यह एल्गोरिथ्म बता सकता है कि क्या आप ट्विटर पर नशे में हैं

रात के निश्चित समय पर, ट्विटर नशे के व्यवहार के लिए एक खजाना है।

नशे में टेक्सटिंग के समान, ऐसे बहुत से लोग हैं जो शब्द-उल्टी करते हैं जितना वे 140 वर्णों में स्वीकार कर सकते हैं। एक सूचना फ़ीड में क्षति की जाँच करना केवल हैंगओवर की तुलना में दर्दनाक (या शायद जो कुछ कहा गया था उसके आधार पर अधिक हो सकता है)। यह हममें से बेहतरीन के साथ हुआ। यहां तक ​​कि एडेल नशे में ट्विटर का सदस्य हुआ करता था, और उसे अपने प्रतिनिधि को अपना खाता सौंपना पड़ता था।

लेकिन आपके अनुयायियों ने आपके नशे के ट्वीट्स को पढ़ने वाले केवल नहीं हैं। रोचेस्टर विश्वविद्यालय के इंजीनियरों ने एक मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम बनाया जो आपके नशे में ट्वीट्स को ढूंढता है। एल्गोरिदम पीने के हॉटस्पॉट और नशे में व्यवहार की पहचान कर सकता है, जो शराब से संबंधित सार्वजनिक स्वास्थ्य मुद्दों को समझने और बेहतर समाजशास्त्र अध्ययन का संचालन करने में मदद कर सकता है।

नशे में रहते हुए ट्विटर पर कभी नहीं। मैं गूंगा लग रहा था। हालांकि ट्वीट डिलीट नहीं कर रहे हैं।

- जोसेफ (@JosefCrowther) 16 मार्च, 2016

यदि आप ट्विटर पर त्वरित खोज करते हैं, तो आप देखेंगे कि जब वे वास्तव में शराब पी रहे थे, तो शराब से संबंधित ट्वीट्स और भेजे गए ट्वीट्स को अलग करना मुश्किल है। अनुसंधान समूह ने सबसे पहला काम यही किया था - मतभेदों को समझने के लिए उनके एल्गोरिथ्म को प्रशिक्षित करना। ट्विटर उपयोगकर्ताओं के घर का स्थान लेने के लिए अन्य मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम की तुलना में एल्गोरिथ्म अधिक सटीक है।

क्या मैंने उल्लेख किया … मैं नशे में हूं 😘 देवियों … jk … लेकिन वास्तव में मैं एक्सडी नशे में हूं

- Entoan (@EntoanThePack) 13 मार्च 2016

10 मार्च को प्रकाशित अध्ययन से एक्शन में एल्गोरिदम का पता चलता है क्योंकि शोधकर्ताओं ने दो क्षेत्रों में लगभग 11,000 जियोकोलेटेड ट्वीट्स एकत्र किए: न्यूयॉर्क सिटी और मोनरो काउंटी के उपनगर, जिसमें रोचेस्टर शहर भी शामिल है। एल्गोरिथ्म ने अल्कोहल-संबंधी कीवर्ड - ड्रंक, पार्टी, बीयर - को फ़िल्टर किया और अमेज़ॅन के मैकेनिकल तुर्क का इस्तेमाल किया, जो एक क्राउडसोर्सिंग सेवा है जो मानव खुफिया कार्यों को समन्वयित करती है, ट्वीट का विश्लेषण करती है। शोधकर्ताओं ने उपयोगकर्ताओं को घर मिलने पर भेजे गए ट्वीट्स को खोजने के लिए एल्गोरिदम प्राप्त करने के लिए पैरामीटर भी निर्धारित किए। जैसा कि एक की उम्मीद होगी, न्यू यॉर्क शहर में मोनरो काउंटी की तुलना में पीने के साथ जुड़े अधिक ट्वीट थे।

शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि एल्गोरिथ्म में बहुत व्यापक अनुप्रयोग है: यह मानव आंदोलन, जनसांख्यिकी, पड़ोस संरचना और विभिन्न क्षेत्रों में स्वास्थ्य स्थितियों के बीच संबंधों का विश्लेषण कर सकता है। शोधकर्ताओं ने अध्ययन में लिखा है, "हमारे परिणाम बताते हैं कि ट्वीट शहरों में चल रही गतिविधियों के शक्तिशाली और ठीक-ठाक संकेत प्रदान कर सकते हैं।"

#Martinimonday को पूरी तरह से गलत तरीके से लिया और अब मैं काम पर नशे में हूं।

- क्रिस्टीना मैकग्राथ (@xtinamcgrath) 7 मार्च 2016

इसलिए शायद यदि यह शोधकर्ताओं द्वारा मानव व्यवहार के बारे में अधिक जानने में मदद करता है तो नशे में टेक्सटिंग करना इतना बुरा नहीं है? आप जज हो सकते हैं।