Как в вк сделать опрос в группе с телефона: Страница не найдена — Инетфишки

Содержание

Справочные телефоны по различным вопросам, связанным с мерами по противодействию распространению коронавирусной инфекции, в Санкт‑Петербурге

№ п/п

Район Санкт‑Петербурга

Телефон «Горячих линий»

Адрес электронной почты учреждения социального обслуживания для маршрутизации
через ГИРЦ поступающих обращений от получателей социальных услуг

Адрес электронной почты отделения срочной социальной помощи КЦСОН
для маршрутизации через ЦОСО в целях оказания срочных социальных услуг отказавшимся
от признания нуждающимися
 в социальном обслуживании

1

2

3

4

5

1

Адмиралтейский

 

 

 

Отдел социальной защиты населения администрации Адмиралтейского района Санкт‑Петербурга

310-99-79

[email protected]

Х

СПб ГБУСОН «КЦСОН Адмиралтейского района»

575-21-05

 

[email protected]

 

[email protected]

СПб ГБУСОН «ЦСПСИД Адмиралтейского района»

246-04-80

[email protected]

Х

СПб ГБУСОН «ЦСРИиДИ Адмиралтейского района»

310-12-20

[email protected]

Х

2

Василеостровский

 

 

 

Отдел социальной защиты населения администрации Василеостровского района Санкт‑Петербурга

576-93-87

 

Х

СПб ГБУСОН «КЦСОН Василеостровского района»

246-44-31

246-44-38

246-44-48

KO@kcsonvo.gov.spb.ru

OSSO[email protected]kcsonvo.gov.spb.ru

СПб ГБУСОН «ЦСПСИД Василеостровского района»

321-98-56

 

Х

СПб ГБУСОН «ЦСРИиДИ Василеостровского района»

246-24-93

[email protected]

Х

3

Выборгский

 

 

 

СПб ГБУСОН «КЦСОН Выборгского района»

8-931-349-12-49

[email protected]

[email protected]

СПб ГБУСОН «ЦСПСИД Выборгского района»

294-28-76

[email protected]

Х

СПб ГБУСОН «ЦСРИиДИ Выборгского района»

246-32-21

[email protected]

Х

4

Калининский

 

 

 

СПб ГБУСОН «КЦСОН Калининского района»

542-02-79

[email protected]

[email protected]

СПб ГБУСОН «ЦСПСИД Калининского района»

242-36-69

[email protected]

Х

СПб ГБУСОН «ЦСРИиДИ Калининского района»

242-32-14

[email protected]

Х

5

Кировский

 

 

 

Отдел социальной защиты населения администрации Кировского района Санкт‑Петербурга

576-94-61

417-69-64

[email protected]

 

СПб ГБУСОН «КЦСОН Кировского района»

368-92-20

747-25-53

8-921-580-11-31

[email protected]

[email protected]

СПб ГБУСОН «ЦСПСИД Кировского района»

241-31-23

[email protected]

Х

СПб ГБУСОН «ЦСРИиДИ Кировского района»

570-80-54

[email protected]

Х

6

Колпинский

 

 

 

СПб ГБУСОН «КЦСОН Колпинского района»

242-32-61

241-28-26

241-29-02

ann72@kcson-kolp.ru

sva@kcsonkolp.ru

ANV@kcsonkolp.ru

СПб ГБУСОН «ЦСПСИД Колпинского района»

241-21-98

246-26-22

[email protected]

Х

СПб ГБУСОН «ЦСРИиДИ «Поддержка» Колпинского района»          

246-32-06

[email protected]

Х

7

Красногвардейский

 

 

 

Отдел социальной защиты населения администрации Красногвардейского района Санкт‑Петербурга

576-86-17

 

 

СПб ГБУСОН «КЦСОН Красногвардейского района»

445-38-00

[email protected]

[email protected]

СПб ГБУСОН «ЦСПСИД Красногвардейского района»

227-28-93

[email protected]

Х

СПб ГБУСОН «ЦСРИиДИ Красногвардейского района»

577-74-12

[email protected]

Х

8

Красносельский

 

 

 

Отдел социальной защиты населения администрации Красносельского района Санкт‑Петербурга

5761327

5761334

 

Х

СПб ГБУСОН «КЦСОН Красносельского района»

242-38-21

417-35-66

246-29-46

osod_kcson@mail.ru

[email protected]

СПб ГБУСОН «ЦСРИИД Красносельского района»

618-60-57

 

Х

9

Кронштадтский

 

 

 

СПб ГБУСОН «КЦСОН Кронштадтского района»

311-62-62

435-00-65

[email protected]

[email protected]

СПб ГБУСОН «ЦСПСИД Кронштадтского района»

417-61-76

[email protected]

Х

СПб ГБУСОН «ЦСРИиДИ Кронштадтского района»

311-94-73

[email protected]

Х

10

Курортный

 

 

 

 

СПб ГБУСОН «КЦСОН Курортного района»

434-36-19

433-67-85

417 40 55

433 65 56

 

[email protected]

[email protected]

11

Московский

 

 

 

Отдел социальной защиты населения администрации Московского района Санкт‑Петербурга

576-89-11

[email protected]

Х

СПб ГБУСОН «КЦСОН Московского района»

417-29-36

[email protected]

[email protected]

СПб ГБУСОН «ЦСПСИД Московского района»

409-88-52

[email protected]

Х

СПб ГБУСОН «ЦСРИиДИ Московского района»

 

645-79-15

[email protected]

Х

 

СПб ГБУ СРЦН «ПРОМЕТЕЙ Московского района»

647-34-37

[email protected]

Х

12

Невский

 

 

 

Отдел социальной защиты населения администрации Невского района Санкт‑Петербурга

417-37-74

 

Х

СПб ГБУСОН «КЦСОН Невского района»

576-10-48

[email protected]

[email protected]

 

СПб ГБУ СОН «ЦСПСИД Невского района»

левый берег:
409-80-16

правый берег:
417-52-87

[email protected] spb.ru

Х

СПб ГБУСОН «ЦСРИиДИ Невского района»

246-04-30

[email protected]

Х

СПб ГБУСОН «Социально-реабилитационный центр для несовершеннолетних «Альмус»

417-57-51

[email protected]

Х

13

Петроградский

 

 

 

Отдел социальной защиты населения администрации Петроградского района Санкт‑Петербурга

576-51-57

[email protected]

Х

СПб ГБУСОН «КЦСОН Петроградского района»

233-19-22

[email protected]

[email protected]

СПб ГБУСОН «ЦСПСИД Петроградского района»

573-98-31

[email protected]

Х

СПб ГБУСОН «ЦСРИиДИ Петроградского района»

234-43-94

[email protected]

Х

14

Петродворцовый

 

 

Х

СПб ГБУСОН «КЦСОН Петродвоцового района»

417-33-14

417-45-55

[email protected]

[email protected]

СПб ГБУСОН «ЦСПСИД Петродворцового района»

576-17-84

 

Х

СПб ГБУСОН «ЦСРИиДИ Петродворцового района»

427-00-52

 

Х

15

Приморский

 

 

 

Отдел социальной защиты населения администрации Приморского района Санкт‑Петербурга

246-01-91

[email protected]

Х

СПб ГБУСОН «КЦСОН Приморского района»

409-74-70

 

cosozayavki@kcsonprim.gov.spb.ru

mulukova@kcsonprim.gov.spb.ru

 

СПб ГБУ СОН «ЦСПСИД Приморского района»

496-88-26

[email protected]

для клиентов Центра

[email protected]

для обращений граждан.

Х

СПб ГБУСОН «ЦСРИиДИ Приморского района»

616-04-43

[email protected]

для клиентов Центра

[email protected]

для обращений граждан.

Х

16

Пушкинский

 

 

 

СПб ГБУСОН «КЦСОН Пушкинского района»

для жителей г. Пушкина:
451-75-68

для жителей г. Павловска:
465-15-70

619-82-62 (для обращения граждан по выходным
(субб. воскр.)

 

[email protected]

[email protected]

СПб ГБУСОН «ЦСПСИД Пушкинского района АИСТ»

476-62-02

466-90-73

[email protected]

Х

СПб ГБУСОН «ЦСРИиДИ Пушкинского района»

241-57-98

[email protected]

Х

17

Фрунзенский

 

 

 

Отдел социальной защиты населения администрации Приморского района Санкт‑Петербурга

 

[email protected]

Х

СПб ГБУСОН «КЦСОН Фрунзенского района»

712-94-10

[email protected]

[email protected]

СПб ГБУСОН «ЦСПСИД Фрунзенского района»

246-17-69

[email protected]

Х

СПб ГБУСОН «ЦСРИиДИ Фрунзенского района»

 

 

 

778-27-35

776-59-51

8 (965) 051-36-14

[email protected]

Х

18

Центральный

 

[email protected]

 

СПб ГБУСОН «КЦСОН Центрального района»

271-05-62

[email protected]

[email protected]

СПб ГБУСОН «ЦСПСИД Центрального района»

579-65-95

[email protected]

Х

СПб ГБУСОН «ЦСРИиДИ Центрального района»

246-22-01

[email protected],

Х

Возможности BotHelp | База знаний BotHelp

Возможности BotHelp

Всё, что вы хотели узнать о платформе

Автор: Alina Kamuz
Обновлено более недели назад

Мы постоянно работаем над платформой и добавляем новые функции и возможности.
Если вам необходимо наличие какого-то функционала напишите нам в чат поддержки и мы обязательно рассмотрим возможность реализации!
Все возможности предоставляются в безлимитном количестве.

Чат-боты

  • запрос контактов (email/телефон) прямо в чате

  • отправка заявок в CRM, Google Docs, по Email

  • сохранение ответов в профиле клиента

  • проведение опросов с вариантами ответов

  • добавление в цепочку сообщений в зависимости от ответа

  • запуск чат-бота из рассылки по кнопке или ключевому слову

  • сегментация базы на основе ответов на вопрос

  • викторины, конкурсы и опросы внутри бота

  • сегментация по условиям (дата, время, день недели, переход по ссылке)

  • копирование бота из одного мессенджера в другой

  • перенос воронки бота в другой кабинет

  • шаблоны популярных ботов

Подробнее о возможностях ботов читайте по ссылке

Рассылки и автоворонки

  • сегментация базы по меткам, полям профиля и т.п.

  • ручное добавление и удаление в воронку подписчика

  • массовый запуск автоворонки для группы подписчиков

  • настройка времени отправки шагов в авторассылке (промежуток, точное время, дата, выбор дней недели и т.д.)

  • автоматическое исключение подписчика из авторассылки по условию (метка, номер телефона и т.п.) или ключевому слову

  • автоматическое добавление подписчика в новую автоворонку после прохождения старой

  • настройка отправки сообщений в зависимости от времени попадания в авторассылку

Подробнее о возможности рассылок в разных мессенджерах Читать →

Прием оплат прямо в рассылке

  • готовые мини-лендинги для приема оплат

  • интеграция с ЮМани и ЮКасса

  • интеграция с Robokassa

  • трекинг конверсий в Яндекс.Метрике и Google.Analytics

  • настройка разных действий в зависимости от оплаты

Лендинги подписки ВК

  • запрос телефона и email прямо на лендинге подписки

  • трекинг конверсий в Яндекс.Метрике и Google.Analytics

  • несколько лендингов для одной цепочки сообщений

  • возможность задать относительную дату для автовебинаров

Мини-лендинги для всех мессенджеров

  • возможность быстро создать MLP

  • простое использование кнопок на своем сайте 

  • трекинг конверсий в Яндекс.Метрике и Google.Analytics

  • отслеживание конверсий через Facebook Pixel и ВК-пиксель

  • автоподстановка дат на лендингах ВК и мини-лендингах в зависимости от времени визита

  • добавление фото и видео обложки для лендинга

  • настройка рекламы с оптимизацией конверсий

  • свой домен для мини-лендинга

  • возможность вставить HTML-код

Сквозная аналитика

  • отслеживание эффективности рекламы по utm-меткам

  • график со временем подписки по часам

  • отслеживание количества конверсий

  • просмотр подписок и отписок по дням за определенный период с возможностью выбрать сегмент клиентов.

  • возможность задавать цели, например, заполнен номер телефона или наличие метки, чтобы видеть конверсии внутри ваших воронок и чат-ботов. 

 Автоматизация по ключевым словам

  • добавление, удаление и перевод из одной воронки в другую по ключевому слову

  • возможность задать несколько вариантов написания и ключевых слов для одного действия

  • отправка сообщения, фото и т.п. по ключевому слову

  • добавление метки, отписка от рассылки, запуск чат-бота по ключевому слову

Мини CRM и контакт-центр

  • работа с диалогами из разных сообществ и мессенджеров из “одного окна”

  • поддержка статусов диалогов и назначения ответственного

  • сортировка диалогов по папкам (новые, в работе и т.п.)

  • профиль подписчика с доп. полями, приватными заметками, метками и т.п.

  • список пользователей с сортировкой и фильтрами

  • экспорт пользователей с метками

Все это работает для всех мессенджеров!

Хотите попробовать автоворонки в мессенджерах в деле? Переходите по ссылке и получайте 14 дней бесплатного пробного периода со всем функционалом без ограничений!

Об учреждении

Об учреждении

Решаем вместе

Не убран мусор, яма на дороге, не горит фонарь? Столкнулись с проблемой — сообщите о ней!

Сообщить о проблеме

Бюджетное учреждение здравоохранения Удмуртской Республики 
«Республиканский клинический онкологический диспансер имени Сергея Григорьевича Примушко 
Министерства здравоохранения Удмуртской Республики»

  

БУЗ УР «РКОД им. С. Г. Примушко МЗ УР»

Юридический адрес: 426009, Удмуртская Республика, г. Ижевск, ул. Ленина, д. 102.

Фактический адрес: два лечебных корпуса расположены по адресу г. Ижевск, ул. Ленина, д. 102. Один лечебный корпус расположен по адресу г. Ижевск, ул. Труда, д. 3.

Основная деятельность учреждения – оказание специализированной онкологической медицинской помощи, в том числе высокотехнологичной.

Руководитель учреждения – исполняющий обязанности главного врача — Ронзин Степан Андреевич.

Телефон/факс приемной главного врача — 8 (3412) 50-85-09, 50-88-00

E-mail[email protected]

Вы можете задать вопрос главному врачу по тел. 8 (909) 060-73-66

телефон регистратуры — 8 (3412) 333-143

телефон кабинета платных услуг — 8 (3412) 63-79-09

телефон консультации онколога стационарных больных по городу  8 (950) 178-25-31

телефон вызова на дом паллиативной бригады 8 (950) 178-25-31

телефон горячей линии психологической помощи онкологическим больным и их близким 8-800-100-01-91 (бесплатно с мобильного и стационарного телефона) Время работы 24 часа в сутки, 7 дней в неделю.

Информация для пациентов, состоящих на диспансерном учете в РКОД!

Для Вас с 12.04.2021 г. открылся электронный журнал отложенной записи на прием к врачу.

Если Вы не смогли дозвониться для записи в регистратуру по тел. 8 (3412) 33-31-43, Вы можете оставить заявку на получение талона на прием к врачу-онкологу по электронной почте [email protected], указав тему «Запись к врачу».

