SportClan

Как распознать рискованное игровое поведение: ученые обучили модель на данных 13 операторов и открыли ее код {sportclan}

Амстердамский университет / © Shutterstock

Исследователи Амстердамского университета (UvA) разработали алгоритм машинного обучения, который анализирует поведение клиентов онлайн-казино и букмекеров и помогает выявлять игроков с повышенным риском проблемного гемблинга. Об этом сообщается на сайте университета.

Модель обучили на данных обо всех ставках игроков 13 нидерландских онлайн-операторов за два года — с 30 июля 2023-го по 30 июля 2025-го. В выборку вошли разные виды онлайн-гемблинга, включая казино и спортивные ставки.

Алгоритм учитывает 60 показателей поведения игрока. Среди них:

  • суммы и частота ставок;
  • продолжительность игровых сессий;
  • количество дней игры подряд;
  • пополнения и выводы средств;
  • повышение и снижение игровых лимитов;
  • использование cash out;
  • время от проигрыша до следующей ставки;
  • пополнение счета после падения баланса ниже €2;
  • увеличение размера ставок после крупного выигрыша.

Каждый показатель анализируется за три периода — примерно за месяц, полгода и год. Таким образом, при расчете риска модель использует 180 характеристик поведения игрока.

На их основе алгоритм присваивает каждому игроку показатель риска. Чем сильнее его поведение соответствует выявленным моделью рискованным паттернам, тем выше оценка.

При этом алгоритм не диагностирует игровую зависимость, а помогает выделить игроков, которым может потребоваться дополнительное внимание.

Код и методология модели опубликованы в открытом доступе, поэтому подход могут изучать и адаптировать другие исследователи, регуляторы и операторы. Исходные данные игроков 13 компаний при этом не публикуются.

Нидерландское управление по азартным играм (KSA) сможет использовать модель как независимый инструмент контроля операторов. В частности, регулятор сможет рассчитывать собственные показатели риска и сравнивать их с оценками самих компаний, чтобы проверять, насколько эффективно они выявляют рискованное игровое поведение и выполняют требования по защите игроков.



0

 

Источник: SPORTCLAN

Добавить комментарий

Back to top button