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显然，每个人都需要好邻居，但在世界上的许多地方，你的邻居可能是你最大的敌人。在过去一个世纪里，有超过一亿人死于暴力冲突。其中大多数冲突是发生在一群群人居住在一起，但在文化或种族上相互隔离开来。
现在，May Lim 和来自新英格兰复杂系统研究所的同事们开发了一个数学模型，可以通过观察不同群体在一个给定区域内的分布情况来预测此类冲突的发生地点。
根据他们的研究，在大型且文化差异大的群体之间边界不清的地区，暴力最有可能爆发。他们的模型以惊人的准确度预测了印度和南斯拉夫的族裔暴力地区，Lim希望这能帮助决策者以科学的眼光看待暴力冲突问题。
许多关于暴力诱因的研究都集中在熟悉的问题上，例如历史恩怨、资源竞争或宗教差异。但 Lim 从一个全新的、不同的角度入手。
她检验了一个观点：不同文化和族裔群体争夺的问题，远不如这些群体在地理上的分布方式重要。在她看来，当这些群体之间的边界不清时，暴力最有可能爆发。这些模糊的边界会在局部制造紧张局势，而由于其他社会和经济因素，这些紧张局势很容易被推向暴力冲突。
在高度混合的地区，不同社区被彻底融合，没有哪个单一群体足够强大能够主宰某个公共空间或将自己的价值观强加给另一个群体。在另一个极端，拥有清晰边界的大型隔离群体可以和谐独立地存在。简单来说，人们可能会为真心在意的事情激烈争吵，但如果他们之间有一道好围栏，他们更有可能保持好邻居关系。
但当不同群体“部分分离且边界不清”时，麻烦就会出现。在这些情况下，某些群体变得足够大，可以在公共区域强加自己的价值观和文化规范，但又不足以阻止较小群体炫耀这些价值观。
Lim的模型基于描述不同化学物质如何混合和反应的相同科学原理。对她而言，人们的集体行为，就像分子一样，常常可以被非常简单的事物所支配和预测，尽管个体行为差异很大。在这种情况下，人口结构——一个易于测量的简单因素——可以成为复杂集体行为——族裔暴力——的基础。
Lim故意只基于人口结构来构建她的模型，而忽略了最初塑造这些结构的移民和其他力量。目的是创建一个工具，能够利用简单的人口普查数据来预测潜在的冲突地点。该模型不说明暴力可能发生的原因，只说明可能发生在哪里。
而且它做得很好。Lim将2001年印度和20世纪90年代南斯拉夫（在可怕的族裔暴力真正开始之前）的人口普查数据输入她的模型。这些数据包括了两个国家不同族裔和宗教群体相对比例的信息。
该模型准确地预测了易发生冲突的地区，Lim 将其与不同媒体频道的报道进行了比对。结果非常令人鼓舞，模型的预测与两国实际发生的情况非常吻合。
Lim明确表示，她的模型无意推荐具体的政策选择。如果以笨拙的方式推行明确的隔离或融合，实际上可能会促进而非阻止暴力。
例如，新加坡就是一个融合的典范，支持 Lim 的理论。尽管拥有多元的宗教、族裔和语言，群体冲突却非常罕见。但这是因为融合得到了严格执行——大多数人居住的住房楼只允许容纳固定比例的不同族裔群体。这种专制措施不太可能在其他地方受到欢迎。
事实上，Lim 指出，她的模型表明融合并非必要，而隔离是一种有价值的策略。对她而言，关键在于推动政策，建立适合不同群体当前地理分布的适当边界，而不是历史边界。这些边界不一定需要阻碍贸易或创建独立的国家，但它们应该允许每个群体独立地培养自己的价值观和文化。
她要传达的核心信息是，暴力冲突的问题无法通过滥用政策和吸引媒体的解决方案来解决。要理解如何防止暴力，我们需要了解引发暴力的因素。在理想情况下，和平的政策，就像健康或犯罪的政策一样，应该是基于可靠的科学证据。
参考资料：Lim, Metzler & Bar-Yam. 2007. Global pattern formation and ethnic/cultural violence. Science 317: 1540-1544.