В сообщении указать обязательно:

— ФИО пациента;

— дата рождения пациента;

— действующий контактный телефон.

Отправив сообщение Вы автоматически становитесь в электронную очередь на получение освободившегося талона.

В течение двух недель с Вами свяжутся сотрудники регистратуры.

 

Обращаем Ваше внимание, что в настоящее время проходит второй этап проведения опроса, организованный НМИЦ ТПМ и направленный на изучение влияния текущих ограничений на образ жизни населения. Просим принять активное участие в опросе!

Опрос доступен по ссылке: Изучение влияния ограничений по причине COVID-19 на образ жизни населения


Октябрь — Всемирный месяц борьбы с раком молочной железы!

В октябре начинается месяц борьбы против рака молочной железы, который был объявлен Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ) в 1993 году, приуроченный к 15 октября, когда проводится Всемирный день борьбы с раком молочной железы.

Рак молочной железы в структуре онкологических заболеваний женщин занимает 1-е место, стоит отметить, что заболеваемость постоянно растет. По статистике, заболеваемость населения злокачественными новообразованиями молочной железы за последние 15 лет увеличилась более чем в 2 раза.

Каждая 8-я женщина на протяжении жизни рискует заболеть раком молочной железы. 90 % всех случаев рака молочной железы диагностируется у женщин после 40 лет. Максимальная заболеваемость отмечается в интервале 40-60 лет. В этот период происходят возрастные изменения, что обуславливает снижение устойчивости гормональной системы и защитных возможностей организма.

А мы напоминаем о нашем пилотном проекте «Онколог рядом»!

В соответствии с Распоряжением МЗ УР от 09.06.2020г. №0663 «О проведении лабораторных исследований на новую коронавирусную инфекцию COVID-19 на территории УР» 

пациенты, поступающие на плановую госпитализацию должны иметь при себе результат анализа на новую коронавирусную инфекцию со сроком не ранее 7 календарных дней до поступления.

Дорогие пациенты, близкие и родственники пациентов!

В связи с угрозой распространения коронавируса мы, как и остальные больницы, принимаем все необходимые в данной ситуации меры.

С заботой о пациентах, среди которых много людей с ослабленным иммунитетом, мы тщательно следим за частотой дезинфекции помещений принимаем все меры согласно установленному санитарно-эпидемиологическому режиму.

 

Мы временно прекращаем доступ посетителей к госпитализированным пациентам. Для того, чтобы узнать о состоянии здоровья пациента, находящегося в РКОД на лечении можно позвонить по телефону:

— Труда, 3 (справочная) 21-19-11

— Ленина, 102 (основной корпус) 63-18-23

— Ленина, 102б (радиологическое отделение) 68-20-88

Для госпитализированных пациентов можно осуществить передачу продуктов в целлофановых пакетах с данными пациента и наименованием отделения.

Для этого необходимо обратиться к сотруднику справочного бюро, который принимает передачи. Все передачи отправляются пациентам в будни и в выходные дни с 09.00 до 14.00 и с 16.00 до 18.00 часов.

Мы просим по возможности не сопровождать пациентов, приходящих на амбулаторные консультации и исследования, а если есть такая необходимость, то ограничить сопровождающих до 1го человека.

В остальном работа больницы осуществляется в обычном режиме. 

Льготное лекарственное обеспечение пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями



Режим работы амбулаторно-поликлинического отделения:
с 8.00 до 20.00 
прием врачей-онкологов с 8.00 до 20.00

загрузка карты…

Опрос в Телеграм – как создать, виды, способы, советы

Опросы существуют для сбора информации, обратной связи и статистики. Их используют для увеличения вовлеченности аудитории, аналитики ее поведения и интересов. А еще можно экспериментировать с их форматом.

⚡ Бывают опросы трех типов:

  1. Стандартный опрос – подразумевает создание опроса, поддерживающим от 1 до 10 пунктов. Выбрать можно только один.
  2. С выбором нескольких вариантов – ничем не отличается от предыдущего варианта, но пользователь сможет выбирать несколько пунктов.
  3. Викторина – ограничивает длительность опроса по времени. Отвечать можно до тех пор, пока таймер не остановится. После этого голосовать никто не сможет. В викторине есть правильный ответ, который увидит пользователь.

До недавнего времени создавать опросы можно было только через официального бота. Теперь в мессенджере появилась встроенная функция, включающая больше возможностей, однако в использовании все поменялось.

Ниже рассказываю, как создать опрос в Телеграм, разбираю хитрости использования ботов и делюсь полезными секретами.

Опрос встроенными функциями Телеграм

Опросы в Телеграм довольно быстро обрели популярность – администраторы групп и каналов начали активно использовать их в работе, внедрять в свои контент-планы. Поэтому руководством мессенджера было принято решение о запуске встроенных инструментов для проведения голосований.

Создать опрос довольно просто – все манипуляции можно произвести с телефона либо в десктопной версии мессенджера:

  • Откройте нужный канал или диалог.
  • Нажмите на кнопку меню (3 вертикальных точки), расположенную в правом верхнем углу экрана (или значок «скрепка» в мобильной версии).
  • Во всплывшем контекстном окне выберите пункт «Создать опрос».
  • Отредактируйте анкету – введите вопрос и варианты ответов.
Создание опроса через кнопку «опрос» в Телеграм

Если все сделано правильно, опрос будет опубликован.

Проголосовать можно по нажатию на один из предложенных вариантов. Нажатие на сообщение с опросом вызовет меню, где его можно переслать, скопировать ссылку, пожаловаться или отменить свой голос.

Прямо сейчас встроенные функции мессенджера позволяют делать только анонимные голосования – то есть пользователи не смогут ознакомиться с ответами других участников.

С одной стороны, это хорошо, потому что отсутствие публичности стимулирует быть честным. С другой, бывают такие опросы, когда хорошо знать, кто и какие именно ответы давал.

Если вы заинтересованы в публичном опросе, решение есть – воспользоваться помощью специализированных ботов.

Опрос с помощью ботов

Боты уже давно стали неотъемлемой частью Телеграм. Фактически, это программы, выполняющие определенный набор действий в соответствии с заданным расписанием/алгоритмом. С их помощью вы можете загружать фото и видео из социальных сетей, смотреть фильмы и многое другое. Для создания опросов и голосований они тоже используются.

👇 Ниже приведена подборка наиболее популярных ботов по созданию опросов.

PollBot

PollBot – бот для создания голосования внутри групп.

Подходит для создания голосований внутри групп. Из особенностей – отсутствие анонимности. Пользователи всегда могут ознакомиться с ответами других участников опроса.

👉 Как работать:

  • Запускаете @PollBot.
  • Вводите команду «/start».
  • Нажимаете на кнопку «/newpoll».
  • В отобразившемся окошке прописываете анкету – вопросы и варианты ответов.
  • Сохраняете анкеты, нажав на кнопку «/done».
  • Копируете сгенерированную ссылку.
  • Отправляете ее в нужную группу.
После создания опроса в PollBot остается отправить ссылку в нужную группу.

☝️ В конце не забудьте сделать бота одним из ее участников. Без этой хитрости ничего не будет работать.

Votebot

VoteBot – бот для создания простых опросов

Отличный помощник по созданию простеньких опросов. Функционал у него скудный, но для повседневных голосований подходит идеально. К тому же интерфейс очень простой, разобраться в нем сможет даже новичок.

👉 Как работать:

  • Запускаете @vote.
  • Нажимаете кнопку «/start», чтобы начать работу.
  • Во всплывшем контекстном меню выбираете нужный тип опроса – публичный или анонимный.
  • Заполняете анкету для голосования – составляете вопросы, готовите варианты ответов.
  • Сохраняете введенные данные, нажав на кнопку «/done».
Так выглядит готовый опрос в @vote

Очевидное преимущество – возможность проведения анонимных опросов. Согласитесь, не все готовы к публичности.

@QuanBot

@QuanBot – функциональный бот для опросов.

Бот, с самым большим количеством функций. Есть возможность добавлять опросы в группы и каналы. Участники организуемых голосований могут менять либо убирать свои реакции. Интересная опция – составление комментариев к отдельным вариантам.

Но вот что делает QuanBot по-настоящему уникальным – возможность запускать воронки опросов. Благодаря этому можно проводить полноценное комплексное анкетирование, собирать актуальную информацию по ЦА.

Принцип работы такой же, поэтому не будем на нем останавливаться. Вместо этого кратко перечислим преимущества использования:

  • есть опция сохранения всех голосований;
  • имеются готовые шаблоны;
  • работает на любых платформах;
  • опросы можно оценить – поставить лайк дизлайк (как вариант получения обратной связи).

И здесь также можно создавать не только публичные, но и анонимные голосования.

Если говорить о недостатках, то здесь можно выделить только увесистое и ветвистое меню – не все пользователи готовы к такому.

@Like

Бот @Like умеет создавать голосования с кнопками лайк/дизлайк.

Кто-то называет его самым любимым ботом у пользователей. Причина довольно проста – именно в @Like впервые появилась возможность ставить лайки/дизлайки опросам и голосования. Небольшие анкеты-опросники можно прикреплять хоть к каждому посту.

Так выглядит созданный опрос с кнопками-эмодзи в @Like.

Является официальным проектом от команды Телеграм.

Из преимуществ:

  • анонимные и публичные опросы;
  • опция добавления оценок и комментариев;
  • голосование можно размещать в любом чате, канале или диалоге.

💭 Справедливости ради отмечу, что перечисленные выше варианты практически идентичны в работе (конечно, различия есть, но они незначительны). Почему нужно сохранить список целиком, а не, скажем, выбрать одного бота и пользоваться только им? Ответ прост – он может выйти из строя, временно перестать работать. И будет неплохо, если у вас есть запасная функционирующая альтернатива.

Советы по проведению опросов

С технической точки зрения создание голосований – простая процедура. Сложности возникают при составлении самих вопросов – они должны быть понятны вашей целевой аудитории, правильно ею интерпретированы.

⚡ Из полезных советов:

  • Избегайте сложных формулировок, используйте язык вашей ЦА.
  • Когда прописываете варианты ответов, подумайте, все ли опции вы упомянули.
  • Если есть такая возможность, делайте полузакрытые вопросы – такие, в которых есть строчка «Другое». Ее выберут, если ни один из имеющихся вариантов не подходит.

Удмуртэнерго. Общая информация

РЭС

Адрес, телефон

Территория обслуживания

Центральный РЭС

Удмуртская Республика, 427620, г. Глазов, ул. Драгунова, 77

Глазовский, Балезинский,  Юкаменский, Ярский районы

Телефон: 8-800-220-0220

e-mail: [email protected]

Кезский РЭС

Удмуртская Республика, 427580, п. Кез, ул. Мира,  31

Кезский, Дебесский районы

Телефон: 8-800-220-0220

e-mail: [email protected]

Игринский РЭС

Удмуртская Республика, 427145, п. Игра, ул. Трактовая, 16

Игринский, Красногорский районы

Телефон: 8-800-220-0220

e-mail: [email protected]

Ижевский РЭС

Удмуртская Республика, 426039, г. Ижевск, ул. Воткинское шоссе, 105

Ижевский, Якшур-Бодьинский районы

Телефон: 8-800-220-0220

e-mail: [email protected]

Воткинский РЭС

Удмуртская Республика, 427430, г. Воткинск, ул. Красноармейская, 1а,

Воткинский, Шарканский районы, город Воткинск

Телефон: 8-800-220-0220

e-mail: [email protected]

Увинский РЭС

Удмуртская Республика, 427250, п. Ува, ул. Энергетиков, 2

Увинский, Селтинский,  Сюмсинский, Вавожский районы

Телефон: 8-800-220-0220

e-mail: Budretsovа[email protected]

Завьяловский РЭС

Удмуртская Республика, 427000, с. Завьялово, ул. Садовая, 63

Завьяловский, Малопургинский районы

Телефон: 8-800-220-0220

e-mail: [email protected]

Сарапульский РЭС

Удмуртская Республика, 427900, г. Сарапул, пр. Энергетиков, 1

Сарапульский, Киясовский, Каракулинский, Камбарский районы

Телефон: 8-800-220-0220

e-mail: [email protected]

Кизнерский РЭС

Удмуртская Республика, 427710, п. Кизнер, ул. Первомайская, 41

Кизнерский, Граховский районы

Телефон: 8-800-220-0220

e-mail: [email protected]

Можгинский РЭС

Удмуртская Республика, 427795, г. Можга, ул. Наговицына, 176

Можгинский, Алнашский районы

Телефон: 8-800-220-0220

e-mail: [email protected]

РЭС «Ижевские электрические сети»

Удмуртская Республика, 426004, г. Ижевск, ул. Ленина, 4.

город Ижевск

Телефон: 8-800-220-0220

e-mail: [email protected]

 

 

 

Таксист похитил забывшую телефон пассажирку в Красноярске

Женщина рассказала о попытке похищения таксистом. Анонимный пост об инциденте появился еще 16 октября в группе «Черный список людей Красноярска» во «ВКонтакте».

Жительница Красноярска рассказала о попытке похищения таксистом. Судя по анонимному посту, женщина поздно вечером возвращалась с домой из гостей. Вместе с ней был ребенок. Приехав домой, красноярка обнаружила, что оставила телефон в машине такси. Женщина набрала номер своего телефона, таксист ответил ей и сказал, что приедет, чтобы отдать смартфон.

Однако, прибыв на место, телефон он отдавать отказался.

«Начинаются какие-то непонятные разговоры. Я поняла, что денег хочет. Многие же в такой ситуации даже спасибо не скажут. В моей Вселенной 1-2 тысячи «за беспокойство» обычно всегда решают все проблемы. Потому, абсолютно без задней мысли, села в машину, высказав свои благодарности и открыв кошелек. На это услышала, что деньги данного персонажа не интересуют, и повёз он меня в неведомые дали. Чтоб отблагодарила», — написала жительница Красноярска.

Таксист начал приставать к женщине и хватать за колени. Женщина попыталась выбраться из машины и позвонить мужу со второго телефона, но таксист выхватил и его. Разговоры тоже ничего не дали. Спасли женщину «умные часы», через которые она смогла дозвониться до мужа. Таксист сразу вернул все телефоны и довез женщину до дома. Все это время муж был на связи. Водитель назвал красноярку «неблагодарной».

«Учитывая наглость персонажа, думаю, что я не единственная. Просто о таком чаще молчат», — заключила автор поста.

В службе поддержки Uber уже прокомментировали ситуацию:

«Мы в шоке от поведения водителя! Это просто недопустимо! Рекомендуем вам как можно скорее обратиться в полицию», — написали представители сервиса женщине, добавив, что будут разбираться.

«Заявлений по данному происшествию не поступало», — сообщили «МК в Красноярске» в МУ МВД «Красноярское»

Ранее сообщалось, что в Красноярском крае мужчина из-за денег убил пожилую таксистку.

CRM-формы

CRM-формы уже давно стали обязательным атрибутом сайтов. С помощью формы клиенты могут записываться на приём к специалистам, бронировать номера в отеле или оформлять заказы в интернет-магазине.

В Битрикс24 вы сможете создать форму, которая отлично впишется в дизайн сайта и поможет привлечь клиентов, а все данные, которые они заполнят, сохранятся в CRM.

