El alcohol y las redes sociales no son una buena combinación, generalmente. El beodo se convierte en fuente de indiscreciones, mensajes incomprensibles y barbaridades de los que arrepentirse durante la resaca. Ahora, un algoritmo se aprovecha del candor del borracho para analizar dónde y cuándo bebe la población de una forma rápida, barata y razonablemente fiable.
En un estudio (PDF) publicado esta semana, un grupo de científicos de la Universidad de Rochester muestran el resultado del análisis de más de 11.000 tuits de personas que habían bebido alcohol en la ciudad de Nueva York y el condado de Monroe, al norte del estado, entre los meses de enero y julio de 2014. Y han desarrollado un programa capaz de detectar borrachos tuiteros y situarlos en el mapa, una herramienta que puede ayudar a generar útiles estadísticas sobre el consumo de alcohol para, por ejemplo, tener un mejor control sobre la salud pública.
Lo primero que hicieron fue centrar la búsqueda en cuentas que estaban geologalizadas. Pero ¿cómo pudieron detectar a quienes realmente estaban bebidos? Por un lado, filtraron tuits que contenían palabras lógicas relacionadas con el estudio, como "cerveza", "fiesta", "borracho”, etc.
Después, utilizaron Mechanical Turk -un servicio de Amazon que funciona como una plataforma de crowdsourcing y que sirve para plantear problemas de computación que requieren de inteligencia humana y resolverlos a bajo precio- para analizar los tuits con más detalle, es decir, para afinar qué mensajes podían ser realmente de gente borracha y si el autor los había enviado mientras estaba bebiendo.
A continuación, el reto consistía en averiguar dónde se se encontraban los autores de los mensajes en el momento de enviarlos. ¿Estaban bebiendo en un bar, o en casa? Sobre los tuits ya geolocalizados, volvieron a buscar mensajes tales como "¡Al fin en casa!", también detectado por miembros de Mechanical Turk (tres por cada tuit).
Con todos esos datos, el equipo de investigadores desarrolló un algoritmo de aprendizaje capaz de detectar automáticamente tuits escritos por gente en estado de embriaguez y situarlos sobre el mapa.
Mapa de tuiteros borrachos en 2014 en Nueva York.
Algunos resultados son curiosos: los datos muestran que hay una mayor proporción de gente que bebe en casa -o muy cerca de ella- en la ciudad de Nueva York que en el condado de Monroe, donde un alto porcentaje de personas beben a más de un kilómetro de la casa. O bien que existe una cierta correlación entre la densidad de puntos de venta de alcohol en una región y el número de tuits que indican que alguien está bebiendo en ese momento.
Saber si un usuario está bebido -y echarles una mano- ha sido un reto recurrente entre ciertos desarrolladores. Existen aplicaciones, como Textalyzer y Drunk Lock, que proponen al usuario pequeños problemas para asegurarse de que uno está en sus cabales antes de enviar un mensaje a un amigo, a un una ex pareja o al jefe. Se trata de un un sistema con el que ya experimentó Google hace ocho años en Gmail y su llamado "modo borracho".
En cualquier caso, según MIT Technology Review, este estudio es prometedor teniendo en cuenta que el consumo de alcohol supone la tercera causa de muerte evitable en EEUU, y causa más de 75.000 muertes al año. Y la técnica desarrollada por estos investigadores resulta muy rápida y barata. Pero también avisa de que existe un claro sesgo en los datos recogidos de Twitter, ya que los jóvenes y ciertas minorías están sobrerepresentadas.