3月3日学生受QSS作为社会变革工具的启发

EuniceLiu'23 和 Helen Ma '23 说，有机会共同撰写劳工部的报告，激发了他们思考整合数据科学和社会科学的职业。

他们正在与 Rebecca Ann Johnson 、定量社会科学助理教授 、Cameron Guage '22 和应届毕业生 Grant Anapolle '21 合作，为劳工部汇编和分析雇主保护员工健康和安全的数据。 H-2 签证计划下的临时客工。

“在这之后，我觉得数据科学是我未来想要追求的东西，无论是去读研究生还是在该领域工作，”马说。“此外，这个项目的主题，关于移民和签证，与我个人有关，因为我是一名在学习的国际学生。”

该团队将扩展在约翰逊的定量社会科学课程“现代统计计算”中开发的工作，以便在秋季为劳工部编写一份题为“利用数据科学和机器学习提高雇主监督公平性”的报告。 ” 资金由联邦机构关于公平和服务不足社区的夏季数据挑战赛提供。

“我们的目标是使用机器学习和建模来帮助劳工部找出一种方法，使他们能够更有效地发现更有可能虐待作为 H-2A 农业客工计划的一部分雇用的员工的雇主，”马说。“持有 H-2A 签证的人是临时移民，通常是少数族裔，因此他们往往更容易受到伤害。”

约翰逊说，该项目将与德克萨斯州里奥格兰德法律援助 (TRLA) 共享的数据库合作，该数据库收集反映德克萨斯州、阿肯色州、阿拉巴马州、密西西比州、路易斯安那州、肯塔基州和田纳西州客工问题的摄入记录。学生们还使用劳工部关于其自身执法活动的数据和有关雇主周围空间环境的数据。

Johnson 的“现代统计计算”课程最初是在达特茅斯社会影响实习 计划的支持下与 TRLA 建立联系的 。这些实习由 社会影响中心运营，将本科课程与非营利组织确定的社区需求联系起来。

“为了社会利益和使用数据科学来改善公平和执法，已经开始形成一个庞大的全国社区，”Johnson 说。

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