Secondo il centro per la prevenzione e il controllo delle malattie, il tasso di suicidio per gli individui di età compresa tra 10 e 24 anni è aumentato del 56% tra il 2007 e il 2017. Rispetto alla popolazione generale, più della metà delle persone senza fissa dimora ha avuto pensieri di suicidio o ha tentato il suicidio, Lo riferisce il National Health Care for the Homeless Council.

Phebe Vayanos, assistente professore di ingegneria industriale e dei sistemi e informatica presso la USC Viterbi School of Engineering ha chiesto l'aiuto di un potente alleato, l'intelligenza artificiale, per aiutare a mitigare il rischio di suicidio.

"In questa ricerca, volevamo trovare modi per mitigare l'ideazione suicidaria e la morte tra i giovani. La nostra idea era quella di sfruttare le informazioni dei social network della vita reale per costruire una rete di supporto di individui posizionati strategicamente che possono "fare attenzione" ai loro amici e indirizzarli per aiutare se necessario, " Ha detto Vayanos.

Vayanos, un direttore associato presso il Center for Artificial Intelligence in Society (CAIS) della USC, e il suo team hanno lavorato negli ultimi due anni per progettare un algoritmo in grado di identificare chi in un dato gruppo sociale della vita reale sarebbero le persone migliori da formare come "guardiani" in grado di identificare i segnali di pericolo del suicidio e come rispondere.

Vayanos e Ph.D. candidata Aida Rahmattalabi, l'autore principale dello studio "Exploring Algorithmic Fairness in Robust Graph Covering Problems, " ha studiato il potenziale delle connessioni sociali come gli amici, parenti, e conoscenti per aiutare a mitigare il rischio di suicidio. Il loro documento sarà presentato questa settimana alla XXXIII Conferenza sui sistemi di elaborazione delle informazioni neurali (NeurIPS).

"Vogliamo garantire che un numero massimo di persone sia tenuto d'occhio, tenendo conto dei limiti delle risorse e delle incertezze della distribuzione del mondo aperto. Per esempio, se alcune delle persone della rete non sono in grado di partecipare alla formazione del gatekeeper, vogliamo ancora avere una solida rete di supporto, " Ha detto Vayanos.

Per questo studio, Vayanos e Rahmattalabi hanno esaminato la rete delle relazioni sociali dei giovani senzatetto a Los Angeles, dato che 1 giovane su 2 senzatetto ha pensato al suicidio.

"Il nostro algoritmo può migliorare l'efficienza dei corsi di formazione sulla prevenzione del suicidio per questa popolazione particolarmente vulnerabile, " Ha detto Vayanos.

Per Vayanos, l'efficienza si traduce nello sviluppo di un modello e di un algoritmo in grado di estendere le risorse limitate il più possibile. In questo scenario, le risorse limitate sono i guardiani umani. Questo algoritmo cerca di pianificare come questi individui possono essere posizionati e addestrati al meglio in una rete per fare attenzione agli altri.

"Se sei strategico, "dice Vayanos, "puoi coprire più persone e puoi avere una rete di supporto più solida".

"Attraverso questo studio, possiamo anche aiutare a informare i responsabili politici che stanno prendendo decisioni in merito al finanziamento delle iniziative di prevenzione del suicidio; Per esempio, condividendo con loro il numero minimo di persone che hanno bisogno di ricevere la formazione del gatekeeper per garantire che tutti i giovani abbiano almeno un amico formato che possa vegliare su di loro, " Ha detto Vayanos.

"Il nostro obiettivo è proteggere quanti più giovani possibile, " ha detto l'autore principale, Rahmattalabi.

Un obiettivo importante quando si implementa questa A.I. sistema è quello di garantire equità e trasparenza.

"Spesso lavoriamo in ambienti con risorse limitate, e questo tende a colpire in modo sproporzionato le popolazioni storicamente emarginate e vulnerabili, " ha detto il coautore dello studio Anthony Fulginiti, un assistente professore di assistenza sociale presso l'Università di Denver che ha conseguito il dottorato di ricerca. dall'USC, avendo iniziato la sua ricerca con Eric Rice, direttore fondatore dell'USC CAIS.

"Questo algoritmo può aiutarci a trovare un sottoinsieme di persone in un social network che ci offre le migliori possibilità che i giovani siano collegati a qualcuno che è stato addestrato quando si tratta di risorse limitate e altre incertezze, ", ha detto Fulginiti.

Questo lavoro è particolarmente importante per le popolazioni vulnerabili, dicono i ricercatori, in particolare per i giovani che vivono senza fissa dimora.

"Una delle cose sorprendenti che abbiamo scoperto nei nostri esperimenti basati sui social network dei giovani senzatetto è che gli algoritmi di intelligenza artificiale esistenti, se distribuito senza personalizzazione, portare a risultati discriminatori fino al 68% di differenza nel tasso di protezione tra le razze. L'obiettivo è rendere questo algoritmo il più equo possibile e adattare l'algoritmo per proteggere quei gruppi che stanno peggio, " ha detto Rahmattalabi.

I ricercatori dell'USC CAIS vogliono garantire che la copertura "gatekeeper" dei gruppi più vulnerabili sia la più alta possibile. Il loro algoritmo ha ridotto il pregiudizio nella copertura nei social network della vita reale dei giovani senzatetto fino al 20%.

Rahmattalabi ha detto:"Non solo la nostra soluzione fa avanzare il campo dell'informatica affrontando un problema computazionalmente difficile, ma spinge anche i confini del lavoro sociale e della scienza della gestione del rischio introducendo metodi computazionali nella progettazione e nell'implementazione di programmi di prevenzione".