Anmerkung des Herausgebers: Jede Woche konzentriert sich WRAL TechWire auf seine Innovations-Donnerstag Bericht über Unternehmen, Menschen und Technologien, die in unserer gemeinsamen Zukunft einen großen Unterschied machen könnten.
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RALEIGH – Forscher der North Carolina State University arbeiteten mit einer Organisation zur Bekämpfung des Menschenhandels zusammen, Globales Emanzipationsnetzwerk, um Computermodelle zu entwickeln, die zur Bekämpfung des Menschenhandels beitragen können. Die Modelle stützen sich auf öffentlich zugängliche Daten, um Massageunternehmen zu identifizieren, die höchstwahrscheinlich gegen Gesetze im Zusammenhang mit Sexhandel und Menschenhandel mit Arbeitskräften verstoßen.
„Es ist allgemein bekannt, dass Massageunternehmen als Deckmantel für illegale Geschäfte benutzt werden können, bei denen es um Sexhandel und Menschenhandel mit Arbeitskräften geht“, sagt Margaret Tobey, Ph.D. Student am NC State und korrespondierender Autor eines Artikels über die Arbeit. „Die meisten Massageunternehmen sind jedoch legitim. Und es ist für Strafverfolgungsbehörden oder andere Organisationen schwierig festzustellen, welche Unternehmen legitim sind und welche Fronten für illegale Aktivitäten sind.“
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„Unser Ziel war es, statistische Tools zu entwickeln, die den zuständigen Behörden helfen könnten, festzustellen, welche Unternehmen Risikofaktoren im Zusammenhang mit Menschenhandel aufweisen, damit sie bestimmen können, auf welche Websites sie ihre Ermittlungsbemühungen konzentrieren sollten“, sagt Maria Mayorga, Co-Autorin des Papiers und a Professor am Edward P. Fitts Department of Industrial and Systems Engineering des US-Bundesstaates NC.
„Wir wollten auch sicherstellen, dass die von uns entwickelten Tools ausreichend benutzerfreundlich sind, um sowohl für Strafverfolgungsbehörden als auch für Organisationen, die sich auf die Unterstützung von Opfern von Sexhandel und Menschenhandel konzentrieren, praktisch zu sein“, sagt Tobey.
Um die Tools zu entwickeln, befragten die Forscher zunächst Strafverfolgungsbehörden, Regierungsbeamte und Experten von Organisationen, die mit Überlebenden des Sex- und Arbeitshandels arbeiten. Die Interviews konzentrierten sich auf die Identifizierung von Variablen, die mit einer erhöhten Wahrscheinlichkeit verbunden sind, dass ein Massageunternehmen an illegalen Aktivitäten beteiligt sein könnte. Zum Beispiel wurden Unternehmen, die fast ausschließlich männliche Kunden belieferten, eher mit Sexhandel in Verbindung gebracht.
Nachdem die Forscher eine Reihe relevanter Variablen identifiziert hatten, suchten sie nach öffentlich zugänglichen Datenquellen zu diesen Variablen. Beispielsweise ermöglichten Online-Websites für Kundenrezensionen den Forschern, abzuschätzen, welcher Anteil der Kunden eines Unternehmens Männer waren. Andere Datenquellen waren Volkszählungsdaten für die Nachbarschaft, in der sich ein Unternehmen befand, die geografische Nähe zu verschiedenen anderen Unternehmen und Verkehrsknotenpunkten und so weiter.
Letztendlich entwickelten die Forscher zwei Rechenmodelle, die den Benutzern Wahrscheinlichkeitswerte für die Wahrscheinlichkeit liefern, dass ein bestimmtes Massagegeschäft an illegalen Aktivitäten beteiligt ist.
„Wir haben diese Modelle mit Daten aus Florida und Texas trainiert und validiert, weil wir aus diesen Bundesstaaten robuste Datensätze sammeln konnten“, sagt Tobey. „Wir haben festgestellt, dass jedes Modell Stärken hat, die je nach Ziel verschiedene Benutzer ansprechen können.“
Ein Modell – das so genannte Risikobewertungsmodell – hatte weniger Fehlalarme, d. h. wenn das Modell sagte, dass ein Unternehmen wahrscheinlich an illegalen Aktivitäten beteiligt war, war es wahrscheinlicher, dass es richtig war. Aber dieses Modell listete auch eher einige illegale Geschäfte als legitim auf.
Andererseits hatte das zweite Modell – Entscheidungsbaummodell genannt – weniger falsch negative Ergebnisse. Mit anderen Worten, wenn das Entscheidungsbaummodell sagte, dass ein Unternehmen wahrscheinlich nicht an illegalen Aktivitäten beteiligt ist, war es wahrscheinlicher, dass es richtig war. Aber es war auch wahrscheinlicher, legitime Geschäfte als verdächtig aufzulisten.
„Es ist ein Kompromiss“, sagt Tobey. „Wenn Sie nur über sehr begrenzte Ressourcen verfügen, möchten Sie wahrscheinlich das Risikobewertungsmodell verwenden, da Sie mit größerer Wahrscheinlichkeit Unternehmen finden, die an illegalen Aktivitäten beteiligt sind. Allerdings werden Sie wahrscheinlich auch einige verpassen. Wenn Sie über genügend Ressourcen verfügen, möchten Sie wahrscheinlich das Entscheidungsbaummodell verwenden, da Sie mit geringerer Wahrscheinlichkeit illegale Operationen übersehen.
„Letztendlich können diese beiden Modelle von relevanten Parteien verwendet werden, um zu priorisieren, welche Unternehmen eine Untersuchung verdienen.“
Die Forscher sind derzeit dabei, ein benutzerfreundliches Tool zur Entscheidungsunterstützung zu entwickeln, das von Strafverfolgungsbehörden und gemeinnützigen Organisationen zur Unterstützung von Ermittlungen im Zusammenhang mit Sex- und Menschenhandel eingesetzt werden kann.
„Wir sind optimistisch, dass dieses Instrument Menschenhandelsopfer stärken, die öffentliche Sicherheit verbessern und zur Entwicklung einer evidenzbasierten öffentlichen Politik beitragen kann, die sich mit diesen Problemen befasst“, sagt Sherrie Caltagirone, Co-Autorin des Papiers und Geschäftsführerin des Global Emancipation Network .
Das Papier, "Interpretierbare Modelle zur automatisierten Erkennung von Menschenhandel in illegalen MassagegeschäftenWird in der Zeitschrift veröffentlicht IISE-Transaktionen. Das Papier wurde von Ruoting Li, einem Ph.D. Student an der NC State; und Osman Özaltın, außerordentlicher Professor am Edward P. Fitts Department of Industrial and Systems Engineering des US-Bundesstaates NC.
Die Arbeit wurde mit Unterstützung der National Science Foundation unter der Fördernummer 1936331 durchgeführt.
(C) NCSU
