Twitter сообщает, что происходит сейчас

Пользователи Twitter вечно на что-нибудь жалуются, но из этого, как ни странно, можно извлечь пользу. Почти все корпоративные средства для работы с социальными сетями содержат встроенные инструменты, позволяющие вылавливать негативные отзывы о компании и её продуктах. Это помогает куда быстрее и точнее определять реакцию людей на действия компании.

Для жалоб есть и другие применения. Исследователи из Университета Рочестера проанализировали 3,8 млн твитов, оставленных 94 тысячами пользователей из Нью-Йорка, а затем отметили на карте города рестораны, фастфуды и забегаловки, от которых, судя по жалобам в Twitter, лучше держаться подальше. Любопытный момент: их результаты оказались близки к данным, которые городские власти получают более традиционными методами.

В Японии сходный проект был начат корпорацией Fujitsu. Правда, объектом интереса послужили не угрожающие пищеварению предприятия питания, а преступность. В Fujitsu разработали систему, которая перебирает сообщения из Twitter и отыскивает среди них те, в которых говорится о происшествиях. Затем она классифицирует информацию и в реальном времени делает отметки на карте. Согласно исходному замыслу, прохожие будут использовать постоянно обновляющуюся карту преступности для того, чтобы обходить опасные кварталы стороной.

Другой японский проект — под названием XRAIN — использует алгоритмы машинного обучения для того, чтобы скомбинировать информацию из социальных сетей и данные об атмосферных явлениях, полученные с помощью радара. Компьютерная система постоянно ищет в интернете свежие посты с упоминанием стихийных бедствий, а затем изучает учётные записи их авторов для того, чтобы определить возможные координаты бедствия и оценить достоверность сообщения. Испытания показали правильность такого подхода: система сигнализировала о бедствиях на три часа раньше, чем аналоги, не учитывающие активности в социальных сетях.⁴