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ローリー – ノースカロライナ州立大学の研究者は、人身売買対策組織と協力し、 グローバル解放ネットワーク、人身売買と戦うのに役立つ計算モデルを開発します。 このモデルは、公的に入手可能なデータを利用して、性的人身売買および労働力の人身売買に関連する法律に違反している可能性が最も高いマッサージ ビジネスを特定します。
「性的人身売買や人身売買を含む違法行為の隠れ蓑としてマッサージ事業が利用される可能性があることは十分に確立されています」と、マーガレット・トビー博士は言います。 ノースカロライナ州立大学の学生であり、この作品に関する論文の代表著者です。 「しかし、ほとんどのマッサージ事業は合法です。 また、法執行機関やその他の組織にとって、どのビジネスが合法で、どのビジネスが違法行為の前線であるかを判断することは困難です。」
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「私たちの目標は、関連当局が人身売買に関連するリスク要因を持っている企業を特定するのに役立つ統計ツールを作成することでした。これにより、当局はどのサイトに調査努力を集中すべきかを判断できるようになります」と、この論文の共著者であり、ノースカロライナ州のエドワード P. フィッツ産業およびシステム工学科の教授。
「また、私たちが開発したツールが、性的人身売買や労働力の人身売買の被害者を支援することに重点を置いている法執行機関と組織の両方にとって実用的であるように、十分にユーザーフレンドリーであることを確認したかったのです」と Tobey 氏は言います。
ツールを開発するために、研究者はまず、法執行機関、政府関係者、および性的および労働力の人身売買の生存者と協力する組織の専門家にインタビューしました。 インタビューでは、マッサージ ビジネスが違法行為に関与している可能性が高まることに関連する変数を特定することに重点が置かれました。 たとえば、男性の顧客のみを対象とするビジネスは、性的人身売買に関連する可能性が高くなりました。
研究者は、一連の関連する変数を特定したら、それらの変数に関連する公的に入手可能なデータ ソースを探しました。 たとえば、オンラインのカスタマー レビュー サイトでは、研究者は企業の顧客のうち男性の割合を推定することができました。 その他のデータ ソースには、企業が所在する地域の国勢調査データ、他のさまざまな企業や交通機関への地理的近接性などが含まれていました。
最終的に、研究者は、特定のマッサージ ビジネスが違法行為に関与している可能性に関する確率スコアをユーザーに提供する XNUMX つの計算モデルを開発しました。
「フロリダとテキサスのデータを使用してこれらのモデルをトレーニングし、検証しました。これらの州から堅牢なデータ セットを収集できたからです」と Tobey 氏は言います。 「各モデルには、目的に応じてさまざまなユーザーにアピールできる強みがあることがわかりました。」
リスク スコア モデルと呼ばれる XNUMX つのモデルでは、誤検知が少なくなりました。つまり、ビジネスが違法行為に関与している可能性が高いとモデルが判断した場合、そのモデルは正しい可能性が高くなります。 しかし、このモデルは、一部の違法ビジネスを正当なものとしてリストする可能性も高くなりました。
一方、デシジョン ツリー モデルと呼ばれる XNUMX 番目のモデルでは、偽陰性が少なくなりました。 言い換えれば、企業が違法行為に関与する可能性は低いとディシジョン ツリー モデルが示している場合、それは正しい可能性が高くなります。 しかし、正当なビジネスを疑わしいとリストする可能性も高くなりました。
「それはトレードオフです」と Tobey 氏は言います。 「リソースが非常に限られている場合は、おそらくリスク スコア モデルを使用することをお勧めします。これは、違法行為に関与しているビジネスを見つける可能性が高いからです。 ただし、一部を見逃してしまう可能性もあります。 十分なリソースがある場合は、違法な操作を見逃す可能性が低いため、決定木モデルを使用することをお勧めします。
「最終的に、これらのモデルはどちらも、関係者が調査に値するビジネスを優先するために使用できます。」
研究者は現在、法執行機関や非営利団体がセックスや人身売買の調査を支援するために展開できる、使いやすい意思決定支援ツールを開発中です。
「私たちは、このツールが人身売買の被害者に力を与え、公共の安全を改善し、これらの問題に対処する証拠に基づく公共政策の策定に貢献できると楽観視しています」 .
紙、 "違法マッサージ事業における人身売買の自動検出のための解釈可能なモデル」がジャーナルに掲載されています IISE トランザクション. この論文は、博士号を持つ Ruoting Li 氏の共著です。 ノースカロライナ州の学生。 ノースカロライナ州のエドワード P. フィッツ産業およびシステム工学科の准教授であるオスマン オザルトゥン。
この作業は、助成金番号 1936331 の下で、国立科学財団の支援を受けて行われました。
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