Dit algoritme kan vertellen of je dronken bent op Twitter

$config[ads_kvadrat] not found

PouchDB and synchronizing databases - Sjoerd de Jong - GrunnJS

PouchDB and synchronizing databases - Sjoerd de Jong - GrunnJS
Anonim

Op bepaalde momenten van de nacht is Twitter een schatkamer voor bedwelmd gedrag.

Net als bij dronken sms'en, zijn er heel veel mensen die zoveel braakspreuken als ze kunnen opbiechten in 140 karakters. Het controleren van de schade in een meldingsfeed is misschien net zo pijnlijk (of misschien meer afhankelijk van wat er is gezegd) dan een kater. Het gebeurt met de besten van ons. Zelfs Adele was lid van dronken Twitter en moest haar account aan haar vertegenwoordigers overhandigen.

Maar uw volgers zijn niet de enigen die uw dronken tweets lezen. De ingenieurs van de universiteit van Rochester hebben een algoritme voor computerleren ontwikkeld waarmee je dronken tweets kunt vinden. Het algoritme kan drink-hotspots en gedronken gedrag identificeren, waardoor alcoholgerelateerde volksgezondheidskwesties beter begrepen kunnen worden en betere sociologische studies kunnen worden uitgevoerd.

Nooit dronken worden op Twitter. Ik zag er stom uit. De tweets niet verwijderen.

- Josef (@JosefCrowther) 16 maart, 2016

Als je snel op Twitter zoekt, zie je dat het moeilijk is tweets te isoleren die te maken hebben met alcohol en tweets die gebruikers sturen tijdens het drinken. Dat was het eerste wat de onderzoeksgroep deed - hun algoritme trainen om de verschillen op te sporen. Het algoritme is ook nauwkeuriger dan andere algoritmen voor het leren van apparaten bij het ophalen van de thuislocatie van Twitter-gebruikers.

Vermeldde ik … Ik ben dronken 😉 dames 😘 jk … Maar ik ben echt dronken XD

- Entoan (@EntoanThePack) 13 maart 2016

De studie gepubliceerd op 10 maart onthult het algoritme in actie toen de onderzoekers ongeveer 11.000 geolokaliseerde tweets verzamelden in twee gebieden: New York City en de buitenwijken van Monroe County, waaronder de stad Rochester. Het algoritme filterde op alcoholbetrekking hebbende sleutelwoorden - dronken, partij, bier - en gebruikte Amazons Mechanische Turk, een crowdsourcingdienst die menselijke intelligentietaken coördineert, om de tweets te analyseren. De onderzoekers stellen ook parameters in om het algoritme in staat te stellen tweets te vinden die worden verzonden wanneer gebruikers thuiskomen. Zoals je zou verwachten, waren er veel meer tweets in New York geassocieerd met drinken dan in Monroe County.

De onderzoekers denken dat het algoritme een veel bredere toepassing heeft: het kan menselijke bewegingen, relaties tussen demografische gegevens, de structuur van de buurt en gezondheidsomstandigheden in verschillende regio's analyseren. "Onze resultaten tonen aan dat tweets krachtige en fijnmazige signalen kunnen geven van activiteiten in steden," schreven de onderzoekers in het onderzoek.

Nam #martinimonday helemaal verkeerd en nu ben ik dronken op mijn werk.

- Christina McGrath (@xtinamcgrath) 7 maart 2016

Zo kan zijn dronken sms'en is niet zo erg als het onderzoekers helpt meer te leren over menselijk gedrag? Jij kunt de rechter zijn.

$config[ads_kvadrat] not found