Este algoritmo puede saber si estás borracho en Twitter

En ciertos momentos de la noche, Twitter es un tesoro para el comportamiento intoxicado.

Al igual que con los mensajes de texto borrachos, hay una gran cantidad de personas que vomitan tanto como pueden confesar en 140 caracteres. La verificación del daño en una fuente de notificación puede ser tan dolorosa (o quizás más dependiendo de lo que se dijo) que una resaca. Sucede lo mejor de nosotros. Incluso Adele solía ser un miembro de Twitter borracho, y ha tenido que entregar su cuenta a sus representantes.

Pero tus seguidores no son los únicos que leen tus tweets borrachos. Los ingenieros de la Universidad de Rochester crearon un algoritmo de aprendizaje automático que encuentra tus tweets borrachos. El algoritmo puede identificar los puntos de mayor consumo y el comportamiento de los borrachos, lo que puede ayudar a comprender los problemas de salud pública relacionados con el alcohol y realizar mejores estudios de sociología.

Nunca entres en Twitter mientras estás borracho. Me veía tonto Aunque no borrando los tweets.

- Josef (@JosefCrowther) 16 de marzo de 2016

Si realiza una búsqueda rápida en Twitter, verá que es difícil aislar los tweets relacionados con el alcohol y los que los usuarios enviaron cuando en realidad estaban bebiendo. Eso fue lo primero que hizo el grupo de investigación: entrenar su algoritmo para detectar las diferencias. El algoritmo también es más preciso que otros algoritmos de aprendizaje automático para seleccionar la ubicación de origen de los usuarios de Twitter.

¿Mencioné … estoy borracho 😉 señoras 😘 jk … Pero realmente estoy borracho XD

- Entoan (@EntoanThePack) 13 de marzo de 2016

El estudio publicado el 10 de marzo revela el algoritmo en acción cuando los investigadores recolectaron cerca de 11,000 tweets geolocalizados en dos áreas: la ciudad de Nueva York y los suburbios del Condado de Monroe, que incluye la ciudad de Rochester. El algoritmo filtró palabras clave relacionadas con el alcohol (ebrio, fiesta, cerveza) y usó el Mechanical Turk de Amazon, un servicio de crowdsourcing que coordina las tareas de inteligencia humana, para analizar los tweets. Los investigadores también establecieron parámetros para obtener el algoritmo para encontrar tweets enviados cuando los usuarios llegaron a casa. Como es de esperar, había más tweets en la ciudad de Nueva York asociados con la bebida que en el condado de Monroe.

Los investigadores creen que el algoritmo tiene una aplicación mucho más amplia: puede analizar el movimiento humano, las relaciones entre la demografía, la estructura del vecindario y las condiciones de salud en diferentes regiones. "Nuestros resultados demuestran que los tweets pueden proporcionar pistas poderosas y detalladas de las actividades que tienen lugar en las ciudades", escribieron los investigadores en el estudio.

Tomé #martinimonday completamente por el camino equivocado y ahora estoy ebrio en el trabajo.

- Christina McGrath (@xtinamcgrath) 7 de marzo de 2016

Asi que tal vez ¿Los mensajes de texto borrachos no son tan malos si ayudan a los investigadores a aprender más sobre el comportamiento humano? Tú puedes ser el juez.