Es gibt nichts Schlimmeres als den Moment, in dem Ihnen übel wird, wenn Sie merken, dass sich der Buffalo Chicken Wrap, von dem Sie beim Mittagessen geschwärmt haben, heftig gegen Sie gewandt hat.
Lebensmittelvergiftung ist ein Sammelbegriff für durch Lebensmittel verursachte Krankheiten und sie können von kurzen, leichten Fällen bis hin zu tödlichen Episoden reichen – und Forscher der Universität Rochester glauben, dass jeder Fall vermeidbar ist und dass Twitter bei der Prävention helfen kann Bemühungen.
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Die Forscher entwickelten ein System namens nEmesis, das sie beschreiben als „ein End-to-End-System, das auf relevante öffentliche Tweets „lauscht“, Restaurantbesuche anhand geomarkierter Twitter-Nachrichten erkennt und Benutzeraktivitäten verfolgt, die einem Restaurant folgen Besuch, leitet aus dem Text der Benutzerkommunikation die Wahrscheinlichkeit des Auftretens einer durch Lebensmittel verursachten Krankheit ab und ordnet schließlich Restaurants mithilfe einer statistischen Analyse der verarbeiteten Lebensmittel ein Daten."
Sie nutzten 3,8 Millionen Tweets von 94.000 Twitter-Nutzern im Raum New York und fanden 480 Fälle von Lebensmittelvergiftungen anhand des Tools. nEmesis sortiert Tweets nach geografischen Schlüsselwörtern, die darauf hindeuten könnten, dass sich jemand nach dem Essen krank fühlt – Sätze wie #upsetstomach und „so sick omg“ wurden als Schlüsselwörter verwendet.
Sie verwendeten einen automatisierten Filter, um die enorme Menge an Tweets nach Phrasen zu durchsuchen, die auf eine Krankheit hindeuteten, und verwendeten sie dann Menschen haben sich beim Mechanical Turk-Programm von Amazon registriert, um den Tweets menschliche Augen zu verleihen und diejenigen zu finden, die am wahrscheinlichsten auf eine Krankheit hinweisen.
Das System identifiziert Restaurants, die Sie möglicherweise krank machen könnten, basierend auf dem, was die Leute, die sie besucht haben, twittern – und ihre Ergebnisse stimmten ziemlich gut mit dem Neuen überein Die aktuellen Noten des Gesundheitsministeriums von York deuten darauf hin, dass Sie sich wahrscheinlich von diesem dürftigen, aber billigen Ramen-Restaurant fernhalten sollten, wenn es beim Fliegen nicht durchkommt Farben.
Dies könnte enorm hilfreich sein, wenn Lebensmittelkontrollorganisationen nEmesis verwenden würden, um zu bestimmen, welche Restaurants Sie sollten sich umsehen, da Orte mit höheren Krankheitsfällen möglicherweise schneller geschlossen werden Mode. Und es wäre hilfreich für alle, die entscheiden, wo sie essen gehen möchten.
Sean Brennan, einer der Forscher, sagt, dass das nEmesis-Modell verwendet werden könnte, um andere Probleme zu verfolgen. „Was unser Modell gut kann, ist die Kennzeichnung Klassen von Krankheiten. In der Vergangenheit haben wir uns beispielsweise hauptsächlich auf grippeähnliche Erkrankungen konzentriert, und in diesem Fall ging es um durch Lebensmittel übertragene Krankheiten, die ein Spektrum von Symptomen und Ursachen abdecken. Ein gutes Beispiel dafür und ein weiterer potenzieller Forschungszweig, den wir in Betracht gezogen haben, war die psychische Gesundheit, insbesondere Depressionen und Angstzustände. Wir glauben, dass die Identifizierung dieser Fälle auch einen tiefgreifenden und lohnenden Beitrag auf diesem Gebiet darstellen könnte.“
Brennan weist jedoch darauf hin, dass das Tool gut geeignet ist, Schätzungen und keine genauen Ergebnisse zu erhalten, und dass es nicht gut funktionieren würde, wenn Sie nach einem zu spezifischen Problem suchen würden. „Wenn Sie nach etwas sehr Spezifischem suchen (z. B. Fälle von Halsentzündung), dann finden Sie es Wahrscheinlich reichen die positiven Beispiele nicht aus, um ein zuverlässiges Signal zu erzeugen oder statistisch signifikant zu sein“, sagte er sagt.
Ein solches Modell kann auch in anderen Großstädten funktionieren. „Andere englischsprachige Länder würden aus vielen Gründen unser ursprüngliches Sprachmodell an die lokale Umgangssprache anpassen wollen „Unser naiver Sprachmodus – mit dem wir unseren ursprünglichen Datensatz erhielten – hing von farbenfrohen amerikanischen Phrasen ab“, sagte Brennan sagt. „Und natürlich müssten nicht englischsprachige Städte die Sprache komplett ändern. Leider funktioniert dies jedoch nur im Maßstab von New York oder L.A. und nicht beispielsweise in Madison, WI. Geotagged-Tweets sind an manchen Orten derzeit einfach zu spärlich (sowohl räumlich als auch zeitlich), aber das wird sich hoffentlich in den kommenden Jahren verbessern.“
nEmesis ist noch keine App, aber die Forscher haben etwas namens „ Keim-Tracker Basierend auf einem älteren Forschungsmodell. Es findet Tweets in Ihrer Nähe, die darauf hinweisen, dass die Menschen in Ihrer Umgebung krank sind – wenn Sie also krank sind Wenn du eine Keimphobie hast, ist es entweder dein bester Freund oder das Ding, das dich dazu bringt, ihn nie mehr verlassen zu wollen Haus wieder. Yelp hat ähnliche Anstrengungen unternommen mit der Hinzufügung von Restauranthygienebewertungen zu Restaurantseiten (die Funktion ist jedoch nur in New York und San Francisco verfügbar).
Auch wenn das nEmesis-Modell noch nicht ausgereift ist, ist es ein gutes Beispiel dafür, wie Forscher soziale Netzwerke nutzen können, um die öffentliche Gesundheit – und hoffentlich auch Programme – zu verbessern Solche Lebensmittel erfreuen sich immer größerer Beliebtheit und erinnern Restaurantbesitzer daran, dass schlechte Gewohnheiten beim Essensservice auch dann nicht unbemerkt bleiben, wenn die Gesundheitsinspektoren nicht vorbeikommen Gäste.
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