Инструмент на основе машинного обучения может предсказать, станут ли люди пользоваться новой технологией или откажутся от нее.
Многие технологии терпят неудачу не из-за проблем в работе, а потому что пользователи не хотят их применять. Норвежские ученые разработали алгоритм, который помогает это предсказать и, возможно, сэкономить компаниям и государствам миллиарды.
Исследование началось с анализа работы автоматизированных систем пограничного контроля в аэропортах Европы. Несмотря на крупные инвестиции, многие путешественники предпочитают обращаться к пограничникам, игнорируя проходы с автоматическим сканированием паспортов и отпечатков пальцев.
Ученые опросили пассажиров и сотрудников в аэропортах пяти европейских стран, а также проанализировав данных из социальных сетей. В результате ученые выявили три ключевых фактора, влияющих на принятие технологии.
- Профиль пользователя — возраст, пол, уровень образования, опыт путешествий.
- Ощущения от использования — вызвала ли технология стресс или положительные эмоции.
- Контекст — длина очереди, скорость работы, удобство технологии.
На основе этих данных команда обучила модель машинного обучения, которую протестировали на нескольких автоматизированных пограничных переходах по всей Европе. Алгоритм с высокой точностью предсказал, воспользуется ли человек системой или выберет традиционный контроль.
Хотя исследование было сосредоточено на одной технологии, ученые считают, что подход применим и в других сферах. Результаты опубликовали в журнале Data in Brief, а собранные данные выложены в открытый доступ для дальнейших исследований.
Иллюстрация на обложке: designed by prostooleh — Freepik.com, лицензия
