Bad Romance.wmv
夜間の特定の時間帯に、Twitterは酔った行動の宝庫です。
酔っているテキストメッセージと同様に、彼らが140文字に告白することができるのと同じくらい言葉で嘔吐する人々のかなりの数があります。通知フィード内の損傷をチェックすることは、二日酔いと同じくらい痛みがあるかもしれません（あるいは言われたことによりますがもっと多分）。それは私たちのために起こります。 Adeleでさえも酔っているTwitterのメンバーだったので、彼女の担当者に彼女のアカウントを引き渡さなければなりませんでした。
しかし、あなたのフォロワーはあなたの酔ったツイートを読んでいる唯一の人ではありません。ロチェスター大学のエンジニアはあなたの酔ったつぶやきを見つける機械学習アルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムは、飲酒のホットスポットや飲酒行動を特定することができ、アルコール関連の公衆衛生の問題を理解し、より良い社会学研究を実施するのに役立ちます。
酔っている間Twitterに乗ってはいけない。私は愚かに見えた。ツイートを削除していません。
- Josef（@JosefCrowther）2016年3月16日
Twitterでクイック検索をすると、アルコールに関連するツイートと実際に飲んでいるときに送信されたツイートのユーザーとを区別するのは難しいことがわかります。それが研究グループが最初にしたことでした - 違いを見つけるために彼らのアルゴリズムを訓練しました。このアルゴリズムは他の機械学習アルゴリズムよりもTwitterユーザーの自宅を拾う点でも正確です。
私は言及しました…私は酔っている女性😘jk …しかし、本当に私は酔っていますXD
- Entoan（@EntoanThePack）2016年3月13日
3月10日に発表されたこの調査では、ニューヨーク市とロチェスター市を含むモンロー郡郊外の2つの地域で約11,000の地理位置情報付きツイートが収集され、アルゴリズムが実際に動作していたことが明らかになりました。このアルゴリズムはアルコール関連のキーワード - 飲酒、パーティー、ビール - をフィルタリングし、つぶやきを分析するために、アマゾンのMechanical Turk（人間の知能タスクを調整するクラウドソーシングサービス）を使用した。研究者はまた、ユーザーが家に帰ったときに送信されたツイートを見つけるためのアルゴリズムを取得するためのパラメータを設定しました。予想通り、ニューヨーク市ではモンロー郡より飲酒に関連したツイートが多かったです。
研究者達は、このアルゴリズムはもっと広い用途を持っていると信じています：それは、人の動き、人口統計の間の関係、近隣構造、そして異なる地域の健康状態を分析することができます。 「我々の結果は、つぶやきが都市で行われている活動の強力できめ細かい手がかりを提供できることを実証しています」と研究者らは書いています。
#martinimondayを完全に間違った方法で取得したので、今仕事で酔っています。
- Christina McGrath（@xtinamcgrath）2016年3月7日
そう 多分 研究者が人間の行動についてもっと学ぶのに役立つのであれば、酔ってテキストメッセージはそれほど悪くないでしょうか。あなたは裁判官になることができます。