- Согласно отчету НСО, число людей, обращающихся за поддержкой в связи с домашним насилием, растет, при этом большинство жертв составляют женщины.
- При сравнении традиционных методов оценки рисков с методами машинного обучения последние демонстрируют более высокую точность в выявлении жертв.
- Помимо оценки рисков на основе ИИ, технология предоставляет широкий спектр инструментов, помогающих жертвам и обеспечивающих оперативную помощь.
Искусственный интеллект (ИИ) освещает путь к революции в борьбе с домашним насилием, предлагая инновационные методы для помощи в профилактике и реагировании. Последний отчет Национального статистического управления указывает, что число жертв, обращающихся за поддержкой в службах помощи при домашнем насилии, постоянно растет, причем большинство этих жертв — женщины.
Это объясняется значительным количеством принятых законов и созданием хорошо развитых реформаторских институтов. Однако управление домашним насилием остается сложной задачей для наших властей, и всегда стоит искать более современные и эффективные инструменты.
Автоматизация оценки рисков с помощью машинного обучения
Методы машинного обучения демонстрируют гораздо более высокую точность в определении того, какие жертвы домашнего насилия находятся в наиболее уязвимом положении, по сравнению с традиционными методами оценки рисков. В частности, из всех вызовов полиции по поводу домашнего насилия около 10% возвращаются к властям в течение года по поводу другого инцидента насилия. Одна из ключевых ролей полицейской службы — анализ уровня угрозы того, что жертвы домашнего насилия снова станут мишенью, чтобы защитить жертв и остановить дальнейшее насилие. Обычно это делается с помощью стандартизированного опросника.
Однако, как показывают исследования, предсказуемость следующих нападений можно повысить более чем на 30%, увеличив вероятность того, что полиция сможет предотвратить серьезные травмы. Анализ существующей информации, такой как уголовные записи, вызовы в полицию или зарегистрированные случаи насилия, с использованием систем машинного обучения, гораздо точнее, чем обычные стандартные опросники, используемые нашими полицейскими управлениями. Эти системы могут быть критически важны в ситуациях, когда полиция может быть слишком медленной для вмешательства и реагирования на инциденты домашнего насилия, а дела требуют времени для обработки.
Вмешательство и прогнозирование в реальном времени
В настоящее время полицейские, реагирующие на вызовы по поводу домашнего насилия, обучены заполнять форму DASH (Domestic Abuse, Stalking, Harassment, and Honour-Based Violence — Домашнее насилие, преследование, домогательства и насилие на почве чести). DASH состоит из контрольного списка примерно из 27 вопросов, который впоследствии используется вместе с любой другой соответствующей информацией для руководства оценкой офицером случая как стандартного, среднего или высокого риска. Если дело классифицируется как высокое, это означает, что инцидент может произойти в любое время, что инициирует развертывание ресурсов, предназначенных для защиты жертвы.
Поскольку данные DASH могут быть заменены другой ошибочной информацией о вовлеченных лицах, такой как уголовные судимости, инциденты насилия или количество вызовов в полицию по поводу домашнего насилия, система машинного обучения может стать еще более точной.
Заменяя стандартные методы допроса на ИИ-управляемые интерференции, правоохранительные органы могут с большей точностью предвидеть повторное насилие. Направляя ресурсы на случаи высокого риска, можно принять превентивные меры для обеспечения безопасности жертв и предотвращения будущего вреда.
Расширение прав и возможностей жертв через технологии
Помимо оценки рисков на основе ИИ, технология предоставляет ряд инструментов для помощи жертвам и обеспечения оперативной помощи. Приложения для безопасности, услуги на основе SMS и носимые устройства, такие как браслеты SOS, предлагают людям способы discreetно искать помощь и, следовательно, оставаться в безопасности в трудные времена.
Стоит отметить, что технологии и ИИ позволят нам поддерживать жертв домашнего насилия множеством эффективных и инновационных методов. С помощью технологий были заполнены пробелы в данных, документации, отчетности и политике, и жертвам были предоставлены более быстрые и эффективные инструменты. Несколько примерных проектов и решений требуют кампании, которая сделает людей осведомленными о решениях и поможет масштабировать их на национальном уровне.
Более того, краудсорсинг является инструментом для понимания домашнего насилия и сексуальных домогательств; он также стимулирует создание политики и институциональных изменений. Сайты краудсорсинга #StopFemicides не только привлекают внимание к масштабу и серьезности проблемы, но и обеспечивают необходимую прозрачность, чтобы способствовать изменениям, оказывая давление на правительство и лиц, принимающих решения, чтобы они предприняли действия.
В то же время можно создать различные инструменты ИИ и NLP (обработки естественного языка) для выявления паттернов домашнего насилия и онлайн-домогательств. Такие инструменты, усиленные ИИ, могут помочь жертвам домашнего насилия, выявляя их паттерны, что позволяет экспертам в соответствующей области, местным властям и полицейским службам предсказывать потенциальные случаи домашнего насилия и предотвращать их или действовать своевременно.
Самые умные крипто-энтузиасты уже читают нашу рассылку. Хотите присоединиться? Присоединяйтесь.
Отказ от ответственности. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com Мы не несем ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимое исследование и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
Бренда Канана
Бренда имеет более 4 лет опыта, специализируясь на криптовалютах, искусственном интеллекте и новых технологиях. Она работала в Zycrypto, Blockchain Reporter, The Coin Republic, а теперь делает Cryptopolitan своим домом. Степень по социологии, полученная в Техническом университете Момбасы, помогает ей оставаться в курсе настроений своих читателей.
