This post is also available in: enEnglish (אנגלית)

כיום, התאבדות באמצעות כלי נשק חם הוא האופן הכי קטלני ללקיחת חיים, במיוחד בארה"ב. בשנת 2020, כ-48,000 אזרחים אמריקאים מתו כתוצאה מניסיון התאבדות, יותר מ-24,000 מהם השתמשו בנשק חם. ניתן לבצע קנייה ורכישה של נשק חם בקלות רבה בארה"ב, כחלק גדול מהתרבות המקומית. אז מה ניתן לעשות בנושא? כיצד נוכל למנוע לאנשים בסיכון גבוה לרכוש נשק? 

מחקר חדש מאת אוניברסיטת דיוויס בקליפורניה חלק מ'תוכנית המחקר למניעת אלימות' מציע שלמידה מכונה, חלק מבינה מלאכותית, יכול לעזור בזיהוי רכישות נשק על ידי אנשים בסיכון גבוה לביצוע ניסיון התאבדות. המחקר אף זיהה ומנה תכונות אישיות וסביבתיות שעלול להוות אינדיקציה לניסיון התאבדות על ידי נשק חם. 

המחקר הראשון במינו מראה אלגוריתם המסוגל לחזות את הסיכונים של ניסיון התאבדות באמצעות נשק חם על ידי מאגר מידע של רכישות. האלגוריתם מחשב אם בן אדם בעל סיכון גבוה באמצעות פקטורי סיכון כמו גיל מבוגר, רכישה ראשונית של נשק, רכישה של אקדח, גזע לבן וכו'. 

Sciencedaily.com מדווח שמחקרים קודמים הראו שתקופת הזמן עם הכי הרבה סיכון לניסיון התאבדות היא ישר אחרי רכישת הנשק, זה אומר שעל מנת לעצור אירועים כאלו, על הרשויות לפעול מהר.

"הגבלת הזמינות של כלי נשק לאנשים בעלי סיכון גבוה מהווה הזדמנות קריטית להצלת חיים, למרות שלזהות את האנשים האלו עדיין נשאר אתגר. התוצאות שלנו מראות את השימושיות בניצול תיעוד רכישות של אקדחים וכלי נשק אחרים על מנת להגיע לאנשים בעלי סיכון גבוה ולעזור במניעת אירועים אלו" אמרה האנה ס. לקוור, עוזרת פרופסור במחלקת הרפואה הדחופה וכותבת ראשית של המחקר. 

"המחקר ביסס קשר ברור וחזק בין רכישה ובעלות כלי נשק לסיכון גבוה להתאבדות באמצעות אותם כלי הנשק. המחקר רק הוסיף לראיות הקיימות ששיטות ממוחשבות מסוגלות לעזור בזיהוי קבוצות בעלות סיכון גבוה ובפיתוח של התערבות מכוונת" הוסיפה לקוור. 

למרות שהמחקר הזה ברובו מהווה רק "Proof of Concept", התוצאות מראות ששימוש במאגר מידע של רכישות כלי נשק בזיהוי אנשים בעלי סיכון גבוה הוא אפקטיבי למידי.