Синтез структур байесовской сети доверия для оценки характеристик рискованного поведения

Аннотация

Постановка проблемы: необходимость оценивания параметров поведения (как индивидуального, так и на уровне популяции) возникает в различных областях социологических, психологических, эпидемиологических, маркетинговых исследований, исследований безопасности. Однако прямая оценка интенсивности рискованного поведения не всегда доступна, как следствие, требуется развитие косвенных методов оценки. Ранее был предложен подход к моделированию рискованного поведения на основе байесовской сети доверия по данным о нескольких последних эпизодах такого поведения, но для практического применения необходимы изменения этой модели в целях снижения ее зависимости от первоначальных предположений экспертов о взаимосвязях между элементами модели. Цель: предложить модификацию модели, которая не требует задания структуры экспертами; провести сравнение этой модели с первоначальной. Методы: для проверки модели разработана программа, генерирующая тестовые данные в соответствии с теоретическими предположениями модели. Для построения структуры байесовской сети доверия по сгенерированным данным использован алгоритм оптимизации меры качества сети Hill-Climbing с мерой качества Bayesian Information Criterion. Результаты: предложено развитие подхода к построению модели рискованного поведения на основе байесовской сети доверия по совокупности наблюдений, включающей сведения об эпизодах такого поведения. Проведено сравнение двух структур такой модели: предложенной экспертами и построенной автоматически по данным. В то время как формальные меры качества показывают преимущество автоматически обученной структуры, качество предсказания лучше у модели с экспертно заданной структурой. Таким образом, для решения практических задач можно использовать любую из предложенных моделей; выбор может быть обусловлен условием конкретной задачи.