystkich istotnych obszarach. Przewidywano jednak również zaognienie w gminie Fleury-Merogis, czego nie odnotowano w danych. Jednak Bonnasse-Gahot i spółka twierdzą, że przeszukanie akt policyjnych ujawniło, że w tym czasie przedszkole zostało podpalone, ale nie zostało to odnotowane jako zamieszki.

To interesująca praca, która dostarcza ważnego wglądu w sposób, w jaki pojawiają się spontaniczne niepokoje. Pomimo nowoczesnych środków komunikacji bliskość fizyczna jest nadal główną cechą obiegu idei, tutaj buntowniczych, konkludują Bonnasse-Gahot i spółka. Innymi słowy: geografia ma znaczenie.

Zespół twierdzi, że model pokazuje, że silne więzi międzyludzkie są również ważne w szerzeniu się niepokojów. Jak twierdzą badacze, ludzkie zachowanie jest konsekwencją nie tylko cech jednostek, ale także siły relacji, jaką utrzymują z innymi jednostkami.

I na koniec zwracają uwagę, że nierówność społeczna odgrywa kluczową rolę, zwłaszcza gdy koncentruje się w określonych lokalizacjach, jak miało to miejsce w przypadku francuskich zamieszek.

Wszystko to jest możliwe dzięki modelowi, który ma tylko garść parametrów, które trzeba dopasować do danych. Bonnasse-Gahot i spółka twierdzą, że prostota modelu sprawia, że ​​można go zastosować do innych przykładów spontanicznych niepokojów.

Wskazują na podobny, falowy wzorzec zachowań podczas zamieszek etnicznych w USA, a także podczas zamieszek żywnościowych w Wielkiej Brytanii pod koniec XVIII wieku. Sugeruje to podstawowy proces, który jest wspólny dla tych przykładów niepokojów, które model wydaje się wyłapywać. Twierdzimy, że nasze podejście daje ogólne ramy dla modelowania spontanicznych powstań zbiorowych, twierdzą naukowcy.

Prawdziwym testem będzie oczywiście to, czy taki model może przewidzieć przyszłe zamieszki. Jest to jednak trudne zadanie i wymaga od kogoś wystawienia karku. Czy są chętni?

Nr ref.: arxiv.org/abs/1701.07479 : Modelowanie epidemiologiczne francuskich zamieszek w 2005 r.: Rozchodząca się fala i rola zarażenia

ukryć