Aunque las redes sociales son parte de nuestras vidas diarias, muchos usuarios es posible que se hayan visto afectados por un efecto colateral cuanto menos divertido: publicar mensajes mientras están borrachos. Aunque muchos han participado activamente y reconocido sin problemas haberlo hecho, otros niegan haber escrito nada bajo los efectos del alcohol. Pero ahora, parece que unos científicos de la universidad de Rochester han desarrollado un algoritmo que identifica que mensajes de Twitter se escribieron en un estado de embriaguez y cuáles no. Los investigadores de la universidad recogieron cerca de 11000 mensajes con etiquetas de localización, desde Nueva York hasta el condado de Monrie entre los meses de enero y julio de 2014; mensajes que usaron como información para determinar si la persona escribiendo estaba simplemente hablando sobre alcohol o si estaba realmente borracha. Dado el contenido bastante divertido de estos mensajes de Twitter ebrios, generalmente no suele ser muy difícil identificarlos para cualquiera que entre; por lo que podríamos pensar: ¿para qué crear un algoritmo que lo verifique? Uno de los autores del estudio, Nabil Hossain, junto con el resto del equipo de investigación, han desarrollado una máquina que puede aprender el algoritmo, no sólo detectar los mensajes escritos bajo el efecto del alcohol sino también para entender los problemas de salud pública relativos al consumo de alcohol y su distribución en toda la sociedad.
Hossain y sus compañeros aislaron algunos tweets que fueron enviaron bajo los efectos del alcohol, según la información recogida al filtrar todos los mensajes que mencionaban alcohol o actividades relativas, incluyendo aquellas con palabras como «cerveza», «borracho» o «fiesta». El equipo después analizó dichos mensajes usando el Mechanical Turk de Amazon. Por cada mensaje, tres Turkers tenían que determinar si un mensaje había sido enviado o no en estado ebrio.
La investigación también se centró en el entendimiento de dónde preferían estas personas beber (en casa o en abres) y cuándo y dónde solían tuitear. Los investigadores pretendían que los datos se aplicaran en la integración de unas políticas mejores de salud pública en las ciudades, basado en los patrones de comportamiento que revelaban los mensajes.
De acuerdo con la revisión del MIT Technology, Hossain y su equipo no pretendían quedarse simplemente en el análisis; sino que planeaban estudiar cómo el consumo de alcohol varía con la edad, el sexy y la etnia, y cómo la presión social jugaba un papel a la hora de influir en cuánto bebe la gente.