Функция CRM-формы доступна на всех тарифах Битрикс24. Количество заполнений CRM-форм зависит от тарифа. Узнать подробнее вы можете на странице тарифов. На странице сравнения цен вы сможете узнать, на каких тарифах доступны CRM-формы.

Какие сценарии работы с формами можно использовать в Битрикс24?

Есть несколько основных сценариев использования форм:

Получение контактных данных от клиента. Это основной сценарий работы с формами. Вы запрашиваете необходимую информацию, например, имя, номер телефона, email и какой-либо комментарий.

Заказ звонка. При этом сценарии клиент указывает только свой номер телефона, а вы перезваниваете и отвечаете на его вопросы.

Заказ товаров или услуг. В CRM-форме клиент может выбрать один или несколько товаров, которые его заинтересовали, оплатить заказ или оставить свои данные, чтобы ваши сотрудники позвонили.

Запись на услуги. Этот сценарий подойдёт для компаний, которые работают в сфере медицины и красоты. В форме клиенты смогут выбрать услугу, подходящее время и специалиста.

Различные опросы. При этом сценарии вы отправляете ссылку на форму клиентам, которые смогут оценить качество услуг или ответить на вопросы.

Выбрать подходящий сценарий вы сможете во время создания формы.

При необходимости вы можете комбинировать эти сценарии, но старайтесь не перегружать формы большим количеством полей.

С чего начать?

Создайте CRM-форму. Это очень просто и займёт всего пару минут.

Подробнее в статье Как создать CRM-форму в новом конструкторе.

Настройте основные параметры и дизайн. Выберите сценарий работы и поля, которые должен заполнить клиент.

Подробнее в статье Дизайн CRM-форм.

Разместите форму на сайте. Например, в виде блока на странице или во всплывающем окне.

Подробнее в статьях Как разместить CRM-форму на сайте Битрикс24 и Как разместить CRM-форму на сайте, созданном не в Битрикс24.

Как сделать опрос в ВК. Как проголосовать ВКонтакте? Анонимный или общедоступный

Сегодняшняя статья будет написана для новичков, которые только начинают осваивать функционал ВКонтакте.

Эта статья посвящена вопросу, как сделать опрос в группе ВКонтакте, многие знают, а многие нет, как это сделать, разберемся подробнее.

Опрос будет размещен на стене в группе. Итак, приступим. Первым делом для этого заходим в любой браузер, вводим vk.com в строке поиска, после чего вы перейдете на свою страницу. Сразу после этого перейдите в раздел группы и перейдите в свою группу, где вы являетесь администратором или редактором группы. После этого нужно нажать в поле что нового.


После этого он будет выглядеть так:


Теперь для создания опроса в группе ВКонтакте нажмите на кнопку «Еще», после того, как вы это сделали, выделяется окошко с предлагаемыми функциями:


Соответственно, нам нужно выбрать кнопку опроса, после того, как вы нажали кнопку опроса, появляется следующее: тема опроса и варианты ответа.


Тема опроса может быть на любую тему, автомобили, возраст, оценку сайта, пожелания и многое другое. Может быть максимум десять ответов.

Кроме того, вы можете провести анонимное голосование, и тогда вы не увидите, какой человек выбрал один из вариантов ответа, а если вы проведете этот опрос с открытым голосованием, то вы даже сможете увидеть, кто за какой ответ проголосовал. Все очень просто и понятно, как создать опрос в группе ВКонтакте.

Как сделать опрос в группе в ВК с телефона

Для начала нам нужно зайти в официальное приложение ВКонтакте на телефоне, после того, как мы вошли, сразу заходим в группы, а заходим в свою группу.

После этого нажимаем на кнопку записи, там откроется, что мы делаем новую запись.

После этого будет:

Также мы представляем тему опроса и варианты ответов на него, максимальное количество ответов не более десяти. Опрос также может быть анонимным или открытым. И публикуем пост. После голосования мы сразу видим результаты опроса.

В заключение хочу сказать, что опросы в социальной сети ВКонтакте — очень крутая функция социальной сети.С его помощью вы можете определиться с выбором, узнать мнение других пользователей социальной сети ВКонтакте или самостоятельно принять участие в опросе и помочь другому пользователю ВКонтакте. Итак, делайте, создавайте, публикуйте опросы в группах ВКонтакте.

Мы расскажем о преимуществах опросов для пабликов в социальных сетях и о том, как создавать их в беседе, на странице или в группе «Вконтакте».

Для чего нужны опросы?

Опросы Вконтакте — это инструмент для владельцев сообщества, который помогает повысить вовлеченность аудитории и узнать мнение о факте.Опросы используются в разных ситуациях — от обычного «Как дела?» на «Какой продукт нашей компании вы используете?».

Опросы Вконтакте — полезная вещь, над которой команда соцсети постоянно работает. Например, сравнительно недавно появилась возможность добавлять картинки в основную часть опроса. Это сделало опросы более привлекательными с точки зрения эстетики.

Как создать опрос в группе ВКонтакте — подробные технические инструкции

Мы только что говорили об их преимуществах, поэтому покажем, как их создавать:

Вы можете выбрать фон, который привлечет больше внимания к вашему опросу .Установите флажок перед:

  1. Множественный выбор, если вы хотите, чтобы пользователи давали несколько ответов.
  2. «Ограниченное время голосования», если вы хотите, чтобы время голосования было ограничено по времени.

В опрос можно добавлять музыку, фотографии, видео и другие элементы. В самом конце нажмите — «Отправить», и вы опубликуете опрос.

Как создать опрос Вконтакте в разговоре

Представьте: вы болтаете с друзьями в разговоре, и пора собираться.Чтобы не ждать, пока все зайдут во Вконтакте и ответят вам, пролистывая всю ветку сообщений, вы создаете опрос «Куда мы идем?» с разными вариантами ответов.

Всем проще: вы создали опрос и забыли, а друзья спокойно выбирают место встречи. Чтобы создать опрос в беседе, следуйте нашим инструкциям:


Чтобы опрос не затерялся в дебрях сообщений, защитите его.

Как сделать опросы во «Вконтакте» на своей странице

Создание опроса на своей странице практически ничем не отличается от формирования анкеты в паблике или разговоре:

  1. Заходим на нашу страницу.
  2. Повторяем алгоритм создания публичных опросов.

Обычно опросы на их странице создаются людьми, которые создают личный бренд. Мы советуем вам использовать опросы как инструмент для повышения вовлеченности.

Поэтому создавайте «открытые» опросы, после которых у пользователя возникнет желание написать комментарий, репост или подобное.

А как вы такие крутые опросы делаете — спросите вы. И мы вам ответим:

  1. Сама суть вопроса должна быть интересной, ажиотажной и креативной.Например, если ваша публика занимается предпринимательством, вы можете спросить, как они относятся к изменениям в налоговой системе. Такой опрос обязательно вызовет интерес у подписчиков.
  2. Воспользуйтесь всеми возможностями Вконтакте. Например, вы можете взять собственный код опроса и вставить его на страницу своего веб-сайта. Чтобы получить код, вам нужно нажать на «получить код». Откроется окно с кодом, который нужно скопировать и вставить на нужную страницу.
  3. Закрепить опрос. Закрепив опрос в начале страницы, его увидят все, кто его посетит.При выборе правильного изображения и интересной и актуальной темы опроса в нем будет участвовать гораздо больше людей. Сделать это очень просто: вверху опубликованного опроса есть стрелка вниз, при нажатии на нее появится меню, где есть кнопка «булавка». Здесь нужно нажать на нее.
  4. Будьте краткими и точными в своих ответах. Это упростит пользователям определение своей позиции и ответ.
  5. Не делайте ошибок в своем опросе. Опрос с ошибками может даже активно распространяться, но обсуждать его будут только издевательски.

На данный момент это все, что мы знаем об опросах.

Заключение

Опросы Вконтакте конечно прикольные. Они помогают повысить активность и узнать мнение человека о факте или явлении. Но что, если мы скажем, что вы можете зарабатывать деньги на опросах? Да, это не так. По опросам можно получить от 2 до 4 тысяч рублей — читайте об этом у нас.

Вы можете создать опрос на каждой стене ВКонтакте, и все ваши подписчики смогут по желанию принять в нем участие.Этот метод может повысить активность в группе или паблике.

Вполне возможно, что человек только что создал свою группу и теперь хочет создать опрос по какой-то теме. На первый взгляд, проблем здесь не будет. Фактически, чтобы создать опрос, вам нужно всего лишь использовать пару кнопок, после чего обсуждение будет опубликовано.

В этой статье мы покажем вам, как правильно разработать и разместить опрос в группе. Эта тема будет особенно актуальна для тех, кто впервые открыл свою группу и еще не полностью ознакомился со всем встроенным функционалом.

  • 2 Как правильно создать опрос
  • 3 Видео-лекция о заработке в Интернете
  • 4 Как добавить опрос в групповые обсуждения

Есть только 2 основных способа опубликовать опрос в группе. Кстати, обратите внимание, что вы можете добавить опрос как в своей группе, так и на чужой странице в сообществе, подписчиком которого вы являетесь. Итак, вы можете создать опрос или голосование в сообществе либо на своей странице ВКонтакте, а затем закрепить его в меню, либо вы можете создать опрос в обсуждениях и только потом добавить его на главную страницу группы.

Рассмотрим подробнее каждый из предложенных способов. Во-первых, чтобы начать создание опроса, вам нужно перейти в свою группу. Или перейдите в группу, на которую вы подписаны.

Как правильно составить опрос

Каждый пользователь ВКонтакте имеет представление о том, как правильно писать на стене через кнопку «Написать сообщение». Для создания опроса в группе ВКонтакте необходимо нажать кнопку «Прикрепить» в правом углу. Затем вам нужно будет выбрать «опрос» из предложенного списка.Перед вами появится окно, в котором вам нужно будет заполнить интересующий объект опроса. А ниже вам будут предложены варианты ответов, как в тестовом задании.

Как просто создать паблик Вконтакте

Чтобы пользователи не знали, кто выбрал какой ответ, вы можете поставить галочку в поле «анонимное интернет-голосование». Также к голосованию можно прикрепить фото. Для этого в правом углу записи необходимо выбрать пункт «исправить», а затем выбрать нужное фото из открывшегося списка.Когда все шаги будут выполнены, выберите опцию «Создать опрос».

Через некоторое время на стене сообщества появится новое интернет-голосование. Теперь все участники сообщества смогут ответить на ваш вопрос. Но и здесь есть недостатки.

По мере появления новых сообщений на стене ваш опрос может исчезнуть с первых позиций. Чтобы этого не происходило, его просто нужно исправить в меню. После этого все участники группы смогут увидеть его в первую очередь среди всех остальных постов на стене.Опрос будет занимать первое место, пока не будет удален администратором сообщества.


Чтобы закрепить опрос на стене, нужно щелкнуть по его названию, после чего появится новое окно. Далее необходимо нажать на кнопку «закрепить» под записью. Теперь этот опрос будет виден всем, кто находится на самом верху группы.

Видеолекция о заработке в Интернете

А если у администратора свой сайт, то такое голосование можно поставить тут же.Для этого вам нужно выбрать пункт «получить код», и в появившемся окне вам нужно будет скопировать HTML-код, который необходимо вставить на ваш собственный сайт.

Как добавить опрос в групповые обсуждения

По мнению многих админов, анкеты нужно добавлять в точку обсуждения. Вот как это сделать правильно.


Обратной стороной является то, что в этом опросе будут только обсуждения.

Видеокурс по заработку в сети

Развивайте свое сообщество Вконтакте с умом: Изучите полное руководство по заработку во Вконтакте

Если автор хочет, чтобы его опрос сразу бросался в глаза, то его необходимо добавить на главную страницу.Для проведения данного действия необходимо в настройках анкеты выбрать подпункт «основной». Опрос появится на главной странице. Также подписчики и посетители страницы имеют возможность повторно разместить ваш опрос на своей странице.

Если вам необходимо узнать мнение других пользователей, то вы можете создать опрос ВКонтакте. Вполне обычная черта.

Сейчас я покажу вам как сделать опрос в ВК .

Что такое опрос

Похоже на это.

Как создать опрос в ВК

Нам нужно создать новую запись. Либо на своей странице, либо на стене группы (см.). Перейдите к форме и наведите курсор на ссылку «Еще». В раскрывающемся меню выберите «Опрос».

Мы откроем форму, в которой вам необходимо заполнить следующие поля:

  • Название опроса;
  • Варианты выбора;
  • Укажите, будет ли голосование анонимным.

Когда все будет заполнено, нажмите кнопку «Отправить».

Видеоурок: как сделать опрос в ВК

Изменения в интерфейсе опроса

Несколько слов об обновлении интерфейса опроса. Этот инструмент был обновлен в 2018 году. Теперь вы можете настроить внешний вид, выбрав цветовую схему. А также добавьте пару дополнительных параметров. Давайте разберемся.

Откройте форму для создания опроса. Теперь есть раздел с выбором цветов для поста. Отметьте соответствующий вариант.

Когда все параметры выбраны, нажмите кнопку «Отправить», чтобы опубликовать опрос.Внешний вид с текущими изменениями вы можете увидеть на картинке ниже.

Приветствую, уважаемый посетитель!

Из этой статьи вы узнаете не только как провести опрос в контакте, но и:

  • для чего они нужны;
  • как их можно и нужно использовать во благо бизнеса;
  • с какими опросами контактируют;
  • можно ли проводить опросы с личной страницы или только в группе.

Для чего нужны опросы в контактной группе?

И как показывает практика, если скажем, 20 человек в группе лайкают, репостят и комментируют это каждый день, то 50, а иногда и 100 человек проголосуют в один и тот же день.

Следовательно, одна из причин, по которой нам нужны опросы в контактной группе, — это повышение степени вовлеченности пользователей в нашей группе. И это большой плюс в истории и раскрутке нашей группы.

В контакте он любит группы, в которых аудитория активна, и дает им еще больший охват, а это, в свою очередь, помогает продвигать нашу группу: охват растет, все больше и больше людей узнают о нас, группа растет, а вместе с ней и наш доход. . Это просто))).

Вы замечали, что ВК безжалостно урезает охват и показывает в новостях наши посты только 5%, а реже 10% участников группы?

Итак, опросы помогут нам немного увеличить охват и еще раз напомнить о нас тем, кто проголосовал в нашем опросе.Как?

Дело в том, что умная лента ВКонтакте в течение следующих 30 дней после голосования в опросе будет показывать ваши посты этому человеку в новостях.

Получается, что вы гарантированно получите еще больший охват целевой аудитории. А если проводить опросы еще чаще, то количество проголосовавших и увидевших вашу новость будет расти)))

Изначально можно создать опрос, который определит ваших потенциальных клиентов.

Они могли бы молча читать и оставлять вашу публику, но вот опрос, и они очень заинтересованы в участии, они голосуют и отдают себя))).

Что я имею в виду?

Например, если вы создадите такой опрос:

Если вы планируете купить недвижимость в Казани в этом году, это будет:

Что мы делаем?

