Não há nada pior do que o momento em que a náusea se instala quando você percebe que aquele envoltório de frango de búfalo que você estava delirando durante o almoço se voltou violentamente contra você.
Intoxicação alimentar é um termo genérico para doenças transmitidas por alimentos e pode variar de casos curtos e leves a episódios fatais – e pesquisadores da Universidade de Rochester acreditam que cada caso é evitável e que o Twitter pode ajudar na prevenção esforços.
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Os pesquisadores criaram um sistema chamado nEmesis, que eles descrever como “um sistema ponta a ponta que ‘escuta’ tweets públicos relevantes, detecta visitas a restaurantes a partir de mensagens do Twitter com tags geográficas, rastreia a atividade do usuário seguindo um restaurante visita, infere a probabilidade de aparecimento de doenças transmitidas por alimentos a partir do texto da comunicação do usuário e, finalmente, classifica os restaurantes por meio de análise estatística dos alimentos processados dados."
Eles usaram 3,8 milhões de tweets de 94 mil usuários do Twitter na área de Nova York e encontraram 480 acusações de intoxicação alimentar com base na ferramenta. A nEmesis classifica os tweets localizando geograficamente palavras-chave que podem indicar que alguém se sente mal depois de comer – frases como #upsetstomach e “tão doente, meu Deus” foram usadas como palavras-chave.
Eles usaram um filtro automatizado para examinar o enorme volume de tweets em busca de frases que indicassem doenças e, em seguida, usaram pessoas registradas no programa Mechanical Turk da Amazon para dar uma visão humana aos tweets e encontrar aqueles com maior probabilidade de apontar para doenças.
O sistema identifica restaurantes que podem deixar você doente com base no que as pessoas que os visitaram tweetam – e suas descobertas correspondem muito de perto com o Novo Notas atuais do Departamento de Saúde de York, indicando que você provavelmente deveria ficar longe daquele restaurante de ramen modesto, mas barato, se ele não passar em vôo cores.
Isto poderia ser extremamente útil se as organizações de inspeção de alimentos usassem o nEmesis para determinar quais restaurantes eles deveriam verificar, uma vez que os locais com maiores incidentes de doenças podem ser fechados em um momento mais oportuno moda. E seria útil para qualquer pessoa que decidisse onde deveria sair para comer.
Sean Brennan, um dos pesquisadores, diz que o modelo nEmesis poderia ser usado para rastrear outros problemas. “O que nosso modelo é bom em fazer é rotular Aulas de doenças. No passado, concentrámo-nos principalmente em doenças semelhantes à gripe, por exemplo, e este tratava de doenças de origem alimentar, que abrangem um espectro de sintomas e causas. Um bom exemplo disto, e outro potencial ramo de investigação que estávamos a considerar, era a saúde mental, particularmente a depressão e a ansiedade. Acreditamos que a identificação desses casos também poderia ser uma contribuição profunda e gratificante para o campo.”
Mas Brennan observa que a ferramenta é boa para obter estimativas, não resultados exatos, e que não funcionaria bem se você estivesse procurando um problema muito específico. “Se você está procurando por algo superespecífico (casos de infecção de garganta, por exemplo), então haveria provavelmente não haverá exemplos positivos suficientes para gerar um sinal confiável ou ser estatisticamente significativo”, ele diz.
Esse tipo de modelo pode funcionar em outras grandes cidades. “Outros países de língua inglesa gostariam de ajustar o nosso modelo de língua original ao vernáculo local, uma vez que muito do nosso modo de linguagem ingênuo – que usamos para obter nosso conjunto de dados original – dependia de frases americanas coloridas”, Brennan diz. “E é claro que as cidades que não falam inglês precisariam mudar totalmente o idioma. Infelizmente, porém, isso só pode realmente funcionar na escala de Nova York ou Los Angeles, e não de Madison, WI, por exemplo. Os tweets com geo-tags são muito esparsos (no espaço e no tempo) em alguns lugares atualmente, mas esperamos que isso melhore nos próximos anos.”
nEmesis ainda não é um aplicativo, mas os pesquisadores criaram algo chamado Rastreador de germes baseado em um modelo de pesquisa mais antigo. Ele localiza tweets em sua área que indicam que as pessoas ao seu redor estão doentes – então, se você é um germafóbico, é seu melhor amigo ou aquilo que vai fazer você nunca mais querer sair de casa casa novamente. O Yelp fez esforços semelhantes com a adição de pontuações de higiene dos restaurantes às páginas dos restaurantes (no entanto, o recurso só está disponível em Nova York e São Francisco).
Embora o modelo nEmesis ainda não esteja aperfeiçoado, é um forte exemplo de como os investigadores podem explorar as redes sociais para melhorar a saúde pública – e, esperançosamente, se os programas assim crescerem em popularidade, eles lembrarão aos proprietários de restaurantes que, mesmo que os inspetores de saúde não apareçam, os hábitos desprezíveis do serviço de alimentação não passarão despercebidos pelos comensais.
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