Алгоритъм в Twitter показва кой пише, докато е пиян

Почти всички сме минали през момента да пишем някое друго съобщение дали от смартфона, дали в социалната мрежа, дали да се похвалим с нещо, дали да пишем на бивше гадже, дали да намерим ново.
 
Ако сте от тези, които са пускали един-два туитове в Twitter, когато сте били подпийнали, може да сте станали част от едно монументално изследване, което ще помогне на учени да определят колко точно пияни сте били, когато ползвате социалната мрежа, съобщава Digital Trends.
 
Набил Хюсеин от Университета в Рочестър създава специален алгоритъм за Twitter, за да определи навиците на пиене в различни географски региони. Хюсеин и неговият екип са събрали десетки хиляди постове, тагнати с конкретно местоположение, пуснати между юли 2013 г. и юли 2014 г. в Ню Йорк, а след това ги сортира по туитове, които съдържат ключови думи като "бира", "кег за бира", "пиян" и други.
 
Това им дало възможността да работят с база с около 11,000 туитове, които учените дават на краудсорсинг услугата на Amazon - Mechanical Turk, където повече хора ще могат да се включат в изследването. Всяка дума от хилядите туитове е проучвана от доброволците от Turk, като те търсят отговора на 3 въпроса:
 
1. Може ли този туит да се се обвърже с приемането на алкохолни напитки?
2. Ако може, направен ли е този туит от потребителя, приел алкохолната напитка?
3. Ако е така, възможно ли е този туит да е пратен от същото място и по същото време, в което потребителят е приемал алкохолната напитка?
              
Отговорите на тези въпроси дават на екипа ценна информация за това дали туитовете са били от вече пияни хора или от такива, които тепърва почват да пият. След събирането на цялата информация, изследователите успяват да създадат алгоритъм, който на теория може да установи дали даден потребител е пиян при пускането на туит с до 80% точност.
 
Хюсеин смята, че с този алгоритъм ще може да се определя дали нюйоркчани предпочитат да пият вкъщи или по заведения, както и кои са водещите квартали по пиене. Екипът иска да включи и още локации по света, но първо смята да тества до колко алгоритъмът е успешен в Ню Йорк.