आपके ट्वीट आपके स्थान को कैसे प्रकट करते हैं

आईबीएम के शोधकर्ताओं ने एक एल्गोरिथ्म विकसित किया है जो आपको अपने 200 ट्वीट्स का विश्लेषण करके 70% की सटीकता के साथ उपयोगकर्ता के निवास स्थान को निर्धारित करने की अनुमति देता है।

ट्विटर की वैकल्पिक विशेषताओं में से एक उपयोगकर्ता स्थान की जानकारी प्रदान करने की क्षमता है। वे आमतौर पर इसका उपयोग अपने दोस्तों को यह बताने के लिए करते हैं कि आप अभी कहां हैं। या कुछ समय बाद याद करने के लिए कि यह घटना कहाँ हुई है। साथ ही, यह शोधकर्ताओं के लिए एक मूल्यवान उपकरण है, जो विभिन्न तरीकों से ट्वीट्स के भौगोलिक वितरण का अध्ययन करने का अवसर देता है।

इसी समय, यह सुविधा गोपनीयता के मुद्दों को उठाती है, खासकर जब उपयोगकर्ता यह नहीं जानते या भूल जाते हैं कि उनके ट्वीट को जियोटैग के साथ टैग किया गया है। यह माना जाता है कि काफी बड़ी संख्या में मशहूर हस्तियों ने अपने घर के पते इस तरह से चमकाए। और 2007 में, अमेरिकी सेना से संबंधित चार अपाचे हेलीकॉप्टरों को इराक में मोर्टार से नष्ट कर दिया गया था, जब विद्रोहियों ने अमेरिकी सैनिकों द्वारा प्रकाशित तस्वीरों में जियोटैग का उपयोग करके अपने स्थान की गणना की थी।

शायद इन समस्याओं का कारण यह है कि इतने कम ट्वीट्स को जियोटैग के साथ टैग किया जाता है। कई अध्ययनों से पता चला है कि एक प्रतिशत से भी कम ट्वीट्स में स्थान मेटाडेटा होता है।

लेकिन डेटा की जियोटार्गेटिंग की कमी का मतलब यह नहीं है कि आपका स्थान एक रहस्य बना हुआ है। आज, जलाल महमूद और उनके कई सहयोगियों ने अल्माडेन, कैलिफोर्निया में आईबीएम रिसर्च से कहा, उन्होंने किसी भी उपयोगकर्ता के अंतिम 200 ट्वीट्स का विश्लेषण करने और 70% की सटीकता के साथ अपने स्थान का निर्धारण करने के लिए एक एल्गोरिदम विकसित किया था।

यह सुविधा शोधकर्ताओं, पत्रकारों, विपणक और अन्य लोगों के लिए बहुत उपयोगी है जो यह निर्धारित करना चाहते हैं कि एक विशेष ट्वीट कहाँ लिखा गया था। दूसरी ओर, यह उन लोगों के लिए गोपनीयता के मुद्दों को उठाता है जो अपने ठिकाने को गोपनीय रखना पसंद करते हैं।

महमूद और उनके सहयोगियों की पद्धति अपेक्षाकृत सरल है। जुलाई और अगस्त 2011 के बीच, ट्विटर फायरहॉस का उपयोग करते हुए , उन्होंने ट्वीट को फ़िल्टर किया जो संयुक्त राज्य अमेरिका के 100 सबसे बड़े शहरों में से एक में जियोटैग के साथ टैग किए गए थे, इस प्रकार प्रत्येक शहर में 100 अलग-अलग उपयोगकर्ताओं को इकट्ठा किया गया था।

इसके बाद उन्होंने अंतिम 200 ट्वीट अपलोड किए, जिनमें से प्रत्येक उपयोगकर्ता ने निजी रूप से पोस्ट किए गए लोगों को छोड़कर पोस्ट किया। इसने उन्हें लगभग 10,000 लोगों के समन्वय के साथ 1.5 मिलियन से अधिक ट्वीट दिए।

फिर उन्होंने अपने एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए 90% ट्वीट्स का उपयोग करते हुए परिणामी डेटा को दो भागों में विभाजित किया, और शेष 10% ने इसका परीक्षण किया।

