美國知名科技站點9to5Ma日前在社交問答網(wǎng)站Quora上發(fā)現(xiàn)了谷歌前工程師理查德-拉塞爾(Richard Russell)的蹤影，后者在這一平臺首次對外透露了用戶使用谷歌地圖搜索路線時的路線推薦原理。
據(jù)拉塞爾透露：谷歌地圖與其他產(chǎn)品一樣會在決定路線的時候考慮一系列因素，并依賴于某一特定地區(qū)的可用數(shù)據(jù)流。而這些因素包括道路的官方最高限速、建議駕駛速度、某一道路類型的實際行駛速度、某段時間內(nèi)的歷史平均速度(谷歌地圖有時會調(diào)取這一路段的行駛速度平均值，有時則會調(diào)取某一天內(nèi)特定時間的行駛速度)、此前用戶的實際行駛時間以及實時路況等信息。在獲得這些信息后，谷歌地圖會將這些不同來源的數(shù)據(jù)進行整合，并給出自己最好的判斷。
事實上，大部分提供路線導(dǎo)航服務(wù)的公司都會將預(yù)測駕駛時間與實際結(jié)果進行對比，從而幫助自己不斷改進算法和數(shù)據(jù)源。而在這一方面做得較好的公司則往往是那些擁有巨大用戶使用量的企業(yè)，他們往往可以在長期內(nèi)提供最好的路線推薦。
簡單來說，即便你距離目的地僅有10分鐘的車程，谷歌也需要計算大量數(shù)據(jù)后才能告訴用戶具體的行進路線。而早在2009年時，谷歌就曾披露過眾包交通流量數(shù)據(jù)為什么能夠使谷歌地圖變得更準確的原理。
對此，谷歌地圖產(chǎn)品經(jīng)理戴夫-巴斯(Dave Barth)表示：“當我們將用戶行駛速度與道路上其他手機的速度進行對比，并在某一時段都獲得城市中數(shù)千部手機的速度信息時，我們便可以對實時交通情況有所掌握。”
當然，無論我們引入多么精確的數(shù)據(jù)，谷歌地圖所計劃出的到達目的地時間永遠都不可能是完美的。對此，拉塞爾認為：“計算駕車人員預(yù)計到達時間相當于是一個預(yù)測未來的問題，而盡管交通流量會遵循一定模式，但這一因素實際上還是不可預(yù)測的。比如，谷歌地圖或許會了解大量信息，但卻不可能預(yù)知前方是否會有交通事故發(fā)生，或者是否有校車會在用戶前方頻繁停車等因素。”
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