Acest algoritm poate spune dacă ești beat pe Twitter

În anumite momente ale nopții, Twitter este o comoară pentru comportamentul intoxicat.

Ca și în cazul textului beat, există un număr destul de mare de persoane care vorbește - vărsă la fel de mult cum se pot mărturisi în 140 de caractere. Verificarea pagubelor dintr-un feed de notificare poate fi la fel de dureroasă (sau poate mai mult în funcție de ceea ce sa spus) decât de o mahmureală. Se întâmplă celor mai buni dintre noi. Chiar și Adele a fost membru al Twitter-ului beat, și a trebuit să predea contul său replicilor sale.

Dar adepții dvs. nu sunt singurii care vă citesc tweet-urile beat. Inginerii de la Universitatea din Rochester au creat un algoritm de învățare a mașinilor care găsește mesajele tale twing. Algoritmul poate identifica hotspot-urile de băut și comportamentul beat, care poate contribui la înțelegerea problemelor legate de sănătatea publică legate de alcool și poate conduce studii de sociologie mai bune.

Niciodată nu se mai întâmplă pe Twitter în timp ce bea. M-am uitat prost. Nu ștergeți tweeturile deși.

- Josef (@JosefCrowther) 16 martie 2016

Dacă faceți o căutare rapidă pe Twitter, veți vedea că este dificil să se izoleze tweet-urile legate de alcool și tweets utilizatorii trimisi când au fost de fapt băut. Acesta a fost primul lucru pe care grupul de cercetare le-a făcut - antrenând algoritmul pentru a detecta diferențele. Algoritmul este, de asemenea, mai precis decât alte algoritmi de învățare a mașinilor la preluarea locației de domiciliu a utilizatorilor Twitter.

Am spus … sunt beat 😉 doamnelor 😘 jk … Dar cu adevărat sunt beat XD

- Entoan (@EntoanThePack) 13 martie 2016

Studiul publicat pe 10 martie dezvăluie algoritmul în acțiune, cercetătorii colectând aproximativ 11 000 de tweeturi geolocalizate în două zone: New York City și suburbiile județului Monroe, care include orașul Rochester. Algoritmul a filtrat cuvinte cheie legate de consumul de alcool - băutură, petrecere, bere - și a folosit Amazon's Mechanical Turk, un serviciu de aglomerare care coordonează sarcinile de informații umane, pentru a analiza tweet-urile. Cercetătorii au stabilit, de asemenea, parametri pentru a obține algoritmul pentru a găsi tweets trimise când utilizatorii au ajuns acasă. Așa cum s-ar putea aștepta, în orașul New York au existat mai multe mesaje legate de băut decât în ​​județul Monroe.

Cercetătorii consideră că algoritmul are o aplicație mult mai largă: poate analiza mișcarea umană, relațiile dintre demografice, structura vecinătății și condițiile de sănătate din diferite regiuni. Rezultatele noastre demonstreaza ca tweet-uri pot oferi indicii puternice si fin-granin de activitati care se desfasoara in orase, cercetatorii au scris in studiu.

A luat #martinimonday complet în mod greșit și acum sunt beat la locul de muncă.

- Christina McGrath (@xtinamcgrath) 7 martie 2016

Asa de poate textul beat nu este atât de rău dacă îi ajută pe cercetători să afle mai multe despre comportamentul uman? Poți fi judecătorul.