論文の概要: A Recommendation and Risk Classification System for Connecting Rough Sleepers to Essential Outreach Services

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15326v1
• Date: Thu, 30 Jul 2020 09:14:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 14:44:24.181008
• Title: A Recommendation and Risk Classification System for Connecting Rough Sleepers to Essential Outreach Services
• Title（参考訳）: ラーフスリーパーと基本アウトリーチサービスを結ぶための勧告とリスク分類システム
• Authors: Harrison Wilde, Lucia Lushi Chen, Austin Nguyen, Zoe Kimpel, Joshua Sidgwick, Adolfo De Unanue, Davide Veronese, Bilal Mateen, Rayid Ghani, Sebastian Vollmer
• Abstract要約: 本稿では,英国の慈善団体であるHomeless Linkと共同で実施した取り組みについて述べる。 路上で不機嫌に寝ている人々をアウトリーチサービスプロバイダと結びつけることを目的とした、一般市民からの着信アラートの質を評価するための、データ駆動型アプローチを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.161246769765344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rough sleeping is a chronic problem faced by some of the most disadvantaged people in modern society. This paper describes work carried out in partnership with Homeless Link, a UK-based charity, in developing a data-driven approach to assess the quality of incoming alerts from members of the public aimed at connecting people sleeping rough on the streets with outreach service providers. Alerts are prioritised based on the predicted likelihood of successfully connecting with the rough sleeper, helping to address capacity limitations and to quickly, effectively, and equitably process all of the alerts that they receive. Initial evaluation concludes that our approach increases the rate at which rough sleepers are found following a referral by at least 15\% based on labelled data, implying a greater overall increase when the alerts with unknown outcomes are considered, and suggesting the benefit in a trial taking place over a longer period to assess the models in practice. The discussion and modelling process is done with careful considerations of ethics, transparency and explainability due to the sensitive nature of the data in this context and the vulnerability of the people that are affected.
• Abstract（参考訳）: 睡眠不足は、現代の社会で最も不利な人々によって直面する慢性的な問題である。 本稿では,英国に本拠を置く慈善団体「ホームレス・リンク」と共同で,路上で寝ている人たちと外出サービス提供者とをつなぐことを目的とした,一般市民からの着信通知の質を評価するためのデータ駆動型手法の開発について述べる。 アラートは、粗い睡眠器との接続に成功し、キャパシティの制限に対処し、素早く、効果的に、公平に全てのアラートを処理するのに役立つと予測される可能性に基づいて優先順位付けされる。 最初の評価では、ラベル付きデータに基づいて少なくとも15倍の頻度で粗い睡眠者が発見される確率を増大させ、未知の結果が考慮された場合の全体的な増加を示唆し、実際のモデルを評価するために長期間に渡り実施される試験のメリットを示唆している。 この文脈におけるデータの繊細な性質と影響を受ける人々の脆弱性により、倫理、透明性、説明可能性について慎重に検討し、議論とモデリングを行う。

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