EPFL, ETH Zürih ve Zürih Üniversitesi araştırmacılarının hazırladığı yeni çalışma, uydu verileriyle haberler ve saha raporlarının birlikte değerlendirilmesinin silahlı çatışmaların sivil halk üzerindeki etkilerini daha kapsamlı biçimde gösterebileceğini ortaya koydu. Ukrayna ve Myanmar örneklerini inceleyen araştırmacılar; bina yıkımı, yerleşimlerin yakılması, zorunlu göç ve altyapı kayıpları gibi yalnızca ölüm sayılarına bakıldığında gözden kaçabilen şiddet biçimlerinin uydu verileri yardımıyla izlenebileceğini belirledi. Ancak araştırma, uyduların tek başına yerde ne yaşandığını veya yıkımdan kimin sorumlu olduğunu kesin biçimde açıklayamayacağını özellikle vurguluyor.
Silahlı çatışmalar çoğunlukla ölü ve yaralı sayıları, saldırı tarihleri ve çatışmaların gerçekleştiği yerler üzerinden belgeleniyor. Bu bilgiler genellikle gazetecilerin haberlerine, görgü tanıklarının anlatımlarına, insani yardım kuruluşlarının saha raporlarına ve resmî açıklamalara dayanıyor.
Ancak savaşın yaşandığı her bölgede gazeteci veya bağımsız gözlemci bulunmuyor. İletişim altyapısının çökmesi, sahaya erişimin engellenmesi, nüfusun yerinden edilmesi ve güvenlik tehlikeleri, bazı olayların hiç kayda geçirilememesine yol açabiliyor.
İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü Lozan (EPFL), ETH Zürih ve Zürih Üniversitesi araştırmacılarının öncülüğünde hazırlanan yeni çalışma, bu bilgi boşluğunun uydu görüntülerinden elde edilen verilerle kısmen giderilebileceğini gösteriyor.
Araştırmacılar, uydu verilerinin haberler ve saha raporları gibi metne dayalı bilgilerle birleştirilmesi halinde çatışmaların nerede, ne zaman ve hangi biçimlerde gerçekleştiğinin daha ayrıntılı biçimde incelenebileceğini ortaya koydu.
Çalışma, 9 Eylül 2026 tarihinde Nature dergisinde “Advancing conflict research and response through satellite-derived data” başlığıyla yayımlandı. Araştırmada Ukrayna’daki savaş ile Myanmar’ın Rakhine eyaletinde Rohingya nüfusuna yönelik şiddet ve yerleşim yıkımları vaka incelemeleri olarak kullanıldı. Nature’da yayımlanan araştırma
Savaş araştırmaları neden yalnızca ölüm sayılarına dayanıyor?
Çatışma araştırmalarında kullanılan kapsamlı veri tabanlarının önemli bir bölümü, basında ve saha raporlarında yer alan olayların araştırmacılar tarafından kodlanmasıyla oluşturuluyor.
Bu veri tabanlarında genellikle:
- Olayın meydana geldiği tarih,
- Olayın gerçekleştiği yer,
- Çatışmaya katılan taraflar,
- Ölen kişi sayısı,
- Olayın veya saldırının türü kayıt altına alınıyor.
Son yıllarda doğal dil işleme sistemleri ve büyük dil modelleri, haberlerdeki olayların otomatik olarak bulunmasına ve sınıflandırılmasına da yardımcı olmaya başladı. Böylece farklı dillerde yayımlanan çok sayıda haber daha kısa sürede taranabiliyor.
Ancak otomasyon, temel veri sorununu bütünüyle ortadan kaldırmıyor. Bir olay hakkında haber, tanıklık veya saha raporu yoksa yapay zekânın metinlerden çıkarabileceği bir bilgi de bulunmuyor.
Üstelik medyada hangi olayların haberleştirildiği eşit dağılmıyor. Büyük kentlerde veya uluslararası kamuoyunun yakından izlediği bölgelerde meydana gelen saldırılar daha fazla belgelenebilirken, uzak kırsal alanlardaki olaylar görünmez kalabiliyor.
