Оценка характеристик поведения человека — это ключевая задача во многих исследованиях в сфере охраны общественного здоровья и анализа рисков. Ключевой особенностью является необходимость получения численных значений искомых характеристик, однако информация о поведении, которую удаётся получить от самого человека часто неполная и неточная.
Наш проект предлагает подход: использование математической модели, которая позволяет повысить результативность обработки неполной информации о поведении, получить оценки искомых характеристик, в том числе в условиях острой ограниченности ресурса наблюдения.
Принцип работы модели
Разработанная модель работает на неполных данных об эпизодах поведения, которые могут включать:
- сведения о последних эпизодах поведения;
- минимальные и максимальные интервалы между событиями.
Примеры вопросов о времени реализации последних эпизодов поведения и рекордных интервалов:
- «Когда в последний раз Вы делали …?»
- «Каким был минимальный интервал между эпизодами… за последние 6 месяцев?»
- «Каким был максимальный интервал между эпизодами… за последние 6 месяцев?»
В основе модели лежат вероятностные методы и методы представления неопределенности данных и знаний. Практическая реализация методов оценки частоты рискованного поведения опирается на байесовские сети доверия.
Аппарат байесовских сетей доверия (БСД) позволяет представлять сложные взаимосвязи в удобной форме, делать выводы при поступлении новых данных и обрабатывать информацию с учетом неопределенности. Кроме того, БСД позволяют комбинировать различные типы источников знаний: они могут быть полностью основаны на статистических данных, определены экспертными знаниями или сочетать оба подхода одновременно.