Nič ni hujšega kot trenutek, ko vas začne slabost, ko ugotovite, da se je bivolji piščančji zavitek, o katerem ste navdušeni med kosilom, silovito obrnil proti vam.
Zastrupitev s hrano je splošen izraz za bolezni, ki se prenašajo s hrano, in lahko segajo od kratkih, blagih primerov do smrtnih epizod – in raziskovalci z Univerze v Rochestru menijo, da je vsak primer mogoče preprečiti in da lahko Twitter pomaga pri preprečevanju prizadevanja.
Priporočeni videoposnetki
Raziskovalci so se domislili sistema, imenovanega nEmesis, ki so ga opisati kot »sistem od konca do konca, ki 'posluša' ustrezne javne tweete, zaznava obiske restavracij iz geografsko označenih Twitter sporočil, sledi dejavnosti uporabnikov po restavraciji obiska, iz besedila uporabniške komunikacije sklepa o verjetnosti pojava bolezni, ki se prenaša s hrano, in na koncu s statistično analizo obdelanih restavracij razvrsti restavracije. podatki."
Uporabili so 3,8 milijona tvitov 94.000 uporabnikov Twitterja na območju New Yorka in na podlagi orodja so odkrili 480 primerov zastrupitve s hrano. nEmesis razvršča tvite po ključnih besedah geografskega lociranja, ki bi lahko pomenile, da je nekomu po jedi slabo – kot ključne besede so bile uporabljene fraze, kot sta #vznemirjenželodec in »tako bolan, omg«.
Uporabili so samodejni filter, da bi presejali ogromno količino tweetov in iskali fraze, ki označujejo bolezen, nato pa so uporabili ljudje, registrirani v Amazonovem programu Mechanical Turk, da bi tvitom posodili človeške oči in našli tiste, ki najverjetneje kažejo na bolezen.
Sistem natančno določi restavracije, zaradi katerih bi lahko zboleli, na podlagi tega, kar ljudje, ki so jih obiskali, tvitajo - in njihove ugotovitve so se precej ujemale z New Trenutne ocene Ministrstva za zdravje Yorka, kar kaže, da bi se verjetno morali izogibati tistemu nejasnemu, a poceni lokalu z rameni, če ne gre z letenjem barve.
To bi lahko bilo izjemno koristno, če bi organizacije za inšpekcijo hrane uporabile nEmesis za ugotavljanje, katere restavracije morali bi preveriti, saj bi lahko kraje z večjim številom bolezni zaprli bolj pravočasno moda. In to bi bilo koristno za vsakogar, ki se odloča, kam bi šel ven jest.
Sean Brennan, eden od raziskovalcev, pravi, da bi model nEmesis lahko uporabili za sledenje drugim težavam. »Naš model je dober pri označevanju razredi bolezni. V preteklosti smo se na primer večinoma osredotočali na gripi podobne bolezni, tokrat pa je šlo za bolezni, ki se prenašajo s hrano, kar zajema spekter simptomov in vzrokov. Dober primer tega in še ena potencialna veja raziskav, o kateri smo razmišljali, je duševno zdravje, zlasti depresija in anksioznost. Menimo, da bi lahko prepoznavanje teh primerov pomenilo tudi velik in koristen prispevek na tem področju.«
Toda Brennan ugotavlja, da je orodje dobro pri pridobivanju ocen, ne natančnih rezultatov, in da ne bi delovalo dobro, če bi iskali preveč specifično težavo. »Če iščete nekaj zelo specifičnega (primere vnetja grla, na primer), potem bi verjetno ne bodo dovolj pozitivni primeri, da bi ustvarili zanesljiv signal, ali pa bodo statistično pomembni,« je dejal pravi.
Ta vrsta modela lahko deluje v drugih velikih mestih. »Druge angleško govoreče države bi želele natančno prilagoditi naš izvirni jezikovni model lokalni govorici, saj veliko našega naivnega jezikovnega načina – ki smo ga uporabili za pridobitev izvirnega nabora podatkov – je bilo odvisno od barvitih ameriških besednih zvez,« Brennan pravi. »In seveda bi morala neangleško govoreča mesta popolnoma spremeniti jezik. Na žalost pa lahko to resnično deluje samo na lestvici New Yorka ali L.A., ne pa na primer v Madisonu, WI. Tweeti z geografskimi oznakami so ponekod trenutno preveč redki (tako v prostoru kot v času), a upamo, da se bo to v prihodnjih letih izboljšalo.«
nEmesis še ni aplikacija, vendar so raziskovalci ustvarili nekaj, kar se imenuje Sledilec kalčkov na podlagi starejšega raziskovalnega modela. Najde tvite na vašem območju, ki kažejo, da so ljudje okoli vas bolni – torej, če ste germafoba, je bodisi vaš najboljši prijatelj ali stvar, zaradi katere ne boste nikoli želeli zapustiti svojega spet hiša. Yelp si je prizadeval podobno z dodatkom higienskih rezultatov restavracij na strani restavracij (vendar je funkcija na voljo samo v New Yorku in San Franciscu).
Čeprav model nEmesis še ni izpopolnjen, je dober primer, kako lahko raziskovalci rudarijo po družbenih omrežjih za izboljšanje javnega zdravja – in upajmo, da bodo programi če bo ta postajala vse bolj priljubljena, bodo lastnike restavracij spomnili, da tudi če ne pridejo zdravstveni inšpektorji, slabe navade strežbe hrane ne bodo ostale neopažene jedilnice.
Priporočila urednikov
- Zakaj se Twitter zdaj imenuje X? Tukaj je vse, kar morate vedeti
- Instagram Threads: kaj morate vedeti in kako se prijaviti
- Ne gre samo za vas – Twitter ne deluje za uporabnike po vsem svetu
- Twitterjeva dvostopenjska avtentikacija SMS ima težave. Tukaj je opisano, kako zamenjate metode
- Elon Musk povabi k pritožbam na Twitterju in dobi 83.000 odgovorov
Nadgradite svoj življenjski slogDigitalni trendi pomagajo bralcem slediti hitremu svetu tehnologije z vsemi najnovejšimi novicami, zabavnimi ocenami izdelkov, pronicljivimi uvodniki in enkratnimi vpogledi v vsebine.
