为什么我们的战后“长和平”是脆弱的

y欧可能被欺骗，因为我们的第二次世界大战后的现实代表了“长和平”的想法。鉴于全世界暴力冲突的普遍存在，听起来更像Obi-Wan Kenobi如何描述“在帝国前的黑暗时期之前的时期”。

然而，“长和平”关于自1945年以来的重大州际冲突的相对缺席的假设一直是一个长期的假设：有核威慑，民主化，经济协议和国际组织，如联合国这样的国际组织真的培养了持久的和平共处的持久趋势，或者是这只是一个统计侥幸 - 一个正常插入的相对平静的另一个全球范围大型爆炸性？

“这种辩论很难解决，因为证据不是压倒性的，战争是一个本质上罕见的事件，并且有多种方法可以将趋势的概念正式化，”科罗拉多大学计算机科学家博尔德，博尔德，博尔德写在A.纸去年。“最终，”他继续，“识别战争趋势的问题本质上是统计的。”这就是为什么他深深潜入所收集的数据战争项目的相关性；除其他外，它还提供了1823年至2003年期间95起州际冲突的爆发年份和战斗死亡人数(不包括平民伤亡)的资料。

他提出了一些有趣的计算。在一个标题的部分，他说，如果我们认为“长和平没有反映大战的生产，”那么我们可以估计“真正壮观的战争的等待时间”“含有十亿战斗死亡（第二次世界大战，比较，有1660万战）。我们要等多长时间？中位数预测是1,339岁，但等待时间的范围是超级变量 - 有5％的几率可能会在400年内发生这种灾难性事件，并在未来11,000年内发生95％的机会。

鹦鹉螺和克劳塞特讨论了他的发现。

在“长期和平”是否是一种持久趋势的争论中，你站在哪一边?

我只是愿意相信可以令人信服地使用硬危险的统计和数据来令人信服的事情。在这种情况下，长和平将坚持的假设不在非常坚定的统计场。还有其他人更加乐观，他们相信他们的心灵，长长的和平会坚持。没关系。They look at other sources of evidence on peace-promoting mechanisms—for instance, it’s been documented and shown very convincingly that the spread of democracy, the creation of peacetime alliances like NATO, the development of economic ties among nations, and the work of international organizations, like the UN, apparently have a role in reducing the risk of war. But in my analysis of this data, I think the evidential case for optimism is somewhat weak. The long peace may be more fragile than we have thought. We should not rest on our laurels. We have to maintain vigilance in order to make sure that the other processes, geopolitical or social processes that tend to unravel these peace-promoting mechanisms, don’t actually succeed.

为什么你认为“长期和平”的证据是微弱的?

如果您重播了过去200年的统计数据，您将看到与和平，至少只要这种长期和平的时间。这种方法是您将呼叫改变点分析的方法，因为我们知道我们何时认为在战争的生产历史中发生变化。我们可以在另一方面的统计数据上讲述那个变更点的统计数据之间的差异吗？看着战争的大小，然后以它们产生的速度分开，我们没有看到任何变化的证据。

您是否很快就会乐观或悲观吗？

我认为自己是一个乐观主义者。我看看更广泛的证据，我认为有理由相信事情正在发生变化。这些模式表现在这里有一个趋势 - 在这里存在趋势 - 一些国家之间的大战的风险是部分地，因为自第二次世界大战以来，欧洲大陆上没有一场巨大的战争，明确成功努力促进和平。但如果那些努力真的有影响，我们可能不知道很长一段时间的影响是多大的影响。由于我们无法结论的事实，这是多大的影响，这是有多大的影响，因为我们无法得知战争统计数据真的改变了。我们中任何一个单独将死在战争中的可能性已经下降 - 这是史蒂文粉红色的基本论文 - 但这并不矛盾，发现不同尺寸的战争的生产率稳定。这是什么让事情如此有趣，这是世界上200年的世界发生了很大的变化。公共卫生。世界人口。 The number of nations. Technology has revolutionized everything. A wide variety of completely crazy geopolitical events have unfolded—plenty of nastiness in terms of nations becoming more autocratic along with nations being more democratic, et cetera. And yet, evidently the statistics of war have remained stable despite the changes in either direction. Why? I don’t know. I hope somebody else will look into this and tell me what the answer is.

