Твиттер поставили на защиту от пищевых отравлений

Команда разработчиков из Рочестерского университета (Нью-Йорк) создала основанную на сообщениях в твиттере компьютерную систему, позволяющую в режиме реального времени определить, посещения каких ресторанов следует избегать, чтобы не получить пищевое отравление, пишет NewScientist.

Система, названная авторами nEmesis, действует по аналогии с сервисом Google Flu Trends, который использует сводные данные о поисковых запросах Google, связанных с гриппом, для оценки текущей активности вирусов гриппа по всему миру. Год тому назад, в июле 2012 года, та же группа под руководством Эдама Сэдилека (Adam Sadilek) уже представляла разработанную ею компьютерную модель распространения инфекционных заболеваний, в первую очередь гриппа, в мегаполисе, также основанную на сообщениях в твиттере.

На этот раз авторы разработали специальное программное обеспечение, позволяющее анализировать текстовую информацию, содержащуюся в твитах, выделяя ключевые слова, такие, как «желудок» и «еда». Было проанализировано более 3,8 миллионов сообщений нью-йоркцев за период с января по апрель 2013 года, из которых было выделено 6 тысяч самых характерных, в которых с высокой долей вероятности шла речь о пищевых отравлениях. Этот пул стал базовым для nEmesis при оценке содержания твитов и географической привязке к местности для определения объектов общепита, о которых идет речь.

Система отслеживает сообщения в твиттере, и если оказывается, что человек находится в одном из 25 тысяч нью-йоркских ресторанов, мониторит в течение нескольких последующих дней его аккаунт на предмет ключевых слов, свидетельствующих о наличии пищевого отравления.

В ходе испытаний nEmesis удалось выявить 120 кафе и ресторанов, причастных к, по крайней мере, одной вспышке острой кишечной инфекции в Нью-Йорке. Система также, базируясь на твитах, выставляет ресторанам «баллы безопасности», которые, как оказалось, очень близки к оценкам инспекторов городского департамента здравоохранения.

Сэдилек, однако, прогнозирует, что когда люди разберутся с тем, как работает nEmesis, они начнут «троллить» определенные места общественного питания. «Люди нарочно начнут твитить, что их рвет, когда они находятся, например, рядом с МакДональдсом», — предположил Сэдилек.

Тем не менее, в ноябре он собирается представить nEmesis на конференции Human Computation & Crowdsourcing в Палм-Спрингс, Калифорния.

Команда разработчиков из Рочестерского университета (Нью-Йорк) создала основанную на сообщениях в твиттере компьютерную систему, позволяющую в режиме реального времени определить, посещения каких ресторанов следует избегать, чтобы не получить пищевое отравление, пишет NewScientist.

Система, названная авторами nEmesis, действует по аналогии с сервисом Google Flu Trends, который использует сводные данные о поисковых запросах Google, связанных с гриппом, для оценки текущей активности вирусов гриппа по всему миру. Год тому назад, в июле 2012 года, та же группа под руководством Эдама Сэдилека (Adam Sadilek) уже представляла разработанную ею компьютерную модель распространения инфекционных заболеваний, в первую очередь гриппа, в мегаполисе, также основанную на сообщениях в твиттере.

На этот раз авторы разработали специальное программное обеспечение, позволяющее анализировать текстовую информацию, содержащуюся в твитах, выделяя ключевые слова, такие, как «желудок» и «еда». Было проанализировано более 3,8 миллионов сообщений нью-йоркцев за период с января по апрель 2013 года, из которых было выделено 6 тысяч самых характерных, в которых с высокой долей вероятности шла речь о пищевых отравлениях. Этот пул стал базовым для nEmesis при оценке содержания твитов и географической привязке к местности для определения объектов общепита, о которых идет речь.

Система отслеживает сообщения в твиттере, и если оказывается, что человек находится в одном из 25 тысяч нью-йоркских ресторанов, мониторит в течение нескольких последующих дней его аккаунт на предмет ключевых слов, свидетельствующих о наличии пищевого отравления.

В ходе испытаний nEmesis удалось выявить 120 кафе и ресторанов, причастных к, по крайней мере, одной вспышке острой кишечной инфекции в Нью-Йорке. Система также, базируясь на твитах, выставляет ресторанам «баллы безопасности», которые, как оказалось, очень близки к оценкам инспекторов городского департамента здравоохранения.

Сэдилек, однако, прогнозирует, что когда люди разберутся с тем, как работает nEmesis, они начнут «троллить» определенные места общественного питания. «Люди нарочно начнут твитить, что их рвет, когда они находятся, например, рядом с МакДональдсом», — предположил Сэдилек.

Тем не менее, в ноябре он собирается представить nEmesis на конференции Human Computation & Crowdsourcing в Палм-Спрингс, Калифорния.