Basın özgürlüğünün sınırlı olduğu ülkelerde, iletişim altyapısının çalışmadığı yerlerde veya çatışan tarafların erişimi engellediği bölgelerde bu sorun daha da büyüyor. Evlerin ve tarım arazilerinin tahrip edilmesi, nüfusun zorla yerinden edilmesi veya altyapının kademeli olarak yok edilmesi gibi ölümle sonuçlanmayan şiddet biçimleri de haberlerde yeterince yer bulmayabiliyor.
Bu nedenle nicel çatışma araştırmaları çoğu zaman şiddetin yoğunluğunu ölçmek için ölüm sayılarını temel gösterge olarak kullanıyor. Yeni araştırmanın yazarlarına göre bu yaklaşım son derece önemli olmakla birlikte savaşın bütün etkilerini göstermeye yetmiyor.
Uydu verileri hangi bilgileri sağlayabiliyor?
Yüksek çözünürlüklü optik görüntüler, radar verileri, gece ışıkları ve termal anomaliler gibi farklı uydu gözlemleri savaş alanındaki fiziksel değişimleri belirlemek için kullanılabiliyor.
Uydu verileri yardımıyla:
- Hasar gören veya yıkılan binalar,
- Yakılan yerleşimler,
- Tarım alanlarındaki değişimler,
- Altyapı kayıpları,
- Gece ışıklarının kesilmesi,
- Yangınlar ve olağandışı ısı kaynakları,
- Yerleşim alanlarının genişlemesi veya terk edilmesi,
- Bazı nüfus hareketlerinin dolaylı izleri takip edilebiliyor.
EPFL Çevresel Hesaplama Bilimi ve Yer Gözlem Laboratuvarı Başkanı Prof. Devis Tuia, sık aralıklarla alınan yüksek çözünürlüklü görüntülerin geniş alanlardaki hasarın, altyapının durumunun ve nüfus dinamiklerinin incelenmesini mümkün kıldığını belirtiyor.
Bu veriler, araştırmacıların veya insani yardım kuruluşlarının fiziksel olarak ulaşamadığı bölgelerde özellikle değerli hale geliyor.
Ancak çalışmanın temel mesajı, uydu verilerinin metin kaynaklarının yerine geçirilmesi değil. Araştırmacılar, her iki veri türünün farklı güçlü ve zayıf yönlere sahip olduğunu ve en güvenilir tablonun bunların birleştirilmesiyle ortaya çıkacağını savunuyor.
Uydu görüntüsü tek başına neyi açıklayamaz?
Bir uydu görüntüsünde binanın hasar gördüğü, bir yerleşimin yakıldığı veya arazinin değiştiği görülebilir. Fakat görüntü çoğu zaman:
- Hasarı kimin oluşturduğunu,
- Saldırının neden gerçekleştirildiğini,
- Hangi grubun hedef alındığını,
- Olay sırasında kaç kişinin öldüğünü,
- İnsanların neden bölgeden ayrıldığını,
- Değişimin savaş, doğal afet veya başka bir nedenle meydana gelip gelmediğini tek başına açıklayamaz.
Bulut örtüsü, görüntünün mekânsal çözünürlüğü, uydunun bölgeden geçiş sıklığı ve görüntüler arasındaki zaman aralığı da tespit kapasitesini etkileyebiliyor.
Çatışma bölgelerinde doğrulama amacıyla kullanılabilecek saha verisinin sınırlı olması, görüntülerin yorumlanmasını ve yapay zekâ modellerinin eğitilmesini zorlaştırıyor. Özellikle düzensiz yapılaşmanın bulunduğu bölgelerde bina sınırlarının belirlenmesi ve hasarın otomatik olarak tespit edilmesi daha güç olabiliyor.