Через день и более, когда голосование закрыто, мы пишем нашим избирателям в личном сообщении. Это наши потенциальные клиенты, которые выдали себя))))

А что именно им написать, чтобы не спугнуть — это совсем другое дело, я уверен, вы найдете, что им написать.

В этом типе опроса главное не ставить галочку напротив «анонимный опрос», иначе вы никогда не узнаете, кто именно и за что проголосовал, и вы не сможете им написать.

Ну вот мы закрыли 3 пункта «за что», теперь можете переходить к основному вопросу нашей статьи: «как провести опрос в контакте».

Как провести опрос Вконтакте

Алгоритм создания поста в виде опроса с личной страницы и в группе или паблике идентичен.

Здесь я буду использовать слова групповые или публичные, но вы знаете, что все, что здесь описано, применимо и к личной странице.

Провести опрос в контакте в группе можно только в том случае, если вы являетесь ее администратором.

В поле «Что нового» или «Добавить запись» пишем сам пост, который будет сопровождать опрос.

Здесь мы можем расшифровать тему нашего обзора и почему, собственно, мы его начали, какая выгода получит читатель (если он ее, конечно).Также мы можем указать время окончания публикации.

Дело в том, что летом 2018 года в опросах ВК появилась такая возможность — установить лимит времени голодания. И когда наступает этот момент, каждый избиратель получает уведомление о том, что в такой-то группе проведен опрос и что там можно увидеть его результаты и дана ссылка.

А это, как вы понимаете, лишний раз напоминает о нас нашему читателю, что для нашего бизнеса только плюс)))

Итак, мы написали текст, теперь прикрепляем сам опрос.

Для этого нажимаем кнопку «Еще» и перед нами открывается список новых возможностей работы с постом, естественно выбираем «Опрос».

В открывшемся окне все предельно ясно. В поле «Тема опроса» пишем свой вопрос, на который хотим получить ответ.

Например: Если вы собираетесь поехать в отпуск в Турцию в этом году, какой это будет город? А ниже в предоставленных полях мы перечисляем варианты ответов:

  • Аланья,
  • Анталия,
  • Кемер,
  • Стамбул,
  • другой город
  • Я вообще не поеду в Турцию.

Далее мы можем выбрать фон нашего опроса из предложенных, выбрать наиболее подходящий для нас по нашему корпоративному цвету или выбрать картинку без фона с крестиком, при нажатии на которую мы перейдем в выбор любой картинки из файлов на нашем компьютере.

После того, как мы определились с цветом, мы должны решить, будет ли наш голос анонимным или нет.

Иногда действительно выгоднее проводить анонимное голосование, если его цель — как можно больше людей, участвующих в голосовании, и неважно, кто эти люди.

И если мы начали опрос с целью выявления скрытых потенциальных клиентов, как я писал об этом в предыдущем подразделе статьи, то мы не ставим галочку напротив этого пункта.

Можно поставить галочку напротив «Выбрать несколько вариантов», это тоже нововведение 2018 года, как и предыстория и ограничение продолжительности опроса. Раньше человек мог проголосовать только за один вариант, но теперь, если вы установите этот флажок, наши читатели смогут выбрать несколько вариантов.

И, наконец, если поставить галочку напротив «Ограниченное время голосования», откроется окно, в котором мы сможем установить это время.И когда наступит этот момент, все проголосовавшие получат уведомление о том, что голосование в такой-то группе окончено и вы можете увидеть его результаты, перейдя по такой-то ссылке.

Вот и все, нажимаем «Отправить», либо ставим «Отложенная публикация».

Как это сделать?

Все просто. Снова нажмите кнопку внизу сообщения «Еще», выберите «Таймер» и установите день и час, когда мы хотим, чтобы сообщение было опубликовано. И, конечно же, время для голосования должно быть как минимум на день или несколько часов позже отложенного времени публикации.

Ну, теперь вы знаете, как проводить опрос в контакте в группе, и напоследок я хочу рассказать вам, какие опросы бывают в контакте.

Какие опросы участвуют в опросах

Опросы могут быть:

Технически они различаются только установленным или снятым флажком рядом со словом «Анонимный опрос». Если опрос открытый, то результаты голосования, не только цифры, но и тех, кто за что проголосовал, может просмотреть любой посетитель.

Если опрос анонимный, то все будут видеть только цифры — сколько людей за что проголосовали в числовом и процентном выражении.

Опрос может быть:

В альтернативном опросе нас интересует, например, какая фотография или версия нашего продукта вам больше нравится: та или эта.

Общий вопрос — это вопрос, на который можно ответить «да» или «нет». Например, вам нравится этот город или отель или платье и т. Д.?

Открытый опрос предполагает множество вариантов ответов на выбор. Например, какие товары вы хотели бы чаще видеть в нашей группе: платья, украшения, одежду для детей, товары для дома и т. Д.?

Как добавить опрос в чат GroupMe?

  1. В групповом чате выберите прикрепить в окне чата.

    Совет: Вы можете выбрать аватар группы (изображение профиля), затем выбрать Опросы , чтобы просмотреть активные опросы.

  2. Выбрать Новый опрос .

  3. Выберите Создать новый опрос .

  4. Введите вопрос опроса в поле Задайте вопрос , затем добавьте параметры опроса. Вы можете выбрать Добавить , чтобы включить больше опций, максимум 10.

  5. Выберите дату и время завершения опроса.

  6. Выберите создать , чтобы добавить опрос в группу.

    Примечание. Вы не можете изменить параметры опроса после его создания.

Все участники группы получат уведомление, когда опрос будет создан, и смогут получить доступ к опросу в чате. Чтобы проголосовать в опросе, выберите Голосовать и выберите нужный вариант.

После голосования выберите Просмотреть результаты , чтобы увидеть, как голосуют другие. Вы также можете изменить свой голос столько раз, сколько хотите, прежде чем опрос закончится, выбрав Изменить мой голос .

Завершение опроса:

Уведомление с напоминанием будет отправлено группе за 5 минут до запланированного завершения опроса, а другое будет отправлено по окончании опроса.Чтобы завершить опрос до его запланированного времени окончания, выберите Завершить сейчас , затем Завершить для подтверждения.

Примечание: Вы можете сделать это, только если вы создали опрос.

Возникли проблемы с созданием опроса? Ознакомьтесь с этими советами по устранению неполадок при опросе.

  1. В групповом чате нажмите Добавить вложение в поле чата.

    Совет: Вы можете выбрать аватар группы (изображение профиля), затем выбрать Опросы , чтобы просмотреть активные опросы.

  2. Tap Опросы .

  3. Нажмите Создать новый опрос .

  4. Введите вопрос опроса в поле Задайте вопрос , затем добавьте параметры опроса.Нажмите Добавьте , пока не добавите все варианты, максимум 10.

  5. Нажмите дату и время завершения голосования.

  6. Нажмите Готово , чтобы добавить опрос в группу.

    Примечание. Вы не можете изменить параметры опроса после его создания.

Все участники группы получат уведомление, когда опрос будет создан, и смогут получить доступ к опросу в чате. Чтобы проголосовать в опросе, нажмите Голосовать и выберите нужный вариант.

После голосования выберите Просмотреть результаты , чтобы увидеть, как голосуют другие. Вы также можете изменить свой голос столько раз, сколько хотите, прежде чем опрос закончится, выбрав Изменить свой голос .

Завершение опроса:

Уведомление с напоминанием будет отправлено группе за 5 минут до запланированного завершения опроса, а другое будет отправлено по окончании опроса.Чтобы завершить опрос до запланированного времени окончания, нажмите Завершить сейчас , затем Конец для подтверждения.

Примечание: Вы можете сделать это, только если вы создали опрос.

Возникли проблемы с созданием опроса? Ознакомьтесь с этими советами по устранению неполадок при опросе.

  1. В групповом чате выберите прикрепить в окне чата.

    Совет: Вы можете выбрать аватар группы (изображение профиля), затем нажать Опросы , чтобы просмотреть активные опросы.

  2. Tap опросы .

  3. Нажмите Создать новый опрос .

  4. Введите вопрос опроса в верхнее поле, затем введите параметры голосования.Нажмите Добавить еще , пока не добавите все варианты, максимум 10.

  5. Нажмите дату и время завершения голосования.

  6. Нажмите Отправить , чтобы добавить опрос в группу.

    Примечание. Вы не можете изменить параметры опроса после его создания.

Все участники группы получат уведомление, когда опрос будет создан, и смогут получить доступ к опросу в чате. Чтобы проголосовать в опросе, нажмите Голосовать и выберите нужный вариант.

После голосования нажмите Просмотреть результаты , чтобы узнать, как голосуют другие. Вы также можете изменить свой голос столько раз, сколько хотите, прежде чем опрос закончится, выбрав Изменить мой голос .

Завершение опроса:

Уведомление с напоминанием будет отправлено группе за 5 минут до запланированного завершения опроса, а другое будет отправлено по окончании опроса.Чтобы завершить опрос до его запланированного времени окончания, выберите Завершить сейчас , затем Завершить опрос для подтверждения.

Примечание: Вы можете сделать это, только если вы создали опрос.

Возникли проблемы с созданием опроса? Ознакомьтесь с этими советами по устранению неполадок при опросе.

  1. В групповом чате выберите Открыть, чтобы прикрепить медиаконтент в поле чата.

    Совет: Вы можете выбрать аватар группы (изображение профиля), затем щелкнуть Опросы , чтобы просмотреть активные опросы.

  2. Выберите Создать опрос .

  3. Введите вопрос опроса в поле Задайте свой вопрос здесь , затем введите ответы.Нажимайте Добавить , пока не добавите все варианты, максимум 10.

  4. Выберите дату и время завершения опроса.

  5. Выберите Создать опрос , чтобы добавить опрос в группу.

    Примечание. Вы не можете изменить параметры опроса после его создания.

Все участники группы получат уведомление, когда опрос будет создан, и смогут получить доступ к опросу в чате. Чтобы проголосовать в опросе, выберите Голосовать и выберите нужный вариант.

После голосования выберите Просмотреть результаты , чтобы увидеть, как голосуют другие. Вы также можете изменить свой голос столько раз, сколько хотите, прежде чем опрос закончится, выбрав Изменить свой голос .

Завершение опроса:

Уведомление с напоминанием будет отправлено группе за 5 минут до запланированного завершения опроса, а другое будет отправлено по окончании опроса.

Возникли проблемы с созданием опроса? Ознакомьтесь с этими советами по устранению неполадок при опросе.

4 инструмента с открытым исходным кодом для проведения онлайн-опросов

Ах, почтенный опрос.Это может быть быстрый, простой, дешевый и эффективный способ собрать мнения друзей, семьи, одноклассников, коллег, клиентов, читателей и других.

Миллионы людей обращаются к таким запатентованным инструментам, как SurveyGizmo, Polldaddy, SurveyMonkey или даже Google Forms, чтобы настроить свои опросы. Но если вам нужен больший контроль не только над приложением, но и над данными, которые вы собираете, тогда вы захотите перейти на открытый исходный код.

Давайте взглянем на четыре инструмента для проведения опросов с открытым исходным кодом, которые могут удовлетворить ваши потребности, независимо от того, насколько они просты или сложны.

LimeSurvey

LimeSurvey — это то место, куда вы обращаетесь, когда вам нужен инструмент для проведения опросов, который может делать практически все, что вы хотите. Вы можете использовать LimeSurvey для проведения простых опросов и опросов, а также более сложных, охватывающих несколько страниц. Если вы работаете на нескольких языках, LimeSurvey поддерживает 80 из них.

LimeSurvey также позволяет настраивать ваши опросы, используя собственный код JavaScript, фотографии и видео, и даже напрямую редактируя HTML-код вашего опроса. И все это лишь верхняя часть его возможностей.

Вы можете установить LimeSurvey на свой собственный сервер или получить хостинговый план, который обойдется вам в несколько сотен евро в год (хотя есть и бесплатный вариант).

JD Esurvey

Если LimeSurvey не обладает достаточным количеством функций для вас и вам нравятся веб-приложения на базе Java, попробуйте JD Esurvey. Его описывают как «веб-приложение для корпоративных опросов с открытым исходным кодом». Это определенно мощный инструмент, который помогает организациям, которым нужен надежный и объемный инструмент для проведения опросов.

Используя JD Esurvey, вы можете собирать различную информацию, включая ответы на вопросы «Да / Нет» и звездные рейтинги для продуктов и услуг. Вы даже можете обрабатывать ответы на вопросы, состоящие из нескольких частей. JD Esurvey поддерживает создание опросов и управление ими с помощью планшетов и смартфонов, а опубликованные вами опросы также подходят для мобильных устройств. По словам разработчика, приложение подходит для людей с ограниченными возможностями.

Чтобы попробовать, вы можете либо форкнуть JD Esurvey на GitHub, либо загрузить и установить предварительно скомпилированную версию приложения.

Быстрый обзор

Для многих из нас такие инструменты, как LimeSurvey и JD Esurvey, являются излишними. Нам просто нужен быстрый и грязный способ сбора мнений или отзывов. Вот где на помощь приходит Quick Survey.

Quick Survey позволяет создавать опросы только в виде вопросов и ответов или списков с несколькими вариантами ответов. Вы добавляете свои вопросы или создаете свой список, затем публикуете его и делитесь URL-адресом. Вы можете добавить в свой опрос столько элементов, сколько вам нужно, и ответы появятся на странице администратора Quick Survey.Вы также можете скачать результаты своих опросов в виде файла CSV.

Хотя вы можете загрузить код для Quick Survey с GitHub, в настоящее время он оптимизирован для Sandstorm.io и Sandstorm Oasis, где вы можете получить его в магазине приложений Sandstorm.

TellForm

С точки зрения возможностей TellForm находится где-то между LimeSurvey и Quick Survey. Это один из тех инструментов для людей, которым нужно больше, чем минимальный набор функций, но которым не нужно все и кухонная мойка.

Помимо 11 различных типов опросов, TellForm имеет довольно хорошую аналитику, прилагаемую к своим опросам. Вы можете легко настроить внешний вид ваших опросов, а интерфейс приложения прост и понятен.

Если вы хотите разместить TellForm самостоятельно, вы можете получить код из репозитория GitHub. Или вы можете подписаться на бесплатную учетную запись на хостинге.


У вас есть любимый инструмент с открытым исходным кодом для проведения онлайн-опросов? Не стесняйтесь поделиться им с нашим сообществом, оставив комментарий.

(PDF) Современный обзор теории и архитектуры глубокого обучения

Electronics 2019, 8, 292 64 из 67

264. Li, C.-L .; Chang, W .; Cheng, Y .; Ян, Й .; Почос, Б. Ммд ган: К более глубокому пониманию момента

согласованной сети. В достижениях в системах обработки нейронной информации; MIT Press: Кембридж, Массачусетс, США,

2017; С. 2203–2213.

265. Nie, X .; Feng, J .; Xing, J .; Ян, С. Генеративные сети разбиения для оценки позы нескольких человек.arXiv 2017,

arXiv: 1705.07422.

266. Saeedi, A .; Хоффман, доктор медицины; DiVerdi, S.J .; Ghandeharioun, A .; Johnson, M.J .; Adams, R.P. Multimodal

прогнозирование и персонализация редактирования фотографий с помощью глубоких генеративных моделей. arXiv 2017, arXiv: 1704.04997.

