• В Беларуси
  • Наука
  • Интернет и связь
  • Гаджеты
  • Игры
  • Оружие
  • Архив новостей
    ПНВТСРЧТПТСБВС
  1. Названы победители «Золотого глобуса» (почти без сюрпризов)
  2. МВД добилось своего: свидетели по административным делам могут настаивать на закрытых судах
  3. Чиновники придумали, что сделать, чтобы белорусы покупали больше отечественных продуктов
  4. Латушко ответил жене Макея: Глубина лицемерия и неспособность видеть правду и ложь просто зашкаливает
  5. В Новогрудке кто-то расстрелял из пневматики собаку. Пес умер, волонтеры обратились в милицию
  6. Минчанка из списка Forbes отсидела 20 суток и рассказала о «консервативном патриархате» в Жодино
  7. Кто стоит за каналом «Советская Белоруссия»? Узнали, где он работает и что думает о политике
  8. «Меня потом знатно полили шампанским!» Первая белоруска с COVID-19 — о том, как прожила «коронавирусный год»
  9. Весна наступила, но зима не сдается. К выходным вновь похолодает
  10. Лукашенко — главе КГК: Необходимо ввести ответственность и для тех, кто берет в конвертах деньги
  11. «Будет готов за три-четыре месяца». Частные дома с «завода» — сколько они стоят и как выглядят
  12. Под Молодечно задержали компанию из 25 человек. МВД: «Они собирались сжечь чучело в цветах национального флага»
  13. «Проверяли даже на близнецах». В метро запустили оплату проезда по лицу. Как это работает
  14. Секс-символ биатлона развелась и снялась для Playboy (но уже закрутила роман с близким другом)
  15. «Первый водитель приехал в 5.20 утра». Слухи о «письмах счастья» за техосмотр привели к безумным очередям
  16. Один из главных претендентов на «Оскар» и еще пять премьер марта. Что идет в кино в этом месяце?
  17. Тихановский о приговорах журналистам и активистам: Ложь и несправедливость порождают озлобленность
  18. Автозадачка с подвохом. Нарушает ли водитель, выезжая из ворот своего дома на дорогу?
  19. Тихановская рассчитывает на уход Лукашенко весной
  20. «Тут мы ощущаем жизнь». Как семья горожан обрела счастье в глухой деревне и открыла там бизнес
  21. Приход весны, борьба с частниками и акции солидарности. Что происходит в Беларуси 1 марта
  22. В Беларуси создали собственную ракету для «Полонеза» (ее очень ждал Александр Лукашенко)
  23. «Жесточайшим образом останавливать». Чиновники взялись за аптеки, которые подняли цены из-за НДС
  24. «Думал, что это простуда. Оказалось, нужна пересадка сердца». История Вячеслава, пережившего трансплантацию
  25. «Желающих помочь белорусам в их „хлопотном дельце“ много». Чем заняты «Народные посольства» за границей
  26. 57-летняя белоруска выиграла международный конкурс красоты. Помогли уверенность и советы Хижинковой
  27. С 1 марта заработал обновленный КоАП. Новшества затронут почти всех белорусов
  28. В Беларуси ввели очередные пенсионные изменения. Что это означает для трудящихся
  29. Убийца 79 белорусов, сжег пять деревень. Вспоминаем о Буром — в память о нем в Польше проводятся марши
  30. «В киевской миграционке мне сказали, что я в первой десятке». Айтишник — о переезде в Украину


Алексей Халецкий,

Одна из дополнительных опций в Twitter позволяет помечать твиты геометками. Это полезно, если вы хотите, к примеру, чтобы ваши Twitter-друзья знали, где вы сейчас находитесь. Или просто как напоминание для вас самого. Кроме того, это ценный инструмент для исследователей - например, географического распределения твитов.

Изображение: indianexpress.com
Изображение: indianexpress.com

Но есть и такая вещь, как частная жизнь. Особенно если пользователи не знают или забывают, что приложение помечает их посты геотегами. Скажем, некоторые знаменитости таким образом рассекретили свои домашние адреса. А в 2007 году четыре вертолета Apache, принадлежавших армии США, были уничтожены в Ираке, когда повстанцы вычислили их по геотегам, коими были помечены фотографии, размещенные в соцсетях американскими солдатами.

Видимо, именно поэтому так мало твитов помечается геометками: несколько исследований показали, что лишь менее 1% постов в Twitter содержат метаданные о местоположении.

Как оказалось, отсутствие геотегов не поможет сохранить в тайне ваше местопребывание на планете Земля. Джалал Махмуд (Jalal Mahmud) и его коллеги из IBM Research уверяют, что они разработали алгоритм, который способен проанализировать последние 200 твитов любого человека - и определить его город с точностью в 70%.

Это может быть полезно для исследователей, журналистов, маркетологов и других, которые любят везде совать свой нос. Но это также поднимает вопросы приватности для тех, кто убежден, что его дом все еще его крепость.

Метод г-на Махмуда и компании относительно прост. С июля по август 2011 года исследователи фильтровали и анализировали твиты, которые были помечены геотегами в 100 крупнейших городах США, пока в базе не собралось по 100 пользователей для каждого города. Затем они загрузили последние 200 твитов, размещенных каждым человеком, (кроме тех, конечно, что не имели общего доступа). В итоге получилось более 1,5 млн координат из твитов почти 10 тысяч пользователей.

После этого ученые разделили эти данные на две части: 90% твитов было использовано для обучения ПО, а оставшиеся 10% - для проверки.

Основная идея алгоритма в том, что твиты содержат информацию о возможном местоположении человека. Скажем, более 100 тысяч твитов в наборе данных было получено на основе определения местопребывания в социальной сети Foursquare, а поэтому они содержали ссылки на точные координаты в момент отправки твита. А в почти 300 тысяч постов назывались города, перечисленные в геосправочнике Геологической службы США.

В других твитах присутствовали ключевые слова. К примеру, "пойдем на Red Sox" - это отсылка к бостонской бейсбольной команде. Исследователи считают, что распределение твитов в течение дня примерно постоянно в США, и лишь сдвигается с часовым поясом. Следовательно, временной шаблон отправки пользователем твитов даст практически точное попадание в тот часовой пояс, в котором он живет.

Но вопрос ведь в том, можно ли, используя всю эту информацию, найти дом пользователя с минимальной ошибкой. Свое ПО специалисты IBM проверяли методом сравнения результатов с пользовательскими данными. Г-н Махмуд и Ко использовали алгоритм обучения, известный как "Наивный байесовский классификатор". Затем они испытали алгоритм на оставшихся 10% данных, чтобы увидеть, сможет ли он предсказать местопребывание человека.

Результаты получились интересными. Если исключить из выборки людей, которые, очевидно, в данный момент не находятся на одном месте, а путешествуют, то алгоритм правильно предсказывает родной город в 68% случаев, родной штат - в 70%, а часовой пояс - в 80%. И на это требуется одна секунда!

Это может оказаться очень полезным механизмом. Журналисты, например, могут использовать его для определения твитов, отправленных из определенного региона, - скажем, во время землетрясения. А маркетологи - чтобы популяризировать свою продукцию в конкретных локациях.
-5%
-10%
-10%
-35%
-10%
0072641