Учёные обнаружили, как осуществлять надзор за употреблением психоактивных веществ в немедицинских целях через социальные сети и составлять детализированную статистику на уровне слоёв населения. Исследование опубликовано на сайте PNAS.

Исследователи из университета штата Аризона разработали методы обработки языка людей в социальных сетях, основанные на машинном обучении, для оценки демографического распределения (пол, возраст и раса) тех, кто сообщает в социальных сетях о приёме психоактивных веществ. Было зафиксировано 288 562 человек, сообщивших о немедицинском употреблении рецептурных лекарств в Twitter. Автоматически полученные кривые распределения для опиоидов, стимуляторов и транквилизаторов соответствовали, часто с очень сильными корреляциями, со статистическими данными, представленными в традиционных источниках. Эта работа учёных является важным шагом в превращении социальных сетей в дополнительный ресурс для наблюдения за употреблением психоактивных веществ. Традиционные же методы надзора за употреблением психоактивных веществ, такие как опросы, имеют значительные задержки и часто устаревают. Группа учёных, разрабатывая новые методы, достигла точности 94-95% для различных слоёв населения.

Так исследование показывает, что оценки демографического распределения принимающих психоактивные вещества в немедицинских целях могут быть получены из Twitter и не уступать в точности по сравнению с традиционными подходами надзора, что может существенно повлиять на представление людей о социальных сетях.