以下文章经The Conversation许可转载，The Conversation是一个报道最新研究的在线出版物。
7月30日是联合国世界打击人口贩运日，这一天旨在终结对儿童、妇女和男性进行强迫劳动或性工作的犯罪剥削。
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全世界有2700万至4580万人深陷某种形式的现代奴隶制。受害者被迫成为性工作者、乞丐和儿童兵，或成为家政工人、工厂工人以及制造业、建筑业、采矿业、商业捕鱼业和其他行业的劳工。
人口贩卖发生在世界上的每个国家，包括美国。这是一个利润巨大的行业，估计每年产生1500亿美元的非法利润。事实上，它是全球有组织犯罪最大的利润来源之一，仅次于非法毒品。
分析学，即在数据中寻找洞察力的数学搜索，可以帮助执法部门打击人口贩卖。人口贩卖本质上是一个供应链，“供应”（人口贩卖受害者）通过网络流动以满足“需求”（对廉价、易受伤害和非法劳动力的需求）。尽管人口贩运者努力在暗处和阴影中运作，但他们还是会留下数据痕迹，无论多么微弱或破碎。
我们有机会——尽管这是一个具有挑战性的机会——利用我们可以获得的关于受害者、人口贩运者、买家和剥削者的分布信息，并在任何地方和以任何方式扰乱供应链。在我们最新的研究中，我们详细说明了这可能如何运作。
寻找高危人群
在大多数国家，打击人口贩卖的资源严重不足。 各机构努力尽可能有效和高效地利用这些资源，并且经常发现自己为稀缺的资金和支持而奋斗。例如，政府可能需要决定如何最好地资助或安排劳动监察员来检测制造业中的童工。资源有限的组织可能需要深入了解应运行哪种预防计划，或应实施哪种类型的意识宣传活动。
我们可以使用数据来识别风险最高的人群，并将预防宣传活动定位到这些人群。风险因素包括贫困、失业、移民以及逃离政治冲突或战争。与有组织犯罪和自然灾害的经历也可能改变一个人的风险。
人口贩卖通常始于欺诈性的招募方法，例如承诺就业或浪漫关系。数据可以帮助识别特定的经济萧条地区，在这些地区我们可以开展意识宣传活动和社会服务支持。
在运筹学中，科学家应用数学方法来回答关于数据模式的复杂问题，并预测未来的趋势或行为。类似于交通运输、制造业和金融领域使用的分析工具可以帮助我们决定在哪里最好地分配资源并帮助寻找受害者庇护所。
受害者识别和定位
人口贩卖网络是动态的。人口贩运者很可能频繁更改分销和运输路线以避免被发现，这使得执法部门和分析师在尝试识别和瓦解人口贩卖网络时掌握的信息不完整。
然而，研究人员可以通过跟踪各个地点数据的细微趋势来提供帮助；在我们实际接触受害者的接入点，例如急诊室；以及当地执法部门的活动。
例如，在性交易中，线索可能在轻微盗窃的模式中找到，通过查看零售店购买的交易数据。受害者有时会偷窃人口贩运者可能不为他们提供的必需品，例如女性卫生用品、肥皂和牙膏。通常使用借记卡或信用卡进行的交易（例如酒店预订）的现金使用趋势也可能发出危险信号。
人口贩运者在社交媒体和基于互联网的网站上做广告。分析学可以通过面部识别软件在照片中寻找模式，比较来自失踪人员报告或人口贩卖广告的图像。
特别是性贩卖活动，在互联网的公共区域留下痕迹，主要以广告和护送广告的形式。广告商倾向于使用社交网络和约会网站，而更熟练的人口贩运者经常改变其在线形象以试图逃避识别。
机器学习——一种人工智能类型，计算机自学执行任务，例如识别图像——可以用来检测在线人口贩卖活动。矩阵补全（一种机器学习）的最新进展甚至可以帮助清理伪造的信息或对缺失数据进行预测。
众所周知，人口贩运者还会利用重大活动期间（包括会议和大型体育赛事）对商业性剥削的需求增加。分析在线广告的位置和时间可以帮助执法部门检测并可能阻止将受害者运送到活动现场。它们还可以建议政策制定者何时何地应重点关注干预工作。
网络 disruption
中断人口、资金和人口贩卖其他组成部分的流动对于识别人口贩卖网络、从源头上破坏其基础设施并消除它们至关重要。
不幸的是，网络中断需要网络周围当局和公众的合作。在一些国家，如尼泊尔和哥斯达黎加，官员受到威胁或贿赂，被要求忽视或以其他方式允许人口贩卖。对已知使用被贩运劳工的行业的监管监督通常不足。人口贩运者可以轻易伪造或更改受害者的身份证明文件，使其对负担过重的当局来说隐形。
为了帮助当局识别要打击的人口贩卖行动，研究人员可以求助于网络分析，这是一种表示真实世界系统及其相互作用的数学方法。例如，网络分析可用于绘制社交网络（如 Facebook 和 Twitter）中用户及其连接的动态。这可能识别出高危人群，或者识别出人口贩运者或顾客。
社交网络分析还可以帮助确定哪些联系人对其他人具有关键影响。这可能有助于及早识别受害者或人口贩卖交易。
人口贩卖是一种严重的犯罪，是对人权的令人震惊的侵犯。几乎每个国家都受到人口贩卖的影响，成为受害者来源地、中转站或虐待目的地和地点。这些新的数学工具显示出巨大的潜力，既可以中断人口贩卖循环，又可以提供帮助受害者逃脱到安全地带所需的信息。
本文最初发表于The Conversation。阅读原文。