Bu nedenle araştırmacılar, “uydunun gördüğü her değişikliğin doğrudan çatışma olayı olarak yorumlanmaması gerektiği” konusunda uyarıyor. Uydu verisinin anlam kazanabilmesi için yer, zaman, çatışmanın tarafları ve olayın bağlamına ilişkin bilgilerle desteklenmesi gerekiyor.
Üç aşamalı veri birleştirme modeli
Araştırmacılar uydu verileriyle metin tabanlı çatışma bilgilerinin bir araya getirilmesi için üç yaklaşım öneriyor:
- Veriyi iyileştirme,
- Veriyi zenginleştirme,
- Farklı veri türlerini yapay zekâ ile kaynaştırma.
Bu yöntemlerin tümü aynı olgunluk düzeyinde değil. İlk iki yaklaşım mevcut veriler üzerinde uygulanarak Ukrayna ve Myanmar örnekleriyle gösterildi. Yapay zekâya dayalı ileri düzey veri kaynaştırma ise araştırmacıların gelecek için önerdiği, henüz güvenilir biçimde operasyonel kullanıma hazır olmayan bir alan olarak tanımlandı.
Birinci yöntem: Olayın yerini daha kesin belirlemek
Metin tabanlı çatışma kayıtlarında bir olayın yeri her zaman tam koordinatlarıyla verilemiyor. Bazı olaylar yalnızca il, eyalet, ilçe veya yerleşim düzeyinde kayıt altına alınabiliyor.
Araştırmacılar, uydu verilerindeki yangın ve yıkım izlerinin bu belirsizliği azaltmak için kullanılabileceğini gösterdi.
Myanmar’ın Rakhine eyaletinde Rohingya nüfusuna yönelik 2017’deki şiddet sırasında kaydedilen bazı ölümler yalnızca geniş bir idari bölgeyle ilişkilendirilmişti. Araştırmaya göre söz konusu dönemde bildirilen ölümlerin yaklaşık yüzde 13’ünün yeri yalnızca eyalet seviyesinde kayıt altına alınabilmişti.
Araştırmacılar, ölümlerin önemli bir bölümünün Rohingya evlerinin yakıldığı saldırılarla aynı dönemde gerçekleşmesinden hareketle NASA’nın yangın ve termal anomali verilerini kullandı. Yangınların belirli alt bölgelerde yoğunlaştığı görülünce, coğrafi olarak belirsiz ölüm kayıtlarının muhtemel konumları daha dar bir alana indirilebildi.
Bu işlem, uydu verisinin tek başına ölüm yerini kesin biçimde kanıtladığı anlamına gelmiyor. Araştırmacılar, bu çıkarımın ancak metinlerde bildirilen saldırı biçimiyle uydudan görülen fiziksel olayın aynı yerde ve aynı zamanda gerçekleştiğine ilişkin gerekçeli bir bağlantı kurulabildiğinde yapılabileceğini vurguluyor.
Rohingya yerleşimlerindeki seçici yıkım izleri
Araştırmanın yerel ölçekte incelediği örneklerden biri Rakhine eyaletindeki Chut Pyin yerleşimi oldu. Burada yüzlerce kişinin öldürüldüğü büyük çaplı bir katliam rapor edilmişti.
Olay öncesi ve sonrasına ait optik uydu görüntüleri, yıkımın yerleşim genelinde eşit biçimde dağılmadığını gösterdi. Metin tabanlı ölüm kayıtları, uydu görüntülerindeki yıkım alanlarıyla birlikte değerlendirildiğinde şiddetin belirli mahallelerde yoğunlaştığı görüldü.
Araştırmacılar, bu dağılımın etnik temelli hedef almaya işaret ettiğini; Rohingya sivillerin yaşadığı alanların yıkıma uğrarken aynı yerleşimdeki etnik Rakhine sakinlerinin bulunduğu bazı alanların büyük ölçüde korunmuş olabileceğini belirtiyor.
Burada dikkat edilmesi gereken nokta, uydu görüntülerinin kişilerin etnik kimliğini doğrudan göstermemesidir. Bu sonuca, yapıların konumu ve türü, yerleşimin demografik yapısı, saldırılara ilişkin metin kayıtları ve yıkım desenleri birlikte değerlendirilerek ulaşılıyor.
