Så denne reportasjen i Aftenposten i dag, om hvordan Norsk Tipping kontakter folk som taper mye penger og gjør dem oppmerksom på at de kanskje har et spilleavhengighetsproblem. Og årsaken til at jeg blogger om det er at a) en av studentene mine fra kurset Analytics for Strategic Management, Tanja Sveen (se foto, fra Aftenposten) er omtalt (når jeg tenker meg om, har studentene eksamen i dag), og b) et av prosjektene i kurset (som jeg faktisk kan snakke om, de fleste er konfidensielle) er Norsk Tippings analyseprosjekt for å finne ut av hvem de skal ringe til.

Norsk Tipping har begrenset kapasitet for telefonsamtaler, så de må bestemme seg for hvem de skal ringe til, ikke bare ut fra hvem som spiller mest, men også ut fra faktorer som hvem som vil ha mest nytte av en slik samtale.

Prosessen Norsk Tipping må gå gjennom, er svært lik mange andre maskinlæringsprosjekter: Man har en historikk (folk som spiller (mange), folk man ringer til (færre), og hva som skjer etter at man har ringt (f.eks. om de slutter med eller reduserer spillevirksomheten eller ei.) Man identifiserer (basert på historikk og andre kriterier) hvem som står i fare for å utvikle spilleavhengighet, og lar maskinen se på historikken og lage en modell for hvem i utvalget man skal ringe til, basert på en rangering av sannsynligheten for positiv effekt.

Det er mange problemer med slike modeller, både før man spesifiserer den – hva er kriteriene for å bli valgt ut, for eksempel, siden det er vanskelig å avgjøre om folk er spilleavhengige eller bare har god råd, og hvordan man skal måle hva som er ønsket effekt eller ikke – og mer tekniske problemer – for eksempel ubalanserte datasett (man har mange observasjoner av spillere, men relativt få av folk med utviklet spilleavhenighet, for eksempel. Hvis du skal lete etter terrorister blant flypassasjerer, er ikke problemet at du har for få passasjerer – du har for få eksempler på terrorister…).

Alt dette lærer man om på kurset. Det som er interessant med Norsk Tipping, er at de tar en forskningsbasert tilnærming til dette: De tar utgangspunkt i det de vet, setter opp en modell for å vurdere om ting virker eller ikke, og hvordan de kan justere det de gjør, og så kommer de til å gjøre dette en stund og lære av erfaringene. Prosessen er i utgangspunktet teori-fri, hvilket vil si at man ikke (i hvert fall i prinsippet) skal ha forhåndsteorier om hva som virker eller ikke.

Og akkurat den utfordringen – å la dataene, heller enn intuisjonen, avgjøre hva man skal gjøre – er en av de vanskelige overgangene man må gjennom for å få en data-dreven organisasjon til å fungere.

Det skal bli spennende å se om Norsk Tipping får det til – så langt ser det lovende ut.