Spatio-temporal Evolution and Association Analysis Between International Conflict Network and International Aviation Network

XING Lingli; QIN Kun; LIU Donghai; YU Xuesong; LIANG Tianqi; QIAO Zhihao

doi:10.13203/j.whugis20240475

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Spatio-temporal Evolution and Association Analysis Between International Conflict Network and International Aviation Network

更新时间：2026-11-05

- Spatio-temporal Evolution and Association Analysis Between International Conflict Network and International Aviation Network
- Geomatics and Information Science of Wuhan University Vol. 51, Issue 1, Pages: 126-144(2026)
- 作者机构：
  
  武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉，430079
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13203/j.whugis20240475
  CLC： P208
- Received：10 October 2025，
  
  Published：05 January 2026
- 稿件说明：
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邢玲丽,秦昆,刘东海，等.国际冲突网络与国际航空网络的时空演化与关联分析[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(1):126-144.

XING Lingli,QIN Kun,LIU Donghai,et al.Spatio-temporal Evolution and Association Analysis Between International Conflict Network and International Aviation Network[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(1):126-144.
邢玲丽,秦昆,刘东海，等.国际冲突网络与国际航空网络的时空演化与关联分析[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(1):126-144. DOI：10.13203/j.whugis20240475

XING Lingli,QIN Kun,LIU Donghai,et al.Spatio-temporal Evolution and Association Analysis Between International Conflict Network and International Aviation Network[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(1):126-144. DOI：10.13203/j.whugis20240475

摘要

为了解构地缘政治冲击下全球系统的演化路径，剖析系统内部的耦合关系，构建了顾及时空特征的“复杂网络-关联分析”集成分析框架。首先构建国际冲突网络（international conflict network，ICN）和国际航空网络（international aviation network，IAN），然后融合复杂网络与非线性时间序列分析方法，对两种网络进行时空演化分析与关联分析，进而揭示特殊国际事件背景下地理多元流网络的时空演化规律，并剖析不同主题网络的关联性。结果表明：（1）两种网络对特殊国际事件的响应模式不同：ICN对特殊事件较为敏感，预警性较强；IAN表现出拓扑韧性。（2）以事件主体为核心的局部子网呈现相反的演化趋势：ICN子网逐渐繁荣，IAN子网逐渐凋敝。（3）因果分析实证结果表明，关键节点在双网系统中呈现非对称双向因果特征。

Abstract

Objectives

The international conflict network (ICN) reflects geopolitical conflicts manifested through news interactions among countries or regions. While the international aviation network (IAN) mirrors aviation relationships between countries or regions. We aim to reveal the spatial-temporal evolution of ICN and IAN

and further analyze the correlation between the two networks.

Methods

First

we utilize data from the global database of event language and tone and the official aviation guide of 2022. Then

we extract time-series data on news conflicts and air traffic in this year. The conflict between Russia and Ukraine in 2022 is a typical international emergency

with far-reaching impacts on the evolution of international relations. We construct the ICN and IAN respectively based on the different phases of the development of this event

so as to reveal the dynamic characteristics and association between the two networks. Specifically

the geometrically mapping inspired multivariate changepoint detection algorithm is used to define the various phases of the development of the special international event. On this basis

we employ heatmap technology to analyze the spatiotemporal evolution of network hotspots. From both global and local perspectives

we utilize correlation analysis methods including Jaccard similarity and correlation coefficients

as well as causal analysis methods including convergent cross mapping (CCM) and extended CCM (ECCM)

to reveal the association between the two networks.

Results

(1) The response patterns of the two networks to the special international event exhibit significant heterogeneity. The ICN is relatively sensitive to the special international event

with its hotspots gradually concentrating in Russia

Ukraine

Palestine and Israel. The IAN demonstrates topological resilience

with its hotspots consistently anchoring in Europe

North America

and the United Arab Emirates. (2) The evolving trends of local subnets centered on the special international event entities effectively reflect changes induced by the conflict. The two subnets demonstrate contrasting evolutionary patterns. The ICN subnet progressively expands

with its peak node count growing to 204.35% and peak edge count to 273.77% of pre-conflict levels. While the IAN subnet gradually contracts

decreasing to 82.67% of original nodes and 61.40% of edges. (3) Compared to traditional correlation-based network analysis methods

the causal inference framework enhances time-series analysis of complex networks.Traditional correlation metrics struggle to capture the evolution characteristics of the ICN and IAN

which are driven by nonlinear dynamic mechanisms. In contrast

the empirical dynamic modeling-based CCM and ECCM causal analysis frameworks

requiring no model equations

prove more suitable for complex network association analysis. (4) Causal analysis reveals asymmetric bidirectional causal relationships between key nodes. For example

the causal effect of Russia's international conflict intensity on international aviation intensity is 0.3

while the reverse causal effect is 0.7. This suggests that geopolitical conflict information has a limited impact on Russia's international aviation industry

but Russia's aviation crisis strongly influences its international public image. Notably

CCM requires no lag-time specification

while ECCM is better suited for detecting fixed-lag causal relationships.

Conclusions

We integrate complex network analysis with nonlinear time-series analysis to establish a "dynamic coupled network-association analysis" framework to reveal the global system evolution under geopolitical shocks. The revealed ICN-IAN evolutionary patterns under the special international event hold significant decision-making value for international conflict early warning and resilience governance of aviation networks.

关键词

Keywords

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