Торговцев опиоидами в Твиттере помогло вычислить машинное обучение

Ученые Калифорнийского университета, что в Диего, смогли вычислить тех пользователей Twitter, которые занимаются продажей опиоидных анальгетиков. Удалось им это с помощью алгоритмов машинного обучения.

Машинное обучение способно работать с огромным количеством данных, при этом может выявлять иногда не очевидные на первый взгляд обычного человека связи. Часто исследователи для анализа выбирают посты пользователей социальных сетей. Искусственный интеллект выявляет некоторые закономерности человеческого поведения, и даже может выявить тех пользователей, кто нарушает законодательство страны, в которой живет, или же правила конкретного сообщества.



После того, как в США запретили распространение в сети нерецептурных веществ, исследователи вооружились искусственным интеллектом, чтобы найти посты с сообщением об онлайн-продаже запрещенных веществ. За полгода они проверили около 620 тысяч твитов с такими названиями, как "гидрокодон", "викодин", "оксикодон", "перкоцет" и другие.

Алгоритм ИИ определял тематическую направленность коротких текстовых сообщений для отбора именно тех постов, которые связаны с продажей лекарств. После этого выборка сократилась до 1778, из них 90% содержали адреса интернет-магазинов, из которых около 46% ссылок были вполне рабочими.