Бетсі Плезантс використовує штучний інтелект для перетворення онлайн-розмов на карту життєвого досвіду.
Бетсі Плезантс досліджувала один історичний збій у доступі до абортів, коли з’явився більш значущий. Навесні 2022 року, навчаючись в аспірантурі Школи громадського здоров’я Каліфорнійського університету в Берклі, Плезантс вивчала вплив пандемії Covid-19 на послуги з переривання вагітності, коли витік чорнового варіанту рішення вказував на те, що Верховний суд США скасує Роу проти Вейд. Суд завершив своє рішення в червні того ж року, припинивши майже 50-річне конституційне право на аборт і розпочавши еру швидких змін та посилення обмежень на рівні штатів.
Працюючи зі своєю випускною радою, Плезантс, яка зацікавлена в розширенні доступу до абортів та іншої репродуктивної допомоги, адаптувала свою дисертацію для вивчення розмов у соціальній мережі Reddit. Її нова мета — відстежувати в реальному часі нові бар’єри доступу до абортів та вивчати роль онлайн-ресурсів у зв’язку людей з доказовою медичною інформацією та послугами.
«Коли стало зрозуміло, що Роу проти Вейд буде скасовано, ми всі погодилися, що нам потрібно змінити проєкт», — сказала Плезантс, яка зараз є постдокторським науковим співробітником Центру досліджень жіночого здоров’я в Університеті Північної Кароліни. Рішення Верховного суду «потребувало реакції, і цей проєкт був позиціонований для надання своєчасних висновків про те, що ця зміна політики означає для життя людей».
Плезантс та її колеги дослідили тисячі дописів з форуму Reddit r/abortion, використовуючи обробку природної мови (NLP) — тип обчислювального аналізу, який використовується для виявлення закономірностей у людській мові — поряд з якісним детальним читанням підмножини дописів. Через цей подвійний підхід, що ґрунтується на гарантіях конфіденційності користувачів, Плезантс визначає рамки для використання інструментів штучного інтелекту, не втрачаючи з поля зору контексту, складності та людей, що стоять за даними.
«Ми перебуваємо в складний політичний момент для репродуктивного здоров’я», — сказала Плезантс, яку нещодавно визнали STAT Wunderkind. «Цей тип досліджень — це акт документування з метою роботи над зміною політики, що ґрунтується на доказах, з часом, і для захисту змін, необхідних для сприяння доступу до репродуктивної охорони здоров’я».
Результати, отримані Плезантс та її колегами, підтвердили давно відомі бар’єри доступу, включаючи високу вартість та обмежену доступність запису на прийом, а також виявили менш відомі проблеми, такі як затримки в отриманні медикаментів для переривання вагітності поштою, низька достовірність онлайн-платформ для замовлень та занепокоєння щодо юридичних ризиків звернення за перериванням вагітності або пов’язаною медичною допомогою.
«Прийняття цієї можливості та нових методів було візіонерським», — сказала Ушма Аппадхіай, професор кафедри акушерства, гінекології та репродуктивних наук Каліфорнійського університету в Сан-Франциско, яка була наставницею Плезантс під час її докторських досліджень. «На той час я не знала про жодні інші дослідження, що використовують NLP для вивчення онлайн-дискурсу щодо абортів. Більшість дослідників просто обирають випадкову вибірку керованої кількості, яку вони можуть проаналізувати, тому цей підхід був дійсно чудовим, оскільки Бетсі змогла отримати більш повну картину».
Для вчених, таких як Плезантс, цінність NLP виходить за межі підвищення ефективності великомасштабних досліджень. Вона пропонує ширший погляд на те, як люди спілкуються та поводяться в масштабі, який інакше було б важко охопити.
«Обчислювальні дослідження схожі на приставну драбину через високий паркан, яка дозволяє вам зазирнути на інший бік і побачити все навколо вас», — сказав Денні Вальдес, доцент кафедри громадського здоров’я в Університеті громадського здоров’я штату Індіана в Блумінгтоні, який використовував NLP для вивчення дезінформації про вакцини, залежності та одужання, а також лікування раку. «NLP, машинне навчання та, все частіше, методи ШІ дають вам огляд з висоти пташиного польоту про те, як люди спілкуються, коли їм потрібна допомога. Ви можете багато дізнатися про пульс нації, що допомагає нам зрозуміти та інформувати про те, куди може прямувати майбутня політика».
Виростаючи в Північній Кароліні, Плезантс отримала перше уявлення про те, як люди отримують медичну інформацію, що викликало інтерес, який зрештою сформував її кар’єру. Навіть у Даремі, ліберальному ядрі Північної Кароліни, вона згадувала, як отримувала секс-освіту лише шляхом утримання від сексуальних стосунків від вчителя фізкультури. Контраст між інформацією, яку вона отримувала в школі та вдома, змусив її усвідомити, наскільки нерівномірно можуть розподілятися знання та ресурси в галузі охорони здоров’я.
