Этот алгоритм может сказать, если вы пьяны в Twitter

В определенное время ночи Твиттер является сокровищницей для пьяного поведения.

Подобно пьяным текстовым сообщениям, существует довольно много людей, которые изрыгают слова столько, сколько они могут признаться в 140 символах. Проверка повреждения в ленте уведомлений может быть такой же болезненной (или, возможно, более зависимой от того, что было сказано), чем похмелье. Это случается с лучшими из нас. Даже Адель была участницей пьяного Твиттера, и ей приходилось передавать свой аккаунт своим представителям.

Но ваши последователи не единственные, кто читает ваши пьяные твиты. Инженеры Университета Рочестера создали алгоритм машинного обучения, который находит ваши пьяные твиты. Алгоритм может определять горячие точки и поведение в нетрезвом состоянии, что может помочь понять связанные с алкоголем проблемы общественного здравоохранения и провести более качественные социологические исследования.

Никогда не заходить в твиттер, когда пьян. Я выглядел глупым. Не удаляя твиты, хотя.

- Йозеф (@JosefCrowther) 16 марта 2016 г.

Если вы выполните быстрый поиск в Твиттере, вы увидите, что трудно выделить твиты, связанные с алкоголем, и твиты, отправленные пользователями, когда они фактически пили. Это было первое, что сделала исследовательская группа - обучил их алгоритму, чтобы определить различия. Алгоритм также более точен, чем другие алгоритмы машинного обучения, при поиске домашнего местоположения пользователей Twitter.

Я упоминал … Я пьян 😉 дамы 😘 JK … Но на самом деле я пьян XD

- Entoan (@EntoanThePack) 13 марта 2016 г.

Исследование, опубликованное 10 марта, раскрывает алгоритм в действии, поскольку исследователи собрали около 11 000 твитов с геолокацией в двух областях: Нью-Йорке и пригороде округа Монро, в состав которого входит город Рочестер. Алгоритм отфильтровал ключевые слова, связанные с алкоголем - пьяные, вечеринки, пиво - и использовал Amazon Mechanical Turk, краудсорсинговую службу, которая координирует задачи человеческого интеллекта, для анализа твитов. Исследователи также установили параметры, чтобы получить алгоритм для поиска твитов, отправленных, когда пользователи вернулись домой. Как и следовало ожидать, в Нью-Йорке было больше твитов, связанных с выпивкой, чем в округе Монро.

Исследователи полагают, что алгоритм имеет гораздо более широкое применение: он может анализировать движение людей, взаимосвязь между демографией, структурой соседства и состоянием здоровья в разных регионах. «Наши результаты показывают, что твиты могут предоставить мощные и детальные подсказки действий, происходящих в городах», - написали исследователи в исследовании.

Взял #martinimonday совершенно неправильно, и теперь я пьян на работе.

- Кристина МакГрат (@xtinamcgrath) 7 марта 2016 г.

Так может быть Пьяные текстовые сообщения не так уж плохи, если они помогают исследователям узнать больше о человеческом поведении? Вы можете быть судьей.