Сопровождение проекта оказывают специалисты Томского государственного университета. Ученым помогает индустриальный партнер Консорциума – российская компания «Мегапьютер Интеллидженс», предоставившая инструменты для сбора данных в онлайн пространстве посредством парсинга, а также коллекции статистических инструментов для анализа и наборы алгоритмов машинного обучения, которые собраны в платформе PolyAnalyst.
Проблема супружеского насилия особенно обострилась в условиях глобальной пандемии COVID-19, когда повседневная жизнь людей резко изменилась. Эти изменения принесли с собой множество новых вызовов, включая физические и психологические риски для здоровья, изоляцию и одиночество, закрытие многих школ и предприятий, экономическую уязвимость и потерю рабочих мест. Жертвами супружеского насилия становятся все больше людей как в России, так и по всему миру.
Руководитель проекта Екатерина Митягина, проректор по развитию на основе анализа данных ВятГУ пояснила:
Раскрытие информации о супружеском насилии и опыте обращения за помощью является затруднительным, и процент жертв, которые искали поддержку у специалистов и организаций, включая полицию и медицинских работников, остается крайне низким. Кроме того, эксперты констатируют, что 56% жертв домашнего насилия, обратившихся в правоохранительные органы и психологические и юридические службы, не удовлетворены работой этих служб. Жертвы предпочитают искать механизмы помощи в интернет-пространстве, где действуют онлайн-сообщества их поддержки. Причины обращения к данным ресурсам кроются в желании людей убедиться в типичности или атипичности собственной ситуации, получить возможный вектор ее разрешения с сохранением конфиденциальности.
Исследование онлайн-обращений и комментариев к ним лабораторией интеллектуальных систем и кафедрой социальной работы и молодежной политики ВятГУ стало дополнительным источником информации о специфике супружеского насилия, его видах и формах, масштабах распространения.
Чаще всего для поиска ответов на вопросы о насилии люди обращаются к социальным сетям. Как показало исследование, это 82% от всех интернет-сообщений о насилии: vk.com (63%), instagram.com (7.8%), odnoklassniki.ru (6.7%), facebook.com (4.5%) и др. Значительно меньшее количество сообщений встречается в микроблогах (twitter.com), интернет-СМИ (skoronovosti.ru, kavkaz-uzel.eu и др.), форумах (woman.ru и др.), видео (youtube.com) и блогах (zen.yandex.ru) – совокупный процент составляет 9.8%, из которых микроблоги (7.2%), интернет-СМИ (5.3%), видео (1.3%) и форумы (2%). Совокупная доля тематических порталов (otvet.mail.ru), мессенджеров (telegram.org) и сайтов отзывов (otzyvru.com) занимает менее 1%. (см. табл. 1).
Сбор и обработка данных проекта осуществляется в рамках Центра коллективного пользования платформой PolyAnalyst на базе суперкомпьютера Томского государственного университета СКИФ Cyberia. Евгений Петров, сотрудник Центра прикладного анализа больших данных ТГУ, оказывающий техническое сопровождение проекта при работе с платформой PolyAnalyst заявляет, что «наиболее сложным этапом в работе с данными является их структурирование. Массивы должны быть подвергнуты серьезной проверке и качественному анализу, что требует значительных вычислительных ресурсов. Кроме того, в интернете встречается все больше сообщений, поддерживающих и оправдывающих насилие. Ориентация только на отрицательную тональность становится не единственным фактором, указывающим на релевантность сообщения» (см. рис. 1).
Основной формой насилия в сообщениях является физическое насилие (81%), на втором месте – психологическое насилие (15%). Сексуальное (3.5%) и экономическое (0.5%) насилие составляют менее 5% от всех релевантных сообщений. В сознании пользователей насилие ассоциируется, прежде всего, с применением физической силы. При этом женщины чаще являются жертвами насилия (72%), однако мужчины также бывают пострадавшими (28%). Если жертвой выступает мужчина, то чаще речь идет о смешанной форме насилия, когда женщина совершила деяние в ответ на мужское насилие.
Функция извлечения ключевых слов при помощи платформы PolyAnalyst позволила расширить перечень субъектов насилия, которыми, помимо мужа и жены, также являются дети и старшее поколение, проживающие в семьях. Побои, травмы, синяки, оскорбления являются постоянными спутниками насильственных действий по отношению ко всем членам семьи (см. рис. 2).
Схема, представленная на рис. 3., иллюстрирующая ключевые слова, наиболее часто встречающиеся с понятием жертва, наглядно показывает «путь» между «первым звоночком» и проявлением насилия, позволяет уточнить «пусковые» механизмы и «роль» агрессора, случая, отношений в семье в ситуации семейного насилия. (см. рис. 3).
Ученым удалось не только предложить теоретические механизмы анализа, но и применить открывшиеся возможности на практике. Из всего массива сообщений о насилии были выделены посылы, связанные с просьбами реальных жертв о помощи: помогите, спасите, караул, поддержите, прошу совета, прошу помощи, больше не могу терпеть (см. рис. 4).
На основе данных сообщений Центр социально-психологической помощи (г. Киров) получил возможность улучшить работу и настроить чат-бот «Умный помощник «Лада»» (см. рис. 5), который благодаря возможностям машинного обучения учится определять форму и вид насилия по обращению, а также адресует жертв к соответствующим специалистам.
Директор центра, кандидат психологических наук Нина Ершова считает, что самым важным в работе с жертвами насилия, особенно в отдаленных районах, является «создание условий для оказания комплексной онлайн-помощи на межведомственной и междисциплинарной основе. В этой ситуации апробированный постоянно действующий инструмент, которым является Умный помощник «Лада», просто незаменим».
Сейчас ученые продолжают статистическую обработку полученного корпуса сообщений. В ближайших планах представить типичные портреты жертвы и агрессора. Ко всем полученным данным планируется применить процедуру машинного обучения, что позволит проводить действия по поиску ситуаций насилия, их классификации и профилактике, автоматически.
Руководитель коммерческого направления «Мегапьютер Интеллидженс» Дмитрий Гольцов прокомментировал результаты проекта ВятГУ:
Мы очень рады, что наша платформа PolyAnalyst помогает в исследовании и в борьбе со столь острой социальной проблемой, как семейное насилие. Мы делаем продукт, задача которого - облегчить работу с большими объемами данных, и для нас очень важно, что платформа несет прикладную пользу не только бизнес-заказчикам, но и обществу в целом.
Команда проекта благодарит компанию «Мегапьютер Интеллидженс», предоставляющую новые возможности в работе по такой чрезвычайно важной и трудной социальной проблематике.