«Я бачила, як однокласники та інші люди в спільноті стикаються з відсутністю хорошої секс-освіти, відсутністю доступу до бажаних медичних послуг та стигмою», — сказала Плезантс. «Все це дійсно сформувало їхню здатність самостійно приймати рішення щодо свого репродуктивного здоров’я».
Ці ранні спостереження стали наскрізною темою кар’єри Плезантс, від отримання ступеня бакалавра в Університеті Північної Кароліни до завершення магістратури та докторантури в Каліфорнійському університеті в Берклі, і, нарешті, повернення до Університету Північної Кароліни для постдокторських досліджень.
Плезантс вступила до коледжу з наміром стати лікарем, але натомість її привернула медична антропологія та ширші дискусії про те, як історія, політика та культура сформували та продовжують формувати систему охорони здоров’я США.
«Велике питання, яке виникло для мене: «Чи хочу я працювати в цій системі, чи хочу я критично взаємодіяти з нею?» — сказала Плезантс. «Тому я опинилася на цій траєкторії досліджень з інтересом до запитань про те, як ми надаємо медичні послуги, особливо жінкам, і прагнучи зрозуміти, як ми можемо зробити це краще для всіх людей, наскільки це можливо».
Аналіз r/abortion під час навчання в Берклі дозволив Плезантс охопити перспективи, які часто недооцінюються традиційними методами дослідження. Відносна анонімність платформи дала людям простір відкрито говорити про особистий досвід, яким вони могли б не захотіти ділитися в іншому місці. І оскільки більшість членів спільноти не взаємодіяли з системою охорони здоров’я, їхній досвід часто пропускався аналізом, заснованим на практиці.
«Після скасування Роу проти Вейд багато людей зверталися до Reddit за підтримкою», — сказала Аппадхіай.
Плезантс та її співавтори використовували NLP для аналізу понад 7000 дописів за місяці до, під час та після витоку чорнового рішення Верховного суду, виявивши 55 окремих тем. Людський нагляд був невід’ємною частиною всього процесу, як для перевірки обчислювального підходу, так і для керівництва глибшим якісним аналізом. Команда уважно вивчала дописи в межах визначених тем, щоб зрозуміти не тільки те, що обговорювали люди, але й те, як вони долали свій досвід.
Дослідження виявило широкий спектр бар’єрів до отримання абортної допомоги: від заборон на рівні штатів, високої вартості та великих відстаней подорожей до стигми та відсутності соціальної підтримки. Воно також виявило нові проблеми, включаючи затримки в отриманні медикаментів для переривання вагітності поштою, невизначеність щодо законності онлайн-послуг та занепокоєння щодо потенційних юридичних ризиків. Якісний аналіз надав подальше розуміння впливу цих бар’єрів, включаючи тривогу та ізоляцію, а в деяких випадках — необхідність самостійного переривання вагітності.
Акцент на людському нагляді також поширювався на захист конфіденційності користувачів Reddit. Оскільки інструменти NLP та ШІ стають все більш інтегрованими в дослідження громадського здоров’я, їхнє використання викликало ширші дискусії як у дослідницькій спільноті, так і серед громадськості щодо етичного використання онлайн-даних. Плезантс сказала, що ставки особливо високі в дослідженнях репродуктивного здоров’я.
«Ми досліджуємо питання, які, щонайменше, є чутливими та стигматизованими, а в деяких випадках навіть становлять ризик кримінального переслідування», — сказала вона. «Це стає ще складнішим, коли ви працюєте з загальнодоступними даними, де люди можуть не усвідомлювати, що їхні дописи можуть бути використані для досліджень».
Щоб захистити користувачів Reddit, команда використала процес «сильного маскування», замінюючи потенційно ідентифіковані дописи складеними цитатами, які поєднували та перефразовували подібний досвід. Потім дослідники тестували ці композиції за допомогою онлайн-пошуку та інструментів виявлення плагіату, щоб переконатися, що вони не можуть бути відстежені до їхніх оригінальних джерел.
Разом ці практики створили модель для вивчення чутливого онлайн-дискурсу в масштабі.
«Оскільки ця технологія стає все швидшою і швидшою, з’являються дуже талановиті та далекоглядні дослідники, як Бетсі, які сповільнюють процеси і розглядають, як зробити це якомога більш ретельним і конкретним через дуже міцну якісну лінзу», — сказав Вальдес, який не брав участі в дослідженнях Плезантс, хоча обидва отримували фінансування від Товариства планування сім’ї. «Нам потрібна робота, подібна до роботи Бетсі, яка вже визнала труднощі видобутку даних із соціальних мереж… і висловлює високу повагу до контенту, який люди залишають у соціальних мережах».
Сьогодні Плезантс каже, що її дослідження, яке тепер поширилося на контрацепцію та дезінформацію в Інтернеті, набуло більшої терміновості, оскільки зміни в політиці все більше обмежують доступ до репродуктивної допомоги. Вона зазначила, що дослідники, захисники та лікарі в цій галузі давно працюють в умовах перевірки та невизначеності.
«Важливість досліджень не зменшується лише тому, що політика ускладнює роботу. Натомість, здається, відбувається протилежне», — сказала вона.
Оригінал статті: www.statnews.com