5.4.2 PhotoCity
PhotoCity解決了分佈式數據採集數據的質量和取樣的問題。
網站如Flickr和Facebook使人們與他們的朋友和家人分享照片，但他們也創造了可用於其他用途的照片庫巨大。例如， Agarwal et al. (2011)嘗試使用羅馬150,000照片打造城市的三維重建使用這些照片為“在日建羅馬”。對於像鬥獸場旅遊景點有足夠圖片在線製作3D模型（圖5.10），但這些重建的質量是由大多數照片都是從同一個標誌性的角度考慮，留下unphotographed建築物的部分事實的限制。此外，全市大部分地區，沒有足夠的照片是可用的。因此，使用從照片庫中找到的數據，這是不可能重現羅馬各處。但是，如果志願者可以入選收集必要的照片，真正做到“建設羅馬一日之寒”？
圖5.10：從一個大集從工程“建設羅馬一日之寒”2-D圖像的體育館的三維重建。三角形表示從拍攝照片的位置(Agarwal et al. 2011)
為了使大量照片的目標集合，凱瑟琳Tuite及其同事開發PhotoCity，照片上載的遊戲。 PhotoCity的一個美麗的方面是，它原來的數據採集，上傳潛在繁重的工作照片，涉及到的球隊，城堡和標誌（圖5.11）類似遊戲的活動。 PhotoCity的設計也優雅解決eBird和其他分佈式數據收集項目的取樣和數據質量的挑戰。
圖5.11：PhotoCity轉身收集數據的潛在艱苦的任務（即上傳照片），並把它變成一個遊戲(Tuite et al. 2011)
PhotoCity的第一次部署，使兩所大學的三維重建：康奈爾大學和華盛頓大學。在每個校園的玩家可以檢查他們的校園重建模型的當前狀態。然後，他們可以通過上傳擴大現有的模型圖像獲得積分。例如，如果尤里斯圖書館（康奈爾大學）的當前的模型是非常零散，玩家可以通過上傳它的新的圖片獲得積分。重要的是，一個玩家接收到上載必須與現有的照片重疊，以便它們可以被驗證的照片，並且點的數量是基於他們的照片添加到當前模型的量。最後，研究人員能夠利用這些上傳的照片創建兩個校區的建築（圖5.12）的高分辨率三維模型。
圖5.12：本PhotoCity遊戲使研究者和參與者創建使用由參與者上傳的照片建築高品質的3D模型(Tuite et al. 2011)
PhotoCity的設計優雅解決兩個問題：數據驗證和採樣。首先，照片是通過匹配他們對以前的照片而被依次匹配之前的照片回到了那個被研究人員上傳照片種子一路驗證。換句話說，由於這種內置冗餘，這是非常困難的系統接受壞數據。二，評分系統自然列車參與者收集最有價值的，不是最方便的數據。其實，這裡有一些使用，以賺取更多的積分，相當於收集更多有價值的數據，玩家所描述的策略(Tuite et al. 2011)
- “[我試著]近似一天，已採取一些照片的照明時間;這將有助於防止遊戲拒絕。隨著中說，陰雨天是最好的迄今為止在處理彎道，因為更少的對比有助於遊戲的身影從出我的照片的幾何形狀。“
- “當它是晴天，我利用我的相機的防抖功能，讓自己身邊的同時特定區域散步拍照。這讓我同時不必停下我的腳步走明快的照片。另外的好處：少人盯著我！“
- “以一棟樓的很多照片了500萬像素的攝像頭，然後回家提交，有時可達5演出在週末拍攝，主要是照片拍攝的策略。通過校園區域組織的外部硬盤驅動器文件夾中的照片，建築，那麼建築的面貌提供了良好的層次來構建上傳“。
從參加這些聲明表明，當提供適當的回饋他們，他們可以在收集感興趣的研究人員的數據變得相當專業。
總的來說，PhotoCity項目顯示，採樣和數據質量不分配數據收集難以解決的問題。此外，它表明，分佈式數據採集項目不限於，人們已經在做反正任務，如觀鳥。有了正確的設計，志願者可以鼓勵做其他事情了。
