Tipkanje polučitljivih tweetova dok pijani teturate u potrazi za svojim Uberom standarni je završatak noći u gradu 2016. godine, piše IFLScience.

Ali ti bi se pijani tweetovi mogli koristiti i za nešto korisno, zahvaljujući algoritmu sposobnim za učenje.

Grupa računarskih naučnika sa Univerziteta u Rochesteru razvila je algoritam sposoban za učenje kojeg su zatim istrenirali da prepozna alkoholizirane tweetove.

Tim je analizirao preko 11.000 tweetova poslanih u New Yorku i okrugu Monroe između jula 2013. i jula 2014. Iz te su selekcije filtrirane sve poruke koje sadrže rijeći povezane s alkoholom, poput ‘pijan’, tekila’, pivo’, ‘cuga’, ili ‘oblio se’. Pridodajući različite vrijednosti i težinu svakoj ključnoj riječi, računar može vidjeti da li se uopće spominje konzumacija alkohola.

Koristeći ove ‘pijane’ podatke i daljnju analizu riječi u tweetovima, program može razlučiti da li je poruka o tome da je sam korisnik Twittera pijan, kao i pije li korisnik upravo tokom slanja poruke. Kako su tweetovi geotaggirani, računar je u stanju pronaći i lokaciju na kojoj je korisnik pio.

“Možemo analizirati uzorke ljudske pokretljivosti; možemo proučavati odnose između demografija, strukturu određenog dijela grada i zdravstvene uvijete u različitim kvartovima, te na taj način lakše razumjeti brojne aspekte urbanog života i okoliša”, napisali su naučnici.

Praćenjem svih tweetova na određenom području algoritam može prepoznati vrijeme, mjesto, te količinu konzumiranog alkoholaFoto: Thinkstock

“Istraživanja u tim područjima kao i potrošnja alkohola uglavnom se temelje na raznim popisima stanovništva, a to je skup i dugotrajni proces koji stoga ne može omogućiti analizu u stvarnom vremenu. Naši rezultati pokazuju kako tweetovi mogu osigurati kvalitetne i detaljne podatke o aktivnostima u gradu”.

Naučnici se nadaju kako bi se ovaj algoritam mogao koristiti kao alat za procjenu potrošnje alkohola za javne službe, kao i da bi mogao poslužiti kao model za buduće zdravstvene procjene i popise