उनके एल्गोरिथ्म का मुख्य विचार यह है कि ट्वीट्स के पाठ में उपयोगकर्ता के संभावित स्थान के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी होती है। उदाहरण के लिए, उनके नमूने से 100,000 से अधिक ट्वीट एक विशेषता के साथ एक सामाजिक नेटवर्क Foursquare द्वारा उत्पन्न किए गए थे। इस प्रकार, इन ट्वीट्स में उपयोगकर्ता के स्थान के बारे में सटीक डेटा देने वाला लिंक शामिल था। लगभग 300,000 ट्वीट्स में अमेरिकी भूवैज्ञानिक सर्वेक्षण की सूची में एक शहर का नाम भी था।

अन्य ट्वीट्स में, लेखक के स्थान ने "हम एक समोवर क्यों लिया?" जैसे वाक्यांश दिए, जो कि तुला की यात्रा का प्रत्यक्ष प्रमाण है। महमूद इस तथ्य की ओर भी इशारा करते हैं कि संयुक्त राज्य में, दिन भर में ट्वीट्स का वितरण लगभग हर समय क्षेत्र के लिए समान है। इसलिए, दिन के दौरान कस्टम ट्वीट्स की गतिशीलता अपने समय क्षेत्र के बारे में काफी सटीक जानकारी प्रदान कर सकती है।

इस प्रकार, शोधकर्ता निम्नलिखित प्रश्न का उत्तर देने की कोशिश कर रहे हैं: क्या उपयोगकर्ता के स्थान को निर्धारित करने के लिए इस सभी जानकारी का उपयोग करना संभव है। वे जियोटैग मेटाडेटा के साथ तुलना करके अपने परिणामों को सत्यापित कर सकते हैं।

IBM के कर्मचारियों ने एक एल्गोरिथ्म का उपयोग किया जिसे Naive Bayes classifier के रूप में जाना जाता है। उन्होंने उन्हें प्रशिक्षण सूचना पर जियोलोकेशन की जानकारी के साथ प्रशिक्षित किया।

तब उन्होंने यह सुनिश्चित करने के लिए कि उपयोगकर्ताओं की गणना की गई जगह सही थी, डेटा के शेष 10% पर एल्गोरिथ्म का परीक्षण किया।

परिणाम बहुत दिलचस्प थे। यदि हम यात्रा करने वाले लोगों को बाहर करते हैं, तो विकसित एल्गोरिथ्म 68% की सटीकता के साथ एक व्यक्ति के गृहनगर, 70% की सटीकता के साथ देशी स्थिति और 80% की सटीकता के साथ एक समय क्षेत्र की भविष्यवाणी करता है। उसी समय, शोधकर्ता आश्वासन देते हैं कि एक उपयोगकर्ता के लिए स्थान का निर्धारण एक सेकंड से भी कम समय लगता है।

यह विकास एक उपयोगी उपकरण के रूप में काम कर सकता है। उदाहरण के लिए, पत्रकार इसका उपयोग उन ट्वीट्स की पहचान करने के लिए कर सकते हैं जो एक प्रलय के अधीन लिखे गए क्षेत्र (उदाहरण के लिए, एक भूकंप) के साथ-साथ उन ट्वीट्स के रूप में लिखे गए थे जो दूरदराज के क्षेत्रों से एक घटना पर टिप्पणी करते थे। विपणक कुछ शहरों में अपने उत्पादों की लोकप्रियता बढ़ाने के लिए विकास का उपयोग कर सकते हैं।

महमूद और उनके सहयोगियों ने आश्वासन दिया कि भविष्य में उनके एल्गोरिदम और भी अधिक प्रभावशाली परिणाम दिखा सकते हैं। उदाहरण के लिए, वे उम्मीद करते हैं कि वे स्थानीय आकर्षण के संदर्भ में खोज फ़ंक्शन ट्वीट्स का उपयोग करके अधिक सटीक जानकारी प्राप्त करने में सक्षम होंगे। ठीक है, चलो प्रतीक्षा करें - हम देखेंगे कि वे इससे बाहर क्या निकलते हैं।

इस सबका एक दिलचस्प परिणाम यह है कि हमारी गोपनीयता का विचार एक बार फिर से अधिक नाजुक हो गया है, जैसा कि हम में से अधिकांश लोग मानते हैं। हम निजता के अधिकार को कैसे मजबूत और संरक्षित कर सकते हैं, यह गंभीर सार्वजनिक बहस का विषय होना चाहिए।