Pero, ¿cómo puede un algoritmo detectar este tipo de tuits? El método es sencillo. Primero, se coleccionan los mensajes enviados durante seis meses en una zona determinada (los investigadores eligieron el área desde Nueva York hasta el condado de Monroe, EE UU). Durante ese tiempo filtraron todos los tuits en los que se mencionaba la palabra alcohol u otras relacionadas, como beber, borracho, cerveza o fiesta. Para analizarlos en detalle, contrataron a trabajadores que decidían si el mensaje hacía referencia a estar bebiendo alcohol y si era justo en el mismo momento en el que se tuiteaba.

El resultado: encontraron 11.000 tuits enviados bajo la influencia del alcohol. Con esos datos se entrenó al algoritmo para que, a partir de ellos, fuera capaz de encontrar todos los mensajes que los usuarios envían mientras beben.

«Este método tiene un gran potencial», explica una de las autoras del estudio e investigadora de la Universidad de Rochester, Ann Marie White. «En un futuro, por ejemplo, podría ser posible que te avisaran si un amigo está tuiteando bajo la influencia del alcohol, de manera que puedas cuidarlo y reducir posibles riesgos. De la misma manera que harías en el mundo real si estuvieras saliendo por ahí con esa persona».

El estudio va un paso más allá y busca conocer también si los tuiteros están bebiendo en su casa o fuera. El método es similar al primero, pero analizando los mensajes que contenían expresiones como «¡Al fin en casa!» y palabras como baño, sofá o televisión. Luego, el proceso se refina con la participación de trabajadores, que deciden si parece que el tuit estaba escrito o no desde casa. Al cruzar los dos tipos de datos, el algoritmo es capaz de saber cuándo y dónde bebe la gente que está tuiteando.

La meta a largo plazo de estos investigadores es ser capaz deproteger a la gente joven de los riesgosque conlleva publicar en las redes sociales bajo la influencia del alcohol. «Por ejemplo, se puede perder un trabajo por publicar una foto de ti mismo bebiendo mientras llevas el logo de una empresa», argumenta la autora.

White y su equipo tienen grandes planes para este método. Uno de ellos es crear una aplicación que, basada en estos algoritmos, pudiera avisar a los usuarios cuando alguien está hablando sobre alcohol o tuiteando mientras bebe. «Aunque habría que investigar si es viable y si la gente la acepta».