मॉडल क्या करता था
ड्राफ़्टकिंग्स ने 2023 में एक मशीन-लर्निंग मॉडल बनाया जो ग्राहकों को इस आधार पर अंक देता था कि मुफ़्त दाँव या बोनस मिलने के बाद उनसे कितने पैसे के नुकसान की उम्मीद है, न्यूयॉर्क टाइम्स ने शनिवार को पूर्व कर्मचारियों के साक्षात्कारों के हवाले से बताया, याहू न्यूज़ के सारांश के अनुसार।
इनपुट सामान्य थे: कोई कितनी बार खेलता है, खाते में कितना शेष है, दाँव की तुलना में नुकसान का अनुपात, और उसके खेलना पूरी तरह छोड़ देने की कितनी संभावना है। आउटपुट एक अकेली संख्या थी जिसे कर्मचारी “इलास्टिसिटी” स्कोर कहते थे। जितना ऊँचा अंक, उतना ही यह ग्राहक और सुविधाओं से पीछा करने लायक।
यह काम क्यों करता था
मॉडल समस्याग्रस्त जुआरियों को खोजने के लिए नहीं बनाया गया था। वह प्रचार पर खर्च हर डॉलर से सबसे अच्छा प्रतिफल खोजने के लिए बना था, और पता चला कि दोनों एक ही लोगों की ओर इशारा करते हैं। पूर्व कर्मचारियों ने टाइम्स को बताया कि वित्तीय तर्क समस्याग्रस्त जुआरियों को ही बोनस प्रस्तावों के सबसे लाभप्रद लक्ष्य के रूप में चिह्नित करता था।
पूर्व डेटा विश्लेषक जेडन बट्स ने अख़बार से कहा, “हम ऐसे गुण और विशेषताएँ खोजते हैं जिन्हें हम लक्षित कर सकें और जो अच्छे निवेश का संकेत दें।”
यह एक वाक्य पूरी कहानी का लघु रूप है। इसमें जुए से होने वाले नुकसान की कोई बात नहीं है। नुकसान होने के लिए उसका ज़िक्र ज़रूरी भी नहीं।
वह मॉडल जो चालू नहीं हुआ
2024 के मध्य में ड्राफ़्टकिंग्स के डेटा वैज्ञानिक नेस्टर हर्नांडेज़ ने एक अलग मॉडल बनाना शुरू किया: एक जोखिम स्कोर, जो पैसे की आवाजाही, नुकसान का पीछा करने के तौर-तरीक़े, उम्र और लिंग देखकर दिनों या हफ़्तों पहले यह पहचान सके कि कौन जुए के संकट की ओर बढ़ रहा है।
यह लगभग उसी बुनियादी ढाँचे पर चलता था जिस पर इलास्टिसिटी स्कोर। इसे किनारे कर दिया गया। टाइम्स के अनुसार कंपनी की ज़िम्मेदार-गेमिंग अधिकारी ने कहा कि जोखिम-पूर्वानुमान उपकरण के पीछे पर्याप्त साक्ष्य-आधारित समर्थन नहीं था।
यही विषमता सहेजने लायक निष्कर्ष है। राजस्व की ओर लक्षित पूर्वानुमान मॉडल अपने नतीजों के आधार पर स्वीकार हुआ; नुकसान की ओर लक्षित पूर्वानुमान मॉडल को साक्ष्य का वह स्तर पार करने को कहा गया जो पहले वाले से कभी नहीं माँगा गया।
ड्राफ़्टकिंग्स का कहना
कंपनी इस बात से इनकार करती है कि उसने अपेक्षित नुकसान के आधार पर लोगों को लक्षित किया, कहती है कि प्रचार सक्रिय उपयोगकर्ताओं को जाता है, और अपनी ज़िम्मेदार-गेमिंग साझेदारियों तथा निगरानी उपकरणों का हवाला देती है।
उसने निवेशकों को यह भी बताया है कि इस विश्लेषण का मूल्य क्या था: ड्राफ़्टकिंग्स ने डेटा विज्ञान को 2025 में प्रचार-आधारित स्पोर्ट्सबुक मार्जिन में लगभग 13% सुधार का श्रेय दिया, ऐसे प्रचार खर्च पर जिसे वह सैकड़ों मिलियन डॉलर बताती है।
यह सट्टेबाज़ी से आगे क्यों मायने रखता है
अमेरिका में जुआ नियामक विज्ञापन, बोनस की शर्तें और स्व-बहिष्करण देखते हैं। वे आम तौर पर उस क्रमबद्धता को नहीं देखते जो तय करती है कि प्रस्ताव किसे दिखेगा। यह खाई केवल सट्टेबाज़ी कंपनियों तक सीमित नहीं है; यह वही खाई है जो हर जगह मौजूद है जहाँ कोई मॉडल ग्राहकों को अपेक्षित मूल्य के हिसाब से छाँटता है और वह छँटाई छँटने वाले व्यक्ति को दिखाई नहीं देती।
देखना होगा कि कोई राज्य नियामक विशेषताओं की सूची देखने को कहता है या नहीं। निर्णायक प्रश्न यह नहीं है कि एआई इस्तेमाल हुआ या नहीं, बल्कि यह कि “खेलना छोड़ देने की संभावना” किसी मार्केटिंग मॉडल में वैध इनपुट है या नहीं।
