昼食中に大はしゃぎしていたバッファローチキンラップが自分に激しく敵対していることに気づいた瞬間に吐き気が始まることほど最悪なことはありません。
食中毒は食中毒の包括的な用語であり、短期間で軽度の症状から致命的な症状まで多岐にわたります。 ロチェスター大学の研究者らは、それぞれのケースは予防可能であり、ツイッターが予防に役立つと信じている 尽力。
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研究者らは、nEmesis と呼ばれるシステムを考案しました。 説明する 「関連する公開ツイートを「リッスン」し、位置情報がタグ付けされた Twitter メッセージからレストランへの訪問を検出し、レストランを追跡するユーザーのアクティビティを追跡するエンドツーエンドのシステム」 訪問し、ユーザーのコミュニケーションのテキストから食中毒の発症の可能性を推測し、最終的に処理されたデータの統計分析を通じてレストランをランク付けします。 データ。"
彼らはニューヨーク地域の9万4,000人のTwitterユーザーからの380万件のツイートを使用し、ツールに基づいて480件の食中毒を発見した。 nEmesis は、誰かが食後に気分が悪くなることを示す可能性のあるキーワードを地理的に特定することによってツイートを分類します。#upsetstomach や「so sick omg」などのフレーズがキーワードとして使用されていました。
彼らは自動フィルターを使用して膨大な量のツイートをふるいにかけ、病気を示すフレーズを探しました。 人々はAmazonのMechanical Turkプログラムに登録し、ツイートに人間の目を入れ、病気を示唆している可能性が最も高いツイートを見つけた。
このシステムは、そのレストランを訪れた人々のツイートに基づいて、気分が悪くなる可能性のあるレストランを特定します。そして、その調査結果は、新しい情報とかなり一致しています。 ヨーク保健局の現在の成績は、飛行機で合格できない場合は、その大ざっぱだが安いラーメン店にはおそらく近づかない方がよいことを示しています 色。
これは、食品検査機関が nEmesis を使用してレストランを特定する場合に非常に役立つ可能性があります。 病気の発生率が高いスポットは、より適時に閉鎖される可能性があるため、チェックアウトする必要があります。 ファッション。 そして、どこに食べに行くべきかを決める人にとっても役立つでしょう。
研究者の一人であるショーン・ブレナン氏は、nEmesis モデルを他の問題の追跡に使用できる可能性があると述べています。 「私たちのモデルが得意なのはラベル付けです クラス 病気のこと。 たとえば、これまでは主にインフルエンザのような病気に焦点を当てていましたが、今回は食中毒に関するもので、さまざまな症状と原因をカバーしています。 この好例であり、私たちが検討していた研究のもう一つの可能性のある分野は、メンタルヘルス、特にうつ病と不安症でした。 私たちは、これらの症例を特定することも、この分野への深くてやりがいのある貢献になる可能性があると考えています。」
しかし、ブレナン氏は、このツールは正確な結果ではなく推定値を取得するのが得意であり、あまりにも具体的な問題を検索している場合にはうまく機能しないだろうと述べています。 「非常に特殊なもの（たとえば、連鎖球菌性咽頭炎の例）を探している場合は、次のようなものがあります。 おそらく、信頼できるシグナルを生成するには十分な肯定的な例ではなく、統計的に有意ではありません。」 と言う。
この種のモデルは他の大都市でも機能します。 「他の英語圏の国は、私たちの元の言語モデルを現地の言葉に合わせて微調整したいと考えているでしょう。 元のデータセットを取得するために使用した素朴な言語モードは、カラフルなアメリカ語のフレーズに依存していました」とブレナン氏は述べています。 と言う。 「そしてもちろん、英語を話さない都市は言語を完全に変える必要があるでしょう。 しかし、残念なことに、これは実際に機能するのはニューヨークまたはロサンゼルスの規模でのみであり、たとえばウィスコンシン州マディソンでは機能しません。 現在、一部の場所ではジオタグ付きツイートが (空間的にも時間的にも) まばらすぎますが、これは今後数年間で改善されることが期待されます。」
nEmesis はまだアプリではありませんが、研究者たちは次のようなものを作成しました 細菌トラッカー 古い研究モデルに基づいています。 あなたの地域で、あなたの周りの人が病気であることを示すツイートを見つけます。 潔癖症の人、それはあなたの親友か、あるいはあなたの家から離れたくなくなるもののどちらかです。 また家。 Yelpも同様の取り組みを行っている レストランのページにレストランの衛生スコアが追加されました (ただし、この機能はニューヨークとサンフランシスコでのみ利用可能です)。
nEmesis モデルはまだ完成していませんが、これは研究者が公衆衛生を改善するためにどのようにソーシャル ネットワークをマイニングできるかを示す強力な例です。 このように人気が高まると、たとえ衛生検査官が来なくても、下品な飲食サービスの習慣が見逃されるわけではないことをレストランのオーナーに思い出させることになるだろう。 食事客。
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