Исследователи из Университета Уорика во главе с Тобиасом Прейсом (Tobias Preis) использовали твиты с геотегами для определения мест, где собираются людские толпы в больших городах. Соответствующая работа
в
, кратко с ее содержанием
BBC.
В ходе отработки новой методики авторы использовали как объекты наблюдений стадион и аэропорт Милана — их точную посещаемость было легко проверить по другим источникам. Группа Прейса фиксировала количество доступных твитов с геотегами, чьи координаты укладывались в данные по стадиону, и аэропорту и затем сопоставляли их с количеством посетителей обеих точек за интересующий их период времени. Кроме того, параллельно авторы воспользовались данными по количеству мобильных звонков и SMS, отправленных из этих двух точек (этот набор данных был предоставлен им местными провайдером связи).
Вслед за прибытием в каждую из двух зон большого количества людей, количество твитов, помеченных соответствующими геотегами, ожидаемо увеличивается. Как выяснилось, происходит это с определенной временной задержкой и в соответствии с определенной динамикой. Эти данные, как показали авторы, можно использовать для довольно точной оценки размера толпы. В теории это дает возможность отслеживать развитие уличных протестов в реальном времени, причем без обязательного привлечения данных провайдеров, не всегда успешно справляющихся с пиковыми нагрузками.
В то же время авторы работы признают, что оба отобранных места имели специфику, облегчающую подобный учет. В обоих местах были хорошие условия приема, все посетители были связаны общими типами активности и были близки по возрасту и в ряде случаев интересам (футбольные матчи). В реальных условиях ситуация с оценкой концентрации людей по твитам может быть более сложной, признают они.
Он основан на анализе конформации хромосом
Дмитрий Пшежецкий (Dmitri Pchejetski) из Университета Восточной Англии с коллегами и компанией Oxford BioDynamics разработал и успешно испытал диагностический тест на миалгический энцефаломиелит (синдром хронической усталости) по образцу крови. Он основан на разработанной ранее платформе EpiSwitch, которая использует алгоритмы для анализа эпигенетической регуляции экспрессии генов по трехмерной конформации хромосом в мононуклеарных клетках периферической крови. Эту платформу уже успешно применяли для диагностики бокового амиотрофического склероза, ревматоидного артрита, тяжелого ковида и некоторых онкозаболеваний. Публикация появилась в Journal of Translational Medicine.