Günümüzün popüler sosyal ağları artık hedeflerini üye sayısını artırmaktan çok kullanıcılarının ne istediğini anlayacak sistemler oluşturmaya yönlendirmiş durumda. Kullanıcılara takip edebileceği başka kişileri önerme hizmetleriyle başlayan bu yeni dönem, daha önce paylaştığımız Facebook’un toplum mühendisliği çabalarıyla devam ediyor. Kullanıcıların ihtiyaçlarını anlamak üzere geliştirilen algoritmalar, ilk bakışta antipatik gelse de insanlık için faydalı olabilecek formüller yaratmak mümkün.
New York’ta bulunan Rochester Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, şehirdeki grip salgınını izlemek için Twitter’ı kullanarak başarılı sonuçlara ulaşmış. Adam Sadilek‘in başını çektiği ekip, bir ay boyunca New York’taki 630 bin kullanıcıdan gönderilen ve GPS verilerini içeren 4.4 milyon tweeti incelemiş. Kullandıkları algoritma sayesinde gerçek hastalık bildirimleriyle diğerleri ayırt edilebilmiş.
Araştırmacılar, bir öğrenme modeli kullanarak, sağlıklı insanların hastalanmak üzere olduğunu %90 isabet oranıyla saptamayı başarmışlar. Geliştirdikleri dil anlama ve öğrenme metodu ile yola çıkan ekibe, Twitter’ın coğrafi etiketleme özelliği de yardımcı olmuş. Zira Twitter’da tweetlerin gönderildiği şehir ve ülkenin belirtilmesi ekibe, hasta ve sağlıklı insanların birbirleriyle olan etkileşimini izleyebilmelerini sağlamış.
Çıkan sonuçlar aşağıdaki videoda izleyebileceğiniz şekilde New York şehir haritası üzerine aktarılmış. Hastalığın yayılma evreleri ve yoğunluk derecesi videoda açıkça görülebiliyor. Ekibin bu konuda yakaladığı %90’lık isabet oranı oldukça etkileyici. Zira ekibin kullandığı algoritma, meydana gelebilecek dünya çapında bir salgının önüne geçilmesi gibi insanlığın refahını geliştirecek birçok uygulamada kullanılabilir. Diğer yandan bu algoritmanın ilaç sektörü ve pazarlama şirketlerine bir hayli kıymetli veriler vaat ettiğini de göz ardı etmemek gerekiyor.
Yorumlar (1)