Новое исследование, проведенное в рамках Программы исследований по предотвращению насилия (VPRP) Калифорнийского университета в Дэвисе, предполагает, что машинное обучение может помочь выявить покупателей огнестрельного оружия, которые подвержены высокому риску самоубийства.

Также были определены индивидуальные и общественные характеристики, которые предсказывают самоубийства с применением огнестрельного оружия. Исследование было опубликовано в журнале JAMA Network Open.

К факторам риска, которые, согласно алгоритму, предсказывают самоубийство с применением огнестрельного оружия, относятся: пожилой возраст, приобретение огнестрельного оружия впервые, белая раса, проживание в непосредственной близости от продавца оружия, покупка револьвера.

Чтобы проверить, может ли алгоритм выявить покупателей огнестрельного оружия, подверженных риску самоубийства, исследователи изучили данные почти пяти миллионов сделок с огнестрельным оружием из калифорнийской базы с 1996 по 2015 год Они также изучили данные о самоубийствах с применением огнестрельного оружия из калифорнийских записей смертей за период с 1996 по 2016 год.

Среди 5% транзакций, отнесенных к наиболее рискованным, почти 40%, или 379 из 983, были связаны с покупателями, погибшими в результате самоубийства в течение одного года.

“Данное исследование вносит свой вклад в растущее число доказательств того, что вычислительные методы могут помочь в выявлении групп повышенного риска и разработке целевых мероприятий”, – сказали авторы работы.

Источник: Ferra