Non c'è niente di peggio del momento in cui arriva la nausea quando ti rendi conto che l'involtino di pollo al bufalo di cui stavi delirando a pranzo si è rivoltato violentemente contro di te.
L'intossicazione alimentare è un termine generico per indicare le malattie di origine alimentare e possono variare da casi brevi e lievi a episodi fatali i ricercatori dell'Università di Rochester ritengono che ogni caso sia prevenibile e che Twitter possa aiutare nella prevenzione sforzi.
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I ricercatori hanno ideato un sistema chiamato nEmesis, che loro descrivere come "un sistema end-to-end che" ascolta "i tweet pubblici rilevanti, rileva le visite ai ristoranti dai messaggi Twitter geo-taggati, tiene traccia dell'attività degli utenti che seguono un ristorante" visita, deduce la probabilità di insorgenza di malattie di origine alimentare dal testo della comunicazione dell'utente, ed infine classifica i ristoranti attraverso l'analisi statistica dei trattamenti elaborati dati."
Hanno utilizzato 3,8 milioni di tweet di 94.000 utenti Twitter nell'area di New York e hanno riscontrato 480 casi di intossicazione alimentare basati sullo strumento. nEmesis seleziona i tweet geolocalizzando le parole chiave che potrebbero indicare che qualcuno si sente male dopo aver mangiato: come parole chiave sono state utilizzate frasi come #upsetstomach e "così malato mio Dio".
Hanno utilizzato un filtro automatizzato per vagliare l'enorme volume di tweet alla ricerca di frasi che indicassero una malattia, e poi hanno utilizzato persone registrate al programma Mechanical Turk di Amazon per prestare occhio umano ai tweet e trovare quelli che con maggiore probabilità indicano una malattia.
Il sistema individua i ristoranti che potrebbero farti star male in base a ciò che le persone che li hanno visitati twittano - e i loro risultati coincidevano abbastanza strettamente con il Nuovo I voti attuali del Dipartimento della Salute di York, che indicano che probabilmente dovresti stare lontano da quel posto squallido ma economico di ramen se non passa con il volo colori.
Ciò potrebbe essere estremamente utile se le organizzazioni di ispezione alimentare utilizzassero nEmesis per determinare quali ristoranti dovrebbero controllare, poiché i luoghi con maggiori episodi di malattia potrebbero essere chiusi in modo più tempestivo moda. E sarebbe utile per chiunque decidere dove andare a mangiare fuori.
Sean Brennan, uno dei ricercatori, afferma che il modello nEmesis potrebbe essere utilizzato per tenere traccia di altri problemi. “Ciò che il nostro modello sa fare bene è l’etichettatura classi delle malattie. In passato, ad esempio, ci concentravamo principalmente sulle malattie simil-influenzali, mentre in questo caso si trattava di malattie di origine alimentare, che coprono uno spettro di sintomi e cause. Un buon esempio di ciò, e un altro potenziale ramo di ricerca che stavamo prendendo in considerazione, era la salute mentale, in particolare la depressione e l’ansia. Riteniamo che l’identificazione di questi casi potrebbe anche rappresentare un contributo profondo e gratificante in questo campo”.
Ma Brennan sottolinea che lo strumento è efficace nell’ottenere stime, non risultati esatti, e che non funzionerebbe bene se si cercasse un problema troppo specifico. “Se stai cercando qualcosa di super-specifico (casi di mal di gola, per esempio), allora sì probabilmente non saranno sufficienti esempi positivi per generare un segnale affidabile, o essere statisticamente significativi”, ha dice.
Questo tipo di modello può funzionare in altre grandi città. “Altri paesi di lingua inglese vorrebbero adattare il nostro modello linguistico originale al vernacolo locale, poiché molti della nostra modalità linguistica ingenua – che abbiamo utilizzato per ottenere il nostro set di dati originale – dipendeva da pittoresche frasi americane”, Brennan dice. “E ovviamente le città non anglofone dovrebbero cambiare completamente la lingua. Sfortunatamente, però, questo può davvero funzionare solo sulla scala di New York o L.A., e non di Madison, WI, per esempio. I tweet georeferenziati sono attualmente troppo scarsi (sia nello spazio che nel tempo) in alcuni luoghi, ma si spera che la situazione migliori nei prossimi anni”.
nEmesis non è ancora un'app, ma i ricercatori hanno creato qualcosa chiamato Tracciatore di germi basato su un modello di ricerca più vecchio. Individua i tweet nella tua zona che indicano che le persone intorno a te sono malate, quindi se sei un germaphobe, o è il tuo migliore amico o la cosa che non ti farà mai desiderare di lasciare il tuo di nuovo casa. Yelp ha compiuto sforzi simili con l'aggiunta dei punteggi sull'igiene dei ristoranti alle pagine dei ristoranti (la funzionalità è tuttavia disponibile solo a New York e San Francisco).
Anche se il modello nEmesis non è ancora perfezionato, è un ottimo esempio di come i ricercatori possano sfruttare i social network per migliorare la salute pubblica – e si spera, se i programmi come questo crescono in popolarità, ricorderanno ai proprietari dei ristoranti che anche se gli ispettori sanitari non vengono in giro, le squallide abitudini del servizio di ristorazione non passeranno inosservate commensali.
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