Átfogó autótérképet készítettek a Stanford Egyetem kutatói az amerikai autóhelyzetről, de a kutatásból sokkal több minden derült ki, mint hogy milyen típusú járművek a leggyakoribbak az utakon. 

A projekt során összesen 50 millió fotót fésültek át a Google Street View adatbázisából, ezeket pedig összevetették a helymeghatározási adatokkal. Erre a gigantikus adatbázisra ráeresztettek egy algoritmust, ami képes volt jövedelmi szinttel, politikai hovatartozással és vásárlási szokásokkal kapcsolatos előrejelzéseket tenni az egyes területekről, az alapján, hogy ott milyen autókat figyelt meg. 

Gyakorlatilag olyan típusú elemzésre nyílt lehetőségük fényképeken, melyet eddig csak szövegeken alkalmaztak: az elmúlt években annyit fejlődtek a különféle képértelmező technológiák, hogy a fotókon fellelhető információkat is képesek az algoritmusok szövegszerű folyékonysággal olvasni. Ebben a konkrét projektben a Google Street View utcaképein felbukkanó autók típusa, gyártási éve és a helymeghatározási adatok alapján olyan dolgokra következtettek, mint a légszennyezettség mértéke vagy a környék politikai hovatartozása. 

Az 50 millió kép feldolgozása két hétig tartott, az AI összesen 22 millió autót ismert fel a fotókon, melyeket aztán 2600 kategóriába sorolt tovább, több mint 3000 irányítószám és 39 ezer választási körzet alá rendezve. Ezt a munkát emberi teljesítménnyel 15 év alatt lehetett volna elvégezni. 

A projekt maga azzal indult, hogy embereknek meg kellett tanítaniuk az algoritmust, hogy mit értsen meg a fotókon: ehhez több száz ember részvételével válogattak át autókat fotókon, az ott kiemelt szempontokat tanulta el az AI. 

Majd az óriási autóadatbázist rávetítve egyéb adatsorokra, olyan megállapításokat tudott tenni az algoritmus, mint hogy egyes választókörzetben milyen oktatási háttérrel rendelkező, milyen bőrszínű vagy mekkora bevétellel bíró emberek élnek. De kiderült például az is, hogy az utakon lévő autók alapján a legzöldebb amerikai város Burlington Vermont államban, míg a legszennyezőbb az autóforgalom alapján Casper Wyoming államában. 

Chicago lett az a város, ahol a legnagyobb a városon belüli vagyoni szegregáció mértéke, míg a floridai Jacksonville-ben volt a legkisebb különbség a város egyes részein felbukkanó autók értéke között. New Yorkban volt a legtöbb drága autó, míg a legtöbb Hummers El Pasóban bukkant fel, San Francisco pedig a legtöbb külföldi gyártmányú autót tudhatja az útjain. 

Szakértők szerint a projekt megmutatta, hogy mennyire sok adatot lehet kinyerni vizuális információkból. Annyira sokat, hogy többen már a hasonló kutatásokkal járó aggályokról, illetve a magánszféra védelmének kérdéséről írnak. A Google elmondása szerint mindig egyedi alapon döntenek arról, hogy milyen kutatásokhoz biztosítanak hozzáférést a Street View adatbázisához. (New York Times)