Автор: 
Исследовательская группа Центра искусственного интеллекта Высшей школы экономики (ВШЭ) разработала модель для прогнозирования успешности реабилитации бездомных. Модель с вероятностью около 80% предсказывает эффективность работы с клиентами организаций для бездомных. Проект представлен на конференции, посвящённой деятельности социальных центров.
Сегодня проблема бездомности в России слабо изучена: не существует достоверной статистики о количестве бездомных в стране, крайне мало исследований на эту тему. Проект благотворительной организации «Ночлежка» и Лаборатории естественного языка ВШЭ — Яндекс — это одна из первых попыток применить методы машинного обучения для изучения способов реабилитации бездомных.
В «Ночлежке» уже несколько лет работает электронная система МКС (Многофункциональный кабинет соцработника), в которую специалисты по социальной работе и юристы заносят информацию о сопровождении подопечных и оказанных услугах. Всего в базе данных 12 891 уникальный клиент. В исследовании ВШЭ о прогнозировании исходов контрактов использована информация о 3219 клиентах, имеющих хотя бы один контракт. Обучение и проверка модели проходили на выборке из 6528 контрактов, заключенных с этими клиентами.
«Клиент» и «контракт» — термины Многофункционального кабинета соцработника. Под контрактом понимается услуга, которую может получить клиент МКС с участием соцработника. Всего таких контрактов (услуг) 43, например временная регистрация по адресу «Ночлежки», восстановление или получение паспорта и другие.
«Первая задача, которую мы решали — это предсказание успешности контракта. Для того, чтобы научить машину что-то делать, необходимо подготовить информацию. На основе комментариев базы данных кабинета соцработника «Ночлежки» мы выделили признаки по категориям клиентов. Также мы выбрали статусы контрактов, которые можно считать успешными (контракты выполнены полностью) и неуспешными (контракт не выполнен по причинам, связанным с клиентом)», — рассказывает о ходе исследования Анна Быкова, аналитик Лаборатории естественного языка ВШЭ — Яндекс.
Каждый клиент был представлен в датасете строкой с 93 признаками, но, по мнению исследователей, «данных много не бывает». Любая информация помогает точнее спрогнозировать вероятность успешного завершения контракта, а это, в свою очередь, даёт соцработникам больше возможностей помочь реальному человеку, попавшему в тяжёлую жизненную ситуацию. Признаки загружались в модели машинного обучения. Самым сложным для выполнения оказался контракт «Получение гражданства», а самым реально выполнимым — «Временная регистрация по адресу «Ночлежки»».
Несмотря на эффективность работы искусственного интеллекта, исследователи подчеркивают важность человеческого фактора в принятии решений. «Мы даем инструмент, рассказываем, как им пользоваться, а то, как интерпретировать результат с этической стороны, — уже задача специалистов», — поясняет Анна Быкова. Учёные планируют совершенствовать модель с помощью подбора гиперпараметров, использования ансамблевых методов и различных архитектур нейросетей, проводить эксперименты с синтетическими данными, полученными в результате компьютерного моделирования. Также в планах — изучение данных других регионов, проверка гипотезы о влиянии гуманитарных проектов на дальнейшее обращение к социальным работникам.
«Мы хотим проверить гипотезу о том, что клиент, посетивший один из пунктов оказания гуманитарных услуг «Ночлежки», с большей вероятностью примет решение «уйти с улицы» и обратиться за помощью к соцработникам. В терминах МКС это означает, что с ним будет связан хотя бы один «контракт»», — говорит аналитик Лаборатории естественного языка ВШЭ — Яндекс Николай Филиппов.
