5.4.2 פאָטאָסיטי

פאָטאָסיטי סאַלווז די דאַטן קוואַליטעט און מוסטערונג פּראָבלעמס אין פֿאַרשפּרייטן דאַטן זאַמלונג.

וועבסיטעס אַזאַ ווי Flickr און פאַסעבאָאָק געבן מענטשן צו טיילן בילדער מיט זייער פריינט און משפּחה, און זיי אויך מאַכן ריזיק ריפּאַזאַטאָריז פון פאָטאָס וואָס קענען זיין געניצט פֿאַר אנדערע צוועקן. פֿאַר בייַשפּיל, Sameer Agarwal און קאָללאַגס (2011) געפרוווט צו נוצן די פאָטאָס צו "בויען רוים אין אַ טאָג" דורך רעפּורפּאָסינג 150,000 בילדער פון רוים צו שאַפֿן אַ 3 ד ריקאַנסטראַקשאַן פון די שטאָט. פֿאַר עטלעכע שווער פאָוטאַגראַפטיד בנינים, אַזאַ ווי די קאָליסעום (געשטאַלט 5.10), די ריסערטשערז זענען טייל מצליח, אָבער די ריקאַנסטראַקשאַנז געליטן ווייַל רובֿ פאָטאָס זענען גענומען פון די זעלבע יקאָניק פּערספּעקטיווז, געלאזן טיילן פון די בנינים ונפאָטאָגראַפעד. אזוי, די בילדער פון פאָטאָ ריפּאַזאַטאָריז זענען נישט גענוג. אבער וואָס אויב וואַלאַנטירז קען זיין ינוואַלווד צו זאַמלען די נייטיק פאָטאָס צו ענקריסט די שוין בנימצא? טראכטן צוריק צו דער קונסט אַנאַלאַדזשי אין קאַפּיטל 1, וואָס אויב די פּריזמעאַד בילדער קענען זיין ענריטשט דורך קוסטאָממעד בילדער?

פיגורע 5.10: א 3 ד ריקאַנסטראַקשאַן פון די קאָליסעום פון אַ גרויס שטעלן פון 2 ד בילדער פון די פּרויעקט "בילדינג רוים אין אַ טאָג." די טרייאַנגגאַלז פאָרשטעלן די לאָוקיישאַנז פון וואָס די פאָוטאַגראַפס זענען גענומען. רעפּראָדוסעד דורך דערלויבעניש פון HTML ווערסיע פון Agarwal et al. (2011) .

אין סדר צו געבן די טאַלאַנטירט זאַמלונג פון גרויס נומערן פון פאָטאָס, Kathleen Tuite און קאָללאַגס דעוועלאָפּעד PhotoCity, אַ פאָטאָ-ופּלאָאַדינג שפּיל. PhotoCity האט די פּאָטענציעל אַרבעטן פון דאַטן זאַמלונג-ופּלאָאַדינג פאָטאָס אין אַ שפּיל-ווי טעטיקייט מיט טימז, קאַסאַלז, און פלאַגס (פיגורע 5.11), און עס איז געווען ערשטער פאַרקריפּלט צו שאַפֿן אַ 3 ד ריקאַנסטראַקשאַן פון צוויי אוניווערסיטעטן: קאָרנעל אוניווערסיטעט און די אוניווערסיטעט פון וואַשינגטאָן. רעסעאַרטשערס אנגעהויבן דעם פּראָצעס דורך ופּלאָאַדינג זוימען פאָטאָס פון עטלעכע בנינים. דערנאָך, פּלייַערס אויף יעדער קאַמפּאַס ינספּעקטיד די קראַנט שטאַט פון די ריקאַנסטראַקשאַן און ערנד ווייזט דורך ופּלאָאַדינג בילדער וואָס ימפּרוווד די ריקאַנסטראַקשאַן. פֿאַר בייַשפּיל, אויב די קראַנט ריקאַנסטראַקשאַן פון וריס ביבליאָטעק (אין קאָרנעל) איז זייער פּאַטטשי, אַ שפּילער קענען פאַרדינען ווייזט דורך ופּלאָאַדינג נייַ בילדער פון עס. צוויי פֿעיִקייטן פון דעם ופּלאָאַדינג פּראָצעס זענען זייער וויכטיק. ערשטער, די נומער פון ווייזט אַ שפּילער באקומען איז באזירט אויף די סומע וואָס זייער פאָטאָ צוגעגעבן צו ריקאַנסטראַקשאַן. רגע, די פאָטאָס וואָס זענען צוגעלייגט האט צו אָוווערלאַפּ מיט יגזיסטינג ריקאַנסטראַקשאַן אַזוי זיי קען זיין וואַלאַדייטאַד. אין די סוף, די ריסערטשערז זענען ביכולת צו שאַפֿן הויך-האַכלאָטע 3 ד מאָדעלס פון בנינים אויף ביידע קאַמפּאַסיז (פיגורע 5.12).