Ukrayna’da hasarla toprak kontrolü birlikte incelendi
Ukrayna vaka çalışmasında araştırmacılar, radar uydu verileriyle tespit edilen muhtemel bina hasarlarını, bölgelerin zaman içinde hangi tarafın kontrolüne geçtiğini gösteren metin ve harita tabanlı kayıtlarla birleştirdi.
Mart 2022 ile Ekim 2023 arasındaki uydu verileri kullanılarak Ukrayna’daki yerleşim alanlarında savaşla ilişkili muhtemel bina hasarları incelendi. Araştırmacılar bina ayak izi veri tabanlarıyla radar tabanlı hasar verilerini eşleştirerek yaklaşık 246 bin 777 yapıyı “muhtemel hasarlı bina” olarak sınıflandırdı.
Bu ifade önem taşıyor: Araştırma, 246 bin 777 yapının her birinin yerinde incelenerek kesin biçimde hasarlı olduğunun doğrulandığını söylemiyor. Sayı, uydu radar verileri ile bina sınırlarının belirlenen yöntem uyarınca eşleştirilmesinden elde edilen muhtemel hasar tespitlerini ifade ediyor.
Araştırmacılar daha sonra Mayıs 2022 ile Ekim 2023 arasındaki cephe savaşı döneminde kalıcı kontrol değişikliği yaşanan nüfuslu alanları karşılaştırdı.
Kontrol değişiminin gerçekleştiği ayda:
- Rusya güçlerinin ele geçirdiği nüfuslu alanların yüzde 70,5’inde yeni bina hasarı tespit edildi.
- Ukrayna’nın yeniden kontrol altına aldığı nüfuslu alanların yüzde 43,9’unda yeni bina hasarı görüldü.
Hasarın meydana geldiği bölgelerde, Rusya’nın ilerleyişiyle ilişkilendirilen bina yıkımının da Ukrayna’nın geri aldığı bölgelere göre daha ağır olduğu belirlendi. Araştırmanın ayrıntılı analizine göre kontrol değişiminden iki ay öncesi ile bir ay sonrası arasındaki dönemde bu fark istatistiksel olarak anlamlıydı. İki ay sonrasında ise iki grup arasındaki fark artık istatistiksel olarak anlamlı değildi.
Bu bulgu, belirli bir binayı hangi tarafın veya hangi silahın tahrip ettiğini tek başına kanıtlamıyor. Araştırma, belirli dönem ve yerlerdeki toprak kontrolü değişimleriyle uydu verilerinde görülen hasar arasındaki istatistiksel ilişkiyi gösteriyor.
İkinci yöntem: Şiddetin farklı biçimlerini aynı tabloda görmek
Araştırmacıların “zenginleştirme” adını verdiği ikinci yaklaşımda uydu ve metin verileri ortak bir yer ve zaman ölçeğinde eşleştiriliyor ancak birbirinden ayrı göstergeler olarak korunuyor.
Bu yöntem, farklı şiddet türlerinin birbiriyle nasıl bağlantılı olduğunu göstermeyi amaçlıyor.
Örneğin etnik temizlik yalnızca insanların öldürülmesiyle sınırlı olmayabiliyor. Evlerin, ibadethanelerin ve geçim kaynaklarının ortadan kaldırılması; nüfusun korkutularak kaçmaya zorlanması; yakılmış yerleşimlerin buldozerlerle temizlenmesi ve bölgeye geri dönüşün fiziksel olarak engellenmesi de aynı sürecin parçaları olabiliyor.
Yalnızca ölüm kayıtlarına bakıldığında saldırıların sona erdiği düşünülebilir. Uydu verileri ise insanların bölgeden ayrılmasından sonra da evlerin ve yerleşimlerin ortadan kaldırılmaya devam ettiğini gösterebilir.
