- Este sistema permite hacer un seguimiento en tiempo real de hábitos y fenómenos sociales
- Los investigadores pretenden llegar a estudiar el consumo de alcohol según etnia, edad o sexo
- Los tuiteros de New York beben mayoritariamente en casa y al contrario que los de Monroe que lo hacen a 1 km de la suya
Lo que se publica en las redes sociales dice mucho de la persona que hay detrás de esa cuenta. Un algoritmo, recientemente creado, es capaz de deducir si el tuitero que escribe está ebrio o no analizando los tuits que ha publicado.
Las redes sociales cada vez son más importantes en el día a día de los usuarios lo que significa que cada vez interactuan más a través de ellas, dejando información que analizada con cuidado puede decir mucho del usuario. Un grupo de investigadores de la Universidad de Rochester, en Estados Unidos, dirigidos por Nabil Hossain, ha diseñado un algoritmo con el fin de saber si un tuitero está publicando en su cuente de Twitter bajo la influencia de la bebida.
Gracias a él, aseguran estos expertos, se pueden extraer conclusiones estadísticas de utilidad para diseñar campañas más eficaces contra el alcoholismo, tal y como explica la información de 'Muy Interesante'.
En un primer momento se capturaron 11.000 tuits que fueron analizados de forma manual por 'turkers'
El algoritmo se creó en varias fases. En un primer momento se capturaron 11.000 tuits que fueron analizados de forma manual por 'turkers', según cuenta la información , personas que hacen tareas como etiquetar datos, textos o fotos, a los que pidieron valorar los mensajes y adjudicarlos a usuarios “achispados”.
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En un segundo paso, los tuits se clasificaban en función de si los tuiteros estaban en su casa o publicaban desde otro lugar. Posteriormente se cruzaban esos datos con las estadísticas de consumo de alcochol por zonas. Todos estos pasos fueron ayudando a perfilar y optimizar el algoritmo. Entre los datos analizados se pudieron sacar varias conclusiones:
En primer lugar, que los tuiteros de Nueva York bebían mayoritariamente en casa y, en segundo lugar, que los usuarios de Monroe salían más a menudo para hacerlo, hasta más de un kilómetro de distancia. También se observaba una correlación geográfica entre la densidad de establecimientos que venden bebida y los tuits relacionados con el alcohol.
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La utilidad del algoritmo es mayor de la que puede parecer a primera vista. Más allá de conocer que tuitero está escribiendo ebrio o no, permite elaborar seguimientos en tiempo real de hábitos sociales, cuando antes era necesario métodos muy complejos y caros.
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