Почти сразу после публикации поста про систему поиска новостей о трудовых конфликтах в СНГ я познакомился с коллективом проекта «Диалектик». Ребята отмечали важность отслеживания зарубежных забастовок и анализа опыта мирового рабочего движения в отстаивании трудовых прав. Поэтому я начал помогать «Диалектику» своими навыками работы с алгоритмами машинного обучения.

Было решено разработать систему, которая бы автоматически находила новости о зарубежных трудовых конфликтах. Во время разработки этой системы я познакомился с другими техническими проектами «Диалектика», о которых хочу рассказать в этом посте. Почти каждый проект включает в себя анализ данных, поэтому публикуемые в открытый доступ данные и код могут быть полезными Data Science сообществу.

В посте расскажу о моем успешном взаимодействии с некоммерческим проектом ЗабастКом, который поддерживает наемных работников в отстаивании своих трудовых прав и интересов. Моя цель была реализовать что-то похожее на ML4SG проект, где волонтеры-специалисты по анализу данных направляют свою энергию на пользу обществу. Например, применяют алгоритмы искусственного интеллекта для спасения потерявшихся людей, для мониторинга качества воздуха или для анализа новостного потока.

Для Забасткома получилось улучшить систему автоматической обработки новостей с помощью алгоритмов машинного обучения. Это привело к увеличению охвата важных событий и уменьшению ручного труда редакторов. Добавлю, что работа с ребятами была похожа на мечту любого DS специалиста: "заказчик" легко шел на контакт; присутствовала заинтересованность и неплохое понимание ML алгоритмов; некоторая продакшн-система уже функционировала; данные для обучения алгоритмов легко собирались. А под катом — поделюсь подробностями и кодом.