«Умные» социальные проекты: от анализа бедности до азбуки Брайля

15.11.2020

В российских регионах запускают пилотные инициативы для решения различных социальных проблем, привлекая команды молодых дата-специалистов, использующих в своей работе данные и машинное обучение. К примеру, уже второй год такую возможность молодым исследователям дает конкурс цифровых решений World AI&Data Challenge, организуемый Агентством стратегических инициатив. Постановщиками задач выступают региональные органы власти, а также общественные организации, и многие решения претендуют на глобальный, а не только региональный эффект.

Не все задачи, которые выносят на конкурс регионы, профессионалы берут в работу. Не все решения, которые предлагают разработчики, оказываются применимыми на практике. Но спектр тем конкурса наглядно демонстрирует, насколько широкий фронт для приложения усилий лежит перед аналитиками, в том числе совсем молодыми, готовыми применять свои знания и навыки для общественного блага.

Социальные проекты на основе данных — инициативы региональных органов власти и общественных организаций

В 2019–2020 годах задачи, предлагавшиеся для решения на основе анализа данных и машинного обучения, были связаны с социальной поддержкой (анализ профиля бедности в регионе, распознавание азбуки Брайля, госуправление, автоматическая классификация обращений граждан, взаимодействие с гражданами и сообществами и др.), здравоохранением (оценка качества медицинских услуг, доступность медицинской помощи, диагностика заболеваний), образованием, культурой и туризмом, экологией, городской средой (мониторинг дорог в городах регионов и предсказание аварийности, оптимизация транспортных маршрутов и др.) и сельским хозяйством.

Ряд социальных проектов, инициированных конкурсом, уже внедрены и демонстрируют заметное положительное влияние на жизнь людей в регионе. Такие проекты наверняка получат дальнейшее развитие и будут тиражироваться на других территориях страны.

Проект «Анализ профиля бедности», внедренный в Ростовской области, позволил тысячам семей в регионе улучшить свое материальное положение.

Так, цифровое решение, внедренное в Ростовской области, позволило тысячам семей в регионе улучшить свое материальное положение. Анализ профиля бедности, составленного на основе сведений областного Министерства труда и социального развития и данных сотовых операторов, помог выявить еще один район с высоким присутствием малоимущих, ввести новые меры социальной поддержки в соответствии с потребностями семей с низкими доходами. В результате более 10 тыс. семей вышли из категории малоимущих.

В Новгородской области сервис оценки качества медицинских услуг помог увидеть региональное здравоохранение глазами пациентов

В Новгородской области сервис оценки качества медицинских услуг позволил выявить болевые точки регионального здравоохранения с точки зрения пациентов, что помогло задать направления для улучшения положения.

Сервис анализирует отзывы пациентов, размещенные на новостных сайтах, в социальных сетях, на порталах медицинских учреждений области, определяя тональность отзывов и причины неудовлетворительных оценок. Как выяснилось, основной негатив связан с некачественным, по мнению пациентов, оказанием медицинских услуг, проблемами в работе регистратуры и некорректным отношением персонала.

В Челябинской области анализ цифрового следа туриста позволил оценить популярность разных видов отдыха

Еще одно разработанное в рамках конкурса решение позволяет на основе анализа открытых данных создать цифровой портрет туриста в регионе. Сервис дает эффективный инструмент для правильного таргетирования рекламных кампаний и увеличения турпотока в регион.

Препятствиями для эффективного решения социальных задач с применением аналитических инструментов и искусственного интеллекта являются непродуманная постановка таких задач и недостаток качественных наборов данных для их решения. Региональным органам власти еще предстоит сформировать культуру управления на основе данных, но, как показывает опыт конкурса, процесс уже пошел.

Еще статьи

Борьба с бедностью: как помочь малоимущим, подскажут данные

Добрые дела больших данных

Нет утечкам: нейросеть предупредит беду

По цифровому следу школьника

О доступе к данным замолвите слово

Охота на туриста