5.4.2 פאָטאָסיטי

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

וועבסיטעס אַזאַ ווי Flickr און Facebook געבן מענטשן צו טיילן בילדער מיט זייער Friends און משפּחה, אָבער זיי אויך מאַכן ריזיק ריפּאַזאַטאָריז פון שלי אַז קענען ווערן געניצט פֿאַר אנדערע צוועקן. לעמאָשל, Agarwal et al. (2011) אַטטעמפּץ צו נוצן די שלי צו "בויען רוים אין אַ טאָג" דורך ניצן 150.000 בילדער פון רוים צו שאַפֿן אַ 3 ד ריקאַנסטראַקשאַן פון די שטאָט. פֿאַר טוריסט זייטלעך ווי די קאָליסעום עס זענען געווען גענוג בילדער אָנליין צו פּראָדוצירן 3 ד מאָדעלס (Figure 5.10), אָבער די קוואַליטעט פון די ריקאַנסטראַקשאַנז זענען באגרענעצט דורך די פאַקט אַז רובֿ שלי האבן גענומען פון די זעלבע יקאָניק פּערספּעקטיווז, געלאזן פּאָרשאַנז פון די בנינים ונפאָטאָגראַפעד. ווייַטער, פֿאַר רובֿ טיילן פון די שטאָט, נישט גענוג שלי זענען בנימצא. אזוי, ניצן די געפֿונען דאַטן פון Photo ריפּאַזאַטאָריז, עס איז ניט מעגלעך צו ריקריייט אַלע פון ​​רוים. אבער, וואָס אויב וואַלאַנטירז קען זיין ענליסטיד צו זאַמלען די נייטיק שלי צו באמת "בויען רוים אין אַ טאָג"?

רעכענען 5.10 א 3-ד ריקאַנסטראַקשאַן פון די קאָליסעום פון אַ גרויס שטעלן פון 2-ד בילדער פון די פּרויעקט "בנין רוים אין אַ טאָג". די טרייאַנגגאַלז פאָרשטעלן די לאָוקיישאַנז פון וואָס די Photographs האבן גענומען (Agarwal et al. 2011) .

אין סדר צו געבן די טאַרגעטעד זאַמלונג פון גרויס נומערן פון שלי, קאַטלין טויטע און חברים דעוועלאָפּעד פאָטאָסיטי, אַ Photo-ופּלאָאַדינג שפּיל. איינער שיין אַספּעקט פון פאָטאָסיטי איז אַז עס אויסגעדרייט די פּאַטענטשאַלי לאַבאָריאַס אַרבעט פון דאַטן זאַמלונג-ופּלאָאַדינג שלי-אין אַ שפּיל-ווי טעטיקייט ינוואַלווינג טימז, קאַסאַלז, און flags (Figure 5.11). דער פּלאַן פון פאָטאָסיטי אויך עליגאַנטלי סאַלווז די מוסטערונג און דאַטן קוואַליטעט טשאַלאַנדזשיז פון עבירד און אנדערע פֿאַרשפּרייטן דאַטן זאַמלונג פּראַדזשעקס.

רעכענען 5.11: פאָטאָסיטי אויסגעדרייט די פּאַטענטשאַלי לאַבאָריאַס אַרבעט פון קאַלעקטינג דאַטן (ד"ה, ופּלאָאַדינג ען) און אויסגעדרייט עס אין אַ שפּיל (Tuite et al. 2011) .

פאָטאָסיטי איז געווען ערשטער דיפּלויד צו געבן אַ 3 ד ריקאַנסטראַקשאַן פון צוויי אוניווערסיטעטן: קאָרנעל אוניווערסיטעט און אוניווערסיטעט פון וואַשינגטאָן. תקליטור בייַ יעדער קאַמפּאַס קען דורכקוקן די קראַנט שטאַט פון די ריקאַנסטראַקשאַן מאָדעל פון זייער קאַמפּאַס. דעריבער, זיי קען פאַרדינען ווייזט דורך ופּלאָאַדינג בילדער וואָס יקספּאַנד די קראַנט מאָדעל. לעמאָשל, אויב די קראַנט מאָדעל פון וריס ביבליאָטעק (בייַ קאָרנעל) איז זייער פּאַטטשי, אַ שפּילער קען פאַרדינען ווייזט דורך ופּלאָאַדינג נייַ בילדער פון אים. קריטיקאַלי, די ען אַז זענען ופּלאָאַדעד מוזן אָוווערלאַפּ מיט יגזיסטינג שלי אַזוי אַז זיי קענען זיין וואַלאַדייטאַד, און די נומער פון ווייזט אַ שפּילער באקומען איז באזירט אויף דער סומע אַז זייער Photo מוסיף צו איצטיקן מאָדעל. אין די סוף, די ריסערטשערז זענען ביכולת צו נוצן די ופּלאָאַדעד שלי צו שאַפֿן הויך האַכלאָטע 3 ד מאָדעלס פון בנינים אויף ביידע קאַמפּאַסיז (Figure 5.12).

רעכענען 5.12: די פאָטאָסיטי שפּיל ענייבאַלד ריסערטשערז און פּאַרטיסאַפּאַנץ צו שאַפֿן הויך-קוואַליטעט 3 ד מאָדעלס פון בנינים ניצן שלי ופּלאָאַדעד דורך פּאַרטיסאַפּאַנץ (Tuite et al. 2011) .

דער פּלאַן פון פאָטאָסיטי עליגאַנטלי סאַלווז צוויי פּראָבלעמס: דאַטע וואַלאַדיישאַן און מוסטערונג. ערשטער, שלי זענען וואַלאַדייטאַד דורך וואָס ריכטן זיי קעגן פרייַערדיק שלי וואָס זענען געווען אין דרייַ מאַטשט צו פרייַערדיק שלי אַלע די וועג צוריק צו די זוימען שלי אַז זענען ופּלאָאַדעד דורך ריסערטשערז. אין אנדערע ווערטער, ווייַל פון דעם געבויט-אין יבעריקייַט, עס איז זייער שווער פֿאַר די סיסטעם צו אָננעמען שלעכט דאַטן. רגע, די סקאָרינג סיסטעם געוויינטלעך טריינז פּאַרטיסאַפּאַנץ צו זאַמלען די מערסט ווערטפול ניט די מערסט באַקוועם-דאַטע. אין פאַקט, דאָ זענען עטלעכע פון די סטראַטעגיעס אַז תקליטור 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 פון פּאַרטיסאַפּאַנץ ווייַזן אַז ווען זיי זענען צוגעשטעלט צונעמען באַמערקונגען, זיי קענען ווערן גאַנץ מומחה אין קאַלעקטינג דאַטן פון אינטערעס צו ריסערטשערז.

קוילעלדיק, די פאָטאָסיטי פּרויעקט ווייזט אַז מוסטערונג און דאַטן קוואַליטעט זענען נישט ינסערמאַונטאַבאַל פּראָבלעמס אין פאַרשפּרייטונג דאַטן זאַמלונג. ווייטער, עס ווייזט אַז פֿאַרשפּרייטן דאַטן זאַמלונג פּראַדזשעקס זענען נישט באגרענעצט צו טאַסקס אַז מענטשן זענען שוין טאן סייַ ווי סייַ, אַזאַ ווי וואַטשינג בירדס. מיט די רעכט פּלאַן, וואַלאַנטירז קענען זייַן ינקעראַדזשד צו טאָן אנדערע זאכן אויך.