Искусственный интеллект выяснил, куда чаще обращаются за помощью жертвы семейного насилия в России

Искусственный интеллект выяснил, куда чаще обращаются за помощью жертвы семейного насилия в России

Ученые Вятского государственного университета в составе Университетского консорциума исследователей больших данных реализовали проект по автоматизированному поиску жертв супружеского насилия в сети Интернет

Ученые Вятского государственного университета в составе Университетского консорциума исследователей больших данных реализовали проект (ссылка на полную статью ВятГУ https://www.vyatsu.ru/internet-gazeta/uchenyie-vyatgu-sovmestno-s-kompaniey-megap-yuter.html) по автоматизированному поиску жертв супружеского насилия в сети Интернет. В процессе исследования применялись статистические инструменты анализа и алгоритмы машинного обучения российской аналитической платформы PolyAnalyst (разработчик megaputer.ru), а также вычислительные мощности суперкомпьютера Томского государственного университета СКИФ Cyberia.

Проректор по развитию на основе анализа данных ВятГУ Екатерина Митягина пояснила, что «раскрытие информации о супружеском насилии и опыте обращения за помощью является затруднительным, и процент жертв, которые искали поддержку у профессиональных специалистов, полиции и медицинских работников, остается крайне низким. Кроме того, эксперты констатируют, что 56% жертв домашнего насилия, обратившихся в правоохранительные органы, а также в психологические и юридические службы, не удовлетворены работой этих организаций. Столкнувшиеся с насилием предпочитают искать механизмы помощи в интернет-пространстве, где действуют онлайн-сообщества их поддержки. Причины обращения к таким ресурсам кроются в желании людей убедиться в типичности или атипичности собственной ситуации, получить возможный вектор ее разрешения с сохранением конфиденциальности».

Исследование онлайн-обращений кафедрой социальной работы и молодежной политики ВятГУ стало дополнительным источником информации о специфике семейного насилия, его видах и формах, масштабах распространения. Чаще всего для поиска ответов на вопросы о насилии люди обращаются к социальным сетям. Как показало исследование, это 82% от всех интернет-сообщений о насилии: vk.com (63%), instagram.com (7.8%), odnoklassniki.ru (6.7%), facebook.com (4.5%) и др. Значительно меньшее количество сообщений встречается в микроблогах (twitter.com), интернет-СМИ (skoronovosti.ru, kavkaz-uzel.eu и др.), форумах (woman.ru и др.), видео (youtube.com) и блогах (zen.yandex.ru).

Специалист Центра прикладного анализа больших данных Томского государственного университета Евгений Петров, оказывающий техническое сопровождение проекта при работе с платформой PolyAnalyst, пояснил, что «наиболее сложным этапом в обработке сообщений и обсуждении фактов насилия является их структурирование. Массивы сообщений подвергались серьезной проверке и качественному анализу. Кроме того, в Интернете встречается все больше сообщений, поддерживающих и оправдывающих насилие. Ориентация только на отрицательную тональность становится не единственным фактором, указывающим на релевантность такого сообщения».

Основной формой насилия, упоминаемой в сообщениях, является физическое насилие (81%), на втором месте – психологическое (15%). Сексуальное и экономическое насилие составляют менее 5% от всех релевантных сообщений. В сознании пользователей насилие ассоциируется, прежде всего, с применением физической силы, а жертвами чаще всего становятся женщины (72%).

Ученым удалось не только предложить теоретические механизмы анализа, но и применить открывшиеся возможности на практике. На основе результатов проведенного анализа Кировский центр социально-психологической помощи получил возможность повысить качество работы чат-бота «Умный помощник ”Лада”», который благодаря возможностям машинного обучения получил возможность автоматически определять форму и вид насилия по обращению, а также автоматически адресует жертв к соответствующим специалистам.

Ученые продолжают статистическую обработку полученного корпуса сообщений. В ближайших планах — представить типичные портреты жертвы и агрессора. К имеющимся данным планируется применить алгоритмы машинного обучения, что позволит проводить автоматизированный поиск фактов насилия, их классификацию и профилактику.

Проблема семейного насилия особенно обострилась в условиях глобальной пандемии COVID-19, когда повседневная жизнь людей резко изменилась. Эти изменения принесли с собой множество новых вызовов, включая физические и психологические риски для здоровья, изоляцию и одиночество, закрытие многих школ и предприятий, экономическую уязвимость и потерю рабочих мест. Жертвами супружеского насилия становится все больше людей как в России, так и по всему миру.

 

Источник информации и фото: ВятГУ

Источник: www.vyatsu.ru

Источник: scientificrussia.ru



Добавить комментарий