Раннее предупреждение. Разработана система обнаружения случаев насилия над детьми с помощью искусственного интеллекта

Это одна из самых неравных форм насилия и в то же время одна из самых сложных для выявления и борьбы, поскольку оно происходит в семейном окружении, в самом доме. По данным различных исследований, проведенных ЮНИСЕФ, включая последнее обследование условий жизни, в Аргентине 59,4 % детей в возрасте до 15 лет подвергались тому или иному виду физического или психологического насилия в семье. Специалисты отмечают, что подверженность насилию в первые годы жизни ребенка может «негативно повлиять на его когнитивное и эмоциональное развитие, поставить под угрозу его обучение, физическое и психическое здоровье и даже будущий доход». Несмотря на всю серьезность проблемы, о насилии над детьми мало кто сообщает. По международным оценкам, «число случаев физического насилия над детьми в 75 раз превышает число зарегистрированных случаев», - говорится в исследовании Марии Эдо и Виктории Оубиньи, ученых экономического факультета Университета Сан-Андрес (UdeSA), цель которого - улучшить раннее выявление детей, находящихся в группе риска. Инициатива Эдо и Оубиньи заключалась в разработке прогностических моделей с использованием методов машинного обучения для выявления случаев физического насилия в аргентинских семьях. Они сотрудничали с Марселой Сварк, научным сотрудником кафедры математики УдэСА, и продолжили работу Мерседес Сиддерс, выдающейся выпускницы УдэСА 2021 г. Результат работы был опубликован в журнале Children and Youth Services Review под названием Machine Learning and Public Policy: «Раннее обнаружение физического насилия в отношении детей». "Физическое насилие в отношении детей - широко распространенное и в значительной степени недооцененное явление, имеющее значительные негативные краткосрочные и долгосрочные последствия. В странах Латинской Америки и Карибского бассейна 43 процента детей в возрасте до 15 лет подвергаются телесным наказаниям в семье, однако количество сообщений об этом тревожно мало. В данной статье мы стремимся продемонстрировать, как данные о домохозяйствах могут быть учтены в будущей прогностической аналитической модели в Аргентине. На основе данных Национального обследования детей, подростков и подростков (MICS) за 2019-2020 годы (об условиях жизни, проводимого совместно Юнисеф с тогдашним Министерством социального развития и Национальным секретариатом по делам детства, юношества и семьи) мы применяем методы машинного обучения для прогнозирования физического насилия над детьми, понимаемого как физическая дисциплина, в домашних хозяйствах Аргентины. Мы оцениваем масштабы и потенциальные преимущества использования прогностических моделей в этом контексте, а также основные ограничения и риски. Результаты показывают, что при анализе ситуации в 30% домохозяйств с самыми высокими показателями риска можно на ранней стадии выявить 43 из каждых 100 домохозяйств, в которых дети подвергаются физическому насилию«, - говорится в аннотации к работе. »Исследователи из UdeSA обучили алгоритм, используя данные 7 358 аргентинских домохозяйств с детьми в возрасте от 1 до 14 лет, собранные в ходе кластерного обследования по многим показателям, проведенного Unicef в 2019 и 2020 годах. На основе «методов поддержания дисциплины», о которых сообщали взрослые в домохозяйствах, алгоритм был обучен выявлять закономерности, связанные с насилием. "Результаты показывают, что предиктивные модели могут выявить 43 % домохозяйств, в которых происходят эпизоды физического насилия в отношении детей, в пределах 30 % домохозяйств, подверженных наибольшему риску. "Использование насилия в качестве метода поддержания дисциплины широко распространено. В Аргентине, по данным исследования MICS 2019-2020, 59,4 % детей в возрасте до 15 лет подвергались дисциплинарному насилию (психологическому или физическому) в той или иной форме дома в течение месяца, предшествовавшего опросу. За тот же период 35,4 % подвергались телесным наказаниям (как суровым, так и нет), а 6,6 % - суровым физическим наказаниям. «Хотя распространенность насильственной дисциплины в семье снизилась по сравнению с предыдущим обследованием МИКС (2011-2012), она остается высокой», - отмечается в документе. "Несмотря на широкое распространение, уровень информирования о физическом насилии в отношении детей тревожно низок. В мире сообщается лишь об одном из 75 случаев физического насилия над детьми и одном из 30 случаев сексуального насилия", - добавляет он. Для оценки риска насилия над ребенком и принятия решений традиционно используются два основных подхода: консенсусные или теоретические модели и актуарные модели. Оба подхода учитывают набор характеристик семьи, связанных с жестоким обращением с детьми, но основные различия между этими моделями заключаются в процессе отбора факторов и их практическом применении. Третий подход, который недавно был применен в контексте защиты детей, - это использование предиктивной аналитики. Эта методология направлена на выявление закономерностей и составление прогнозов путем применения методов моделирования и анализа существующих данных«, - поясняется в статье. »При разработке этих моделей наша цель скромна: мы не стремимся объяснить или решить основную проблему, а предоставляем инструменты для оптимизации целевого использования государственных ресурсов, - говорит Эдо, - Этот инструмент позволяет провести первичный скрининг, который значительно расширяет возможности эффективного выявления детей, находящихся в группе риска". Кроме того, исследование показало, что 41,8 процента домохозяйств используют хотя бы один метод физического насилия для поддержания дисциплины у детей. Ключевыми факторами в модели являются инфраструктура домохозяйства, общее состояние здоровья и образование его членов, а также демографический состав семьи. "Однако исследователи из UdeSA предупреждают, что использование прогностических моделей сопряжено со значительными рисками, поскольку при обучении на конкретных базах данных эти методики могут воспроизводить существующие предубеждения. Например, если определенная группа населения чаще занижает данные о насилии, алгоритмы выявляют более высокий уровень насилия в семьях с более низким социально-экономическим уровнем. Чтобы смягчить возможную стигму, они предлагают установить дифференцированные пороги и признают, что крайне важно обеспечить, чтобы автоматически выявленные случаи оценивались обученными специалистами, что позволит обеспечить соответствующее вмешательство".