דורון גוראל
דורון גוראל
מילים מילים מילים מילים

להסתנוור מהנתונים – מה תאורה יכולה ללמד אותנו על מלחמות?

להסתנוור מהנתונים – מה תאורה יכולה ללמד אותנו על מלחמות?

הכמות המאסיבית של נתונים אשר זמינים לחוקרים כיום מולידה שיטות מחקר חדשות ומגניבות. אחת השיטות השנונות ביותר שחוקרים החלו להשתעשע בה בשנים האחרונות היא מחקרים על בסיס תצלומי לווין, ובפרט מחקרים כלכליים הנשענים על עוצמת התאורה הלילית במדינות עולם שלישי. לווייני מחקר של NASA אוספים מדי יום תצלומי אינפרא-אדום באיכות גבוהה מרוב חלקי העולם. (למתעניינים מאוד מדובר בחיישן בשם VIIRS אשר מותקן על לווין למדידת נתוני אקלים בשם Suomi NPP, אבל זו אינפורמציה לחנונים כבדים בלבד.) הרעיון הוא שנתוני תאורה לילית מעידים על רמת הפיתוח הכלכלי והאורבניזציה באזור מסויים. במדינות נחשלות לרוב אין איסוף שיטתי ואמין של נתונים כלכליים, לכן מדובר במדד אובייקטיבי וזמין עבור חוקרים.

דוקטורנט צעיר בשם Thiemo Fetzer פרסם לאחרונה כמה ניתוחים סטטיסטיים מעניינים על נתוני תאורת הלילה בתימן. כן, תימן, גם שם מתנהלת מלחמת אזרחים.. אפילו הייתה פלישה של ערב הסעודית לתימן במטרה להילחם במורדים הח’וטיים (או לפחות כך קראתי בויקיפדיה..). בכל אופן אני רוצה לדבר על מתודולוגיות מחקר ולא על מלחמות. פצר אסף נתוני תאורה מאזורים מיושבים בתימן לאורך זמן ובדק אם קיימים שינויים משמעותיים עם התפתחות מלחמת האזרחים.

img1

באופן צפוי למדי, פצר גילה שעם תחילת 2015 הייתה צניחה דרמטית בתאורה הממוצעת באזורים המיושבים. נפילה זו מתאימה באופן מושלם לתזמון פלישת סעודיה לתימן במרץ 2015. מדובר באישוש מבוסס נתונים לכך שלא כדאי להיתקף על ידי מדינה שכנה, במיוחד כשמדובר בערב הסעודית.

img2

בשלב השני, פצר התעניין באסטרטגייה של ערב הסעודית. האם אלה בחרו להתמקד באזורי השליטה המסורתיים של הח’וטים או במניעת התקדמותם של הח’וטים לדרום מזרח המדינה? לשם כך הוא יצר גרף השוואתי בו מסורטטים קווים נפרדים המייצגים את עוצמת התאורה בשטחים הח’וטיים המסורתיים (כחול) ובשאר האזורים תחת שליטה ח’וטית (אדום). מהגרף קל לראות כי עיקר הפגיעה בערכים מוחלטים של עוצמת תאורה הייתה בשטחים הכבושים. אבל מה לא בסדר בהשוואה הזאת? עוצמת התאורה הממוצעים בשטחים האלה הייתה מלכתחילה גבוהה בהרבה מאשר באזורים הח’וטיים המסורתיים.

img3

כדי לנסות ולהתגבר על ההטייה הזו, פצר בחר בשיטה פשוטה יחסית. הוא בדק מה פרופורציית האזורים בהם התאורה גבוהה מסף מינימלי כלשהו. זו לא שיטה מושלמת ויש לה את החסרונות שלה, אבל היא אכן מצמצמת העיוות הנוצר מכך שנקודות הפתיחה כה שונות. ואכן ניתן לראות שהפגיעה בשטחים הח’וטיים הרבה יותר דרמטית ממה שנדמה מהגרף הקודם, עם זאת השטחים הכבושים ספגו בבירור מהלומה אדירה.

img4

מכאן פצר המשיך וערך כל מיני ניתוחים סטטיסטיים דלי משמעות בשיטות פסאדו-מדעיות שכלכלנים אוהבים. אבל אני לא ארחיב עליהם כאן כי הם עלולים ליצור הילה מדעית מדי ל”מחקר” שהוא ביסודו השתעשעות עם מקור מידע לא שגרתי לתיאור אירועים מלחמתיים. אם אתם מתעקשים לדעת, אתם מוזמנים לקרוא בעצמכם במאמר המלא כאן (אגב, תוכלו למצוא שם כמובן את כל הקוד לניתוחים ולגרפים, הפעם בשפת R).

השימוש כאן בנתוני התאורה אינו מדעי ולא בכדי. זו לא המטרה. המטרה היא לשפוך אור (pun intended) על מקור נתונים אובייקטיבי ומגניב שמהווה זווית הסתכלות חדשה על אירועים בעולם. ישנם שימושים מגוונים לנתונים, ממחקרים אמפיריים על צמיחה כלכלית, דרך פיקנטריה אמפירית למאמרים עיתונאיים על אזורים מוכי אסון, ועד ליצירת מערכת ניטור כלל עולמית שתזהה בזמן אמת נפילה חריגה בתאורה של ערים ותכווין ארגוני סיוע הומניטריים ליעד שזקוק להם ביותר. או שאולי הגזמתי וזה שימושי רק בתור נושא לפוסטים על מדע נתונים….?

comments powered by Disqus