Інструмент ШІ використовує соціальні мережі для боротьби зі зловживанням психоактивними речовинами

Що стосується боротьби зі зловживанням наркотиками, дослідження показують, що компанія, яку ви утримуєте, може зробити різницю між одужанням і рецидивом.

Хоча програми групового втручання можуть відігравати важливу роль у запобіганні зловживанню речовинами, вони також можуть ненавмисно піддавати учасників негативній поведінці.

Дослідники Центру штучного інтелекту в суспільстві Університету Південної Каліфорнії (USC) створили алгоритм, який сортує учасників програм втручання, які добровільно працюють над відновленням, на менші групи таким чином, щоб підтримувати корисні соціальні зв'язки і розривати соціальні зв'язки, які можуть бути згубно для одужання.

"Ми знаємо, що на зловживання наркотиками сильно впливає соціальний вплив, іншими словами, з ким ви дружите", - сказала Аїда Рахматталабі, аспірантка з інформатики США та головний автор дослідження. "Для підвищення ефективності втручань потрібно знати, як люди впливатимуть один на одного в групі".

Рахматталабі та дослідники з Інженерної школи USC Viterbi, USC Suzanne Dworak-Peck School of Social Work та Університету Денвера співпрацювали з Urban Peak, некоммерчною службою бездомної молоді в місті Денвер, над розробкою алгоритму, на який вони сподіваються допоможе у запобіганні зловживанню наркотиками.

Результати показали, що алгоритм виконується значно краще, ніж стратегії управління для формування груп, на думку дослідників.

Щороку до двох мільйонів дітей у США стикаються з безпритульністю, і, за підрахунками, від 39 до 70 відсотків безпритульної молоді зловживають наркотиками або алкоголем.

Ініціативи зловживання речовинами, такі як групова терапія, можуть запропонувати підтримку, заохочуючи бездомних молодих людей ділитися своїм досвідом, вивчати позитивні стратегії подолання та будувати здорові соціальні мережі.

Але якщо ці групи неправильно структуровані, вони можуть посилити проблеми, які вони мають намір лікувати, заохочуючи створення дружби на основі асоціальної поведінки, зазначають дослідники. Це процес, відомий у соціальній роботі як "навчання девіантності", коли однолітки підкріплюють один одного за девіантну поведінку, пояснюють дослідники.

Команда вирішила цю проблему з точки зору штучного інтелекту, створивши алгоритм, який враховує зв'язок людей у ​​підгрупі - їх соціальні зв'язки - та їх попередню історію зловживання наркотичними речовинами.

Дані опитування, зібрані добровільно від бездомної молоді в Лос-Анджелесі, а також теорії поведінки та спостереження за попередніми втручаннями, використовувались для побудови обчислювальної моделі втручань.

"Виходячи з цього, ми маємо модель впливу, яка пояснює, наскільки ймовірно, що людина приймає негативну поведінку або змінює негативну поведінку на основі своєї участі в групі", - сказав Рахматталабі. "Це допомагає нам передбачити, що станеться, коли ми об’єднаємо людей у ​​менші групи".

Мабуть, найдивовижнішим висновком було те, що, на відміну від загальної інтуїції, рівномірний розподіл регулярних споживачів речовин по підгрупах не є оптимальним способом розробки успішного втручання, зазначила вона.

"Рівномірний розподіл користувачів, ігноруючи їхні стосунки, може значно знизити рівень успіху цих втручань", - сказала вона.

Крім того, аналіз показує, що іноді проведення втручання насправді може мати згубний вплив на групу.

«У деяких випадках ми виявили, що насправді проводити втручання погано. Наприклад, якщо у вашій групі багато людей з високим ризиком, краще не пов’язувати їх з особами з низьким ризиком », - сказала вона.

По мірі додавання нових даних до алгоритму дослідники сподіваються, що він буде адаптуватися до мінливих умов, розкриваючи, як соціальні мережі розвиваються під час програми втручання. Це може дозволити інтервенторам визначити, як втручання сформує результати учасників, зазначають дослідники.

Дослідники продовжують працювати з Urban Peak і планують впровадити інструмент для оптимізації стратегій груп втручання для бездомної молоді в Денвері восени 2018 року.

Дослідження "Максимізація впливу для запобігання зловживанню психоактивними речовинами в соціальних мережах" було опубліковане на конференції AAAI у розділі рефератів студентів із питань штучного інтелекту.

Джерело: Університет Південної Каліфорнії