Sentetik popülasyonlar olarak bilinen bilgisayar tarafından oluşturulan toplulukların gerçek popülasyonlara benzemesi amaçlanmaktadır. İstatistiksel algoritmalar ve yaş, cinsiyet ve iş gibi insanların özelliklerine ilişkin nüfus sayımından elde edilen bilgiler kullanılarak oluşturulurlar.
Birincil kullanımları, barınma, ulaşım ve sağlık sorunları gibi toplumsal sorunlara yönelik çeşitli potansiyel çözümleri değerlendirmek için sözde sosyal simülasyonlar gerçekleştirmektir. Örneğin, bilim insanları COVID-19 salgını sırasında her ülkedeki yaklaşık vaka sayısını belirlemek için sosyal simülasyonlar gerçekleştirmiştir.
2020 yılından bu yana Japonya’daki akademisyenler, Japon hükümetinin Kabine Sekreterliği tarafından yürütülen COVID-19 Yapay Zeka ve Simülasyon Projesi’nin bir parçası olarak bu simülasyonları çalıştırmak için süper bilgisayarlar kullanıyor. PCR testi politikaları, göç kısıtlamaları, iç turizm desteği, aşılama programları gibi çeşitli siyasi önlemlere karar verirken, bunlar büyük ölçüde dikkate alındı.
Disiplinlerarası Büyük Ölçekli Bilgi Altyapıları Ortak Kullanım/Araştırma Merkezi (JHPCN) projesinin bir parçası olarak 2017’den bu yana oluşturulan ve sürdürülen sentetik bir popülasyon bu simülasyonlara olanak sağladı.
Ev adresi, bu yapay Japon nüfusundaki her bir kişiye verilen özelliklerden biriydi, ancak işyerlerinin yeri değildi. Sonuç olarak, bu yapay nüfus insanların gece dağılımını simüle etmede daha iyiydi, ancak ne gündüz dağılımlarını ne de birbirleriyle etkileşimlerini simüle ediyordu.
Üç Japon araştırmacı yakın zamanda sentetik popülasyonlardaki her çalışana bir işyeri niteliği atamak için bir yöntem geliştirdi. Araştırmacılar Shibaura Teknoloji Enstitüsü’nden Yardımcı Doçent Takuya Harada, Dr. Tadahiko Murata ve Kansai Üniversitesi Bilişim Fakültesi’nden Bay Daiki Iwase’dir. IEEE Transactions on Computational Social Systems bu araştırmayı yayınladı.
Araştırmacıların önündeki en büyük engel, insanların evleri ile iş yerleri arasında bağlantı kuran istatistiklerin yetersizliğiydi. Japonya’da yalnızca nüfusu 200.000’den fazla olan yerel yönetimler, çalışanların hareketliliği ve sektörleri (perakende, inşaat veya imalat gibi) hakkında bilgi içeren menşe-hedef-endüstri (ODI) istatistiklerini eksiksiz olarak sağlamaktadır.
Mevcut ODI verileri, nüfusu 200.000’den az olan şehirler, kasabalar veya köyler için daha az ayrıntılıdır ve yalnızca kişinin aynı şehirde mi, aynı vilayet içindeki başka bir şehirde mi yoksa farklı bir vilayetteki başka bir şehirde mi çalıştığını gösterir. Ne yazık ki Japon çalışanların %48’i nüfusu 200.000’den az olan şehirlerde yaşamaktadır.
Araştırma ekibi, mevcut ODI verilerini menşe-hedef (OD) verileriyle birleştirerek tüm Japon şehir, kasaba ve köylerine uygulanabilecek yeni bir işyeri atama yaklaşımı oluşturmuştur. Bu yaklaşımı, nüfusu 200.000’den fazla olan şehirlerdeki kişilere işyeri atamak için kullanmışlar, bulguları mevcut kapsamlı ODI verileriyle karşılaştırmışlar ve sistemlerinin iyi tasarlanmış olduğu sonucuna varmışlardır.
Araştırmacıların raporunda örnek olarak Osaka vilayetindeki Takatsuki şehri kullanılmış ve önerilen stratejinin çalışanların %88,2’sini işyerleri için uygun şehirlere yerleştirebildiği tespit edilmiştir.
Kansai Üniversitesi’nden Profesör Murata’ya göre, sentetik popülasyonların kullanıldığı karmaşık sosyal simülasyonlar için çok çeşitli potansiyel uygulamalar bulunmaktadır: “Konut ve ulaşım projeleri gibi kentsel gelişmelerin etkinliği ve yerel veya ulusal hükümetler tarafından yürütülen sosyal programların etkisi, gerçek ölçekli sosyal simülasyonlar kullanılarak tahmin edilebilir. Deprem, tsunami, sel, tayfun ve salgın hastalıklar gibi felaketlerle karşılaşıldığında, kurtarma ve yardım girişimleri için de kullanılabilirler.”
Basitçe ifade etmek gerekirse, sosyal simülasyonlar karar vericilerin bir dizi potansiyel geleceği doğru bir şekilde görmelerine yardımcı olabilir.
Sentetik popülasyonlar ayrıca herhangi bir veri gizliliği sorunu yaratmama avantajına da sahiptir. Aynı istatistiksel özelliklere sahip çeşitli popülasyon setlerini sentezlediğimiz için, üçüncü taraflar gerçek bilgilerin dahil edilip edilmediğini anlayamaz, diyor Yardımcı Doçent Harada, “Sentetik popülasyonlar güvenli bir teknolojidir çünkü hiçbir özel bilgi kullanılmaz.”
Mühendisler ve araştırmacılar için bu çalışma, kamuya açık işyeri verilerine sahip dünyadaki ilk sentetik popülasyonları temsil ediyor. Orijinal yazarın web sitesinde bunları talep edebilirsiniz.
Çalışma ekibi, yeni keşfettikleri işyeri atama mekanizmasını kullanarak Japonya’nın tamamında gündüz nüfus dağılımını tahmin etmek için halihazırda çalışıyor. Sentetik popülasyonlardaki daha ileri gelişmelerin yakın zamanda daha iyi karar alma süreçleriyle sonuçlanması çok muhtemeldir.
Kaynak: Techxplore – Tadahiko Murata et al, Workplace Assignment to Workers in Synthetic Populations in Japan, IEEE Transactions on Computational Social Systems (2022)
