RG Smart Gambling Machines: A prevention model to respond to risky play in real time
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: In collaboration with industry, public health, and regulators, Focal Research developed an effective modelling process using player data and technology to identify and assist customers at-risk of having problems with their gambling. The system was originally designed using account-based player data to accurately assess play patterns. Complex algorithms scan the player data stored in an operator’s member data system, alerting operators to play behaviours typically observed among those scoring 8 or higher on the Problem Gambling Severity Index. During a live trial, the system was found to help staff interact with at-risk customers leading to measurable improvement in outcomes for ‘Players of Interest’ identified by the algorithms. The next step is to use this technology to expand player protection to customers gambling without using player identification (i.e., anonymous, or non-account gambling transactions). With industry sponsorship and co-funding through the National Research Council of Canada, Focal Research has developed a prototype model using session data to identify at-risk gambling behaviour during play and to possibly offer valuable messaging (i.e., receiving an interaction or seeing a targeted message when the player is engaged in relevant risky play practices rather than when they reach an arbitrary threshold of time or money spent). Implications: The prototype performed well, offering the potential for detecting at-risk play in real-time so targeted personal or automated intervention can occur when it is most likely to be beneficial for the customer. Focal will report on model performance for research underway with operators in Britain, Australia, and New Zealand.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».