Myanmar’da şiddet bir haftada sona ermedi
Myanmar’daki Rohingya karşıtı şiddete ilişkin ölüm kayıtları, en fazla etkilenen Maungdaw ve Buthidaung bölgelerinde bildirilen ölümlerin ilk hafta içinde yoğunlaştığını gösterdi.
Yalnızca bu kayıtlar dikkate alınsaydı, şiddetin kısa sürede azaldığı sonucuna varılabilirdi.
Ancak uydu verilerinden elde edilen yerleşim yıkımı kayıtları, fiziksel şiddetin biçim değiştirerek en az altı ay boyunca devam ettiğini ortaya koydu. İnsanların öldürülmesi ve bölgeden kaçmasının ardından yakılmış köylerin kalıntıları buldozerlerle temizlendi, ağaçlar ve diğer bitki örtüsü ortadan kaldırıldı. Bazı alanlarda yeni güvenlik üsleri veya başka topluluklara ayrılan yerleşimler inşa edildi.
Araştırmacılara göre ölüm sayılarına dayalı kayıtlar yaşananları yaklaşık bir haftalık yoğun şiddet dönemi gibi gösterirken, uydu ve metin verilerinin birlikte değerlendirilmesi aylar süren ve kalıcı yerinden edilmeye yol açan daha geniş bir süreci ortaya çıkarıyor.
Bu fiziksel dönüşüm, bölgeden kaçan Rohingya nüfusunun evlerine dönmesini zorlaştıran veya imkânsızlaştıran sonuçlar yaratıyor.
Mariupol ve Sievierodonetsk karşılaştırması
Araştırmacılar Ukrayna’daki Mariupol ve Sievierodonetsk kentlerini de ölüm kayıtları ile bina hasarı verilerini birlikte kullanarak karşılaştırdı.
Her iki kent de Rus bombardımanı ve topçu ateşi nedeniyle ağır yıkıma uğradı. Ancak savaşın ilerleyişi ve tahliye için kalan süre iki kentte aynı olmadı.
Mariupol, Rusya’nın geniş çaplı işgalinin başlamasından sonraki yaklaşık bir hafta içinde büyük ölçüde kuşatıldı. Bu durum sivillerin tahliye edilmesini zorlaştırdı ve çatışmaların ilk aşamalarında yüksek sayıda can kaybı yaşanmasına katkıda bulundu.
Sievierodonetsk’e yönelik kara saldırısı ise Mayıs 2022’nin sonlarında başladı. Kent sakinlerinin tahliye için daha fazla zamanı oldu. Şiddetin en yoğun aşamasına gelindiğinde savaş öncesi nüfusun yalnızca yüzde 10 ila 15’inin kentte kaldığı tahmin edildi.
Yalnızca uydu görüntülerindeki bina hasarına bakılması, iki kent arasındaki ölüm düzeyi farkını görünmez hale getirebilirdi. Yalnızca ölüm kayıtlarının incelenmesi ise Sievierodonetsk’teki yaygın yıkımı ve kentte kalan sivillerin maruz kaldığı uzun süreli şiddetin önemli bir bölümünü göstermeyebilirdi.
Araştırmacılar, yeniden yapılanma planlarının da yalnızca bina sayısına göre hazırlanamayacağını belirtiyor. Kentlere dönecek nüfusun büyüklüğü, insanların yaşadığı kayıplar ve toplumsal travmanın niteliği bölgeden bölgeye değişebiliyor.
Üçüncü yöntem: Görüntü ve metni aynı yapay zekâ modelinde birleştirmek
Çalışmada önerilen en ileri yöntem, metinlerle uydu görüntülerinin aynı yapay zekâ sistemi içinde birlikte modellenmesi.
Görüntü-dil temel modelleri olarak adlandırılan bu sistemler, görsel unsurlarla metinsel kavramlar arasındaki ilişkileri öğrenebiliyor. Benzer modeller tıbbi görüntüleme gibi alanlarda radyoloji görüntüleriyle klinik metinleri birlikte değerlendirmek için geliştiriliyor.