267. Schlegl, T .; Seeböck, P .; Waldstein, S.M .; Schmidt-Erfurth, U .; Langs, G. Неконтролируемое обнаружение аномалий

с генеративными противоборствующими сетями для определения маркеров. В Международной конференции по информации

Обработка в медицинской визуализации; Springer: Cham, Швейцария, 2017; стр.146–157.

268. Liu, M.-Y .; Breuel, T .; Каутц, Дж. Сети неконтролируемого преобразования изображения в изображение. Прогресс в области нейронных сетей

Системы обработки информации; MIT Press: Кембридж, Массачусетс, США, 2017; С. 700–708.

269. Mehrotra, A .; Дуккипати, А. Генеративные состязательные остаточные парные сети для однократного обучения.

arXiv 2017, arXiv: 1703.08033.

270. Sordoni, A .; Камбуз, М .; Аули, М .; Brockett, C .; Ji, Y .; Mitchell, M .; Nie, J .; Гао, Дж.; Долан, Б. Нейронная сеть

подход к контекстно-зависимой генерации диалоговых ответов. arXiv 2015, arXiv: 1506.06714.

271. Yin, J .; Цзян, X .; Lu, Z .; Shang, L .; Li, H .; Ли, X. Нейрогенеративные ответы на вопросы. arXiv 2015,

arXiv: 1512.01337.

272. Oord, A.v.d .; Dieleman, S .; Дзен, H .; Симонян, К .; Vinyals, O .; Graves, A .; Kalchbrenner, N .; Старший, А .;

Кавукчуоглу, К. Вавенет: Генеративная модель для сырого звука.arXiv 2016, arXiv: 1609.03499.

273. Chen, Y .; Li, J .; Xiao, H .; Джин, X .; Ян, С .; Фэн Дж. Сети с двойным путём. Прогресс в области нейронной информации

Системы обработки; MIT Press: Кембридж, Массачусетс, США, 2017; С. 4467–4475.

274. Mahmud, M .; Kaiser, M.S .; Hussain, A .; Вассанелли, С. Применение глубокого обучения и подкрепления

обучения биологических данных. IEEE Trans. Neural Netw. Учиться. Syst. 2018, 29, 2063–2079.

275.Goodfellow, I .; Bengio, Y .; Курвиль, А. Глубокое обучение; MIT Press: Кембридж, Массачусетс, США, 2016.

276. Silver, D .; Хуанг, А .; Maddison, C.J .; Guez, A .; Sifre, L .; van den Driessche, G .; Шриттвизер, Дж. Освоение

игры го с глубокими нейронными сетями и поиском по дереву. Nature 2016, 529, 484.

277. Vinyals, O .; Ewalds, T .; Бартунов, С .; Георгиев, П .; Вежневец, А.С .; Yeo, M .; Махзани, А .; Küttler, H .;

Agapiou, J .; Schrittwieser, J .; и другие.Starcraft II: новый вызов для обучения с подкреплением. arXiv 2017,

arXiv: 1708.04782.

278. Koenig, S .; Симмонс, Р. Анализ сложности обучения с подкреплением в реальном времени, применяемый для поиска кратчайших

путей в детерминированных областях; Tech. Отчет № CMU-CS-93-106; Департамент компьютерных наук,

Университет Карнеги-Меллона: Питтсбург, Пенсильвания, декабрь, 1992.

279. Silver, D .; Schrittwieser, J .; Симонян, К .; Антоноглов, И.; Хуанг, А .; Guez, A .; Hubert, T .; Baker, L .; Лай,

М .; Bolton, A .; и другие. Освоение игры в го без человеческого знания. Nature 2017, 550, 354.

280. Schulman, J .; Levine, S .; Abbeel, P .; Jordan, M.I .; Мориц, П. Оптимизация политики доверительного региона. В

Труды 32-й Международной конференции по машинному обучению (ICML-15), Лилль, Франция, 6–11 июля

2015; Том 37, стр. 1889–1897.

281. Levine, S .; Finn, C .; Даррелл, Т.; Аббель, П. Сквозная тренировка глубокой зрительно-моторной политики. J. Mach. Учиться.

Рез. 2016, 17, 1334–1373.

282. Mnih, V .; Badia, A.P .; Мирза, М .; Graves, A .; Lillicrap, T .; Harley, T .; Серебро, D .; Кавукчуоглу, К.

Асинхронные методы для глубокого обучения с подкреплением. В материалах Международной конференции

по машинному обучению, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 20–22 июня 2016 г .; С. 1928–1937.

283. Arulkumaran, K .; Дайзенрот, М.П.; Brundage, M .; Бхарат, А.А. Краткий обзор глубокого подкрепления

обучения. arXiv 2017, arXiv: 1708.05866.

284. Zhu, F .; Liao, P .; Чжу, X .; Yao, Y .; Хуанг Дж. Онлайн-обучение с подкреплением между актерами и критиками, основанное на сплоченности, для вмешательства в здравоохранение

. arXiv 2017, arXiv: 1703.10039.

285. Zhu, F .; Guo, J .; Xu, Z .; Liao, P .; Ян, Л .; Хуанг Дж. Групповое обучение с подкреплением для персонализированного вмешательства в здоровье

. В Международной конференции по медицинской обработке изображений и компьютерным вмешательствам

, стр.590-598. Springer, Cham, 2018.

286. Штекельмахер, Денис, Дидерик М. Ройерс, Анна Арутюнян, Петер Вранч, Элен Плиснье и Энн

Нове. Обучение с подкреплением в POMDP с опциями без памяти и инициированием опций-наблюдений

наборов. В материалах тридцать второй конференции AAAI по искусственному интеллекту, Новый Орлеан, Лос-Анджелес,

США, 2–7 февраля 2018 г.

Прогнозирование финансовых проблем с использованием данных о звонках — о социальном капитале, телефонных журналах и финансовых проблемах

Abstract

Способность понимать и прогнозировать финансовое благополучие людей представляет интерес для экономистов, разработчиков политики, финансовых учреждений и самих людей.Согласно отчетам Nilson, в 2013 году использовалось более 3 миллиардов кредитных карт, на которые приходилось покупок на сумму, превышающую 2,2 триллиона долларов США, и, согласно отчету Федеральной резервной системы, 39% американских домохозяйств имели задолженность по кредитным картам из месяца в месяц. . В предшествующей литературе индивидуальное финансовое благополучие связывалось с социальным капиталом. Однако до сих пор существует ограниченное количество эмпирических данных, связывающих поведение при социальном взаимодействии с финансовыми результатами. Эта работа представляет собой результаты одного из крупнейших известных исследований, связывающих финансовые результаты и социальное поведение по телефону (180 000 человек; период времени 2 года; 82.2 миллиона ежемесячных счетов и 350 миллионов журналов вызовов). Наша методология решает проблемы с сильно несбалансированным набором данных, что является актуальной проблемой при моделировании поведения кредитного риска, и предлагает новый гибридный метод, который дает улучшения как по сравнению с традиционным подходом, использующим только данные транзакций, так и с подходом, использующим только данные вызовов. Полученные результаты открывают путь к лучшему финансовому моделированию миллиардов клиентов, не охваченных и не обслуживаемых банковскими услугами, с использованием нетрадиционных показателей, таких как кредитный скоринг по телефону.

Образец цитирования: Agarwal RR, Lin C-C, Chen K-T, Singh VK (2018) Прогнозирование финансовых проблем с использованием данных о звонках — о социальном капитале, телефонных журналах и финансовых проблемах.PLoS ONE 13 (2): e0191863. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0191863

Редактор: Рено Ламбьотт, Оксфордский университет, ВЕЛИКОБРИТАНИЯ

Поступила: 14 июля 2017 г .; Одобрена: 13 января 2018 г .; Опубликовано: 23 февраля 2018 г.

Авторские права: © 2018 Agarwal et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные (включая производные функции для 5000 образцов) доступны по адресу: https://osf.io/zb73p/.

Финансирование: Это исследование было поддержано грантом Academia Sinica.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

1. Введение

Людей часто называют социально-экономическими существами, т.е. их финансовое и экономическое поведение неразрывно связано с их социальным поведением [1].Неудивительно, что многочисленные исследования связали индивидуальный социальный капитал с финансовыми результатами и кредитным риском [2, 3]. Поскольку финансы оказывают глубокое влияние на жизнь людей и имеют жизненно важное значение для средств к существованию, исследователи изучают подходы к количественной оценке финансовых проблем и поиску методов их предотвращения [4, 1].

Традиционные методы прогнозирования проблем и кредитного скоринга основываются на исторических данных транзакций и демографических данных [5]. Кредитные бюро, такие как Equifax и Experian, полагаются на финансовую информацию, такую ​​как кредитная история, текущее использование кредита или соотношение между кредитным лимитом и непогашенным остатком.Таким образом, люди, не имеющие прошлых записей, не могут участвовать в такой системе. По оценкам Всемирного банка [6], еще два миллиарда взрослых людей не имеют доступа к банковским услугам и полностью лишены официальных финансовых услуг. Кроме того, даже среди тех, у кого есть счет, многие не имеют доступа к банковским услугам, при этом уровень проникновения банковских услуг (измеряемый отношением долга домашних хозяйств к ВВП) составляет всего 10% для таких стран, как Индия [7]. В эту когорту людей без кредитной истории также входят беженцы, иммигранты, студенты и недавние выпускники колледжей.

Большинство финансовых учреждений используют емкости , капиталов или залога (например, собственность, резервные денежные средства, отношение долга к доходу), которые являются статическими одноразовыми данными для оценки кредитоспособности клиента, или использовать подходы сегментации, которые объединяют множество людей в одну группу (например, по возрасту, полу или уровню образования) [5, 8]. Такие методы часто неточны, поскольку потребители могут не предоставлять (или не хотят) предоставлять правильные и полные демографические данные, что приводит к разреженному, неоднозначному и ненадежному набору данных.Таким образом, существует потребность в новых способах создания кредитных рейтингов и построения подходящих моделей, которые могут итеративно изучать и предсказывать будущую вероятность дефолта по платежам по кредитным картам.

Мы утверждаем, что информация о социальных связях человека обеспечивает естественный способ дополнить такие демографические данные и данные о прошлом поведении для лучшего моделирования финансового благополучия человека. Концептуально понятие социального капитала часто связывают с понятием финансового капитала [2, 3].Кроме того, на эмпирической основе многочисленные исследования связали положение человека в сети, его вовлеченность и общее социальное поведение с финансовым риском [9, 2]. Учитывая широкое распространение мобильных телефонов даже среди малообеспеченных слоев населения [10], мы предлагаем использовать данные о социальном поведении, полученные с помощью телефонов, для улучшения и построения более совершенных моделей прогнозирования индивидуального кредитного риска. Следовательно, эта работа сосредоточена на прогнозировании будущих финансовых проблем путем выявления социально-поведенческих маркеров финансовых проблем.

Вклад этой статьи двоякий:

  1. Мотивация и обоснование использования социально-поведенческих данных на основе мобильного телефона для оценки финансового благополучия.
  2. Для определения подхода машинного обучения на основе телефона (социального поведения) для прогнозирования будущих финансовых проблем.

Мы делаем это, используя большой набор данных из ~ 180 000 человек на Тайване, и перекрестно проверяем наши результаты по нескольким массивам за двухлетний период. Насколько нам известно, это первая работа, в которой сообщается о результатах прогнозирования финансовых проблем с использованием данных о поведении по телефону для такой большой популяции (~ 180 000 человек) в течение длительного периода времени (2 года).Наша методология решает проблему сильно несбалансированного набора данных, что является одной из наиболее актуальных проблем при моделировании поведения кредитного риска, и определяет:

  1. Модель только с вызовом, которая работает так же хорошо, как модель с данными только о транзакциях с AUCROC ~ 0,73
  2. Новый гибридный метод, который превосходит как традиционную модель только данных транзакций, так и модель, использующую только данные вызовов (среднее улучшение ~ 8%).

В следующем разделе мы исследуем литературу по предыдущей работе, проделанной в области прогнозирования финансового благополучия, о том, как мобильные данные, когда они используются в качестве прокси для социального капитала, могут стать более актуальными для поведенческого прогнозирования и как их можно расширить до вопросов, касающихся финансовые проблемы.Мы также касаемся недавних исследований, в которых в поведенческих исследованиях используются данные кредитной карты (CCR).

2. Обзор литературы

Финансовое здоровье имеет решающее значение для благополучия общества, привлекает широкое внимание исследователей и давно вышло за пределы своих экономических корней, чтобы представлять интерес также для психологов и компьютерных ученых. В этом разделе мы резюмируем соответствующие работы по четырем направлениям. Сначала мы суммируем литературу по прогнозированию финансовых проблем — в частности, используемую стандартную методологию и эволюцию этих методов.Далее мы резюмируем, как данные мобильных телефонов стали актуальными в последнее время, и расскажем о бесчисленных областях поведенческого прогнозирования. Затем мы обсуждаем взаимосвязь между социальным капиталом и финансовым благополучием, и, наконец, мы представляем литературу по финансовому прогнозированию, которая включает в себя анализ телефонных и других повсеместно распространенных данных датчиков.

2.1 Финансовое благополучие как сфера обучения

Финансовое благополучие имеет первостепенное значение как для организаций, так и для частных лиц. В настоящее время учреждения переходят от антикризисного управления к контролю над рисками.Финансовые результаты для физических лиц можно статистически спрогнозировать на основе истории прошлых платежей [5], используя такие методы, как временные ряды [11], деревья классификации и, в последнее время, нейронные сети [12, 13, 14]. Йе и др. [15] использовали исторические данные о транзакциях и сравнили несколько методов машинного обучения, чтобы найти нейронные сети, обеспечивающие наилучшую предсказательную силу.

На личном уровне финансовые проблемы связаны с повышенным стрессом и являются значительным фактором самоубийства [16] и алкогольной зависимости [17].Исследователи также выяснили, что у людей, имевших более хорошее финансовое здоровье, было лучше и физическое [14]. Существует большое количество литературы, в которой личностные черты и социально-экономический статус связываются с ненадежным физическим поведением, при этом импульсивность коррелирует с расходным поведением [18], а нетерпеливые люди более склонны к дефолту [19]. Финансовое банкротство также обратно связано с мерами социальной сети, доверия и сотрудничества [20].

2.2 Использование мобильного телефона для прогнозирования поведения

Повсеместное использование мобильных телефонов в нашей повседневной жизни позволяет исследователям создавать надежные персонализированные модели человеческого поведения в социальном, пространственном и временном контекстах.Использование мобильных телефонов использовалось для выявления паттернов циркадных ритмов [21] и помощи в выявлении социальных сигнатур, которые сохраняются во времени [22]. Функции на основе телефона использовались в качестве поведенческих маркеров для уровней сотрудничества [23], изучали индивидуальную и коллективную человеческую динамику [24, 25], делали выводы о личности [26] и понимали психическое здоровье [27]. Coscia и Hausmann [28] недавно показали, что мобильные сети могут быть получены и из телефонных сетей сотовой связи. Доступность крупномасштабных телефонных данных с возможностями поведенческого картирования позволяет исследователям не только проверять и уточнять существующие данные о здоровье и социальном благополучии, но и использовать эту прогностическую силу в более новых областях, таких как понимание моделей расходов и выводы о финансовом благополучии.

