{"id":41320,"date":"2016-03-25T14:47:19","date_gmt":"2016-03-25T18:47:19","guid":{"rendered":"http:\/\/loveoporaqui.com\/web1\/?p=41320"},"modified":"2016-03-25T14:48:46","modified_gmt":"2016-03-25T18:48:46","slug":"si-bebes-por-favor-no-tuitees-internesis-con-jacky-fontanez","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/loveoporaqui.com\/web1\/si-bebes-por-favor-no-tuitees-internesis-con-jacky-fontanez\/","title":{"rendered":"Si bebes por favor no tuitees, Internesis con Jacky Font\u00e1nez"},"content":{"rendered":"

\n\t\"tD0-TNuE\"<\/a>El lema “Si bebes, no conduzcas” se ha popularizado entre los usuarios de redes sociales con su propia variante: “Si bebes, no tuitees”. Escribir mensajes con unas cuantas copas encima no es la mejor opción. Ahora, un grupo de investigadores de la Universidad de Rochester (Estados Unidos<\/a>) ha aprovechado esta circunstancia para crear un algoritmo capaz de detectar los tuits que se escriben bajo la influencia del alcohol. Su sistema también permite localizar el lugar desde el que se enviaron los tuits. El objetivo del estudio<\/a> es predecir patrones sociales y costumbres relacionadas con el consumo de alcohol para evitar posibles problemas de salud pública<\/a>.<\/span>\n<\/p>\n

\n\tPero, ¿cómo puede un algoritmo detectar este tipo de tuits? El método es sencillo. Primero, se coleccionan los mensajes enviados durante seis meses en una zona determinada (los investigadores eligieron el área desde Nueva York hasta el condado de Monroe, EE UU). Durante ese tiempo filtraron todos los tuits en los que se mencionaba la palabra alcohol u otras relacionadas, como beber, borracho, cerveza o fiesta<\/a>. Para analizarlos en detalle, contrataron a trabajadores que decidían si el mensaje hacía referencia a estar bebiendo alcohol y si era justo en el mismo momento en el que se tuiteaba.<\/span>\n<\/p>\n

\n\tEl resultado: encontraron 11.000 tuits enviados bajo la influencia del alcohol. Con esos datos se entrenó al algoritmo para que, a partir de ellos, fuera capaz de encontrar todos los mensajes que los usuarios envían mientras beben.<\/span>\n<\/p>\n

\n\t\"2016-03-18T140235Z_1_LYNXNPEC2H0YS_RTROPTP_3_TECNOLOGIA-FACEBOOK-TWITTER-768x540\"<\/a>“Este método tiene un gran potencial”, explica una de las autoras del estudio e investigadora de la Universidad de Rochester, Ann Marie White. “En un futuro, por ejemplo, podría ser posible que te avisaran si un amigo está tuiteando bajo la influencia del alcohol, de manera que puedas cuidarlo y reducir posibles riesgos. De la misma manera que harías en el mundo real si estuvieras saliendo por ahí con esa persona<\/a>“.<\/span>\n<\/p>\n

\n\tEl estudio va un paso más allá y busca conocer también si los tuiteros están bebiendo en su casa o fuera<\/a>. El método es similar al primero, pero analizando los mensajes que contenían expresiones como “¡Al fin en casa!” y palabras como baño, sofá o televisión. Luego, el proceso se refina con la participación de trabajadores, que deciden si parece que el tuit estaba escrito o no desde casa. Al cruzar los dos tipos de datos, el algoritmo es capaz de saber cuándo y dónde bebe la gente que está tuiteando.<\/span>\n<\/p>\n

\n\tLa meta a largo plazo de estos investigadores es ser capaz de proteger a la gente joven de los riesgos<\/a> que conlleva publicar en las redes sociales bajo la influencia del alcohol. “Por ejemplo, se puede perder un trabajo por publicar una foto de ti mismo bebiendo mientras llevas el logo de una empresa”, argumenta la autora.<\/span>\n<\/p>\n

\n\t\"1474431_10154064446866103_1564749876394060599_n\"<\/a>White y su equipo tienen grandes planes para este método. Uno de ellos es crear una aplicación que, basada en estos algoritmos, pudiera avisar a los usuarios cuando alguien está hablando sobre alcohol o tuiteando mientras bebe. “Aunque habría que investigar si es viable y si la gente la acepta”.<\/span>\n<\/p>\n

\n\t <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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