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RALEIGH - उत्तरी कैरोलिना स्टेट यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने एक मानव तस्करी विरोधी संगठन के साथ सहयोग किया, वैश्विक मुक्ति नेटवर्क, कम्प्यूटेशनल मॉडल विकसित करने के लिए जो मानव तस्करी से लड़ने में मदद कर सकते हैं। ये मॉडल सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा का उपयोग उन मालिश व्यवसायों की पहचान करने के लिए करते हैं, जिनके यौन तस्करी और श्रम तस्करी से संबंधित कानूनों का उल्लंघन करने की सबसे अधिक संभावना है।
"यह अच्छी तरह से स्थापित है कि मालिश व्यवसायों का उपयोग अवैध संचालन के लिए कवर के रूप में किया जा सकता है जिसमें यौन तस्करी और श्रम तस्करी शामिल है," मार्गरेट टोबी, एक पीएच.डी. कहते हैं। एनसी राज्य में छात्र और काम पर एक पेपर के संबंधित लेखक। "हालांकि, अधिकांश मालिश व्यवसाय वैध हैं। और कानून प्रवर्तन या अन्य संगठनों के लिए यह निर्धारित करना मुश्किल है कि कौन से व्यवसाय वैध हैं और कौन से अवैध गतिविधि के लिए मोर्चे हैं।"
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"हमारा लक्ष्य सांख्यिकीय उपकरण बनाना था जो प्रासंगिक अधिकारियों को यह निर्धारित करने में मदद कर सके कि कौन से व्यवसायों में तस्करी से संबंधित जोखिम कारक हैं, ताकि वे यह निर्धारित कर सकें कि किन साइटों पर उनके खोजी प्रयासों पर ध्यान केंद्रित करना है," पेपर के सह-लेखक मारिया मेयोर्गा कहते हैं और ए नेकां राज्य के एडवर्ड पी। फिट्स डिपार्टमेंट ऑफ इंडस्ट्रियल एंड सिस्टम्स इंजीनियरिंग में प्रोफेसर।
टोबी कहते हैं, "हम यह भी सुनिश्चित करना चाहते थे कि हमारे द्वारा विकसित उपकरण कानून प्रवर्तन और संगठनों दोनों के लिए व्यावहारिक होने के लिए पर्याप्त रूप से उपयोगकर्ता के अनुकूल हैं जो यौन तस्करी और श्रम तस्करी के पीड़ितों की मदद करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं।"
उपकरण विकसित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने पहले कानून प्रवर्तन, सरकारी अधिकारियों और संगठनों के विशेषज्ञों का साक्षात्कार लिया जो सेक्स और श्रम तस्करी से बचे लोगों के साथ काम करते हैं। साक्षात्कार एक बढ़ी हुई संभावना से जुड़े चर की पहचान करने पर केंद्रित थे कि एक मालिश व्यवसाय अवैध गतिविधि में लिप्त हो सकता है। उदाहरण के लिए, ऐसे व्यवसाय जो लगभग विशेष रूप से पुरुष ग्राहकों को पूरा करते थे, उनके यौन तस्करी से जुड़े होने की अधिक संभावना थी।
एक बार जब शोधकर्ताओं ने प्रासंगिक चरों के एक सूट की पहचान कर ली, तो उन्होंने उन चरों से संबंधित डेटा के सार्वजनिक रूप से उपलब्ध स्रोतों की तलाश की। उदाहरण के लिए, ऑनलाइन ग्राहक समीक्षा साइटों ने शोधकर्ताओं को यह अनुमान लगाने की अनुमति दी कि किसी व्यवसाय के ग्राहकों का कितना अनुपात पुरुष थे। अन्य डेटा स्रोतों में पड़ोस के लिए जनगणना डेटा शामिल था जहां एक व्यवसाय स्थित था, विभिन्न अन्य व्यवसायों और परिवहन केंद्रों के लिए भौगोलिक निकटता, और इसी तरह।
