Цей алгоритм може розповісти, якщо ви п'єте в Twitter

У певні години ночі Twitter - це скарбниця для інтоксикації поведінки.

Подібно до п'яних текстових повідомлень, існує цілий ряд людей, які слова-блювота стверджують у 140 символів. Перевірка пошкоджень у подачі сповіщень може бути так само болючою (або, можливо, більше в залежності від того, що було сказано), ніж похмілля. Це відбувається з кращими з нас. Навіть Адель колись була членом п'яного Twitter, і їй довелося передати свій рахунок своїм представникам.

Але ваші послідовники не єдині, хто читає ваші п'яні твіти. Інженери Університету Рочестера створили алгоритм машинного навчання, який знаходить ваш п'яний твіт. Алгоритм може визначити питні гарячі точки та поведінку в нетверезому стані, які можуть допомогти зрозуміти проблеми охорони здоров'я, пов'язані з алкоголем, та провести кращі соціологічні дослідження.

Ніколи не отримуєте в Twitter в той час як п'яний. Я виглядав німим. Не видаляючи твітів.

- Josef (@JosefCrowther) 16 березня 2016 року

Якщо ви виконуєте швидкий пошук у Twitter, ви побачите, що важко виділити твіти, які стосуються користувачів алкоголю та твітів, надісланих, коли вони фактично пили. Це було перше, що зробила дослідницька група - тренували їх алгоритм для виявлення відмінностей. Алгоритм також є більш точним, ніж інші алгоритми машинного навчання при підборі домашнього розташування користувачів Twitter.

Я згадав … Я п'яний 😘 дами … JK … Але дійсно я п'яний XD

- Entoan (@EntoanThePack) 13 березня 2016 року

Дослідження, опубліковане 10 березня, розкриває алгоритм у дії, коли дослідники зібрали близько 11000 геолокаційних твітів у двох районах: Нью-Йорку та передмісті округу Монро, що включає місто Рочестер. Алгоритм фільтрував ключові слова, пов'язані з алкоголем, - п'яний, партійний, пивний - і використовував для аналізу твітів Amazon's Mechanical Turk, службу краудсорсингу, що координує завдання розвідки людини. Дослідники також налаштували параметри, щоб отримати алгоритм пошуку твітів, надісланих, коли користувачі повернулися додому. Як і слід було очікувати, в Нью-Йорку було більше шляхів, ніж у Монро.

Дослідники вважають, що алгоритм має набагато ширше застосування: він може аналізувати рухи людей, відносини між демографією, структурою сусідства і станом здоров'я в різних регіонах. "Наші результати показують, що твіти можуть забезпечити потужні і дрібнозернисті сигнали діяльності, що відбувається в містах", - писали дослідники в дослідженні.

Взяв #martinimonday повністю неправильний шлях і тепер я п'яний на роботі.

- Крістіна Макграт (@xtinamcgrath) 7 березня 2016 року

Тому може бути написання тексту в нетверезому стані не так вже й погано, якщо це допомагає дослідникам дізнатися більше про поведінку людини? Ви можете бути суддею.