Вандалізм карт: що це та як цього уникнути?

05/07/2021
Вандалізм карт: що це та як цього уникнути?
Відкриті дані та картографування дали змогу великій кількості людей робити внески, використовуючи методи краудсорсингу. Однак, використовуючи відкриті картографічні дані та можливості для користувачів, картографічні платформи стають вразливими до навмисного чи випадкового вандалізму.

Що таке вандалізм карт?

Вандалізм на мапі - це навмисна неправильна зміна або оновлення некоректними даними на картах, наприклад, додавання неправильної назви вулиці чи місця.
Не зважаючи на технічний прогрес від актів вандалізму на картах ніхто не застрахований. Наприклад, відомий приклад, який стався кілька років тому, коли користувач створив мережу неіснуючих дорожніх робіт, яка була опублікована на OpenStreetMap.

5b8d3990-df03-11eb-880f-4f849e0717f2.png

OSM найбільш відома та популярна картографічна платформа для публікації геоданих завжди була під ризиком вандалізму. Використовуючи аналітичні моделі та техніки машинного навчання платформа намагається автоматично виявляти акти вандалізму та надати їм статусу редагування. 

OSM притримується чіткої політики, яка дозволяє повернутися на початковий стан карти, а потім відредагувати за необхідності, але якщо користувач і надалі продовжує надавати некоректні дані, то він може втратити подальшу можливість бути редактором на платформі. 

Яка роль кожного у питанні вандалізму карт?

Як ілюструють останні дослідження пов’язані з OSM, вандалізм на картах доволі поширене явище, проте не критичне та виправне. Завдяки широкій спільноті платформи більшість актів вандалізму на мапі помічаються відразу. 

Зазвичай акти фіксуються протягом кількох хвилин або години, але на жаль поки це стається випадково  та рандомно. Виправленнями здебільшого переймається невелика але віддана група людей, яка серйозно сприймає явище вандалізму.  

Велика кількість актів вандалізму є дещо локалізованими, тобто знаходяться в межах країни, або навіть у обмеженому радіусі навколо міста. Випадки вандалізму найкраще відслідковуються саме за держателями даних, тобто спочатку знаходимо невідповідального користувача і потім перевіряємо внесені ним дані. 
Громадський моніторинг та реагування на вандалізм поки залишаються доволі ефективними. Завдяки тому, що люди усвідомлюють та помічають акти вандалізму на картах, актуальність та якість геоданих зростає в кілька разів.

Як зменшити та запобігти вандалізму на карті?

Моніторячи останні дослідження, які стосуються інтеграції штучного інтелекту, було виявлено що машинне навчання для запобігання вандалізму дає найкращий результат у місцевих районах. Іншими словами, оскільки місцевий вандалізм, швидше за все, трапляється від однієї і тієї ж групи користувачів, то закономірності цих актів однакові в часі в тій же області.
Зазвичай, дані відстежуються через конвеєр, пов’язаний із процесом редагування або картографії. Наприклад, Mapbox буде планує використовувати автоматизацію перевірки конвеєрів, яка буде проводити перевірки на вандалізм, проте як найменш одну перевірку проведе людина. 

Такі методи, як техніка випадкових лісів, добре працюють при виявленні місцевих актів вандалізму на картах, але коли дані навчання використовуються для більш віддалених регіонів, виявлення стає складнішим. Для запобігання актам вандалізму на картах може знадобитися використання різноманітних даних та інструментів, які потім ефективно будуть застосовані для обмежених географічних регіонів.
Вандалізм на карті, безумовно, є важливою проблемою. Саме поєднання суспільної відповідальності з штучним інтелектом та іншими машинними інструментами дозволяють швидко та ефективно реагувати на акти вандалізму на картах. 

Завдяки дослідникам вже сьогодні розробляють автоматизовані методи виявлення на основі штучного інтелекту. З огляду на те, що до вандалізму причетно багато осіб, цей процес гальмується, адже нові штучні інструменти повинні мати точні зразки карт та час для їх опрацювання.

Поки інструменти вдосконалюються ми всі можемо  допомогти в цій боротьбі. Достовірні та перевірені держателем геодані дозволять нам, користувачам, бути впевненими в якості даних. Все починається з малого.