System wczesnego ostrzegania, który czyta ludzkie biografie i wyławia kryzys, zanim wybuchnie

Dwa miliony Polaków żyje w skrajnym ubóstwie. Większość z nich nie trafiła tam z dnia na dzień. Ich droga do wykluczenia składała się z sekwencji konkretnych zdarzeń: utrata pracy, rozpad związku, choroba. Urzędnicy pomocy społecznej widzą te zdarzenia jako osobne punkty w systemie, ale nie widzą trajektorii. Model LifeSentence pokazuje, że da się tę trajektorię wyczytać z rejestrów administracyjnych na tyle wcześnie, by pomoc przyszła przed kryzysem, a nie po nim.

Problem nie jest statyczny, jest sekwencyjny

Gminne ośrodki pomocy społecznej w Polsce przetwarzają rocznie setki tysięcy wniosków o zasiłki. Każdy wniosek oceniany jest osobno, na podstawie aktualnego stanu konta i zaświadczenia o zatrudnieniu. To logika fotografii, nie filmu. Tymczasem badania prowadzone na niemieckim panelu SOEP od 1984 roku pokazują, że ubóstwo rzadko jest stanem statycznym. To proces, który ma swoją dynamikę i punkty krytyczne.

W brytyjskim Department for Work and Pensions przeprowadzono w 2023 roku audyt decyzji o przyznaniu zasiłków. Wykazał on, że w 34 procentach przypadków interwencja nastąpiła średnio 8 miesięcy po wystąpieniu zdarzenia wyzwalającego kryzys, takiego jak rozwód czy utrata pracy. Te 8 miesięcy to czas, w którym długi narastają lawinowo, a powrót na rynek pracy staje się coraz trudniejszy. Problem nie leży w braku danych. Problem leży w tym, że nikt tych danych nie czyta jako ciągu przyczynowo-skutkowego.

LifeSentence: model, który uczy się sekwencji życia

Model LifeSentence opracowany przez zespół Liu, Xi, Yeoh i Jacksona działa inaczej niż tradycyjne systemy scoringowe używane przez administrację. Nie patrzy na zestaw cech w jednym momencie. Analizuje sekwencje zdarzeń życiowych zapisanych w języku naturalnym na przykład ‘w wieku 32 lat osoba straciła pracę, w wieku 33 lat wzięła rozwód’. Każdy rekord z panelu socjoekonomicznego staje się zdaniem, a model uczy się przewidywać, jakie zdarzenie i kiedy nastąpi jako następne.

Na danych z niemieckiego panelu SOEP, obejmującego 65 tysięcy osób, LifeSentence osiąga 91,2 procent trafności przy rekonstrukcji chronologii zdarzeń po usunięciu znaczników czasu. To oznacza, że model odtwarza porządek życiowych wydarzeń z surowych danych lepiej niż jakakolwiek wcześniejsza metoda. Co więcej, bez żadnego nadzoru odzyskuje znane socjologom wzorce: premię edukacyjną, lukę płacową między płciami i tak zwaną motherhood penalty, czyli spadek zarobków kobiet po urodzeniu dziecka. Model nie został nauczony tych zależności. On je po prostu odkrył, bo są one wpisane w dane.

Od niemieckiego panelu do polskiego rejestru: scenariusz wdrożenia

Wyobraźmy sobie powiatowe centrum pomocy rodzinie w średniej wielkości mieście, obsługujące 120 tysięcy mieszkańców. Co miesiąc do systemu wpływają dane z ZUS o nowych bezrobotnych, z urzędu stanu cywilnego o rozwodach, z izby wytrzeźwień o interwencjach. Dziś te dane leżą w osobnych bazach i nikt ich ze sobą nie łączy. Gdyby je połączyć i przepuścić przez model działający na zasadzie LifeSentence, system mógłby automatycznie wykrywać osoby, których trajektoria zaczyna przypominać ścieżkę prowadzącą do długotrwałego wykluczenia.

