Impacts of a Changing Climate on Migration and Conflict
The contextual factors and underlying mechanisms explaining the mixed evidence of climatic effects on migration and conflict in developing and emerging countries still remain largely unclear. The mechanisms of self-selection into climate migration and the climate-conflict association must be better understood to provide decision makers with reliable information for a responsible preparation of urban areas for inmigration and for targeted conflict prevention in a changing climate.
Therefore, I will combine weather data with socio-economic panel data to analyze the characteristics and the destination choices of rural-urban climate migrants in agricultural countries. Using climate projections, I intend to predict the extent of climate migration by the end of the 21st century. Based on that, I will supplement the same dataset with conflict data in order to assess in which situations climate-related rural-urban migration leads to conflict in host areas. The goal is to predict the extent of urban conflicts caused by climate migration until the end of the 21st century. I use established econometric methods that allow me to test my models empirically and identify causal effects. Finally, I will use conflict data as well as information on past and future extreme weather events to evaluate how well Twitter data can forecast conflict in the wake of extreme weather events in India by means of advanced machine learning techniques.
Stichworte: Climate Change, Urban conflicts, Migration, Econometrics, Machine Learning
Deutsche Fassung:
Auswirkungen eines sich ändernden Klimas auf Migration und Konflikt
Die Kontextfaktoren und zugrundeliegenden Mechanismen, die die gemischte Evidenz von Klimaeffekten auf Migration und Konflikte in landwirtschaftlich geprägten Ländern erklären, sind noch weitgehend unklar. Die Mechanismen der Selbstselektion in die Klimamigration und der Zusammenhang zwischen Klima und Konflikten müssen besser verstanden werden, um Entscheidungsträgern verlässliche Informationen für eine verantwortungsvolle Vorbereitung städtischer Gebiete auf die Zuwanderung und für eine gezielte Konfliktprävention in einem sich verändernden Klima zu liefern.
Daher werde ich Wetterdaten mit sozioökonomischen Paneldaten kombinieren, um die Merkmale und die Zielwahl von Land-Stadt-Klimamigrant*innen in landwirtschaftlich geprägten Ländern zu analysieren. Anhand von Klimaprojektionen möchte ich das Ausmaß der Klimamigration bis zum Ende des 21. Jahrhunderts vorhersagen. Darauf aufbauend werde ich denselben Datensatz mit Konfliktdaten ergänzen, um zu beurteilen, in welchen Situationen klimabedingte Land-StadtMigration zu Konflikten in den Aufnahmegebieten führt. Ziel ist es, das Ausmaß der durch die klimabedingte Migration verursachten städtischen Konflikte bis zum Ende des 21. Jahrhunderts vorherzusagen. Ich verwende etablierte ökonometrische Methoden, die es mir ermöglichen, meine Modelle empirisch zu testen und kausale Effekte zu identifizieren. Schließlich werde ich Konfliktdaten sowie Informationen über vergangene und zukünftige extreme Wetterereignisse verwenden, um zu bewerten, wie gut Twitter-Daten Konflikte im Rahmen extremer Wetterereignisse in Indien mit Hilfe von Machine Learning vorhersagen können.
Stichworte: Klimawandel, Urbane Konflikte, Migration, Ökonometrie, Maschinelles Lernen