Strojno učenje za predviđanje hoćete li napustiti partnera
Ispostavilo se da su životno zadovoljstvo oba partnera i postotak kućanskih poslova žene najvažniji prediktori raspada veze, kada su znanstvenici iz Bocconijevog Dondena centra za istraživanje društvene dinamike i javne politike upotrijebili tehniku strojnog učenja za analizu podataka na 2038 bračnih ili izvanbračnih parova koji su sudjelovali u njemačkom socio-ekonomskom panelu. Parovi su promatrani u prosjeku 12 godina, što je dovelo do ukupno 18.613 promatranja. Tijekom promatranog razdoblja razdvojilo se 914 parova (45%).
U svom članku, Bruno Arpino (Sveučilište u Firenci), Marco Le Moglie (Katoličko sveučilište, Milano) i Letizia Mencarini (Bocconi), koristili su tehniku nazvanu Random Survival Forests (RSF) kako bi prevladali poteškoću u upravljanju velikim brojem nezavisnih varijabli u konvencionalnim modelima.
"Jasan primjer potencijalnih poteškoća u razmatranju svih varijabli i njihovih mogućih interakcija odnosi se na 'velikih pet' osobina osobnosti", rekao je profesor Mencarini. "Da bismo uzeli u obzir osobine oba partnera (10 varijabli) i sve njihove dvosmjerne interakcije (25 varijabli), trebalo bi uključiti 35 neovisn
Alati strojnog učenja su sposobni otkriti složene obrasce u relativno malim skupovima podataka. Još jedna prednost strojnog učenja trebala bi biti njegova superiorna prediktivna moć u usporedbi s konvencionalnim modelima, koji su više prilagođeni objašnjavanju kako određeni mehanizmi rade nego predviđanju budućeg ponašanja varijabli. Kada su autori podijelili svoj uzorak na dva dijela i koristili rezultate prve polovice za predviđanje ishoda druge polovice, otkrili su da je prediktivna točnost RSF-a znatno bolja od one kod konvencionalnih modela. Ipak, prediktivna točnost RSF-a bila je ograničena unatoč korištenju, kao ulaznih varijabli, svih najvažnijih prediktora raspada veza identificiranih u literaturi.
Među varijablama s najvećom prediktivnom sposobnošću, autori su pronašli zadovoljstvo životom oba partnera, postotak žena u kućanstvu, bračni status (tj. brak u odnosu na izvanbračnu zajednicu), radno vrijeme žene, razinu otvorenosti žene i razinu ekstraverzije muškarca. Analiza je također pokazala da mnoge varijable međusobno djeluju na složene načine. Na primjer, kada je životno zadovoljstvo muškarca bilo visoko, veće zadovoljstvo životom žene stalno je povećavalo šanse sindikata za preživljavanje. Ali kada je muško zadovoljstvo životom bilo nisko, veza između zadovoljstva životom žene i preživljavanja u zajednici bila je negativna nakon zadanog praga. Autori, međutim, nisu otkrili nikakav učinak interakcije kada su razmatrali osobne osobine: otvorenost žene i muškarčeva ekstraverzija čine raspad zajednice vjerojatnijim, bez obzira na osobnost njihovog partnera.
Izvor: Tech Xplore