Tehisintellekti tööriist kasutab ainete kuritarvitamise vastu võitlemiseks sotsiaalseid võrgustikke
Uimastite kuritarvitamise vastu võitlemisel näitavad uuringud, et ettevõte, mida te hoiate, suudab teha vahet taastumise ja taastumise vahel.
Kuigi grupi sekkumisprogrammidel võib olla oluline roll ainete kuritarvitamise ennetamisel, võivad nad tahtmatult ka osalejaid negatiivse käitumisega kokku puutuda.
Lõuna-California ülikooli (USC) ühiskonna tehisintellekti keskuse teadlased on loonud algoritmi, mis sorteerib sekkumisprogrammides osalejad, kes töötavad vabatahtlikult taastumise nimel väiksematesse rühmadesse viisil, mis hoiab kasulikke sotsiaalseid sidemeid ja katkestab sotsiaalseid sidemeid, mida võiks olla taastumisele kahjulik.
"Me teame, et ainete kuritarvitamist mõjutab suuresti sotsiaalne mõju, teisisõnu, kellega olete sõbrad," ütles Aida Rahmattalabi, USC arvutiteaduse eriala üliõpilane ja uuringu juhtiv autor. "Sekkumiste tõhususe parandamiseks peate teadma, kuidas inimesed üksteist grupis mõjutavad."
Rahmattalabi ja USC Viterbi insenerikooli, USC Suzanne Dworak-Pecki sotsiaaltöö kooli ja Denveri ülikooli teadlased töötasid koos Denveris asuva kodutuid noori teeniva MTÜ Urban Peakiga välja algoritmi, mille loodavad nad aitab ära hoida uimastite kuritarvitamist.
Tulemused näitasid, et algoritm toimis teadlaste sõnul oluliselt paremini kui rühmade moodustamise kontrollistrateegiad.
Igal aastal kogeb USA-s kodutust kuni kaks miljonit last ja hinnangute kohaselt kuritarvitab narkootikume või alkoholi 39–70 protsenti kodututest noortest.
Aine kuritarvitamise algatused, näiteks rühmateraapia, võivad pakkuda tuge, julgustades kodutuid noori oma kogemusi jagama, positiivseid toimetulekustrateegiaid õppima ja tervislikke sotsiaalvõrgustikke looma.
Kuid kui need rühmad pole korralikult üles ehitatud, võivad need süvendada probleeme, mida nad kavatsevad ravida, julgustades asotsiaalsel käitumisel põhinevate sõprussuhete loomist, märgivad teadlased. See on protsess, mida sotsiaaltöös nimetatakse „hälbekoolituseks“, kui eakaaslased tugevdavad üksteist hälbiva käitumise jaoks, selgitavad teadlased.
Meeskond lahendas selle probleemi tehisintellekti vaatenurgast, luues algoritmi, mis võtab arvesse alarühma üksikisikute omavahelist seost - nende sotsiaalseid sidemeid ja nende varasemat ainete kuritarvitamise ajalugu.
Sekkumiste arvutusmudeli koostamiseks kasutati Los Angelese kodututelt noortelt vabatahtlikult kogutud uuringuandmeid, samuti käitumisteooriaid ja varasemate sekkumiste vaatlusi.
"Selle põhjal on meil mõjutusmudel, mis selgitab, kui tõenäoline on inimese negatiivne käitumine või negatiivse käitumise muutmine, lähtudes nende osalemisest grupis," ütles Rahmattalabi. "See aitab meil ennustada, mis juhtub, kui rühmitame inimesed väiksematesse rühmadesse."
Võib-olla oli kõige üllatavam järeldus, et vastupidiselt levinud intuitsioonile ei ole tavaliste ainetarbijate ühtlane jaotamine alamrühmades optimaalne viis eduka sekkumise kujundamiseks, märkis ta.
"Kasutajate ühtne jaotamine, eirates nende olemasolevaid suhteid, võib nende sekkumiste edukust oluliselt vähendada," ütles ta.
Lisaks viitab analüüs sellele, et mõnikord võib sekkumise läbiviimine grupile tegelikult kahjulikku mõju avaldada.
„Mõnel juhul leidsime, et sekkumise läbiviimine on tegelikult halb mõte. Näiteks kui teil on grupis palju kõrge riskiga inimesi, on parem neid mitte ühendada madala riskiga inimestega, ”ütles ta.
Kuna algoritmile lisatakse uusi andmeid, loodavad teadlased, et see kohaneb muutuvate tingimustega, paljastades, kuidas sotsiaalsed võrgustikud sekkumisprogrammi käigus arenevad. Teadlased ütlesid, et see võib võimaldada sekkumisteadlastel kindlaks teha, kuidas sekkumine osalejate tulemusi kujundab.
Teadlased jätkavad koostööd Urban Peakiga ja plaanivad 2018. aasta sügisel Denveris kodutute noorte jaoks sekkumisrühma strateegiate optimeerimiseks tööriista juurutada.
Uuring "Influence Maximization for Social Network Based Substance Abuse Prevention" avaldati AAAI konverentsil tehisintellekti üliõpilaste abstraktse jaotise kohta.
Allikas: Lõuna-California ülikool
