一種被稱(chēng)為“同齡人改變推動(dòng)者”（peer change agents）的方法是招募同齡領(lǐng)導(dǎo)人，在他們的社交網(wǎng)絡(luò)中促進(jìn)健康行為和疾病預(yù)防信息。與擁有穩(wěn)定住房的年輕人相比，無(wú)家可歸的年輕人艾滋病毒檢測(cè)呈陽(yáng)性的可能性要高10倍。社會(huì)工作者和公共衛(wèi)生官員利用“同齡人改變推動(dòng)者”戰(zhàn)略，在這些社區(qū)內(nèi)促進(jìn)諸如使用避孕套和定期艾滋病毒檢測(cè)等行為，但成功似乎與在其社區(qū)內(nèi)產(chǎn)生最大影響的正確同齡領(lǐng)導(dǎo)人有關(guān)。

這就是人工智能可以提供幫助的地方。近二十年來(lái)，計(jì)算機(jī)科學(xué)家一直在探索如何利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中有限的節(jié)點(diǎn)來(lái)最大化信息傳播。

如今，哈佛約翰A保爾森工程和應(yīng)用科學(xué)學(xué)院的研究人員與南加州大學(xué)和賓夕法尼亞州立大學(xué)，開(kāi)發(fā)出一種人工智能系統(tǒng)， 可以識(shí)別社交網(wǎng)絡(luò)中哪些人能夠最有效地向同齡人推廣艾滋病預(yù)防信息。在對(duì)700多名無(wú)家可歸的年輕人進(jìn)行的實(shí)地試驗(yàn)中，研究人員發(fā)現(xiàn)，他們的算法顯著降低了人群中艾滋病毒傳播的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)行為。

這篇論文的負(fù)責(zé)人說(shuō)：“與我們的直覺(jué)相反，最受歡迎的人通常并不是網(wǎng)絡(luò)中聯(lián)系最緊密的人，作為計(jì)算機(jī)科學(xué)家，我們可以根據(jù)與不同群體關(guān)系最密切的人來(lái)優(yōu)化同齡領(lǐng)導(dǎo)人的選擇?！痹撗芯繄F(tuán)隊(duì)與流浪青年收容中心的社會(huì)工作者合作，在那里，無(wú)家可歸的年輕人可以得到食物、衣服、病例管理和艾滋病毒檢測(cè)。

研究人員與社會(huì)工作者和參與者一起繪制了參與者的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖，并使用他們的算法在不同的網(wǎng)絡(luò)集群中找到擁有最多樣化聯(lián)系的領(lǐng)導(dǎo)者。隨后，社會(huì)工作研究小組的協(xié)調(diào)員就性健康、艾滋病毒預(yù)防、溝通技巧、領(lǐng)導(dǎo)技巧和自我護(hù)理對(duì)選定的同齡領(lǐng)導(dǎo)人進(jìn)行了培訓(xùn)。領(lǐng)導(dǎo)人被要求通過(guò)與他們?cè)谂R時(shí)收容中心的社會(huì)關(guān)系進(jìn)行溝通，促進(jìn)定期艾滋病毒檢測(cè)。

研究小組發(fā)現(xiàn)，參與人工智能輔助策略的年輕人，與只參與觀察組的同齡人相比，參與無(wú)保護(hù)性行為的可能性顯著降低。研究人員還發(fā)現(xiàn)，在“抽樣組”中，與“最受歡迎”年輕人被招募為領(lǐng)導(dǎo)人的小組相比，他們的行為改變得更快。大多數(shù)參與者的改善發(fā)生在一個(gè)月的調(diào)查中，而“最受歡迎”的一組直到第三個(gè)月才看到改善行為。

在抽樣組中看到結(jié)果的速度很重要，快速采取保護(hù)行為有助于立即減少艾滋病病毒在高危人群中的傳播；在為期三個(gè)月的干預(yù)結(jié)束時(shí)，許多年輕人將離開(kāi)該中心，所以需要在短時(shí)間內(nèi)接觸到盡可能多的人。項(xiàng)目負(fù)責(zé)人說(shuō)：“就我們所知，這是首次使用人工智能方法優(yōu)化社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)健康的干預(yù)，我們希望這個(gè)項(xiàng)目可以為人工智能研究如何成功應(yīng)用于社會(huì)公益提供一般性經(jīng)驗(yàn)。這一策略可用于在社區(qū)內(nèi)傳播有關(guān)營(yíng)養(yǎng)、藥物濫用和其他公共衛(wèi)生危機(jī)等信息。“
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