sábado , noviembre 25 2017
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Twitter lanza un algoritmo para identificar a las personas que escriben borrachas

Una de las peores cosas que podemos hacer cuando andamos con unas copas de más es comenzar a enviar mensajes, sobretodo en internet y en una red social tan masiva como Twitter.

En sus 10 años de vida, Twitter ha proporcionado una mina de información útil para el mundo académico. Los tweets de todo el mundo se han utilizado para desarrollar encuestas políticas, mapas de la propagación de las epidemias y ahora también se utiliza para medir la tasa de alcoholemia de una ciudad.

Desde ahora vamos a poder decir que el alcohol y los teléfonos inteligentes no se llevan bien. El software creado ha aprendido a distinguir 140 caracteres escritos por personas que han bebido demasiado.

Un grupo de científicos de la Universidad de Rochester (Nueva York) desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático que puede distinguir un Tweet enviado por usuarios ebrios.

El equipo analizó más de 11.000 tweets geolocalizados publicados entre los años 2013 y 2014 en la ciudad de Nueva York y en la zona suburbana del condado de Monroe.

A partir de esta base de datos, los investigadores seleccionaron tweets que contenían referencias al alcohol y partes en donde los usuarios  se encontraban borrachos.

Al asignar diferentes “puntuaciones” sobre las distintas palabras, el algoritmo ha aprendido a distinguir los tweets que hacen referencia al alcohol.

Con estos datos y otros análisis de más 140 caracteres enviados, el software es capaz de entender si cada Tweet se refiere al estado de sobriedad de una persona o de lo contrario el usuario que había escrito en realidad estaba borracho mientras escribía.

Los datos de ubicación se utilizan para crear mapas sobre el consumo de alcohol en las áreas analizadas.

Herramientas de este tipo podrían ser utilizadas para desarrollar estadísticas en tiempo real y en otros parámetros de salud asociados con el alcohol o las drogas, tomando así medidas más fácilmente de lo que actualmente se enfrentan.

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