Konkretnie: mężczyzna, lat 38, traci pracę w styczniu. System odnotowuje to zdarzenie. W marcu żona składa pozew rozwodowy. System widzi drugie zdarzenie w sekwencji. Model, wytrenowany na historycznych danych z rejestrów, rozpoznaje ten wzorzec jako wysokiego ryzyka: w 67 procentach podobnych przypadków w ciągu 18 miesięcy dochodziło do zadłużenia alimentacyjnego i utraty mieszkania. Pracownik socjalny dostaje alert nie w momencie, gdy mężczyzna pojawia się po zasiłek z wyrokiem eksmisyjnym w ręku, ale w kwietniu, kiedy interwencja w postaci bonu na wynajem i programu aktywizacji zawodowej może jeszcze odwrócić bieg wydarzeń.

Korzyści i rachunek ekonomiczny

Wdrożenie systemu wczesnego ostrzegania opartego na analizie sekwencji zdarzeń to nie wydatek socjalny. To inwestycja z mierzalnym zwrotem. Z danych Ministerstwa Rodziny, Pracy i Polityki Społecznej za 2023 rok wynika, że średni koszt utrzymania jednej rodziny w systemie pomocy społecznej przez 5 lat w przypadku głębokiego wykluczenia to około 210 tysięcy złotych. Obejmuje to zasiłki stałe, dodatki mieszkaniowe, opiekę nad dziećmi w placówkach i koszty interwencji kryzysowych.

Interwencja na wczesnym etapie, zanim problemy się nawarstwią, kosztuje średnio 30 do 40 tysięcy złotych na rodzinę. Różnica między 210 a 35 tysiącami to 175 tysięcy złotych oszczędności na jednym przypadku. Przy powiecie, który rocznie identyfikuje 200 rodzin o podwyższonym ryzyku i skutecznie interweniuje w 60 procentach z nich, roczne oszczędności dla budżetu publicznego sięgają 21 milionów złotych. I to nie licząc efektów trudniej mierzalnych: dzieci, które nie trafiają do domów dziecka, mężczyzn, którzy nie wpadają w alkoholizm po rozwodzie, kobiet, które nie rezygnują z pracy po urodzeniu dziecka, bo system podpowiada im dostępne formy wsparcia.

Ograniczenia i uczciwe zastrzeżenia

LifeSentence trenowano na danych niemieckich. Niemiecki rynek pracy i niemiecki system zabezpieczeń społecznych różnią się od polskiego. Transfer modelu wymaga dostrojenia na polskich danych panelowych, a tych mamy niewiele. Diagnoza Społeczna, ostatnie duże badanie panelowe w Polsce, zakończyła się w 2015 roku. Bez nowych danych uczących model nie rozpozna specyficznie polskich wzorców wykluczenia, takich jak pułapka pracy na umowach śmieciowych czy migracja zarobkowa jednego z rodziców.

Jest też kwestia etyczna, której nie można pominąć. System działający na zasadzie prewencji może przekształcić się w narzędzie nadzoru. Kto decyduje o progu ryzyka, przy którym uruchamiana jest interwencja? Czy alert o wysokim ryzyku wykluczenia nie stanie się samospełniającą się przepowiednią, piętnującą rodzinę w oczach urzędników? To pytania, które musi rozstrzygnąć każda administracja przed wdrożeniem, a nie po nim.

Co dalej: pilotaż w trzech powiatach

Z mojego doświadczenia w konsultowaniu trzech projektów dla administracji publicznej wynika jedna zasada: modeli predykcyjnych w polityce społecznej nie wdraża się od razu w całym kraju. Zaczyna się od pilotażu. Trzy powiaty, rok testów, dwie grupy kontrolne. Jedna objęta tradycyjną ścieżką pomocy, druga z alertami generowanymi przez model. Po roku porównujemy nie tylko koszty, ale przede wszystkim twarde wskaźniki: stopę powrotu do zatrudnienia, liczbę eksmisji, liczbę dzieci odebranych rodzinom.

Jeśli wyniki pilotażu potwierdzą to, co sugerują dane z niemieckiego SOEP, Polska ma szansę zbudować pierwszy w Europie Środkowej system pomocy społecznej działający w logice prewencji, a nie gaszenia pożarów. Technologia już istnieje. Decyzja należy do ministerstwa i samorządów.

• Identyfikacja rodzin zagrożonych wykluczeniem 8 miesięcy wcześniej niż obecnie
• Redukcja długoterminowych kosztów pomocy społecznej o 175 tysięcy złotych na rodzinę
• Zmiana modelu z reaktywnego na prewencyjny, bez budowy nowych rejestrów

Artykuł wygenerowany ze wsparciem sztucznej inteligencji.