2.3 Социальный капитал и его связь с мобильным и финансовым благополучием

Социальный капитал описывает способность отдельных лиц или групп получать доступ к информации, доверию и взаимности, встроенным в их социальные сети [29]. На индивидуальном уровне социальный капитал был связан с более высокими уровнями удовлетворенности, доверия и психического здоровья [30]. Влияние сильных и слабых связей в сети также связано с социальным капиталом [23]. Такие функции были реализованы в социальных сетях онлайн [31], а недавно и в телефонных сетях в различных контекстах [32].Было обнаружено, что положение человека в социальной сети связано с экономическими результатами и может также повысить эффективность экономического капитала [9]. Например, Ван Бастелаер [3] связал социальный капитал с доступом к кредитам, а Ван и Сяо [33] обнаружили, что люди с более высокой социальной поддержкой несут меньше долгов. С другой стороны, некоторые исследования связывают социальный капитал с негативными внешними эффектами [34] и подчеркивают пагубные последствия [9, 35, 36]. Таким образом, социальный капитал и, в широком смысле, социальные процессы могут иметь значительное влияние на социально-экономическое благополучие человека [35].

2.4 Мобильный телефон и финансовые данные

Только в США более 50% пользователей смартфонов, имеющих банковский счет, пользуются услугами мобильного банкинга [10]. При наличии большого количества подробных данных о звонках и датчиках исследователи пытаются включить эти данные в прогнозирование финансовых рисков. В последнее время исследователи переходят от традиционных методов с использованием исторических данных транзакций для прогнозирования финансовых проблем к более новым методам прогнозирования проблем и кредитного скоринга.Фактически, использование мобильного телефона было связано со стрессом и финансовыми проблемами [37], а социально-экономический статус также был выведен из данных об активности мобильного телефона [38]. В настоящее время исследователи изучают взаимосвязь между социальными и мобильными функциями и поведением в отношении расходов [1] и даже пытаются спрогнозировать финансовое благополучие, используя данные о мобильности и звонках [39, 40]. С другой стороны, данные о транзакциях также находят актуальность в компьютерных исследованиях в области социальных наук для прогнозирования потребительского поведения [41], а закономерности в истории транзакций могут даже идентифицировать людей [42].Финансовое банкротство также обратно связано с мерами социальной сети, доверия и сотрудничества [20]. Недавние исследования показали, что данные кредитных карт, такие как данные мобильного телефона, можно использовать для определения мобильности людей и информирования нас о предпочтительных переходах между бизнес-категориями [41] и, таким образом, создания экономических профилей целых городов [43].

Основываясь на этих тенденциях, данная работа направлена ​​на анализ большой коллекции продольных данных (180 000 человек; временные рамки 2 года; 82.2 миллиона ежемесячных счетов и 350 миллионов журналов вызовов), чтобы понять роль, которую играют социально-поведенческие особенности в улучшении моделирования кредитного риска с использованием традиционных подходов к истории транзакций.

3. Набор данных

Это исследование объединяет несколько наборов данных для ~ 3 миллионов клиентов крупного банка и объединяет их с мобильными данными для подгруппы тех же людей. Сводка рассмотренных данных представлена ​​в таблице 1.

3.1 Данные счета

Данные счета содержат около 82.2 миллиона ежемесячных счетов, принадлежащих 3,6 миллионам кредитных счетов крупного банка Тайваня. Для каждой учетной записи основные записи счетов, такие как суммы счетов, максимально разрешенные суммы кредита и оплаченные суммы, собирались за каждый месяц с января 2014 года по декабрь 2015 года. Имена клиентов были удалены, и для анализа использовались только анонимные идентификаторы. Помимо всех основных записей счетов, банк также отмечал рейтинг оплаты для каждого клиента в каждом месяце на основе его или ее платежного поведения в предыдущем месяце со следующим определением (таблица 2):

Чтобы уменьшить количество значимых зависимых переменных, мы решили сделать их двоичными.На основании этих записей о рейтинге оплаты считается, что клиент испытывает финансовые проблемы в конкретный месяц, если он не может заплатить даже минимальную сумму, чтобы избежать пени за просрочку платежа или вообще не заплатил, т.е. получил рейтинг оплаты 4, 5 или 6. Это новое Переменная «проблема» будет использоваться в качестве переменной результата в нашей модели прогнозирования (Таблица 3). Мы также попытались включить рейтинг заработной платы 2 (выплата полной суммы — не вовремя) в определение «проблемы», что приводит к ухудшению прогнозируемой производительности, как будет показано в Приложении A в файле S1.Это может означать, что люди с рейтингом заработной платы 2 просто случайно срывают свои дедлайны, а не испытывают финансовые проблемы, и, следовательно, их труднее предсказать в этом приложении. Однако, несмотря на то, что результаты хуже, тенденция остается той же: функции вызова по-прежнему улучшают производительность, а комбинированная модель превосходит однородные модели, как будет обсуждаться в следующих разделах.

3.2. Данные транзакции

Данные транзакции содержат около 190 миллионов транзакций, выполненных 2.3 миллиона кредитных счетов за тот же двухлетний интервал времени, который указан в данных счета. Транзакции следуют стандартному нормальному логарифмическому распределению (рис. 1). Те же анонимные идентификаторы используются для сопоставления клиентов между счетами и наборами данных транзакций. Данные транзакции включают следующие атрибуты:

  • Дата транзакции (в формате год-месяц-день)
  • Суммы сделки
  • Названия магазинов
  • Уникальный код продавца, присвоенный банком
  • Купеческая страна и город
  • Коды категорий продавца (4-значный код MCC, который объясняет категорию продавца e.грамм. один для отелей, один для канцелярских товаров и т. д.)

Сводку статистики данных транзакции можно найти в Приложении B в файле S1. Атрибуты, перечисленные выше, в дальнейшем обрабатываются в другие вычисляемые показатели или индексы, которые будут использоваться в качестве функций в нашей модели прогнозирования, как будет описано в Разделе 4.

3.3. Демографические данные

Банк также предоставляет основные демографические характеристики и характеристики счетов около 1,6 миллиона клиентов.Те же анонимные идентификаторы снова используются для сопоставления клиентов между разными наборами данных. Демографические данные включают следующие атрибуты:

  • Уровень образования
  • Пол
  • Уровень годового дохода
  • Семейное положение
  • Должность по роду занятий
  • Почтовый индекс адреса

Сводку статистики демографических данных можно найти в Приложении B в файле S1.

3.4. Данные звонка

У нас также есть доступ к 350 миллионам журналов вызовов около 180 тысяч клиентов в течение 22 месяцев с января 2014 года по октябрь 2015 года.Отображение клиентов выполняется банком с помощью связанных анонимных идентификаторов. Эти данные о звонках содержат:

  • Отметка времени начала, снятия трубки и времени простоя каждого вызова (во времени Unix)
  • Продолжительность каждого звонка
  • Удаленный номер каждого звонка
  • Сохранен ли удаленный номер в списке контактов телефона

Содержимое этих вызовов не записывалось, и для создания показателей использовались только метаданные вызовов (время, продолжительность, анонимные идентификаторы абонентов).Сводку статистики данных вызовов можно найти в Приложении B в файле S1. Из этих журналов звонков мы построили связанные с звонками функции для каждого клиента, включая объемы звонков или долю звонков с некоторыми конкретными свойствами, как будет описано ниже.

3,5. Предварительная обработка и очистка данных

Чтобы обеспечить целостность и полноту данных, мы удалили 35 (<0,01%) учетных записей, которые имели более одного счета как минимум за один месяц, а затем удалили 14 027 (0.39%) аккаунты с пустыми рейтингами заработной платы. После удаления было около 82 миллионов записей о счетах, принадлежащих 3,6 миллионам кредитных счетов. Из данных транзакций мы удалили 139 314 (5,97%) учетных записей, которые связаны с более чем одним клиентом, а оставшиеся данные содержат около 164 миллионов транзакций, выполненных 2,2 миллионами кредитных счетов, каждая из которых сопоставлена ​​с одним клиентом. Затем данные счета и данные транзакции объединяются, и в результате общие данные содержат около 2,2 миллиона клиентов.

Из данных звонков каждого клиента мы удалили записи звонков с недопустимыми отметками времени (например,g., записи без времени простоя или записи со временем поднятой трубки, происходящие после времени простоя), аномальные удаленные номера (например, записи без удаленного номера или записи с удаленным номером короче 3 цифр) или ненормальная длительность (например, записи с длительностью более 6 часов). Полученные данные о звонках содержат около 350 миллионов записей звонков, принадлежащих 180 тысячам клиентов.

Затем мы объединили все наши наборы данных, чтобы наконец получить ~ 180 000 записей истории транзакций, а также записей вызовов.

4. Идентификация характеристик — определения и обоснование

Мы используем механизм скользящего окна для определения периодов прогнозирования. В частности, мы используем функции за предыдущие 9 месяцев, чтобы предсказать, возникнут ли у клиента финансовые проблемы в текущем месяце, делая каждое окно продолжительностью 10 месяцев. В этой постановке задачи мы можем использовать как особенности периода, так и согласованные функции, как описано ниже.

4.1. Особенности периода

Для каждого возможного периода прогнозирования мы используем данные о транзакциях и звонках, собранные в первые 9 месяцев периода, для построения следующих функций.

4.1.1. Особенности транзакции.

На основе обзора функций, определенных в соответствующей литературе по количественной оценке поведения пользователей с использованием финансовых транзакций [39], мы построили следующие статистические характеристики для каждого клиента (Таблица 4):

4.1.2 Функции вызова.

На концептуальном уровне социальный капитал был связан с относительным положением человека в сети [34] На более детальном уровне влияние сильных и слабых связей в сети было связано с социальным капиталом [34, 9] .Точно так же предыдущие исследования связывают частоту взаимодействий с индивидуальной сетью с его социальным капиталом [34, 45]. Кроме того, социальный капитал был связан с взаимностью контактов и простотой доступности [46, 47].

Такие функции были реализованы в социальных сетях онлайн [31], а недавно и в телефонных сетях в различных контекстах [26]. Следовательно, на основе обзора существующей литературы по количественной оценке поведения пользователей с помощью телефонных транзакций (например, [1, 23, 26, 27]) мы построили следующие статистические характеристики для каждого клиента в таблице 5.

4.3 Демографические характеристики

Как обычно используется в системах кредитного скоринга, мы также собрали следующие демографические характеристики (Таблица 6):

5. Результаты

5.1. Методология

Мы рассмотрели задачу бинарной классификации, в которой результат определяется тем, будут ли у клиента финансовые проблемы в каждом месяце, с использованием трех различных наборов функций: с использованием только вызова, только транзакции и третьего, объединяющего оба. Модель, обученная в определенном окне, будет протестирована в следующем окне, которое на один месяц сдвинуто с окна обучения.Например, мы используем функции, собранные с января 2014 г. по сентябрь 2014 г., и результаты, полученные в октябре 2014 г., для построения модели прогнозирования и оценки производительности модели с использованием функций, собранных с февраля 2014 г. по октябрь 2014 г., и результатов в ноябре 2014 г.

Результат, рассмотренный в этой работе, приводит к чрезвычайно несбалансированным наборам данных, в которых менее 3% клиентов считаются имеющими финансовые проблемы в любой конкретный месяц выставления счетов. Чтобы смягчить эффекты парадокса точности из-за такого дисбаланса, класс большинства (т.е. клиенты, считающиеся не имеющими финансовых проблем) выбирается случайным образом для получения сбалансированных данных обучения, а затем полученная модель тестируется с использованием реалистичных несбалансированных настроек в окне тестирования. Все возможные окна тестирования обозначены ниже:

  • P01: 2014 / 02-2014 / 10
  • P02: 2014 / 03-2014 / 11
  • P03: 2014 / 04-2014 / 12
  • P04: 2014 / 05-2015 / 01
  • P05: 2014 / 06-2015 / 02
  • P06: 2014 / 07-2015 / 03
  • P07: 2014 / 08-2015 / 04
  • P08: 2014 / 09-2015 / 05
  • P09: 2014 / 10-2015 / 06
  • P10: 2014 / 11-2015 / 07
  • P11: 2014 / 12-2015 / 08
  • P12: 2015 / 01-2015 / 09
  • P13: 2015 / 02-2015 / 10
  • P14: 2015 / 03-2015 / 11

Все модели построены с использованием eXtreme Gradient Boosted Models (XGBoost).Xgboost — это метод усиления ансамбля, который последовательно обучает модели, каждая последующая модель стремится минимизировать остатки, взвешенные по ошибкам предыдущей модели, с использованием заданной функции потерь [48]. Процесс балансировки для каждого окна обучения повторяется 10 раз, чтобы получить среднюю важность функции. Все модели применяются в окне тестирования, чтобы получить среднюю производительность тестирования. Рабочие характеристики измеряются площадью под кривой рабочих характеристик приемника (AUCROC), а важность функции оценивается в терминах (нормализованного) относительного влияния.Мы используем основанную на R реализацию Xgboost для всех наших тестов [49]. Мы учли тот факт, что AUCROC может быть полезным показателем в сценариях классификации, когда жизненно важен компромисс между истинно положительной и ложноположительной скоростью. (Примечание: базовый уровень ROC был принят равным 0,500 независимо от перекрестной проверки.)

5.2. Результаты тестирования

Мы построили модели для каждого из четырнадцати периодов обучения, применили их к соответствующим окнам тестирования. Усредненные результаты (Таблица 7):

Можно видеть, что во всех случаях добавление функций вызова может улучшить предсказательную силу модели.Мы также отмечаем, что результаты одинаковы за каждый период. Результаты всех 14 периодов прогнозирования показаны на рис. 2.

Мы также выполняем попарный t-тест, чтобы проверить, значительны ли улучшения в AUCROC, когда мы берем комбинированную модель. Получаем следующие результаты (Таблица 8):

В обоих случаях мы отвергаем нулевые гипотезы (P <0,001) и находим, что комбинированная модель является улучшением по сравнению с однородными моделями.

Из таблицы 9 следует отметить, что T-тест не прошел (p-value> 0.5) когда мы тестируем только транзакцию по сравнению с моделью только по вызову с точки зрения как AUCROC, так и оценок точности. Это указывает на то, что модель только вызова может работать почти так же хорошо, как модель только транзакции, которая не содержит записей транзакций. Этот результат предполагает, что модель только для вызова может заменить модель, созданную на основе истории транзакций, и дать эквивалентные (если не лучшие) результаты.

5.3. Важность функции

При настройке включения функций вызова общая важность функций вызова составляет около 60% среди всех функций во все различные периоды прогнозирования.Мы ранжируем все функции на основе их средней важности во всех 10 итерациях в каждый период прогнозирования, а затем берем средний рейтинг за все 14 периодов. Чтобы получить более полное представление об идентифицированных характеристиках и их относительном влиянии на склонность к финансовым затруднениям, мы провели апостериорный корреляционный анализ между переменной проблемы и различными выявленными характеристиками. В следующей таблице 10 показаны 10 основных характеристик для каждой категории, а также знак (положительный или отрицательный) их корреляции Пирсона с переменной результата (имеются ли финансовые проблемы или нет).Обратите внимание, что корреляции были значительными (значение p <0,05) для всех перечисленных функций, кроме COV (коэффициент вариации). См. Таблицу 10.