פיגורע 5.11: פאָטאָסיטי האט פארקערט די פּאַטענשאַלי לאַפיעראַס אַרבעט פון קאַלעקטינג דאַטן (ד"ה, ופּלאָאַדינג פאָטאָס) און פארקערט עס אין אַ שפּיל. רעפּראָדוסעד דורך דערלויבעניש פון Tuite et al. (2011) , פיגורע 2.

פיגורע 5.12: די פאָטאָסיטי שפּיל ענייבאַלז ריסערטשערז און פּאַרטיסאַפּאַנץ צו שאַפֿן הויך-קוואַליטעט 3 ד מאָדעלס פון בנינים ניצן פאָטאָ ופּלאָאַדעד דורך פּאַרטיסאַפּאַנץ. רעפּראָדוסעד דורך דערלויבעניש פון Tuite et al. (2011) , פיגורע 8.

דער פּלאַן פון פאָטאָסיטי סאַלווד צוויי פראבלעמען אַז אָפט אויפשטיין אין דיסטריביוטיד דאַטן זאַמלונג: דאַטע וואַלאַדיישאַן און מוסטערונג. ערשטער, די פאָטאָס זענען וואַלאַדייטאַד דורך קאַמפּערינג זיי קעגן פרייַערדיק פאָטאָס, וואָס זענען אין ווייניק קאַמפּערד מיט פרייַערדיק פאָטאָס אַלע די וועג צוריק צו די זוימען פאָטאָס וואָס זענען געווען ופּלאָאַדעד דורך ריסערטשערז. אין אנדערע ווערטער, ווייַל פון דעם געבויט-אין יבעריק, עס איז געווען זייער שווער פֿאַר עמעצער צו צופֿעליקער אַ פאָטאָ פון דעם אומרעכט בנין, אָדער אַקסאַדענאַלי אָדער בעשאָלעם. דעם פּלאַן שטריך מענט אַז די סיסטעם פּראָטעקטעד זיך קעגן שלעכט דאַטע. רגע, די סקאָרינג סיסטעם געוויינטלעך טריינד פּאַרטיסאַפּאַנץ צו זאַמלען די מערסט ווערטפול-נישט די מערסט באַקוועם-דאַטן. אין פאַקט, דאָ זענען עטלעכע פון ​​די סטראַטעגיעס וואָס פּלייַערס דיסקרייבד ניצן אין סדר צו פאַרדינען מער ווייזט, וואָס איז עקוויוואַלענט צו קאַלעקטינג מער ווערטפול דאַטן (Tuite et al. 2011) :

• "[איך האָב צו] דערנענטערנ זיך די צייַט פון טאָג און די לייטינג אַז עטלעכע בילדער זענען גענומען; דעם וואָלט העלפן פאַרמייַדן רידזשעקשאַן דורך די שפּיל. מיט וואָס האט געזאגט, פאַרוואָלקנט טעג זענען די בעסטער דורך ווייַט ווען דילינג מיט עקן ווייַל ווייניקער קאַנטראַסט געהאָלפֿן די שפּיל פיגור אויס די דזשיאַמאַטרי פון מיין בילדער. "

• "ווען עס איז געווען זוניק, איך יוטאַלייזד מיין אַפּאַראַט ס אַנטי-טרייסלען פֿעיִקייטן צו לאָזן זיך צו נעמען שלי בשעת גיין אַרום אַ באַזונדער זאָנע. דאס ערלויבט מיר צו נעמען קרוכלע שלי בשעת נישט ווייל צו האַלטן מיין סטרייד. אויך באָנוס: ווייניקער מענטשן סטערד בייַ מיר! "

• "גענומען פילע בילדער פון איין בנין מיט 5 מעגאַפּיקסעל אַפּאַראַט, דעמאָלט קומען היים צו פאָרלייגן, מאל אַרויף צו 5 גיגס אויף אַ אָפּרוטעג דרייען, איז געווען ערשטיק Photo כאַפּן סטראַטעגיע. אָרגאַניזינג שלי אויף פונדרויסנדיק שווער פאָר Folders דורך קאַמפּאַס געגנט, בנין, דעמאָלט פּנים פון בנין ביטנייַ גוט כייעראַרקי צו ביניען ופּלאָאַדס. "

די סטייטמאַנץ ווייַזן אַז ווען פּאַרטיסאַפּאַנץ זענען צוגעשטעלט מיט צונעמען באַמערקונגען, זיי קענען ווערן גאַנץ מומחה אין קאַלעקטינג דאַטן פון אינטערעס צו ריסערטשערז.

קוילעלדיק, די פאָטאָסיטי פּרויעקט ווייזט אַז מוסטערונג און דאַטן קוואַליטעט איז נישט ינסערמאַונטאַבאַל פּראָבלעמס אין דיסטריביוטיד דאַטן זאַמלונג. דערצו, עס ווייזט אַז דיטיילד דאַטן זאַמלונג פראיעקטן זענען נישט באגרענעצט צו טאַסקס אַז מענטשן זענען טאן סייווינגז, אַזאַ ווי וואַטשינג פייגל. מיט דעם רעכט פּלאַן, די וואַלאַנטירז קענען זיין ינקעראַדזשד צו טאָן אנדערע זאכן אויך.