پیش‌بینی خطر طلاق با استفاده از یادگیری ماشین: تلفیق متغیرهای هیجانی، رفتاری و ارتباطی - آسایش محمد حسن; پارساکیا کامدین (سنجش، ارزیابی و مداخلات زوج‌درمانی)
هدف این پژوهش طراحی و ارزیابی یک مدل پیش‌بینی خطر طلاق مبتنی بر یادگیری ماشین با تلفیق متغیرهای هیجانی، رفتاری و ارتباطی در میان زوج‌های شهر تهران بود. این پژوهش با طرح همبستگی–پیش‌بین بر روی 587 زوج متأهل ساکن تهران انجام شد که به روش در دسترس از مراکز مشاوره خانواده انتخاب شدند. داده‌ها با استفاده از ابزارهای استاندارد تنظیم هیجان، رضایت زناشویی، الگوهای تعارض، صمیمیت هیجانی، همدلی و شاخص‌های ارتباطی گردآوری شد. متغیر وابسته «خطر طلاق» بر اساس ترکیب نمرات نارضایتی زناشویی، تمایل به جدایی و ارزیابی بالینی مشاوران عملیاتی گردید. داده‌ها پس از پیش‌پردازش و نرمال‌سازی به دو مجموعه آموزش و آزمون تقسیم شد و مدل‌های رگرسیون لجستیک، ماشین بردار پشتیبان، جنگل تصادفی، گرادیان بوستینگ و شبکه عصبی مصنوعی آموزش داده شدند. نتایج نشان داد شبکه عصبی مصنوعی با دقت 0.93 و AUC برابر با 0.97 بالاترین قدرت پیش‌بینی را دارد. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها نشان داد رضایت زناشویی، تنظیم هیجان، الگوهای تعارض مخرب، صمیمیت هیجانی و همدلی قوی‌ترین پیش‌بین‌های خطر طلاق هستند. تفاوت معناداری بین زوج‌های کم‌خطر و پرخطر در تمامی متغیرهای هیجانی، رفتاری و ارتباطی مشاهده شد (p < 0.001). یافته‌ها نشان می‌دهد که مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند چارچوبی دقیق و کارآمد برای شناسایی زودهنگام زوج‌های در معرض خطر طلاق فراهم کنند و مبنای طراحی مداخلات پیشگیرانه هدفمند در نظام مشاوره خانواده قرار گیرند.