官方揭密 1億2千萬名在地嚮導如何讓Google地圖更好用

Google 發動社羣,讓全球用戶都可以主動爲地圖貢獻有用資訊,讓地圖更好用。(摘自Google地圖)

你是 Google 地圖的「在地嚮導」(local guide)嗎?你知道全球總共有多少熱心的在地嚮導,不時爲 Google 地圖帶來貢獻,讓地圖工具更好用嗎?來看看 Google 進一步揭開的背後神秘資訊。

Google 地圖產品總經理 Kevin Reece 在官方部落格發表「Google 地圖建置原理:社羣提供的內容如何增進地圖的實用性?」文章,深入剖析社羣提供的內容如何提升 Google 地圖實用性的背後機制

Google 指出,只要注意觀察我們的周遭環境,就會發現不是所有的資訊都可以在網路上找得到。店家營業時間會更新,且隨時有新的商家開張,菜單也會不時更換。爲確保地圖能正確顯示實際資訊,Google 開放所有持 Google 帳戶使用者針 Google 地圖上約 2 億個搜尋點提供當地資訊(申請成爲在地嚮導)。

根據 Google 提供的資訊,爲 Google 地圖貢獻實用資訊的在地嚮導,他們的背景資料包含:

1.人數:全球超過 1 億 2 千萬名,遍佈 24,000 個城市鄉鎮

2.貢獻:每天提交給 Google 地圖的內容超過 2 千萬則,包含對相片評論評分、回答其他使用者的問題,以及地址更新。爲全球超過 5 千萬個地點加入無障礙資訊 (例如輪椅通行入口洗手間)。

爲了讓更多使用者能夠在 Google 地圖上找到有用資訊,近日 Google 地圖針對在地嚮導,新增了「貢獻」頁面,讓牠們能夠輕鬆分享在地資訊。

如同其他開放使用者自制內容的平臺,Google 也必須保持警覺,盡其所能杜絕垃圾資訊和不當內容出現在 Google 地圖;絕大多數的這類內容在任何使用者實際看到之前就會移除。隨着 Google 地圖上的貢獻者越來越多,Google 也持續嚴厲處置違反政策的行爲惡劣人士,以人工搭配科技來阻絕不當內容。

舉例來說,Google 會使用自動偵測系統 (包括機器學習模型),來掃描每天收到的數百萬筆貢獻內容,偵測出垃圾資訊和不相關的內容並將其移除。而針對不實評論,系統會在每則評論發佈到 Google 地圖之前先行檢查,找出不實內容的信號。機器學習模型會嚴加註意特定文字詞組,檢視個別帳戶過往貢獻的內容類型模式,並偵測出可疑的評論模式。

雖然 Google 不斷在改善自動系統,但也瞭解系統並非完美,偶爾仍會有漏網的不實評論。因此,Google 成立了訓練有素的專家分析人員團隊,負責審覈評論、相片、商家檔案和其他類型的內容,逐一審覈與大量審覈的方式並行。此外也研發出一項功能,任何人都能檢舉評論、不當內容和誤導性的地點,以便將其移除。

針對每天收到的 2 千萬筆貢獻內容 (一年超過 70 億筆),Google 技術小組人員在 2019 年達成的紀錄包含:

l.移除了超過 7 千 5 百萬則違反政策的評論和 4 百萬筆不實商家檔案。由於 Google 不斷精進機器學習模型和自動偵測系統,其封鎖違反政策內容的功能越發準確,並能偵測出異常情形,方便作業人員審查

2.有了可輕易檢舉不當內容的管道,Google 藉此下架了超過 580,000 則評論和 258,000 筆商家檔案。

3.審覈並移除違反政策的內容,包含超過 1 千萬張相片及 3 百萬部影片。這仰賴 Google不斷精進的作業人員與自動系統,能越來越準確地抓出違反政策的內容,例如偏離主題的相片停用

4.超過 475,000 個使用者帳戶,這有賴於 Google 不斷改善機器學習偵測功能,訂製內容涵蓋範圍更廣的政策,並提供作業人員相關培訓

即便有不部分用戶會提交不實資訊,但 Google 指出'絕大多數提交給 Google 地圖的貢獻內容都是真實可靠的,違反政策的內容目前少於百分之一。他們承諾將繼續開發新工具和技術,遏制不肖人士的惡行。