Группу разработчиков возглавляют Эрик Горвиц из Microsoft Research и доктор Кира Радинская из Техниона. «Я рассматриваю нашу программу как действенный инструмент прогнозирования будущего. В перспективе наша система кардинально изменит жизнь всего человечества», — говорит Горвиц. 

Тестирование системы показало поразительные результаты, отмечает издание MIT Technology Review. Например, новость о засухе в Анголе позволила предсказать вспышку эпидемии холеры в этой стране. Прогноз был дан на основе анализа новостной информации за несколько предыдущих лет, показавшего, что засухи часто сопровождаются вспышками инфекционных заболеваний. Тестовые испытания показали, что достоверность прогнозов, выдаваемых системой, составляет 70-90 процентов. 

По словам Горвица, в недалеком будущем появится усовершенствованная версия программы, которую можно будет использовать на практике. В частности, государственные органы смогут получать прогнозы о том, где с большой вероятностью произойдет стихийное бедствие или начнется эпидемия. 

Программа работает, анализируя электронный архив The New York Times, информацию с крупнейших новостных сайтов, Википедию и другие источники. «Система учитывает при построении прогноза природные условия и уровень жизни того или иного региона. Прогноз об эпидемии в Анголе был получен на основе анализа информации о том, что случилось несколькими годами ранее в Руанде, где природные условия и уровень жизни не очень сильно отличаются от ангольских», — говорит Кира Радинская.

Горвиц и Радинская — не первые, кто задумались о возможности использовании анализа новостей в качестве инструмента предсказания будущего, но только им удалось создать релевантный механизм, эффективно работающий с большими массивами информации. 

В Microsoft пока не строят планов о том, чтобы капитализировать изобретение Горвица и Радинской. Сами же исследователи мечтают о создании такого программного продукта, который сможет выдавать прогнозы на основе всей доступной в Интернете информации.

Именно в этом направлении работает профессор Калев Леетару из Университета Иллинойса: «Вот представьте себе, что некий житель Чикаго написал у себя в блоге, что его бабушка не пришла к нему в гости на День благодарения, потому что ей было неудобно добираться с другого конца города. Казалось бы, никакой полезной для общества информации в этом сообщении не содержится. Однако, проанализировав сотни и тысячи подобных сообщений, можно создать отчет о проблемах с общественным транспортом в Чикаго и построить прогноз о путях их преодоления». Леетару утверждает, что, проанализировав огромный массив новостной информации с помощью Google analytics, он смог предсказать события Арабской весны.

Материал подготовил Николай Лебедев

http://www.jewish.ru/style/science/2013/02/news994315142.php