谷歌看到的比你想象得多

谷歌地图可以揭示更多的社会和人口信息。资料来源:iStock.com/BanksPhotos

你们城市有多少人投票支持巴拉克·奥巴马？有多少人有大学学位？每个人挣多少钱？没有谷歌地图，收集这些数据可能需要数年时间。

在一项新的研究中，研究人员下载了该科技公司车辆拍摄的5000万张街景照片，根据这些照片，谷歌绘制了美国200个城市的地图。然后，研究人员使用一些机器学习算法——可以从例子中学习的软件工具——来确定图片中2200万辆汽车的分布、风格和生产年份。(该算法能够以52%的准确率进行分类和建模。)

从这一点来看，其他算法可以通过了解特定类型的车辆在人口普查和选举数据所指示的区域中的分布来估计本地人口统计数据，例如更富裕或更保守的区域。

结果表明，该算法在确定该地区家庭收入中位数方面是有效的。白人、黑人和亚洲人的比例；在2008年总统选举中，不同教育程度的人的比例以及奥巴马和约翰·麦凯恩各自的支持率出人意料地准确。最近，研究人员在《美国国家科学院院刊》上发表了一份研究报告。

研究人员还比较了汽车数据和实际人口数据，发现了一些有趣的模式。例如，88%拥有比皮卡多的汽车的地区支持奥巴马，而82%拥有比皮卡多的地区更喜欢麦凯恩。

此外，研究人员还指出，在未来，自动驾驶汽车上的摄像头可以增加数据收集的便利性和频率，帮助决策者获得近乎实时的图像，以更好地了解劳动力和住房的供应，从而为道路和学校分配资源，并为紧急情况制定计划。(张张)

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