La dernière fois qu'il a tweeté à propos de son #brunch épique qui pourraient avoir participé sans le savoir, dans une nouvelle étude qui analyse les tweets liés à l'alimentation et la comparaison avec plusieurs facteurs de localisation, telles que les taux de diabète, les taux de tendance surpoids et politique.
Pour le rôle, les chercheurs de l'Université d'Arizona à Tucson collectées 3,5 millions de tweets avec les hashtags liés à l'alimentation, qui ont tous été publiés à partir de Octobre 2013 to May 2014, chaque fois que possible, les chercheurs ont observé l'emplacement , fuseau horaire, l'utilisateur d'auto-évaluation, et des informations de géolocalisation. Fait intéressant, ils ont découvert qu'ils pouvaient prédire avec succès tweets tweeters de nombreux facteurs, y compris leurs pays d'origine et les villes, le taux de surpoids pas, le taux de diabète et ils la tendance politique là-bas. Par exemple, les utilisateurs qui tweeté tweets liés à l'alimentation, avec le mot «je» ont tendance à être les Etats avec des taux élevés d'embonpoint, alors que les gens ont tendance à les poster en utilisant les mots «vous» ou «nous» étaient plus susceptibles d'être des états où le poids moyen est inférieur à la médiane.
Si vous nous demandez, cependant, les résultats les plus drôles sont liés aux types de mots liés à la nourriture des gens ont tendance à tweeter dans chaque Etat. Alors que ce ne sont pas nécessairement les hashtags liés à la nourriture la plus commune (chercheurs ont éliminé les mots souvent utilisés dans le pays et aussi la priorité de mots qui étaient très représentatif de l'emplacement pour créer cette liste) qui sont tout à fait intéressant:
Un autre fait curieux: les gens dans les Etats bleus étaient plus susceptibles d'utiliser les hashtags comme #vegan et #brunch (Etats tandis que les républicains étaient plus susceptibles de tweeter sur le travail et la maison dans leurs tweets dans le secteur alimentaire). "Dans l'avenir, nous voulons utiliser notre système pour prédire les caractéristiques des personnes, par exemple, la propension pour le diabète en utilisant des informations de personnes de la nourriture", écrivent les auteurs.
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