Исследование показывает, как настроения в социальных сетях могут предсказать, когда люди переедут во время кризисов, улучшая гуманитарную помощь

В последние годы число вынужденных перемещений резко возросло, что усугубило глобальный кризис. По данным агентства ООН по делам беженцев, за последнее десятилетие число перемещенных лиц во всем мире почти удвоилось. Только в 2024 году каждый 67 человек покинул свои дома.

Новое исследование, соавтором которого является исследователь из Университета Нотр-Дам Хельге-Йоханнес Мараренс, показывает, что анализ посты в социальных сетях может помочь экспертам предсказать, когда люди будут переезжать во время кризисов, способствуя более быстрой и эффективной доставке помощи. В исследовании подчеркивается, как мощные вычислительные инструменты могут помочь решить серьезные глобальные проблемы человеческого достоинства.

«Традиционные данные, такие как опросы, чрезвычайно трудно собрать во время кризисов вынужденной миграции», — сказал Мараренс, доцент кафедры вычислительных социальных наук в Школе глобальных отношений Кео при Нотр-Даме.

«По мере развития систем раннего предупреждения, искусственный интеллект и новые цифровые данные могут помочь их улучшить. В конечном итоге это может помочь усилить гуманитарную помощь, спасти жизни и уменьшить страдания».

Оказание своевременной помощи вынужденным переселенцам

Исследование, опубликованное в Наука о данных ЭМКпроанализировал три тематические исследования. В Украине 10,6 миллиона человек были вынуждены покинуть свои дома после российского вторжения в 2022 году. В Судане около 12,8 миллиона человек были вынуждены покинуть свои дома после гражданской войны, разразившейся в апреле 2023 года. А в Венесуэле около 7 миллионов человек были перемещены за последние годы из-за многочисленных экономических кризисов.

Исследователи просмотрели почти 2 миллиона постов в социальных сетях на трех языках в X (ранее Twitter). Они обнаружили, что настроения (положительные, отрицательные или нейтральные) являются более надежным сигналом для прогнозирования того, когда люди собираются двигаться, чем эмоции (радость, гнев или страх). Настроения были особенно полезны при прогнозировании сроков и объема трансграничных перемещений.

Сравнив несколько подходов к анализу публикаций в социальных сетях, исследователи обнаружили, что предварительно обученные языковые модели обеспечивают наиболее эффективное раннее предупреждение. Эти инструменты искусственного интеллекта обучены работе с огромными объемами текста с использованием глубокое обучениеметод, который помогает компьютерам изучать закономерности, очень похожие на человеческий мозг.

«Наши результаты помогут исследователям усовершенствовать модели, чтобы предсказывать, как люди передвигаются во время конфликтов или стихийных бедствий», — сказал Мараренс.

По словам Мараренс, анализ социальных сетей, похоже, лучше всего работает в условиях конфликтов, таких как Украина, но не так хорошо в условиях конфликта. экономические кризисы подобные тем, что пережила Венесуэла, но которые развивались медленнее.

Он предупредил, что такой анализ может вызвать ложную тревогу. По его словам, они наиболее ценны как ранний стимул для более глубокого расследования, особенно в сочетании с традиционными источниками данных, такими как экономические показатели и отчеты с мест.

По словам Мараренс, будущая работа может изучить связи между чувствами и эмоциями, сосредоточив внимание на том, где они соединяются и расходятся. Также можно было бы изучить, как услуги автоматического перевода могут помочь исследователям анализировать больше языков. Наконец, будущие исследования могут включать данные из дополнительных социальных сетей.

«В совокупности эти улучшения могут помочь укрепить эти инструменты», — сказал Мараренс, — «сделав их более полезными для политиков и гуманитарных организаций, которые работают с перемещенными лицами».

Мараренс, который присоединился к Нотр-Даму этой осенью, работает над множеством проблем, связанных с глобализацией и неравенством, применяя свой опыт в области вычислительных социальных наук к ряду исследовательских проектов. Он сотрудничает с Институтом глобального развития Пулте при школе Кео, а также с Университетским институтом семьи Люси по данным и обществу.