voedselvergiftiging

Wetenschappers hebben een systeempje ontwikkeld dat op basis van Twitterberichten berekent hoe groot de kans is dat u in een bepaald restaurant een voedselvergiftiging oploopt. Terwijl particulieren het systeem kunnen gebruiken om bepaalde restaurants te mijden, kan het systeem de voedsel- en warenautoriteit vertellen welke restaurants het juist bezoeken moet.

Het systeem is ontwikkeld door wetenschappers van de universiteit van Rochester en heeft de naam nEmesis gekregen. De eerste experimenten met het systeem zijn veelbelovend. De restaurants die door het systeem als ‘risicovol’ worden bestempeld, blijken doorgaans ook een zorg in de ogen van de voedsel- en warenautoriteit te zijn. Dat schrijven de onderzoekers in hun paper.

Hoe werkt het?
Het systeem analyseert miljoenen tweets en zoekt in die tweets naar aanwijzingen dat iemand in een bepaald restaurant een voedselvergiftiging heeft opgelopen. Het systeem stelt voortdurend de locatie van twitteraars vast (dankzij GPS op elk mobieltje is dat geen probleem). Die locatie legt het systeem naast de locatie van restaurants. Zodra het systeem ziet dat een persoon twittert vanuit een restaurant, blijft het de twitteraar gedurende 72 uur volgen. Als een twitteraar laat weten zich niet goed te voelen en symptomen noemt, kan het systeem vaststellen of deze persoon een voedselvergiftiging heeft opgelopen.

Twitter kan voorspellen welke restaurants u beter mijden kunt. Afbeelding: nEmesis: Which Restaurants Should You Avoid Today? / University of Rochester.

Twitter kan voorspellen welke restaurants u beter mijden kunt. Afbeelding: nEmesis: Which Restaurants Should You Avoid Today? / University of Rochester.

Overtuigend
Natuurlijk is één persoon die symptomen van voedselvergiftiging vertoont na een bezoek aan een restaurant nog geen overtuigend bewijs dat er iet mis is in dat etablissement. Die persoon kan natuurlijk ook iets heel anders onder de leden hebben, of die voedselvergiftiging ergens anders hebben opgelopen. Maar naarmate meer mensen klagen over gezondheidsproblemen naar aanleiding van een bezoek aan één restaurant, wordt het bewijs steviger. “Wat een willekeurige collectie van online berichten lijkt, wordt dan een waarschuwingssignaal waar we op moeten reageren,” stelt onderzoeker Henry Kautz.

De onderzoekers hebben het systeem reeds getest. Ze lieten het systeem gedurende vier maanden 3,8 miljoen tweets van meer dan 94.000 New Yorkers analyseren. 23.000 mensen bezochten restaurants in de stad en 480 daarvan gingen op een gegeven moment symptomen van voedselvergiftiging vertonen. Het systeem stelde op basis van de twitterberichten vast in welke restaurants men de grootste kans op een voedselvergiftiging had. De resultaten bleken keurig overeen te komen met de rapporten van de inspectiedienst: restaurants die daarin bekritiseerd waren, werden ook door het systeem als risicovol aangeduid.