Twitter-Fail Crédits : Zouch Magazine Ivresse et communication font rarement bon ménage. Vous n’auriez jamais dû envoyer ce message à votre ex en sortant de boîte. Et que dire de ces parfaits inconnus à qui vous déclarez votre flamme en ayant l’impression d’être sincère ? Mais le plus triste, c’est peut-être encore d’afficher votre cuite au nez de vos abonnés Twitter, on a vu plus efficace en matière de personal branding. Et c’est tellement évident que des chercheurs sont parvenus à développer un algorithme qui repère les tweets liés à l’alcool, et qui devine même si vous buviez au moment de tweeter. Nabil Hossain, de l’université de Rochester, dans l’État de New York, s’est mis en tête de combiner Twitter et le machine learning (l’apprentissage automatique) afin de tracer l’usage de l’alcool au sein d’une communauté donnée. Pour y parvenir, lui et son équipe ont récolté des milliers de tweets géolocalisés entre juillet 2013 et juillet 2014 dans l’État de New York, avant de les réduire aux tweets contenant des mots-clés en rapport avec l’alcool. Ils ont ensuite passé environ 11 000 tweets à travers le service de crowdsourcing d’Amazon  Amazon Mechanical Turk. Chaque tweet est passé sous les yeux de trois êtres humains à qui on a posé trois questions :

Q1 : Le tweet fait-il une référence quelconque au fait de consommer des boissons alcoolisées ?

Q2 : Si oui, le tweet parle-t-il de l’utilisateur lui-même en train de consommer des boissons alcoolisées ?

Q3 : Si oui, est-il probablement que le tweet ait été envoyé au moment et à l’endroit même où l’utilisateur était en train de consommer des boissons alcoolisées ?

Hossain a ensuite utilisé les réponses pour enseigner à trois algorithmes différents à répondre à une question en particulier. Les algorithmes ont été entraînés à 80 % avec les réponses issues du test, et à 20 % avec leurs propres réponses. Résultat : entre 80 et 95 % de bonnes réponses. Au final, grâce à de nouveaux mots-clés ajoutés au programme, les algorithmes peuvent même déterminer à 80 % de réussite où vous étiez au moment du drame : affalé dans votre canapé, en boîte ou même dans votre bain. En croisant les données, les chercheurs ont ainsi pu déterminer où les résidents de l’État préféraient consommer de l’alcool et à quel fréquence. Hossain et son équipe pensent que ces données pourraient être utilisées pour détecter les zones où la consommation d’alcool est la plus répandue. Source : Ars Technica UK Cinq histoires à lire au coin du feu avec un bon verre d’eau de source. ↓ alcoholl