Зависимых от игры можно будет выявить при помощи анализа данных

ABC News опубликовала статью об идентификации потенциально зависимых гемблеров в среду, где обобщила опыт исследований Bwin с медицинской школой Гарварда.

В статье упоминается проект Bwin, который позволил собрать огромное количество данных, которые игорные компании накапливают за время своего существования.

Союз здравоохранения Гарвардского университета использовал эти данные для определения идентификаторов зависимых игроков, что представляет собой пользу.

Помощник директора по научной работе Союза здравоохранения, д-р Сара Нельсон сказала ABC News, что данные Bwin были использованы для составления эпидемиологии азартных игр: сколько азартный игрок тратит времени и средств на азартные игры в сети.

«Затем мы попробовали разобраться в том, каким образом предсказать момент наступления возможных неприятностей и вмешаться прежде чем возникнут проблемы», — сказала она.

В мае этого года Нельсон предоставила самые последние данные, полученные на конференции в Лас-Вегасе, отметив, что некоторые показатели являются критичными для идентификации проблемных игроков.

Сюда относится неравномерность в размерах ставок. Она говорит: «Люди, у которых наибольший разброс в размере ставок, наверняка имеют проблемы».

Количество различных игр, в которые играют игроки, также коррелирует с проблемой зависимости: чем больше разнообразие, тем более вероятна проблема.

Нельсон утверждает, что ей с коллегами удалось разработать диагностический инструмент, который она и ее коллеги называют «Алгоритм спортивного беттора 1.1», но он имеет еще очень низкий уровень точности. Но существует соответствие между определенными видами поведения и зависимостью.

Реакция индустрии на ее работу и другие подобные исследования была смешанной по сообщениям ABC News, поскольку некоторые казино руководители не считают, что проблемных игроков можно идентифицировать по модели игры.

Focal Research Consultants верит в то, что такая идентификация возможна. Глава компании Тони Шеллинк утверждает, что его компания имеет практический опыт в определении потенциальных проблемных игроков.

Шеллинг сказал ABC News, что его компания потратила 15 лет на развитие собственного алгоритма идентификации. Система обнаружения компании оценивается в $500,000 и была куплена 7 раз за последние восемь лет.

«Это действительно работает», — утверждает Шеллинк. «Мы провели десять крупных исследований, все публичные» двух государственных канадских казино в рамках своей программы «I Care».

Когда система оповещения информирует менеджеров об аддиктивном поведении игрока, сотрудник казино должен тактично вмешаться.

Единичные индикаторы могут не быть достаточными для выявления проблемы, но взятые вместе, несколько факторов могут определить потенциальную проблему.

«Мы исследуем поведение людей, как они играют в игры. Мы анализируем эту информацию. Некоторые комбинации факторов позволяют нам определить — да, у этого человек высокий риск стать зависимым или он уже таков», — пояснил он.

Шеллинк сказал, что подавляющее большинство зависимых игроков не большие транжиры. Они такие же люди, которые тратят около $200 на свои привычки, но не могут себе этого позволить.