有没有办法了解“长和平”必须持续多久，以便称之为真正的趋势？

We can generate a synthetic sequence of war events from a model that says that there’s no change between these two periods—1823 to 1945, and 1945 to now—and then ask whether or not the pattern that we observe in the postwar period is unusual with respect to this natural variation, the stationary model that we produced. This model represents what history says happens and how it should happen, which allows us to sort of replay history. The long peaces are relatively common statistical patterns under this model just because large wars are extremely rare. Because it’s fully specified, we can use that model to ask a question about the future: If that relative decrease in war were to stick around for a much larger period of time, how many more years would it need to hold before you could really say, yes, this postwar period is different from what we would expect from a stationary model where nothing’s changed. That’s where the number of 100-140 years comes out. At that point, we can then say definitively, by only looking at the severities and frequencies of wars, that the long peace is different. If you had a more sophisticated model that included information like where wars were fought, who was fighting in them, and why, et cetera, you could maybe shrink that number to some degree.

你对战争数据的分析说明了未来的情况吗?

除了展望未来100年，还有人会说，“让我们把这个论点变成合乎逻辑的结论，看看我们能从中学到什么，”也就是，“让我们想想一个重大事件，比如10亿人的战争死亡。”没有人应该用这些事件的可能性作为预测，因为它们是数学计算，对探索我们的理解是有用的——10亿死亡人口是有用的，因为它让我们思考平稳的概念。最近200年的战争统计数字似乎很稳定。如果这是真的，那么这种稳定性能否在时间上向后延伸呢?十亿人死亡的计算表明这是不可能的，因为在你看到十亿人死亡之前的等待时间的分布包含了很多人类历史。在那段历史中，我们没有见过这么大的事件。所以这表明冲突的规则在人类历史上已经改变了，只是在过去的200年里没有改变。但如果未来的冲突规则是稳定的，那么这个稳定的战争生成系统就有可能产生一场10亿人死亡的冲突。这一预测是否可信尚不可知。可能是促进和平的机制，比如和平时期的联盟、经济关系等等，真的产生了影响。 It’s just taking a long time for them to really show that they have an impact on the statistics of war—in which case, the likelihood of a billion-death war is actually much lower than the model would say.

战争计划的相关因素是什么?

它基本上是关于暴力冲突的金标准数据之一，特别是州际战争。它已被冲突研究人员汇总了多年。它的高质量，低偏差，覆盖范围方差低，因此它基本上是在此期间发生的州际战争的相当完整的。在18世纪初期的时间段的早期部分，有一些关于什么构成国家作为国际制度成员的辩论。但包括或排除这些事情并没有改变本文的结果。算上尸体并识别战争开始时很容易，因为我们有正式和非正式的战争宣言 - 越南战争所在。

你为什么在分析中的平民死亡人员不是因素？

我没有看那些，因为这会改变我们的意思。不同种类的战争有不同种类的民用死亡与战斗死亡。所以通过专注于只有战斗死亡，我有一个符合200年的变量。它相对一致地衡量，即使战争里面的东西自己正在改变，就像武器和在枪战中死亡的可能性一样。如果您有今天的战争，那么如果您有1800岁的战争，那么它们可能会更大。我不知道。他们也可能较小。很难弄清楚这是什么反应性真正的样子。

为什么你专注于州际战争？

州际战争是特别的。有些内战转向州际战争，但这并不是很普遍。专注于独自州际战争的关注使我们感到相对干净的一类重要的冲突，这意味着我们不包括内战等事物。美国内战不在数据集中。内战的统计数据目前在和平研究界内发生了热烈的辩论，部分原因是有些证据表明自苏联垮台以来，内战开始的速度已经上涨，并且有国家实际收回的国家a civil war cycle, in which they have a civil war and then there’s a period of peace and the civil wars start again. To get into the interstate war data set, it has to be a war between recognized members of the international system. For interstate-like conflicts, civil wars et cetera, it can be much messier. For instance, Iran’s funding of Hezbollah is an example of a state funding a non-state entity in a different country to carry out things that are like attacks. But in order to make sense of this incredibly complex system of human conflict, it can be useful to drill down deeply into one particular part, and this paper attempts to do that with the interstate wars.

可能有一些关于战争的事情，使其免于我们试图减少频率的尝试？

Lewis Fry Richardson是在20世纪早期对战争统计的天气预报的数学技术的先驱，以及最近的研究人员，争论战争州际战争特别是有一种特殊的统计数据they’re just rare. Especially the big ones. And, as a result, it’s difficult to convince yourself, if you just look at the statistics of the frequency and severity of these things, that the risk of large wars has actually gone down. Because if they don’t occur very often to begin with, then you might just get lucky.

Brian Gallagher是事实如此浪漫的编辑鹦鹉螺博客。跟着他在推特上@BSGallagher。

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这个经典的事实如此浪漫的帖子最初于2018年3月出版。