Çatışma araştırmalarına uyarlanması halinde bu modeller teorik olarak:
- Hasar türlerini sınıflandırabilir,
- Yıkımın yerini belirleyebilir,
- Metinlerdeki saldırı açıklamalarıyla görsel desenleri eşleştirebilir,
- Farklı yapı türlerinin seçici biçimde hedef alınıp alınmadığını inceleyebilir,
- Bilginin az olduğu bölgelerde başka bölgelerden öğrenilen desenlerden yararlanabilir.
Myanmar örneğinde Rohingya ve Rakhine topluluklarının kullandığı yapı türleri arasında farklılıklar bulunabiliyor. Gelecekte uygun biçimde eğitilmiş bir model, belirli yapı tiplerinin kümeler halinde yok edilmesiyle grup temelli hedef alma arasında bağlantı kurabilir.
Ancak bu bölüm araştırmanın uygulayarak doğruladığı hazır bir sistem değil. Araştırmacılar, görüntü-dil modellerinin çatışma araştırmalarında henüz kullanılmadığını ve yöntemin araştırma sınırında bulunduğunu açıkça belirtiyor.
Yapay zekâ yanlış bağlantılar kurabilir
Metin ve görüntü verilerinin yapay zekâ tarafından birleştirilmesi önemli riskler taşıyor.
Farklı kaynakların:
- Mekânsal çözünürlükleri,
- Kayıt tarihleri,
- Güncellenme sıklıkları,
- Güvenilirlikleri,
- Kapsadıkları olay türleri birbirinden farklı olabiliyor.
Bir haberin belirttiği olayla aynı bölgedeki uydu değişiminin aynı nedenden kaynaklandığı varsayımı her zaman doğru olmayabilir. Aynı yerde doğal afet, yangın, inşaat faaliyeti ve silahlı çatışma eş zamanlı olarak yaşanabilir.
Yapay zekâ modelleri eğitim verilerindeki hataları ve coğrafi önyargıları da büyütebilir. Günümüzde uydu tabanlı çatışma araştırmalarının önemli bir bölümü Ukrayna ve Gazze gibi yoğun biçimde izlenen bölgelerde yürütülüyor. Bu bölgelerde eğitilen sistemler, farklı yapı tipleri ve çevresel koşullara sahip Afrika veya Asya’daki başka çatışma alanlarında aynı başarıyı gösteremeyebilir.
Araştırmacılar bu nedenle modellerin farklı coğrafyalara ve şiddet biçimlerine uyarlanabilirliğinin ayrıca test edilmesi gerektiğini vurguluyor.
Teknolojinin kötüye kullanılma riski de bulunuyor
Çatışmaları izlemek ve sivilleri korumak için geliştirilen sistemler, kötü niyetli aktörler tarafından farklı amaçlarla kullanılabilir.
Aynı teknoloji:
- Askerî hedeflerin belirlenmesi,
- Savunmasız toplulukların yerlerinin tespit edilmesi,
- Belirli etnik veya toplumsal grupların izlenmesi,
- Saldırı planlarının hazırlanması amacıyla kötüye kullanılabilir.
Üretken yapay zekânın gerçekçi sahte uydu görüntüleri oluşturabilmesi de ayrı bir sorun yaratıyor. Resmî ve güvenilir uydu sağlayıcılarının verileri için doğrudan sahtecilik riski şimdilik sınırlı görülse de yapay görüntülerin yaygınlaşması kamuoyunun uydu kanıtlarına duyduğu güveni zedeleyebilir.
Araştırmacılar gelecekte görüntülerin kaynağını ve değiştirilmediğini doğrulayacak teknik sertifikasyon sistemlerine ihtiyaç duyulabileceğini belirtiyor.
Hassas verilerin ve modellerin tamamen açık biçimde yayımlanması da her zaman güvenli olmayabilir. Bu nedenle bazı sistemlere erişimin sınırlandırılması, etik inceleme yapılması ve güçlü yönetişim kurallarının oluşturulması öneriliyor.
