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# Suraksha Lens ### 南亚气候剥削风险情报平台 南亚犯罪与司法研究所 (SAICJS) 的一项旗舰举措。 ## 关于 Suraksha Lens 是一个基于 AI 的早期预警和早期行动平台，旨在识别和预防在发生之前的与气候相关的剥削。 该平台结合了气候情报、地理空间分析、社会经济脆弱性指标和数字风险监控，以揭示受气候影响地区的人口贩卖、不安全移民、劳动力剥削和新兴诈骗风险的早期迹象。 该系统的核心是 **气候剥削风险指数 (CERI)** —— 一个综合框架，用于模拟气候灾害如何与暴露程度和结构性脆弱性相互作用，从而增加跨地理区域的剥削风险。 Suraksha Lens 旨在支持： - 政府 - 公民社会组织 - 人道主义行动者 - 研究人员 - 社区网络 - 灾害响应利益相关者 通过预期的、基于证据的保护和协调一致的响应系统。 # 覆盖区域 目前的实施包括： - 印度 - 斯里兰卡 并具备跨南亚的可扩展性。 # 气候剥削风险指数 (CERI) 气候剥削风险指数 (CERI) 采用了联合国《仙台减轻灾害风险框架 (2015–2030)》的灾害风险评估框架，用于分析由气候压力引发的次生社会危害。 CERI 通过三个相互关联的维度来评估风险： ## 第一层 —— 灾害 气候灾害的强度和频率： - 洪水 - 气旋 - 干旱 - 热浪 - 极端天气事件 ## 第二层 —— 暴露程度 气候压力地理区域内的人口和生计暴露程度。 ## 第三层 —— 脆弱性 影响剥削风险的潜在社会经济和治理条件，包括： - 贫困 - 非正规劳动力 - 对移民的依赖 - 性别不平等 - 边缘化 - 薄弱的制度体系 最终指数通过灾害、暴露程度和脆弱性之间的相互作用来量化剥削风险，从而实现跨地区和区域的地理空间风险评估。 # 平台功能 - 气候剥削风险测绘 - 交互式地理空间仪表板 - 地区和邦级分析 - 多层级风险诊断 - 基于 AI 的诈骗和人口贩卖信号检测 - 针对特定区域的人口贩卖模式分析 - 早期预警情报系统 - 多国比较分析 - 社区参与的验证工作流 # 技术栈 - Python - Streamlit - Pandas - GeoPandas - Plotly - GeoJSON - 机器学习 / AI - 地理空间分析 # 仓库结构 ``` app/ # Streamlit dashboard application data/ # Raw and processed datasets geojson/ # Geospatial boundary files scripts/ # Processing and analytics scripts ``` # 以社区为中心的情报 Suraksha Lens 的一个核心组成部分是社区安全证据领袖 (CSEL) 网络，该网络可实现： - 基层验证 - 社区参与的情报 - 本地化报告 - 建立信任 - 持续的反馈循环 这创建了一个动态循环： ``` Data → Insight → Response → Community Validation → Improved Intelligence ``` # 重要意义 气候变化日益导致南亚各地出现流离失所、生计中断和不安全移民。这些破坏往往会加剧剥削、人口贩卖和数字伤害的风险，特别是对于本已脆弱的人群而言。 Suraksha Lens 旨在通过将数据、技术、研究和社区洞察连接到一个统一的预期保护系统中，从而弥合气候风险情报与人类保护之间的差距。 # 未来路线图 - 扩大南亚覆盖范围 - 实时气候风险监控 - 增强多语言可访问性 - 时间风险预测 - 适应能力建模 - 先进的基于 AI 的信号情报 - 综合人道主义响应系统 # 团队 ## Ntasha Bhardwaj 创始人 —— Suraksha Lens ## Mudita Sharma 数据科学家 ## Bushra Ali Khan 研究与传播官员 ## Aanchal Modini 研究员 # 组织 ## 南亚犯罪与司法研究所 (SAICJS) SAICJS 专注于跨学科研究、政策参与以及技术驱动的方法，以应对南亚各地的犯罪、司法、性别、气候脆弱性、移民和人类保护问题。

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