5.3.1 Функции перевода на основе вызовов.

Каждая из указанных выше ассоциаций является корреляционной, а не причинно-следственной. Следовательно, мы не можем определить направление эффекта. Кроме того, остается несколько способов интерпретации функций. Следовательно, отмеченные ассоциации призваны помочь интерпретировать прогностические модели, определенные в предыдущих разделах, а не быть предписывающими сами по себе.В будущей работе мы хотели бы разработать интервенционные исследования и / или провести дополнительные интервью, чтобы понять нюансы каждой ассоциации. С учетом этих оговорок мы обсуждаем здесь общие тенденции, наблюдаемые в ассоциациях.

Как видно из Таблицы 10, наиболее важной особенностью как для модели «только вызовы», так и для гибридной модели является время между событиями (входящее), в то время как время между событиями (исходящее) также занимает 5-е место в первой десятке. Время между событиями — это среднее время между двумя сеансами связи (здесь входящие звонки) в день.Мы видим, что это отрицательно коррелирует с переменной ответа, указывающей на то, что по мере увеличения времени между двумя вызовами склонность к дефолту уменьшается, то есть люди, которые делают или получают более частые звонки, с большей вероятностью будут иметь финансовые проблемы. Это интересный результат, который может быть связан с темной стороной социального капитала. Адлер и Квон [35] утверждают, что члены группы могут иногда чрезмерно встраивать актера и блокировать доступ к новой информации. Опять же, социальный капитал представляет собой риски негативных внешних воздействий, как отмечал Коулман [34].Может случиться так, что внутренняя группа проблемного человека может сама оказаться в финансовых затруднениях и эксплуатировать другого, и такая ситуация может привести к трагедии общего достояния для совокупности. Однако баланс положительных и отрицательных внешних эффектов зависит от убеждений и источника социального капитала, поэтому мы оставляем эти вопросы открытыми для дальнейшего исследования, но в то же время подтверждаем предыдущую литературу, которая предполагает, что социальный капитал иногда может быть пагубным [9, 35 , 36].

Еще одна интересная особенность — задержка приема звонков, будь то входящие в дневное время (уровень 2) или утром (ранг 6), пропущенные (ранг 3) в дневное время или задержка входящего звонка ночью (ранг 10).Задержка была определена как время звонка до того, как вызов будет принят или сброшен по общему количеству вызовов (входящих / пропущенных). Это означает, что людям, у которых возникли проблемы, может потребоваться больше времени, чтобы отвечать на звонки. Хотя возможны множественные объяснения, отчасти это может быть связано с нежеланием взаимодействовать с другими (как указано выше) или даже с боязнью звонков от определенных контактов и / или банковских агентств.

Третьей важной характеристикой является коэффициент вовлеченности контактов (ранг 4 и 8). Он определяется как отношение общего количества разговоров с контактами, сохраненными в телефонной книге человека.Это отрицательно коррелирует с переменной ответа, указывающей на то, что люди, у которых нет проблем, как правило, больше разговаривают с известными людьми и могут не взаимодействовать с неизвестными числами. Другой способ интерпретировать это состоит в том, что предпочтение отдается более сильным связям (более высокий социальный капитал связи [50]), что связано с меньшими финансовыми проблемами.

5.3.2. Интерпретация функций на основе транзакций.

Самая важная особенность, основанная на транзакциях, — это количество месяцев, в течение которых была проведена хотя бы одна транзакция.Это интересно, поскольку люди, у которых транзакция проводится в течение большего количества месяцев, кажутся менее проблемными, что указывает на то, что люди, которые регулярно используют свои кредитные карты, на самом деле более осведомлены об их использовании и, таким образом, вынуждены платить вовремя. Может случиться так, что люди, которые редко используют свои карты, в конечном итоге опоздают в срок.

Вторая и третья по значимости характеристика — это коэффициент MCC (бизнес-услуги) и коэффициент MCC (розничные услуги). Эти характеристики показывают соотношение транзакций, совершенных в магазинах определенного типа, и дают нам представление о различиях в поведении людей с проблемами в расходах.Люди, которые тратят больше на бизнес-услуги, с большей вероятностью столкнутся с проблемами, тогда как люди, которые тратят больше на коммунальные услуги, могут иметь меньше проблем. Это может быть связано с тем, что счета за бизнес-услуги часто превышают счет за продукты первой необходимости, и людям может быть сложно оплатить несущественные или более крупные расходы. Кроме того, бизнес-коммунальные услуги выходят за рамки предметов первой необходимости и могут включать в себя ненужные расходы.

Наконец, третьей по важности характеристикой является коэффициент внутренних транзакций i.е. сумма, потраченная на Тайване, по сравнению со всеми транзакциями. У людей, которые тратят в основном на Тайвань, меньше проблем, указывающих на то, что люди часто злоупотребляют своими картами во время поездок за границу. Это могло быть просто связано с более высокими расходами, понесенными при поездках за границу, но также могло быть связано с недостаточной осведомленностью относительно обменного курса или комиссии за обмен, взимаемой с таких транзакций.

5.3.3 Интерпретация демографических характеристик.

Наиболее важной демографической характеристикой является количество открываемых кредитных карт.Это снова отрицательно коррелирует с проблемой, снова указывая на то, что люди знают о кредитных картах, которые они хранят, и своевременно оплачивают счета.

Мы заметили, что несколько функций являются общими для гибридной модели и соответствующих однородных моделей. Модель только для транзакций имеет 7 общих функций с гибридной моделью, в то время как модель только для вызова имеет 2 общих свойства. Таким образом, аналогичный набор функций присутствует в гибридной и однородной моделях, что указывает на то, что мы можем использовать различные комбинации функций при условии наличия надежных данных или при вычислительных ограничениях.

Учитывая, что мы проводим эти интерпретации постфактум, мы сосредотачиваемся на триангуляции и выявлении общих тенденций в двух методах анализа (корреляции и классификации), а не на установлении жестких ассоциаций между конкретными переменными. Эти интерпретации предназначены только для того, чтобы помочь и направить обсуждение возможных последствий такой связи между мобильными данными и социальным поведением. Основная цель статьи — мотивировать использование социально-поведенческих данных на основе мобильных телефонов для оценки финансового благополучия.

6. Обсуждение

В целом результаты показывают, что социально-мобильные функции телефона могут иметь значительную прогностическую силу в отношении кредитного риска человека. Это может иметь важные последствия как для отдельных лиц, так и для организаций. В то же время они подчеркивают конфиденциальность и этические соображения, а также возможности для будущей работы.

Все данные, использованные в этом исследовании, были хешированы и анонимизированы, и ни в какой момент фактические номера телефонов или содержание звонков не были доступны персоналу, проводившему анализ.Все данные о транзакциях и счетах были предоставлены банком и снова были хешированы. Эти взаимосвязи поведения и результата также имеют значение для конфиденциальности пользователей [39]. Мы надеемся, что представленные здесь результаты повысят осведомленность пользователей о последствиях обмена данными телефона с широким кругом заинтересованных сторон и мобильных приложений. Результаты публичного исследования, подобного этому, имеют решающее значение для мотивации дискуссии о правильных параметрах политики в отношении телефона и, в частности, социальных данных, поскольку нет стандартных рекомендаций по использованию данных с мобильных телефонов.

Полученные результаты подчеркивают важность социальных характеристик в прогнозировании финансовых результатов людей. Данные модели применимы как к людям без истории транзакций (модель только по вызову), так и к людям с ограниченной историей транзакций (гибридная модель). Эта работа использует пассивно собранные данные с мобильных телефонов, к которым теперь имеет доступ большая часть мира. Мы также хотели бы отметить, что большинство функций вызова могут быть созданы с использованием данных с обычного телефона, и это снова полезно в демографической группе, где смартфон может быть роскошью.Большинство финансовых учреждений используют статические одноразовые данные для оценки кредитоспособности клиента или используют подходы сегментации, которые объединяют множество людей в одну единую корзину. Появление индивидуальных профилей транзакций для каждого клиента теперь позволяет создавать богатые персонализированные модели поведения каждого пользователя, которые можно использовать для прогнозирования их поведения. Также отметим, что описанный здесь вид анализа может выполняться постепенно в течение месяца до истечения крайних сроков оплаты, что позволяет использовать упреждающие средства защиты до того, как пользователь начнет пропускать свои платежи и станет просроченным.

Мы также делаем некоторые выводы о природе социального капитала и о том, как он может быть как вредным, так и полезным для решения финансовых проблем. В то время как некоторые из функций (например, время между событиями для звонков) оказались плохими для финансового благополучия человека, другие, такие как задержка при приеме звонков, оказались положительно связаны с финансовым благополучием. Хотя каждый из этих результатов требует более детальной оценки в будущей работе, он мотивирует использование крупномасштабных поведенческих маркеров, основанных на социальных сетях / телефонах, для изучения финансового благополучия.В этом смысле он также дополняет существующую литературу, посвященную использованию смартфонов при оценке социального капитала.

Учитывая, что многим крупным банковским приложениям (например, Bank of America, Citi bank) уже требуются разрешения для доступа к данным о звонках, для них вполне вероятно интегрировать данные о звонках для уточнения своих моделей прогнозирования. В некоторых крупных экономиках, таких как Индия, теперь обязательно привязать все банковские счета и номера телефонов к центральному уникальному идентификационному номеру (называемому AADHAR), что предполагает, что в будущем телефонные и финансовые данные могут быть объединены для создания гибридных моделей.Доступность данных в этом случае явно потребует нормативных положений. Наконец, банковское дело во многих развивающихся странах основано на учреждениях микрофинансирования, которые в основном проводят операции по мобильному телефону, предоставляя фирмам доступ как к банковским данным, так и к данным о звонках. Таким образом, появление мобильного банкинга и централизованного сбора данных может сделать большие и надежные наборы данных легкодоступными и сделать гибридные модели, подобные рассмотренной здесь, вполне осуществимой.

Наконец, при наличии соответствующих сдержек и противовесов представленные здесь наблюдения могут быть использованы в будущем, чтобы обеспечить обратную связь и подтолкнуть самих людей.Например, внезапное снижение социальной активности или изменение ритмов социального поведения можно использовать для создания настраиваемых предупреждений с просьбой к человеку быть особенно осторожным со своими финансовыми платежами в течение месяца. Конечно, окончательное решение об изменении поведения всегда должно оставаться за пользователем: он может проигнорировать сообщение или использовать его как напоминание, чтобы изменить свое поведение.

7. Заключение и будущая работа

В этом документе предлагаются методы, альтернативные традиционному кредитному скорингу, и предлагается новый способ прогнозирования будущей склонности человека к невыполнению обязательств по счету кредитной карты с использованием исторических данных за 9 месяцев с AUCROC ~.78. Это фундаментально отличается от стандартных подходов, популярных среди кредитных бюро, и работает лучше, чем сопоставимые подходы, основанные на транзакциях. Далее показано, что данные о звонках могут быть важным сигналом о финансовых проблемах человека и подкрепляют их как показатель социально-экономического поведения.

По мере того, как мир движется к смартфонам, носимым и более иммерсивным и повсеместным технологиям, мы могли бы рассмотреть возможность включения потоков данных, собранных для дальнейшего выяснения влияния социально-поведенческих характеристик на финансовое благополучие.Такие взаимосвязи могут дать представление о фундаментальных аспектах человеческого поведения, а также дать более точную оценку рисков. Наконец, мы также хотели бы расширить и адаптировать это исследование к развивающимся странам, где подобное исследование может оказать реальное влияние.

Благодарности

Авторы выражают признательность должностным лицам банка и оператора связи, которые решили остаться анонимными, за то, что они сделали набор данных транзакций и набор данных вызовов доступными для этого исследования.

Ссылки

  1. 1. Сингх В.К., Фриман Л., Лепри Б., Пентланд А.С. Прогнозирование поведения расходов с помощью функций социо-мобильных устройств. InSocial Computing (SocialCom), Международная конференция 2013 г., 8 сентября 2013 г. (стр. 174–179). IEEE.
  2. 2. Уззи Б. Приверженность созданию финансового капитала: как социальные отношения и сети приносят пользу фирмам, ищущим финансирование. Американское социологическое обозрение. 1999 г., 1 августа: 481–505.
  3. 3. Ван Бастелаер Т.Облегчает ли социальный капитал доступ бедных к кредитам? Понимание и измерение социального капитала: междисциплинарный инструмент для практиков. 2002: 237–64.
  4. 4. Грейбл Дж. Э., Джу Ш. Экологические и биофизические факторы, связанные с толерантностью к финансовому риску.
  5. 5. Thomas LC. Обзор кредитного и поведенческого скоринга: прогнозирование финансового риска кредитования потребителей. Международный журнал прогнозирования. 2000, 30 июня; 16 (2): 149–72.
  6. 6.Демиргуч-Кунт А., Клаппер Л.Ф., Сингер Д., Ван Аудхойсден П. Глобальная база данных Findex 2014: Измерение финансовой доступности во всем мире.
  7. 7. CEIC. Задолженность домашних хозяйств Индии по отношению к ВВП | Экономические показатели. https://www.ceicdata.com/en/indicator/india/household-debt—of-nominal-gdp
  8. 8. Кристиансен Дж., Фатнани С., Колхаткар Дж. С., Сринивасан К., изобретатели; First Usa Bank, Na, правопреемник. Способ и устройство для создания оценочных карт сегментации для оценки кредитного риска соискателей банковских карт.Патент США US 6,202,053. 2001 13 марта.
  9. 9. Адлер П.С., Квон СВ. Социальный капитал: хорошее, плохое и уродливое. Знания и социальный капитал. 2000; 89.
  10. 10. Federalreserve.gov. (2017). Отчет о потребителях и мобильных финансовых услугах | Федеральный резерв. [онлайн] https://www.federalreserve.gov/econresdata/consumers-and-mobile-financial-services-report-201603.pdf [доступ 30 сентября 2017 г.].
  11. 11. Сейедхосейн Л., Хашеми МР. Извлечение информации из временных рядов кредитных карт для более своевременного обнаружения мошенничества.InTelecommunications (IST), 5-й Международный симпозиум 2010 г., 4 декабря 2010 г. (стр. 619–624). IEEE.
  12. 12. Джордан М.И., Митчелл TM. Машинное обучение: тенденции, перспективы и перспективы. Наука. 2015 г. 17 июля; 349 (6245): 255–60. pmid: 26185243
  13. 13. Syeda M, Zhang YQ, Pan Y. Параллельные детализированные нейронные сети для быстрого обнаружения мошенничества с кредитными картами. InFuzzy Systems, 2002. FUZZ-IEEE’02. Материалы Международной конференции IEEE 2002 г., посвященной 2002 г. (том 1, стр. 572–577).IEEE.
  14. 14. Баэсенс Б., Сэтионо Р., Муес С., Вантиенен Дж. Использование извлечения правил нейронной сети и таблиц решений для оценки кредитного риска. Наука управления. 2003 Март; 49 (3): 312–29.
  15. 15. Yeh IC, Lien CH. Сравнение методов интеллектуального анализа данных для прогнозирования вероятности дефолта клиентов кредитных карт. Экспертные системы с приложениями. 2009 31 марта; 36 (2): 2473–80.
  16. 16. Ван И, Сарин Дж., Афифи ТО, Болтон С.Л., Джонсон Э.А., Болтон Дж. М..Недавние стрессовые жизненные события и попытка суицида. Психиатрические анналы. 2012 1 марта; 42 (3): 101–8.
  17. 17. Бласкес Куэста М., Будрия С. Влияние чрезмерной задолженности на здоровье человека. Документы для обсуждения IZA; 2015.
  18. 18. Хенегар Дж. М., Арчулета К., Грейбл Дж., Бритт С., Андерсон Н., Дейл А. Поведение кредитной карты как функция импульсивности и факторов социализации матери. Журнал финансового консультирования и планирования. 1 июля 2013 г .; 24 (2): 37.
  19. 19.Мейер С., Спренгер С. Нетерпение и кредитное поведение: данные полевого эксперимента.
  20. 20. Агарвал С., Чомсисенгпет С., Лю С. Банкротство и дефолт потребителей: роль индивидуального социального капитала. Журнал экономической психологии. 31 августа 2011 г.; 32 (4): 632–50.
  21. 21. Аледавуд Т., Лопес Э., Робертс С.Г., Рид-Цохас Ф., Моро Э., Данбар Р.И., Сарамяки Дж. Суточные ритмы в мобильной телефонной связи. ПлоС один. 2015 21 сентября; 10 (9): e0138098. pmid: 263

