Ghi chú của biên tập viên: Mỗi tuần WRAL TechWire tập trung vào Thứ Năm đổi mới báo cáo về các công ty, con người và công nghệ có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong tương lai tập thể của chúng ta.
+ + +
RALEIGH - Các nhà nghiên cứu từ Đại học Bang North Carolina đã hợp tác với một tổ chức chống buôn người, Mạng lưới giải phóng toàn cầu, để phát triển các mô hình tính toán có thể giúp chống lại nạn buôn người. Các mô hình dựa trên dữ liệu công khai để xác định các cơ sở kinh doanh massage có nhiều khả năng vi phạm luật liên quan đến buôn bán tình dục và buôn bán lao động.
Tiến sĩ Margaret Tobey cho biết: “Các cơ sở kinh doanh mát-xa có thể được sử dụng làm vỏ bọc cho các hoạt động bất hợp pháp liên quan đến buôn bán tình dục và buôn bán lao động. sinh viên tại NC State và tác giả tương ứng của một bài báo về tác phẩm. “Tuy nhiên, hầu hết các cơ sở kinh doanh massage đều hợp pháp. Và rất khó để cơ quan thực thi pháp luật hoặc các tổ chức khác xác định doanh nghiệp nào là hợp pháp và doanh nghiệp nào là bình phong cho hoạt động bất hợp pháp ”.
[Nhúng nội dung]
Maria Mayorga, đồng tác giả của bài báo và giáo sư Edward P. Fitts Khoa Kỹ thuật Hệ thống và Công nghiệp của bang NC.
“Chúng tôi cũng muốn đảm bảo rằng các công cụ mà chúng tôi phát triển đủ thân thiện với người dùng để thiết thực cho cả cơ quan thực thi pháp luật và các tổ chức tập trung vào việc giúp đỡ các nạn nhân của nạn buôn người và buôn bán lao động,” Tobey nói.
Để phát triển các công cụ này, trước tiên, các nhà nghiên cứu đã phỏng vấn các cơ quan thực thi pháp luật, các quan chức chính phủ và các chuyên gia từ các tổ chức làm việc với những người sống sót sau nạn buôn bán lao động và tình dục. Các cuộc phỏng vấn tập trung vào việc xác định các biến số liên quan đến việc tăng khả năng một doanh nghiệp mát-xa có thể tham gia vào hoạt động bất hợp pháp. Ví dụ, các doanh nghiệp hầu như chỉ phục vụ khách hàng nam có nhiều khả năng bị liên quan đến buôn bán tình dục hơn.
Khi các nhà nghiên cứu đã xác định được một bộ các biến có liên quan, họ sẽ tìm kiếm các nguồn dữ liệu công khai có liên quan đến các biến đó. Ví dụ: các trang web đánh giá khách hàng trực tuyến cho phép các nhà nghiên cứu ước tính tỷ lệ khách hàng của doanh nghiệp là nam giới. Các nguồn dữ liệu khác bao gồm dữ liệu điều tra dân số cho vùng lân cận nơi đặt doanh nghiệp, khoảng cách địa lý với nhiều doanh nghiệp khác và các đầu mối giao thông, v.v.
Cuối cùng, các nhà nghiên cứu đã phát triển hai mô hình tính toán cung cấp cho người dùng điểm số xác suất về khả năng bất kỳ cơ sở kinh doanh mát xa nhất định nào tham gia vào hoạt động bất hợp pháp.
“Chúng tôi đã đào tạo và xác nhận các mô hình này bằng cách sử dụng dữ liệu từ Florida và Texas, bởi vì chúng tôi có thể thu thập các tập dữ liệu mạnh mẽ từ các tiểu bang đó,” Tobey nói. “Chúng tôi nhận thấy mỗi mô hình có những điểm mạnh có thể thu hút những người dùng khác nhau tùy thuộc vào mục tiêu của họ.”
Một mô hình - được gọi là mô hình điểm rủi ro - có ít dương tính giả hơn, có nghĩa là nếu mô hình cho biết một doanh nghiệp có khả năng tham gia vào hoạt động bất hợp pháp, thì nó có nhiều khả năng đúng hơn. Nhưng mô hình này cũng có nhiều khả năng liệt kê một số doanh nghiệp bất hợp pháp là hợp pháp.
Mặt khác, mô hình thứ hai - được gọi là mô hình cây quyết định - có ít phủ định sai hơn. Nói cách khác, nếu mô hình cây quyết định cho biết một doanh nghiệp không có khả năng tham gia vào hoạt động bất hợp pháp, thì nó có nhiều khả năng đúng hơn. Nhưng nó cũng có nhiều khả năng được liệt kê kinh doanh hợp pháp là đáng ngờ.
“Đó là một sự đánh đổi,” Tobey nói. “Nếu bạn có nguồn lực rất hạn chế, bạn có thể muốn sử dụng mô hình điểm rủi ro, vì bạn có nhiều khả năng tìm thấy các doanh nghiệp tham gia vào hoạt động bất hợp pháp. Tuy nhiên, bạn cũng có thể bỏ lỡ một số. Nếu bạn có đủ tài nguyên, bạn có thể muốn sử dụng mô hình cây quyết định, vì bạn ít có khả năng bỏ lỡ bất kỳ hoạt động bất hợp pháp nào.
“Cuối cùng, cả hai mô hình này đều có thể được các bên liên quan sử dụng để ưu tiên điều tra doanh nghiệp nào xứng đáng”.
Các nhà nghiên cứu hiện đang trong quá trình phát triển một công cụ hỗ trợ quyết định thân thiện với người dùng có thể được triển khai cho các tổ chức phi lợi nhuận và thực thi pháp luật để sử dụng trong việc hỗ trợ điều tra tình dục và buôn bán người.
Sherrie Caltagirone, đồng tác giả của bài báo và là giám đốc điều hành của Global Emancipation Network, cho biết: “Chúng tôi lạc quan rằng công cụ này có thể trao quyền cho nạn nhân buôn người, cải thiện an toàn công cộng và đóng góp vào sự phát triển của chính sách công dựa trên bằng chứng nhằm giải quyết những vấn đề này. .
Giấy, "Các mô hình có thể diễn giải để phát hiện tự động hành vi buôn bán người trong các cơ sở kinh doanh massage bất hợp pháp, LỚN được công bố trên tạp chí Giao dịch IISE. Bài báo do Tiến sĩ Ruoting Li đồng tác giả. sinh viên tại NC State; và Osman Özaltın, một phó giáo sư tại Khoa Kỹ thuật Công nghiệp và Hệ thống của bang NC, Edward P. Fitts.
Công trình được thực hiện với sự hỗ trợ của Quỹ Khoa học Quốc gia, theo số tài trợ 1936331.
(C) NCSU
