Il n’y a rien de pire que le moment où la nausée s’installe lorsque vous réalisez que le wrap au poulet Buffalo dont vous déliriez pendant le déjeuner s’est retourné violemment contre vous.
L’intoxication alimentaire est un terme général désignant les maladies d’origine alimentaire, et elles peuvent aller de cas brefs et bénins à des épisodes mortels – et des chercheurs de l'Université de Rochester pensent que chaque cas est évitable et que Twitter peut contribuer à la prévention efforts.
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Les chercheurs ont mis au point un système appelé nEmesis, qu'ils décrire comme « un système de bout en bout qui « écoute » les tweets publics pertinents, détecte les visites de restaurants à partir de messages Twitter géolocalisés, suit l'activité des utilisateurs suite à un restaurant. visite, déduit la probabilité d'apparition d'une maladie d'origine alimentaire à partir du texte de la communication de l'utilisateur et classe enfin les restaurants via une analyse statistique des aliments transformés. données."
Ils ont utilisé 3,8 millions de tweets provenant de 94 000 utilisateurs de Twitter dans la région de New York et ont trouvé 480 cas d'intoxication alimentaire grâce à cet outil. nEmesis trie les tweets en géolocalisant des mots-clés qui pourraient indiquer que quelqu'un se sent malade après avoir mangé – des expressions comme #upsetstomach et « so sad omg » ont été utilisées comme mots-clés.
Ils ont utilisé un filtre automatisé pour passer au crible l'énorme volume de tweets à la recherche d'expressions indiquant une maladie, puis ils ont utilisé des personnes inscrites au programme Mechanical Turk d’Amazon pour prêter un regard humain aux tweets et trouver ceux les plus susceptibles d’indiquer une maladie.
Le système identifie les restaurants qui pourraient vous rendre malade en fonction des tweets des personnes qui les ont visités – et leurs conclusions correspondent assez étroitement à celles du New York Times. Les notes actuelles du ministère de la Santé de York, indiquant que vous devriez probablement rester à l'écart de ce restaurant de ramen sommaire mais bon marché s'il ne passe pas par l'avion couleurs.
Cela pourrait être extrêmement utile si les organismes d'inspection des aliments utilisaient nEmesis pour déterminer quels restaurants ils devraient vérifier, car les endroits avec des incidents de maladie plus élevés pourraient être fermés plus rapidement. mode. Et cela serait utile à quiconque décide où aller manger au restaurant.
Sean Brennan, l'un des chercheurs, affirme que le modèle nEmesis pourrait être utilisé pour suivre d'autres problèmes. « Ce que notre modèle sait faire, c'est étiqueter Des classes de maladies. Dans le passé, nous nous concentrions principalement sur les maladies de type grippal, par exemple, et celle-ci concernait les maladies d'origine alimentaire, qui couvrent un spectre de symptômes et de causes. Un bon exemple de cela, et un autre domaine potentiel de recherche que nous envisagions, était la santé mentale, en particulier la dépression et l'anxiété. Nous pensons que l’identification de ces cas pourrait également constituer une contribution profonde et enrichissante dans ce domaine.
Mais Brennan note que l’outil est efficace pour obtenir des estimations, pas des résultats exacts, et qu’il ne fonctionnerait pas bien si vous recherchiez un problème trop spécifique. "Si vous recherchez quelque chose de très spécifique (des cas d'angine streptococcique, par exemple), alors il y en aura il ne s'agira probablement pas d'exemples suffisamment positifs pour générer un signal fiable, ni d'être statistiquement significatifs », a-t-il déclaré. dit.
Ce type de modèle peut fonctionner dans d’autres grandes villes. « D’autres pays anglophones souhaiteraient affiner notre modèle linguistique original en fonction de la langue vernaculaire locale, car beaucoup de de notre mode de langage naïf – que nous utilisions pour obtenir notre ensemble de données d’origine – dépendait de phrases américaines colorées », Brennan dit. « Et bien sûr, les villes non anglophones devraient changer complètement de langue. Malheureusement, cela ne peut fonctionner qu’à l’échelle de New York ou de Los Angeles, et non à Madison, dans le Wisconsin, par exemple. Les tweets géolocalisés sont tout simplement trop rares (dans l’espace et dans le temps) à certains endroits actuellement, mais nous espérons que cela s’améliorera dans les années à venir.
nEmesis n'est pas encore une application, mais les chercheurs ont créé quelque chose appelé Traqueur de germes basé sur un modèle de recherche plus ancien. Il localise les tweets dans votre région qui indiquent que les personnes autour de vous sont malades – donc si vous êtes un germaphobe, c'est soit ton meilleur ami, soit ce qui te donnera envie de ne plus jamais quitter ton encore une maison. Yelp a fait des efforts similaires avec l'ajout de scores d'hygiène des restaurants aux pages des restaurants (la fonctionnalité n'est cependant disponible qu'à New York et San Francisco).
Même si le modèle nEmesis n’est pas encore perfectionné, il constitue un bon exemple de la façon dont les chercheurs peuvent exploiter les réseaux sociaux pour améliorer la santé publique – et, espérons-le, si les programmes Comme celui-ci gagne en popularité, ils rappelleront aux restaurateurs que même si les inspecteurs sanitaires ne viennent pas, les habitudes louches du service alimentaire ne passeront pas inaperçues. convives.
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