“算法”已经变成了一个脏词。在许多网站和社交网络用算法来预测和满足用户需求的同时，它们也在用算法操纵用户的数据来打广告，从用户的每一步足迹中赚钱。
但我们也能用算法来做对社会有益的事情。南加州大学的社会工作者和计算机科学家们就在这么做，他们用数学和数据来阻止艾滋病在流浪青少年之间的传播。0研究人员们开发了一种名为 PSINET 的新算法，借助于人工智能，它能帮助救助机构识别出流浪人士社区中，最能帮助向流浪青少年传播预防艾滋病信息的人，这一算法以标注出的人物友谊关系网络图为基础。
在以往，救助机构依赖于口耳相传，通过教育一小群流浪青少年，让他们回去告诉自己的朋友这些重要信息。但由于变数太大，这一方法通常效果有限。
南加州大学社会工作助理教授，PSINET 论文的合著者 Eric Rice 表示：
“我们想在一些特定的高风险人群，如流浪青少年中开展同伴领导的艾滋病预防工作，但我们并不知道这一网络的形态。他们一直都处于变动之中，因为缺乏稳定性，我们也就没有足够信息。”
和传统的口耳相传方法相比，这一算法能多传播 60% 的信息。这一算法还考虑了不确定性，容许流浪人群网络扩大。
PSINET 的工作原理如下：
研究人员们在洛杉矶流浪救助机构 My Friend’s Place 标注出流浪青少年们的朋友关系。地图上的每个点都代表一个人，点与点之间的联系代表朋友关系。PSINET 会研究这一网络，进行数千次模拟，找出影响力最大的人，选择他来做同伴领袖。
随后社会工作者就能教授基本信息(比如戴避孕套的重要性，如何以及去哪检查艾滋病)给这个领袖，也能获得对项目有用的朋友网络信息。
研究人员表示，美国每年有近 200 万 13 岁至 24 岁的人受无家可归影响，其中有 11% 的人为艾滋病阳性，是普通人的 10 倍。在这一人群中快速传播有关艾滋病的信息任务艰巨。
这一项目结合了计算科学和对于流浪青少年人群的实际理解。然而，该项目仍然处于早期，还没有用于实际。Rice 表示道：
“算法只是第一步，我们才刚刚开发出这个比其他更简单决策规则更胜一筹的算法。不过这真是一个令人激动的前进方向。”
这一算法也许会在夏天投入使用，尽管它现在把重心放在流浪青少年上，但未来能对其他需要在网络中高效传播信息的领域也产生积极影响。