Instrumentul AI utilizează rețelele sociale pentru a combate abuzul de substanțe

Când vine vorba de combaterea abuzului de substanțe, cercetările sugerează că compania pe care o dețineți poate face diferența între recuperare și recidivă.

În timp ce programele de intervenție de grup pot juca un rol important în prevenirea abuzului de substanțe, ele pot expune, de asemenea, din greșeală, participanții la comportamente negative.

Cercetătorii de la Universitatea din California de Sud (USC) Centrul pentru Inteligență Artificială în Societate au creat un algoritm care sortează participanții la programele de intervenție care lucrează voluntar la recuperarea în grupuri mai mici într-un mod care menține conexiuni sociale utile și rupe conexiunile sociale care ar putea fi în detrimentul recuperării.

„Știm că abuzul de substanțe este extrem de afectat de influența socială, cu alte cuvinte, cu cine sunteți prieteni”, a spus Aida Rahmattalabi, o absolventă de informatică a USC și autorul principal al studiului. „Pentru a îmbunătăți eficacitatea intervențiilor, trebuie să știți cum se vor influența oamenii unii pe alții într-un grup.”

Rahmattalabi și cercetătorii de la USC Viterbi School of Engineering, USC Suzanne Dworak-Peck School of Social Work și Universitatea din Denver au lucrat cu Urban Peak, o organizație non-profit care servește tinerii fără adăpost din Denver, pentru a dezvolta algoritmul, ceea ce speră va ajuta la prevenirea abuzului de substanțe.

Rezultatele au arătat că algoritmul a evoluat semnificativ mai bine decât strategiile de control pentru formarea grupurilor, potrivit cercetătorilor.

În fiecare an, până la două milioane de copii din SUA vor experimenta lipsa de adăpost și estimările sugerează între 39 și 70% dintre tinerii fără adăpost abuzează de droguri sau alcool.

Inițiativele privind abuzul de substanțe, cum ar fi terapia de grup, pot oferi sprijin încurajând tinerii fără adăpost să își împărtășească experiențele, să învețe strategii pozitive de coping și să construiască rețele sociale sănătoase.

Dar dacă aceste grupuri nu sunt structurate corespunzător, pot exacerba problemele pe care intenționează să le trateze încurajând formarea de prietenii bazate pe un comportament antisocial, notează cercetătorii. Acesta este un proces cunoscut în asistența socială sub denumirea de „pregătire devianță”, atunci când colegii se întăresc reciproc pentru un comportament deviant, explică cercetătorii.

Echipa a abordat această problemă dintr-o perspectivă a inteligenței artificiale, creând un algoritm care ține cont de modul în care sunt conectați indivizii dintr-un subgrup - legăturile lor sociale - și istoricul lor anterior de abuz de substanțe.

Datele sondajului colectate voluntar de la tinerii fără adăpost din Los Angeles, precum și teoriile comportamentale și observațiile intervențiilor anterioare, au fost utilizate pentru a construi un model de calcul al intervențiilor.

„Pe baza acestui lucru avem un model de influență care explică cât de probabil este ca un individ să adopte comportamente negative sau să schimbe comportamente negative pe baza participării lor în grup”, a spus Rahmattalabi. „Acest lucru ne ajută să prezicem ce se întâmplă atunci când grupăm oamenii în grupuri mai mici.”

Poate că cea mai surprinzătoare constatare a fost că, spre deosebire de intuiția obișnuită, distribuirea uniformă a consumatorilor obișnuiți de substanță în cadrul subgrupurilor nu este modalitatea optimă de a proiecta o intervenție de succes, a remarcat ea.

„Distribuția uniformă a utilizatorilor în timp ce ignoră relațiile lor existente poate reduce semnificativ rata de succes a acestor intervenții”, a spus ea.

În plus, analiza sugerează că, uneori, efectuarea unei intervenții ar putea avea efect efect negativ asupra grupului.

„În unele cazuri, am constatat că este de fapt o idee proastă să efectuăm intervenția. De exemplu, dacă aveți mulți oameni cu risc ridicat într-un grup, este mai bine să nu le conectați cu indivizi cu risc scăzut ”, a spus ea.

Pe măsură ce noi date sunt adăugate algoritmului, cercetătorii speră că se vor adapta condițiilor în schimbare, dezvăluind modul în care evoluează rețelele sociale pe parcursul programului de intervenție. Acest lucru ar putea permite intervenționistilor să determine modul în care o intervenție va modela rezultatele participanților, au spus cercetătorii.

Cercetătorii continuă să colaboreze cu Urban Peak și intenționează să implementeze instrumentul de optimizare a strategiilor de grup de intervenție pentru tinerii fără adăpost din Denver în toamna anului 2018.

Studiul, Maximizarea influenței pentru prevenirea abuzului de substanțe pe bază de rețele sociale, a fost publicat în cadrul conferinței AAAI pe secțiunea abstractă a studenților de inteligență artificială.

Sursa: Universitatea din California de Sud