L’apprendimento automatico può aiutare ad affrontare lo stigma dell’abuso di sostanze nei paesi in via di sviluppo
La ricerca specifica per cultura aiuta a superare lo stigma e il tabù
Nei paesi in via di sviluppo, le persone con problemi di abuso di sostanze a volte possono affrontare vergogna e avere difficoltà a ottenere aiuto.
Ora, un team di ricerca sta utilizzando l’apprendimento automatico e dati anonimi per ottenere un quadro più chiaro dei fattori sottostanti che influenzano le tendenze all’abuso di droghe e alcol.
La ricerca fornisce una visione rara di un argomento alquanto trascurato a causa di tabù sociali e culturali. Il team di ricerca spera che il loro lavoro possa eventualmente rendere più facile per le persone ottenere aiuto.
Alcuni dei fattori di rischio più significativi identificati attraverso la ricerca includono le relazioni familiari, una curiosità generale sulla sperimentazione di droghe e se anche gli amici abusano di sostanze.
“In un paese come il Bangladesh, le persone possono essere riluttanti a discutere di problemi di abuso di sostanze”, ha affermato Enamul Haque, ricercatore PhD in informatica presso l’Università di Waterloo. “Questo tipo di ricerca consentirà ai responsabili politici di avere informazioni migliori e quindi di essere in grado di progettare programmi migliori per aiutare ad affrontare l’abuso di sostanze”.
La nuova ricerca ha incorporato dati provenienti da più fonti, inclusi sondaggi online di massa e interviste individuali. La maggior parte dei dati dell’indagine proveniva dai paesi in via di sviluppo dell’Asia meridionale.
“Nei paesi in cui abbiamo condotto il sondaggio, abbiamo raccolto dati da un pool ampio e diversificato di intervistati”, ha affermato Haque. “Abbiamo cercato intervistati diversi in base all’età, al sesso e al contesto socio-economico”.
Dopo aver raccolto un’enorme quantità di dati, il team ha utilizzato algoritmi di apprendimento automatico per trovare modelli e aiutare a identificare i fattori di rischio chiave per l’abuso di sostanze. L’aspetto informatico del progetto di ricerca ha coinvolto diverse fasi di analisi e perfezionamento dei dati.
“Spero davvero che questa ricerca possa aiutare le persone ad affrontare problemi di abuso di sostanze e ottenere loro il supporto di cui hanno bisogno”, ha detto Haque.
Il nuovo articolo, A Machine Learning Model for Predicting Individual Substance Abuse with Associated Risk-Factors , di Haque e dei coautori Uwaise Ibna Islam, Dheyaaldin Alsalman, Muhammad Nazrul Islam, Mohammad Ali Moni e Iqbal H. Sarker, appare sulla rivista Annali di scienza dei dati .
