Bagaimana cara menyampaikan informasi yang baik kepada orang-orang yang membutuhkannya merupakan pertanyaan yang telah lama melanda pejabat kesehatan masyarakat.
Salah satu pendekatan yang dikenal sebagai agen perubahan teman sebaya adalah merekrut pemimpin sebaya untuk mempromosikan perilaku sehat dan informasi tentang pencegahan penyakit dalam jaringan sosial mereka. Strategi ini telah digunakan, dengan hasil yang beragam, di komunitas yang berisiko tinggi untuk infeksi dan penularan HIV, khususnya di antara kaum muda yang mengalami tunawisma.
Remaja yang tunawisma 10 kali lebih mungkin dites positif HIV dibandingkan remaja yang memiliki akses ke perumahan yang stabil. Pekerja sosial dan pejabat kesehatan masyarakat telah menggunakan strategi agen perubahan sebaya untuk mempromosikan perilaku seperti penggunaan kondom dan tes HIV secara teratur dalam komunitas ini, tetapi keberhasilan tampaknya terkait dengan memilih pemimpin sebaya yang tepat yang akan memiliki dampak terbesar dalam komunitas mereka.
Di situlah AI dapat membantu. Selama hampir dua dekade, ilmuwan komputer telah mengeksplorasi bagaimana sejumlah node dalam jaringan sosial dapat digunakan untuk memaksimalkan penyebaran informasi.
Sekarang, para peneliti di Penn State College of Information Sciences and Technology , Harvard University dan University of Southern California telah mengembangkan sistem AI yang dapat mengidentifikasi orang-orang dalam jaringan sosial yang paling efektif dapat mempromosikan informasi tentang pencegahan HIV kepada rekan-rekan mereka. Dalam uji coba lapangan yang dilakukan dengan lebih dari 700 remaja tunawisma, para peneliti menemukan bahwa algoritme mereka secara signifikan mengurangi perilaku berisiko utama untuk penularan HIV dalam populasi.
Secara berlawanan, orang yang paling populer biasanya bukan yang paling strategis terhubung dalam jaringan, kata Milind Tambe, Profesor Ilmu Komputer Gordon McKay di Sekolah Teknik dan Ilmu Terapan Harvard John A.Paulson dan penulis senior makalah ini. . Sebagai ilmuwan komputer, kami dapat mengoptimalkan pemilihan pemimpin sebaya berdasarkan siapa yang memiliki paling banyak koneksi ke kelompok yang berbeda.
Jika Anda benar-benar ingin perubahan perilaku, maka informasi ini perlu datang dari rekan-rekan mereka, dari orang-orang yang akan mereka ajak melakukan praktik seksual, karena pesan ini lebih mungkin untuk dipercaya, tambah Amulya Yadav , Asisten Profesor Pengembangan Karir PNC. di Sekolah Tinggi Ilmu dan Teknologi Informasi di Penn State.
Tim peneliti bermitra dengan pekerja sosial di pusat singgah untuk remaja tunawisma, tempat di mana remaja tunawisma dapat menerima makanan, pakaian, penanganan kasus dan tes HIV keliling. Tim tersebut merekrut lebih dari 700 peserta di tiga pusat.
Bekerja dengan pekerja sosial dan peserta itu sendiri, para peneliti memetakan jaringan sosial peserta dan menggunakan algoritma mereka untuk menemukan pemimpin dengan rangkaian koneksi paling beragam, di seluruh kluster jaringan yang berbeda.
Fasilitator dari tim peneliti pekerjaan sosial kemudian melatih para pemimpin sebaya yang dipilih tentang kesehatan seksual, pencegahan HIV, keterampilan komunikasi, keterampilan kepemimpinan, dan perawatan diri. Para pemimpin sebaya diminta untuk mempromosikan tes HIV secara teratur dan penggunaan kondom melalui komunikasi dengan ikatan sosial mereka di pusat pelayanan.
Tim peneliti menemukan bahwa remaja yang terdaftar dalam strategi yang dibantu AI, dijuluki CHANGE (CompreHensive Adaptive Network samplinG for social influencE), secara signifikan lebih kecil kemungkinannya untuk melakukan hubungan seks tanpa kondom dibandingkan rekan mereka yang terdaftar dalam kelompok observasi saja. Para peneliti juga menemukan bahwa perilaku berubah lebih cepat dalam kelompok CHANGE daripada kelompok di mana pemuda paling populer direkrut sebagai pemimpin sebaya. Sebagian besar peningkatan untuk peserta dalam CHANGE terjadi dalam survei satu bulan, sementara peningkatan pada kelompok paling populer tidak terlihat sampai bulan ketiga.
Jika metode ini diterapkan, ini dapat menyebabkan penurunan prevalensi IMS di antara remaja tunawisma secara signifikan lebih baik daripada metode ilmu sosial yang ada, kata Yadav.
Menurut para peneliti, ini adalah demonstrasi pertama penggunaan metode AI untuk mengoptimalkan intervensi jejaring sosial untuk kesehatan.
Kami berharap proyek ini dapat memberikan pelajaran umum tentang bagaimana penelitian AI dapat berhasil digunakan untuk kebaikan sosial, kata Tambe.
Strategi ini dapat digunakan untuk menyebarkan informasi dalam komunitas tentang nutrisi, penyalahgunaan zat kimia dan krisis kesehatan masyarakat lainnya yang berdampak pada orang-orang yang paling rentan di masyarakat kita, tambah Bryan Wilder, seorang mahasiswa pascasarjana di Universitas Harvard dan penulis pertama studi tersebut.
Sumber:scienceblog.com-freepik.com
