Великі дані допомогають вирішенню соціальних проблем в США

Штучний інтелект і великі дані допомагають соціальним службам США у вирішенні проблеми безхатьків.

Цифрова екосистема які створили в США збирає та аналізує дані про всіх кого можна віднести до уразливих верств населення, допомогає знайти житло, долучитися до програмам перенавчання та фінансової підтримки.

Головні завдання, які вирішує платформа:

  1. Визначення місць скупчень безхатьків в місті
  2. Виявлення людей з високим ризиком втратити житло
  3. Формування стратегії допомоги, виходячи з нагальних потреб "клієнта"
  4. Підбір нового житла, враховуючи потреби "клієнта"
  5. Виявлення ключових факторів, що збільшують ризик опинитися на вулиці

Стек програмних рішень та продуктів:

  1. Онлайн портал, де перехожі залишають локацію, в якій вони бачили безхатька
  2. Онлайн портал пошуку доступного житла - на якому можна знайти програми субсидування, заповнити форми документів необхідних для підтвердження стажу роботи, фінансової стабільності, психічного здоров'я тощо
  3. Мобільний додаток для соціальних служб де зберігаються персональні дані безхатьків

Функції ПЗ: 

  1. Прогнозування вірогідності ризику втратити житло
  2. Прогнозування ризику повторно залишитися без будинку тим, кому вже надано допомогу
  3. Рекомендації, які допоможуть уникнути проблеми втрати житла

Дані:

  1. Локації, де пішоходи бачили безхатьків
  2. База даних безхатьків, з якими працюють муніципальні соціальні служби
  3. База даних банків та кредитних установ
  4. База даних доступного житла

Можливі ризики та загрози:

  1. Використовуючи звернення мешканців про наявність безхатьків, служба ризикує отримати хибні дані через те що вони будуть створені на базі поширених маршрутів містян, що зовсім не свідчитиме тенденцію збору безхатьків саме в цьому місті.
  2. Безхатьки постійно переміщаються, відповідно є ризик врахувати одних і тих самих але в різних локаціях
  3. Муніципальні служби працюють тільки з найбільш уразливими верствами населенням, відповідно втрачають можливість прогнозувати сценарії взаємодії з іншими соціальними групами.
  4. Відсутні дані стосовно захисту персональних даних, зокрема, яким чином служби отримують дані про фінансову нестабільність клієнтів або їх здоров'я? Яким чином ці дані зберігаються і чи є можливість доступу до цих даних комп'ютерних злочинців? Наскільки токсичні ці дані і чи можуть вони заподіяти шкоди уразливим верствам населення у випадку їх масового поширення?

Дивіться також