  22. 22.Сарамяки Дж., Лейхт Э.А., Лопес Э., Робертс С.Г., Рид-Цохас Ф., Данбар Р.И. Постоянство социальных сигнатур в человеческом общении. Труды Национальной академии наук. 2014 21 января; 111 (3): 942–7.
  23. 23. Сингх В.К., Агарвал Р.Р. Кооперативные фонотипы: изучение поведенческих маркеров сотрудничества по телефону. Материалы совместной международной конференции ACM по повсеместным и повсеместным вычислениям 2016 г., 12 сентября 2016 г. (стр. 646–657). ACM.
  24. 24. Candia J, González MC, Wang P, Schoenharl T, Madey G, Barabási AL.Выявление индивидуальной и коллективной динамики человека из записей мобильных телефонов. Журнал физики A: математический и теоретический. 2008 21 мая; 41 (22): 224015.
  25. 25. Гонсалес MC, Идальго CA, Барабаси AL. Понимание индивидуальных моделей мобильности человека. Природа. 5 июня 2008 г .; 453 (7196): 779–82. pmid: 18528393
  26. 26. де Монжой Ю.А., Куойдбах Дж., Робик Ф., Pentland AS. Прогнозирование личности с использованием новых показателей на основе мобильных телефонов. Международная конференция по социальным вычислениям, поведенческому и культурному моделированию и прогнозированию, 2 апреля 2013 г. (стр.48–55). Springer Berlin Heidelberg.
  27. 27. Ван Р., Чен Ф, Чен З, Ли Т., Харари Дж., Тиньор С., Чжоу Х, Бен-Зеев Д., Кэмпбелл А. Т.. StudentLife: оценка психического здоровья, успеваемости и поведенческих тенденций студентов колледжей с помощью смартфонов. В материалах совместной международной конференции ACM 2014 г. по повсеместным и повсеместным вычислениям, 13 сентября 2014 г. (стр. 3–14). ACM.
  28. 28. Coscia M, Hausmann R. Доказательства того, что сети на основе вызовов и мобильные сети изоморфны.ПлоС один. 2015 29 декабря; 10 (12): e0145091. pmid: 26713730
  29. 29. Coleman JS. Социальный капитал в создании человеческого капитала. Американский журнал социологии. 1 января 1988 г.; 94: S95–120.
  30. 30. Харфэм Т., Грант Э., Томас Э. Измерение социального капитала в обследованиях состояния здоровья: ключевые вопросы. Политика и планирование здравоохранения. 2002 1 марта; 17 (1): 106–11. pmid: 11861592
  31. 31. Гилберт Э., Карахалиос К. Прогнозирование силы связей с социальными сетями. В материалах конференции SIGCHI по человеческому фактору в вычислительных системах, 4 апреля 2009 г. (стр.211–220). ACM.
  32. 32. Сингх, В. И Гош И. (2017), Автоматический вывод индивидуального социального капитала через журналы телефонных разговоров. (В печати) Proceedings of the ACM Human Computer Interaction, vol. 1, вып. 2, Статья 95.
  33. 33. Ван Дж., Сяо Дж. Дж. Покупательское поведение, социальная поддержка и задолженность по кредитной карте студентов колледжа. Международный журнал потребительских исследований. 1 января 2009 г.; 33 (1): 2–10.
  34. 34. Coleman JS. Социальный капитал в создании человеческого капитала.Американский журнал социологии. 1 января 1988 г.; 94: S95–120.
  35. 35. Вулкок М. Место социального капитала в понимании социальных и экономических результатов. Канадский журнал политических исследований. 2001 Сен; 2 (1): 11–7.
  36. 36. Портес А., Ландольт П. Обратная сторона социального капитала
  37. 37. Billieux J, Van der Linden M, Rochat L. Роль импульсивности в актуальном и проблемном использовании мобильного телефона. Прикладная когнитивная психология. 1 декабря 2008 г .; 22 (9): 1195–210.
  38. 38. Сото В., Фриас-Мартинес В., Вирседа Дж., Фриас-Мартинес Э. Прогнозирование социально-экономического уровня с использованием записей сотовых телефонов. Международная конференция по моделированию, адаптации и персонализации пользователей, 11 июля 2011 г. (стр. 377–388). Springer Berlin Heidelberg.
  39. 39. Сингх В.К., Бозкая Б., Пентланд А. Денежные прогулки: неявная мобильность и финансовое благополучие. ПлоС один. 2015 28 августа; 10 (8): e0136628. pmid: 26317339
  40. 40. Сан-Педро Дж., Просерпио Д., Оливер Н.MobiScore: к универсальному кредитному рейтингу на основе данных мобильных телефонов. Международная конференция по моделированию, адаптации и персонализации пользователей, 2015 г., 29 июня (стр. 195–207). Спрингер Интернэшнл Паблишинг
  41. 41. Крумме К., Льоренте А., Себриан М., Моро Э. Предсказуемость моделей посещения потребителей. Препринт arXiv arXiv: 1305.1120. 2013 6 мая.
  42. 42. Де Монтжойе Я., Радаэлли Л, Сингх ВК. Уникальность в торговом центре: повторная идентификация метаданных кредитных карт.Наука. 2015 30 января; 347 (6221): 536–9. pmid: 25635097
  43. 43. Соболевский С., Ситко И., des Combes RT, Хавелка Б., Ариас Дж. М., Ратти С. Города через призму поведения людей в отношении расходов. ПлоС один. 2016 5 февраля; 11 (2): e0146291. pmid: 26849218
  44. 44. / Коды категорий торговцев. http://125plan.com/ResourceCenter/doc/AD/MerchantCategoryCodes.pdf
  45. 45. Эллисон Н.Б., Стейнфилд С., Лампе С. Преимущества «друзей» Facebook: Социальный капитал и использование студентами колледжей сайтов социальных сетей.Журнал компьютерных коммуникаций. 1 июля 2007 г., 12 (4): 1143–68.
  46. 46. Уильямс Д. В сети и за ее пределами: весы социального капитала в эпоху Интернета. Журнал компьютерных коммуникаций. 1 января 2006 г., 11 (2): 593–628.
  47. 47. Putnam RD. Только боулинг: падающий социальный капитал Америки. Журнал демократии. 1995. 6 (1): 65–78.
  48. 48. Чен Т., Гестрин С. Xgboost: масштабируемая система повышения качества дерева. Материалы 22-й Международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных, 2016 г., 13 августа (стр.785–794). ACM.
  49. 49. CRAN — пакет xgboost. CRAN — пакет xgboost. https://cran.r-project.org/web/packages/xgboost/
  50. 50. Марк С. Грановеттер. 1977. Сила слабостей. Социальные сети (1977), 347–367.

Центр здоровья и реабилитации Брюера

Устанавливая стандарты комфорта и ухода

Центр здоровья и реабилитации Брюера приветствует вас и благодарит вас за то, что вы выбрали наш центр для своих медицинских нужд.Являясь исключительным ресурсом общественного здравоохранения на протяжении многих лет, мы превосходим ожидания в удовлетворении потребностей людей, которым требуется краткосрочная реабилитационная помощь. Наш персонал, состоящий из заинтересованных и преданных своему делу профессионалов, стремится помочь каждому, предоставляя поддержку и рекомендации и индивидуально.

Присоединившись к нам на короткое время или называя нас своим домом, мы хотим, чтобы вы чувствовали себя так же комфортно, как и в семье, получая такие услуги, как физиотерапия, трудотерапия или логопедия.Центр здоровья и реабилитации Брюера также предоставляет множество медицинских услуг, включая легочную реабилитацию, реабилитацию после инсульта и лечение ран и многие другие.

В

Brewer работает четыре сотрудника CBIS, каждый из которых прошел специальную подготовку по травмам головного мозга и сдали экзамен для получения сертификата. Наши сотрудники CBIS помогают руководить нашей командой специалистов по уходу, которые оказывают квалифицированную помощь тем, у кого есть неврологический диагноз. В штате Брюера четыре сертифицированных специалиста по травмам головного мозга (CBIS), каждый из которых прошел специальную подготовку по травмам головного мозга и сдали экзамен для получения сертификата.Наши сотрудники CBIS помогают руководить нашей командой специалистов по уходу, которые оказывают квалифицированную помощь тем, у кого есть неврологический диагноз. Центр Брюера является одним из семи аккредитованных Комиссией по аккредитации реабилитационных учреждений ( CARF ) учреждений в стране, которые предоставляют стационарную квалифицированную реабилитацию для пациентов с черепно-мозговой травмой.

Аккредитация

CARF свидетельствует о стремлении постоянно улучшать услуги, поощрять обратную связь и служить сообществу.Производственные мощности CARF проходят комплексное обследование отраслевых коллег. Это добровольная программа, которая побуждает нас предоставлять нашим пациентам высококачественную реабилитацию.

Центр здоровья и реабилитации Брюера гордится своим обслуживанием клиентов и поддерживает общую приверженность высочайшему уровню качества обслуживания, уделяя особое внимание обслуживанию клиентов и созданию благоприятной среды как для пациентов, так и для их семей.

MT вносит коррективы в транспортировку — The Record Herald

В этом учебном году повсюду в Огайо слышна одна общая проблема — отсутствие транспорта для учащихся.Местные школы Майами Трэйс — один из районов, испытывающих трудности с транспортом, и несколько местных организаций обратились за помощью.

По словам суперинтенданта Miami Trace Ким Питцер, нехватка транспорта не была вызвана нехваткой персонала.

Питцер объяснил по электронной почте: «Мы были благословлены здесь, в Miami Trace, с полным транспортным персоналом. Однако своевременность действия множества факторов повлияла на нашу недавнюю борьбу. Несмотря на то, что COVID сильно ударил по нашей группе водителей, у нас также есть несколько драйверов по другим причинам, связанным со здоровьем.”

Домохозяйства в округе должны были найти альтернативные способы добраться до школы учащимся, а не на автобусе, проявить терпение при смене маршрута или найти способы безопасно удержать учащихся дома в течение дня из-за отмены транспорта.

Директор по транспорту

MT Джони Дэниэлс-Блуз объяснила, какие шаги были предприняты округом для уменьшения воздействия нехватки транспорта: «Нашим первым шагом было применение системы напарников. В этой системе автобусный маршрут распределен между другими маршрутами, что задерживает время посадки и / или высадки студентов.Другой использованный шаг — консолидация одного из наших маршрутов. Мы перенаправили студентов на другие маршруты навсегда. В конце концов, мы были вынуждены отменить несколько маршрутов; однако наша цель при отмене маршрута — сообщить заранее, чтобы мы могли найти родительский транспорт, если это возможно ».

Питцер добавил: «Наши родители были феноменальными в это трудное время. Когда нужно было объявить об отмене маршрута, нашей целью было сделать это заранее в надежде, что родители смогут перевезти, если это возможно, и они это сделали.Примерно 70% учащихся, пострадавших каждый день, доходили до школы. Те, кто не смог это сделать, получали работу и имели электронный доступ к персоналу по электронной почте и через Google классную комнату. Кроме того, день не засчитывался в их посещаемости. Мы чрезвычайно благодарны нашим родителям и опекунам за это понимание и поддержку ».

Согласно отчету штата T1, который округ составляет ежегодно, Дэниэлс сказал, что они обычно перевозят около 1300 студентов. Хотя количество студентов варьируется в зависимости от уровня обучения, среднее количество студентов, которых можно перевезти на автобусе, составляет 77 человек.

«Поскольку наши автобусы являются четвертым по величине сухопутным округом Огайо, они проезжают по большой территории. Каждый день мы путешествуем по Флориде и обратно. Всего у нас 29 автобусных маршрутов и четыре фургонных. Для повседневной работы в гараже и за рулем требуется много рук, и мы продолжим делать все возможное, чтобы ученики ходили в школу. Мы ценим всеобщую поддержку », — написал Дэниелс.

Дэниэлс объяснила, что она работает на своем посту 11 лет, и транспортировка еще никогда не была такой сложной.

«В сентябре мы выставили всего четырех водителей. Пока мы наняли двоих из четырех и все еще работаем над получением двух других », — написал Дэниелс. «Как только они у нас появятся и некоторые из наших нынешних водителей вернутся, мы должны вернуться к своей нормальной мощности. Однако, глядя на общую картину в масштабах страны, мы всегда должны следить за происходящим ».

Питцер пояснил: «От партнеров в нашем сообществе было получено множество звонков и контактов, и мы благодарны организациям, которые готовы провести с нами мозговой штурм и поделиться критериями сертификации и найма водителей.Доктор Том Бейли (заведующий школами Вашингтонского суда) в прошлую пятницу также позвонил по телефону, чтобы предложить помощь, когда это возможно. Наши районы сейчас пытаются уладить дела с учетом договорных обязательств. Мы очень ценим это сотрудничество и поддержку со стороны всех, кто живет в районе, где наши повседневные поездки ожидаются ежедневно ».

Miami Trace начинает осенний перерыв сегодня — на день раньше, чем первоначально планировалось. Сегодняшний день будет считаться «днем бедствия».Совет по образованию утвердил до пяти дней стихийных бедствий, которые будут использоваться в этом учебном году, прежде чем потребуется время макияжа. Учащиеся не будут на занятиях сегодня и в пятницу, которые уже были запланированы как выходной на осенние каникулы.

«Мы надеемся, что транспортный отдел вернется к нормальной работе на неделе 18 октября», — сказал Питцер.

Свяжитесь с журналисткой Дженнифер Вудс по телефону 740-313-0355.

Питцер: «На нашу недавнюю борьбу повлияло множество факторов»

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Закрыть
Menu