Orodje AI izkoristi socialna omrežja za spopadanje z zlorabo snovi

Kar zadeva boj proti zlorabi substanc, raziskave kažejo, da lahko podjetje, ki ga imate, razlikuje med okrevanjem in ponovitvijo bolezni.

Programi skupinskega posredovanja imajo lahko pomembno vlogo pri preprečevanju zlorabe substanc, vendar lahko udeležence nenamerno izpostavijo negativnemu vedenju.

Raziskovalci iz Centra za umetno inteligenco v družbi Univerze v Južni Kaliforniji (USC) so ustvarili algoritem, ki udeležence v intervencijskih programih, ki prostovoljno delajo na okrevanju, razvrsti v manjše skupine na način, ki ohranja koristne socialne povezave in prekinja socialne povezave, ki bi lahko bile škodljivo za okrevanje.

"Vemo, da na zlorabo substanc močno vpliva družbeni vpliv, z drugimi besedami, s kom ste prijatelji," je povedala Aida Rahmattalabi, podiplomska študentka računalništva v ZDA in vodilna avtorica študije. "Da bi izboljšali učinkovitost intervencij, morate vedeti, kako bodo ljudje vplivali drug na drugega v skupini."

Rahmattalabi in raziskovalci s Tehniške šole USC Viterbi, Šole za socialno delo Suzanne Dworak-Peck in Univerze v Denverju so skupaj z Urban Peak, neprofitno neprofitno mladinsko mladino s sedežem v Denverju, razvili algoritem, za katerega upajo bo pomagal pri preprečevanju zlorabe substanc.

Rezultati so pokazali, da je algoritem po mnenju raziskovalcev deloval bistveno bolje kot nadzorne strategije za oblikovanje skupin.

Vsako leto bo do dva milijona otrok v ZDA doživelo brezdomstvo, po ocenah pa med 39 in 70 odstotki brezdomnih mladih zlorablja droge ali alkohol.

Pobude za zlorabo substanc, kot je skupinska terapija, lahko nudijo podporo s spodbujanjem brezdomne mladine, da deli svoje izkušnje, se uči pozitivnih strategij spoprijemanja in gradi zdrava socialna omrežja.

Toda če te skupine niso pravilno strukturirane, lahko poslabšajo težave, ki jih nameravajo zdraviti, tako da spodbujajo k oblikovanju prijateljstev, ki temeljijo na asocialnem vedenju, ugotavljajo raziskovalci. To je proces, ki je v socialnem delu znan kot "trening devijantnosti", ko se vrstniki medsebojno krepijo zaradi deviantnega vedenja, pojasnjujejo raziskovalci.

Ekipa se je tega problema lotila z vidika umetne inteligence in ustvarila algoritem, ki upošteva, kako so posamezniki v podskupini povezani - njihove socialne vezi - in njihova predhodna zgodovina zlorabe substanc.

Podatki ankete, ki so jih prostovoljno zbrali brezdomni mladi v Los Angelesu, pa tudi vedenjske teorije in opazovanja prejšnjih intervencij, so bili uporabljeni za izdelavo računskega modela intervencij.

"Na podlagi tega imamo model vpliva, ki pojasnjuje, kako verjetno je, da posameznik sprejme negativno vedenje ali spremeni negativno vedenje na podlagi svojega sodelovanja v skupini," je dejal Rahmattalabi. "To nam pomaga napovedati, kaj se bo zgodilo, ko bomo ljudi združili v manjše skupine."

Morda je bila najbolj presenetljiva ugotovitev, da v nasprotju s splošno intuicijo enakomerna porazdelitev rednih uporabnikov snovi po podskupinah ni najboljši način za načrtovanje uspešnega posega, je poudarila.

"Enotna porazdelitev uporabnikov ob ignoriranju njihovih obstoječih odnosov lahko močno zmanjša uspešnost teh posegov," je dejala.

Poleg tega analiza kaže, da bi lahko včasih izvajanje posega dejansko škodljivo vplivalo na skupino.

»V nekaterih primerih smo ugotovili, da je intervencija dejansko slaba ideja. Na primer, če imate v skupini veliko ljudi z visokim tveganjem, jih je bolje, da jih ne povezujete z osebami z majhnim tveganjem, «je dejala.

Ko so algoritmu dodani novi podatki, raziskovalci upajo, da se bo prilagodil spreminjajočim se razmeram in razkril, kako se družbena omrežja razvijajo med intervencijskim programom. To bi lahko intervencionistom omogočilo, da določijo, kako bo intervencija oblikovala rezultate udeležencev, so dejali raziskovalci.

Raziskovalci še naprej sodelujejo z Urban Peakom in načrtujejo uporabo orodja za optimizacijo strategij intervencijskih skupin za brezdomno mladino v Denverju jeseni 2018.

Študija "Maksimizacija vpliva za preprečevanje zlorabe substanc na podlagi socialnih omrežij" je bila objavljena na konferenci AAAI o odseku študentov o umetni inteligenci.

Vir: Univerza v Južni Kaliforniji