Ученые из Рочестерского университета (University of Rochester) разработали компьютерную систему, которая, анализируя миллионы твитов, находит людей, которые пишут о симптомах пищевого отравления после посещения ресторана. Система получила название nEmesis.
За четыре месяца система nEmesis обработала 3800000 твитов более чем 94 000 уникальных пользователей в Нью-Йорке, выявила 23000 посетителей ресторанов и обнаружила 480 сообщений о возможных пищевых отравлениях. В ее работе сочетается метод машинного обучения и краудсорсинг. Собранные данные хорошо коррелируют с данными проверок учреждений питания, проводимых местными службами здравоохранения. Результаты работы будут представлены в ноябре на конференции по человеческо-ориентированным методам обработки информации и краудсорсингу в Палм-Спрингс, штат Калифорния.
«Сообщения в твиттере не служат точным индикатором. Каждый конкретной случай вполне может объясняться факторами, не связанными с едой из ресторана, но в совокупности они показательны», – сказал Генри Коц (Henry Kautz), руководитель кафедры компьютерных наук в Рочестерском университете Рочестер и соавтор проекта.
Системе nEmesis известны координаты 24 904 ресторанов Нью-Йорка. Если пользователь твиттера с включенным GPS оставляет сообщение, находясь в одном из ресторанов, система начинает отслеживать его твиты в течение следующих 72 часов в ожидании, не появится ли там сообщение о недомогании.
