이 알고리즘은 당신이 트위터에 취했는지 알 수 있습니다.

밤중의 특정 시간에 Twitter는 중독 된 행동에 대한 보물입니다.

술취한 문자 메시지와 마찬가지로 140 자까지 고백 할 수있는만큼 단어를 구토하는 사람들이 상당히 많습니다. 알림 피드의 손상을 확인하는 것은 숙취보다 고통 스러울 수 있습니다 (또는 말한 내용에 따라 다를 수 있음). 그것은 우리에게 최고입니다. Adele조차도 술에 취한 트위터의 멤버 였고, 그녀의 계좌를 그녀의 담당자에게 넘겨야했습니다.

그러나 당신의 추종자 만이 당신의 술취한 짹짹을 읽고있는 것은 아닙니다. 로체스터 대학 (University of Rochester) 엔지니어는 술취한 트윗을 발견하는 기계 학습 알고리즘을 만들었습니다. 알고리즘은 술과 관련된 공중 보건 문제를 이해하고 더 나은 사회학 연구를 수행 할 수있는 음주 핫스팟 및 음주 행동을 식별 할 수 있습니다.

술에 취한 채로 트위터에 가지 마라. 나는 바보 같았다. 트윗을 삭제하지 않음.

- Josef (@JosefCrowther) 2016 년 3 월 16 일

트위터에서 빠른 검색을 수행하면 실제로 술을 마실 때 보낸 알콜 및 트윗과 관련된 트윗을 분리하는 것이 어렵다는 것을 알 수 있습니다. 그것은 연구 그룹이 수행 한 첫 번째 작업이었습니다. 알고리즘을 조정하여 차이점을 발견했습니다. 알고리즘은 트위터 사용자의 집 위치를 파악할 때 다른 기계 학습 알고리즘보다 정확합니다.

나는 언급 했는가 … 나는 술취한 😉 숙녀 😘 jk … 그러나 진실하게 나는 마셨다 XD

- Entoan (@ EntoanThePack) 2016 년 3 월 13 일

3 월 10 일에 발표 된 연구는 뉴욕시와 Rochester시를 포함하는 Monroe 교외의 2 개 지역에서 약 11,000 개의 지오텍 틱 트윗을 수집 한 연구원의 알고리즘을 보여줍니다. 이 알고리즘은 음주 관련, 파티 관련, 맥주 관련 음주 관련 키워드를 필터링하고, 인간 지능 업무를 조정하는 crowdsourcing 서비스 인 Amazon의 Mechanical Turk를 사용하여 트윗을 분석했습니다. 또한 연구원은 사용자가 집에 도착했을 때 트윗을 찾기 위해 알고리즘을 얻는 매개 변수를 설정합니다. 사람이 예상했듯이, 뉴욕시에는 몬로 카운티보다 음주와 관련된 더 많은 짹짹이있었습니다.

연구자들은이 알고리즘이 훨씬 광범위하게 적용될 수 있다고 믿습니다. 그것은 인간의 움직임, 인구 통계, 이웃 구조 및 다른 지역의 건강 상태 간의 관계를 분석 할 수 있습니다. "우리의 결과는 짹짹이 도시에서 진행되는 활동의 강력하고 세밀한 신호를 제공 할 수 있음을 보여줍니다"라고 연구원은 썼다.

#martinimonday가 완전히 잘못된 길로 바뀌었고 지금은 직장에서 술에 취해 있습니다.

- Christina McGrath (@xtinamcgrath), 2016 년 3 월 7 일

그래서 아마도 술취한 문자 메시지가 연구자가 인간의 행동에 대해 더 많은 것을 배우도록 돕는다면 그렇게 나쁘지 않을까요? 당신은 판사가 될 수 있습니다.