अंततः, शोधकर्ताओं ने दो कम्प्यूटेशनल मॉडल विकसित किए जो उपयोगकर्ताओं को इस संभावना पर संभाव्यता स्कोर प्रदान करते हैं कि कोई भी मालिश व्यवसाय अवैध गतिविधि में लिप्त है।
"हमने फ्लोरिडा और टेक्सास के डेटा का उपयोग करके इन मॉडलों को प्रशिक्षित और मान्य किया, क्योंकि हम उन राज्यों से मजबूत डेटा सेट एकत्र करने में सक्षम थे," टोबी कहते हैं। "हमने पाया कि प्रत्येक मॉडल में ताकत होती है जो विभिन्न उपयोगकर्ताओं को उनके लक्ष्यों के आधार पर अपील कर सकती है।"
एक मॉडल - जिसे जोखिम स्कोर मॉडल कहा जाता है - में कम झूठी सकारात्मकता थी, जिसका अर्थ है कि यदि मॉडल ने कहा कि एक व्यवसाय के अवैध गतिविधि में शामिल होने की संभावना है, तो इसके सही होने की अधिक संभावना थी। लेकिन यह मॉडल कुछ अवैध व्यवसायों को वैध के रूप में सूचीबद्ध करने की अधिक संभावना थी।
दूसरी ओर, दूसरे मॉडल - जिसे डिसीजन ट्री मॉडल कहा जाता है - में कम झूठे नकारात्मक थे। दूसरे शब्दों में, यदि निर्णय वृक्ष मॉडल में कहा गया है कि किसी व्यवसाय के अवैध गतिविधि में शामिल होने की संभावना नहीं है, तो इसके सही होने की अधिक संभावना थी। लेकिन वैध व्यवसाय को संदिग्ध के रूप में सूचीबद्ध करने की भी अधिक संभावना थी।
"यह एक व्यापार बंद है," टोबी कहते हैं। "यदि आपके पास बहुत सीमित संसाधन हैं, तो आप शायद जोखिम स्कोर मॉडल का उपयोग करना चाहते हैं, क्योंकि आपको ऐसे व्यवसाय मिलने की अधिक संभावना है जो अवैध गतिविधि में लगे हुए हैं। हालाँकि, आपको कुछ चूकने की भी संभावना है। यदि आपके पास पर्याप्त संसाधन हैं, तो आप शायद निर्णय ट्री मॉडल का उपयोग करना चाहते हैं, क्योंकि आपके द्वारा किसी भी अवैध संचालन के छूटने की संभावना कम है।
"आखिरकार, इन दोनों मॉडलों का उपयोग संबंधित पक्षों द्वारा प्राथमिकता के लिए किया जा सकता है कि कौन से व्यवसाय जांच की योग्यता रखते हैं।"
शोधकर्ता वर्तमान में एक उपयोगकर्ता के अनुकूल निर्णय समर्थन उपकरण विकसित करने की प्रक्रिया में हैं जिसे कानून प्रवर्तन और गैर-लाभकारी संगठनों को सेक्स और मानव तस्करी की जांच में सहायता के लिए तैनात किया जा सकता है।
"हम आशान्वित हैं कि यह उपकरण तस्करी पीड़ितों को सशक्त बना सकता है, सार्वजनिक सुरक्षा में सुधार कर सकता है और साक्ष्य-आधारित सार्वजनिक नीति के विकास में योगदान कर सकता है जो इन मुद्दों को संबोधित करता है," पेपर के सह-लेखक और ग्लोबल इमेन्सिपेशन नेटवर्क के कार्यकारी निदेशक शेरी कैल्टागिरोन कहते हैं। .
कागज़, "अवैध मालिश व्यवसायों में मानव तस्करी की स्वचालित पहचान के लिए व्याख्यात्मक मॉडल, "पत्रिका में प्रकाशित हुआ है आईआईएसई लेनदेन. पेपर के सह-लेखक रूओटिंग ली, एक पीएच.डी. नेकां राज्य में छात्र; और उस्मान zaltın, एनसी राज्य के एडवर्ड पी। फिट्स डिपार्टमेंट ऑफ इंडस्ट्रियल एंड सिस्टम्स इंजीनियरिंग में एक सहयोगी प्रोफेसर।
कार्य अनुदान संख्या 1936331 के तहत राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन के समर्थन से किया गया था।
(सी) एनसीएसयू
