Che cosa c'è di peggio che inviare un'email quando si è ubriachi? Probabilmente scrivere un tweet che, a differenza di un messaggio email, tutti possono vedere.

Nabil Hossain, ricercatore dell'Università di Rochester (New York, USA) ha creato degli algoritmi per individuare i tweet che hanno a che fare con l'alcool e che è anche in grado di capire se l'autore stesse bevendo nel momento in cui scriveva.

Per analizzare l'algoritmo ha analizzato con l'aiuto del Turco Meccanico di Amazon 11.000 tweet inviati nello Stato di New York tra il luglio 2013 e il luglio 2014.

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Per classificare ogni tweet era necessario che gli operatori del Mechanical Turk rispondessero a tre domande: «Il tweet fa riferimento a bevande alcoliche?»; «Se sì, il tweet si riferisce al fatto che l'autore o l'autrice sta assumendo bevande alcoliche?»; «Se sì, è probabile che il tweet sia stato inviato nel momento e nel luogo in cui l'autore stava bevendo?».

In questo modo Hossain ha "addestrato" tre algoritmi, ognuno dei quali è diventato in grado di rispondere a una delle tre domande, ottenendo un ottimo grado di accuratezza, compreso tra l'82% e il 92%.

Hossain e il suo team hanno poi sviluppato un sistema per individuare il luogo da cui erano inviati i tweet analizzando le parole: se qualcuno scrive parole come «casa», «bagno», «divano» o simili, l'algoritmo conclude che si trova a casa. Per verificare il funzionamento del sistema è stato usato ancore il Mechanical Turk.

Unendo i due sistemi è nato l'algoritmo che è in grado di capire se l'autore di un determinato tweet era ubriaco al momento in scrivere il post, e anche dove si trovava.

Grazie a questo sistema Hossain è riuscito a indagare le abitudini degli utenti di Twitter nello Stato di New York per quanto riguarda le bevande alcoliche, scoprendo per esempio che i cittadini di New York preferiscono bere a casa o nelle vicinanze del loro domicilio, mentre chi abita in periferia tende a fare più strada per arrivare nel proprio bar preferito. Inoltre sono state individuate le zone in cui il consumo di alcol è maggiore.

Partendo da qui, Hossain ritiene di poter arrivare a stilare una statistica dell'uso di alcol, integrando i dati provenienti da Twitter con quelli di altre fonti.

«Possiamo esplorare la rete sociale dei bevitori per scoprire in che modo le interazioni sociali e il condizionamento del gruppo sui social media influenzino la tendenza a parlare di alcolismo».