İnsani yardım kuruluşları için ne sağlayabilir?
Silahlı çatışmalarda insani yardım kuruluşlarının karşılaştığı en büyük sorunlardan biri, ihtiyaçların en fazla olduğu bölgelere güvenlik nedeniyle ulaşamamaları.
Uydu ve metin bilgilerinin birlikte kullanılması:
- Koşulların nerede kötüleştiğinin belirlenmesine,
- Hasarın ölçeğinin tahmin edilmesine,
- Yerinden edilme riskinin izlenmesine,
- Yardım ihtiyaçlarının önceliklendirilmesine,
- Saha ekipleri güvenli biçimde bölgeye ulaşmadan önce müdahale planı hazırlanmasına yardımcı olabilir.
EPFL EssentialTech Merkezi Direktörü Klaus Schönenberger’e göre uydu verileri yerdeki koşulların nerede ve hangi ölçekte değiştiğini gösterebilirken, saha raporları ve yerel bilgiler bu değişikliklerin bölgedeki insanlar açısından ne anlama geldiğini açıklayabilir.
Bağımsız kaynaklardan gelen işaretlerin akıllı biçimde birleştirilmesi, tek tek ve bağlamdan yoksun gözlemleri insani yardım kuruluşlarının kullanabileceği bilgilere dönüştürebilir.
Ancak sistemin amacı sahadaki yardım çalışanlarının, yerel araştırmacıların veya tanıkların yerini almak değil. Uydu teknolojisi, erişimin mümkün olmadığı dönemlerde bilgi eksikliğini azaltacak tamamlayıcı bir araç olarak değerlendiriliyor.
Çalışmanın ortaya koyduğu temel sonuç
Araştırma, “uydu görüntülerinin savaş hakkında her şeyi gösterebildiğini” ileri sürmüyor. Tam tersine, uydu verilerinin ve metin kaynaklarının tek başlarına önemli eksiklikleri bulunduğunu ortaya koyuyor.
Metin tabanlı kayıtlar saldırının taraflarını, mağdurları, olayın bağlamını ve insanların yaşadıklarını açıklayabiliyor; ancak gözlemcinin bulunmadığı yerlerde sessiz kalabiliyor.
Uydu verileri geniş alanları düzenli aralıklarla gözlemleyebiliyor ve fiziksel yıkımı ortaya çıkarabiliyor; fakat görüntüdeki değişimin nedenini, sorumlusunu ve insani anlamını tek başına açıklayamıyor.
Bu iki kaynağın dikkatli biçimde birleştirilmesi ise savaşın yalnızca ölüm sayılarından ibaret olmayan daha geniş etkilerini görünür hale getirebiliyor.
Böylece çatışma araştırmaları:
- Ölümlerle birlikte fiziksel yıkımı,
- Zorunlu göçü,
- Geçim kaynaklarının kaybını,
- Etnik veya toplumsal grupların hedef alınmasını,
- Savaşın aylar ve yıllar boyunca devam eden sonuçlarını daha kapsamlı biçimde inceleyebilir.
Araştırmacılara göre bugün için en güvenilir ve uygulanabilir yaklaşım, uydu ve metin verilerinin sonuç düzeyinde birbirini iyileştirmesi ve zenginleştirmesi. Görüntü ve metni aynı yapay zekâ sistemi içinde kaynaştıran modeller ise önemli imkânlar sunsa da güvenilirlik, açıklanabilirlik ve etik riskler çözülmeden insani yardım çalışmalarında kullanılmaya hazır değil.
Çalışmanın verileri ve sonuçları yeniden üretmek için kullanılan kodlar açık bir arşivde yayımlandı. Araştırma; EPFL, ETH Zürih ve Uluslararası Kızılhaç Komitesi’nin ortak girişimi Engineering Humanitarian Action ile İsviçre inovasyon ajansı Innosuisse ve NASA tarafından desteklendi.
