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在夜晚的某些时候，Twitter是醉酒行为的宝库。
与醉酒发短信类似，有很多人咒骂他们可以承认140个字符。检查通知Feed中的损坏可能与宿醉一样痛苦（或者可能更多取决于所说的内容）。它发生在我们最好的人身上。甚至阿黛尔曾经是醉酒Twitter的成员，并且不得不将她的账户交给她的代表。
但是你的追随者并不是唯一阅读你醉酒推文的人。罗切斯特大学的工程师创建了一个机器学习算法，可以找到你的醉酒推文。该算法可以识别饮酒热点和醉酒行为，这有助于了解酒精相关的公共卫生问题并进行更好的社会学研究。
醉酒时永远不要上Twitter。我看起来很蠢。不要删除推文。
- Josef（@JosefCrowther）2016年3月16日
如果你在Twitter上进行快速搜索，你会发现很难将与酒精相关的推文和用户实际饮酒时发送的推文隔离开来。这是研究小组做的第一件事 - 训练他们的算法来发现差异。在获取Twitter用户的家庭位置时，该算法也比其他机器学习算法更准确。
我提到了……我喝醉了😉女士们…JK ……但我真的喝醉了XD
- Entoan（@EntoanThePack）2016年3月13日
3月10日发布的这项研究揭示了该算法的实际应用，因为研究人员在两个地区收集了大约11,000条地理定位推文：纽约市和门罗县郊区，其中包括罗彻斯特市。该算法过滤了与酒精相关的关键词 - 醉酒，聚会，啤酒 - 并使用了亚马逊的Mechanical Turk，一个协调人类情报任务的众包服务，来分析推文。研究人员还设置参数以使算法找到用户回家时发送的推文。正如人们所预料的那样，纽约市与饮酒有关的推文比门罗县更多。
研究人员认为该算法具有更广泛的应用：它可以分析人类运动，人口统计学，邻里结构和不同地区的健康状况之间的关系。研究人员在研究中写道：“我们的研究结果表明，推文可以为城市中正在进行的活动提供强大而细粒度的线索。”
#martinimonday完全走错了路，现在我喝醉了。
- Christina McGrath（@xtinamcgrath）2016年3月7日
所以 也许 醉酒发短信是不是很糟糕，如果它帮助研究人员更多地了解人类行为？你可以成为法官。