忘了最快路線吧，何不試試最美的路線呢?

---------------------------------------------《聲明》----------------- -------------------------------------
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https://goo.gl/91HMHp

(圖片來源：Pixabay)

文章簡介：

        當我們用GPS或Google Map規劃出一條路線時，搜尋結果顯示的通常會是兩點之間的最短距離，但其實這樣的搜尋結果往往都是以效率和速度為出發點的直線思考，也就是假設使用路線規劃工具的使用者都想要找出一條快速且可以行駛的路線(亦即不會將使用者導航往海裡去)，而這種搜尋兩點之間最短距離的思考方式，通常都是站在使用者是開車的角度；然而如果使用者是個漫步在某地的旅人，當他想動身前往某一處時，比起效率，他更希望能夠遍覽沿途特色風光，考量到這種需求，在西班牙的Yahoo研究團隊透過對原有運用在地圖搜尋的演算法(Algorithm)進行不同的創新使用，同時再結合網路群眾外包(Crowdsourcing)的方式，推出「規劃最美路線」的地圖搜尋。

本文開始

我們的目標希望不僅是能規劃出一條距離短的路，更是能為使用者規劃一條賞心悅目的路線                                                              ─ Daniele Quercia

         Quercia與他的團隊用的方法是先透過在倫敦的Google Street View和Geograph的兩個地景服務中心所提供的圖片去建立一個圖片資料庫，然後再透UrbanGems，去詢問並蒐集網友們喜歡的景點以及相關意見，研究團隊將同樣地點但不同樣貌的圖片放在該網站上，讓網友們去選出他們認為較能呈現該地點美好風景的圖片，接著研究團隊便會把這些圖片放到地圖上，同時呈現美貌評比(beauty score)在上面供使用者參考；當使用者開始使用服務時，也是一樣先設定起迄點，但與傳統路線規劃系統不一樣的是，系統的演算法會提供給使用者最美的路線而不是最短的路線，而路線選擇的邏輯是系統會先搜尋可能的路線，並且加入美貌評比同時選擇排名最高的路線。Quercia表示，這樣的規劃方式只比原先傳統的最短距離規劃平均多增加了約12%的路途，也因此對徒步者而言不失為一個合理的替代方案。

        為了驗證這套由演算法所規劃的路線是否真的有較風光明媚，Quercia和同事們雇用了30位住在倫敦且對該區域相當熟悉的人去評估這些路線，結果這30位都贊同由演算法所選出的路線風景確實比傳統上的最短路線來的佳。

        然而這種以網路群眾外包蒐集意見的方式費時也燒錢，因此Quercia他們轉而利用Flickr上的照片以及照片上所提供的資料和標籤；他們選擇Flickr上同一地點將近500萬張的照片作為原始圖片，接著對與這些圖片有關的資料進行探勘，去找出其中與美麗相關的參數。最後顯示，能作為美麗指標的是某些特定景點被人們拍照的次數，以及其相關的正面情緒評論，也因此透過Flickr，在任何城市進行路線規劃時都能達到相同的效果。後來，Quercia他們再度將這樣的方式用在波士頓的城市路線規劃上，並找了54位民眾去評估這些路線，這54個人也都表示演算法所規劃的路線所呈現的風景，的確是比原先的最短路線來的漂亮。

        不過其實仍有許多潛在的問題，像是有時候路線上的某些地點在當天其實並沒有特別吸引人，例如剛好遇到塞車的尖峰時刻或是夜晚可能與白天風貌大不相同的地點，這些都是演算法所沒有辦法處理的。儘管如此，這個有趣的方法提供了一種可能改變人與城市互動的新體驗，說不定未來旅遊主管機關會將類似這樣的App用在選擇以徒步遊覽城市風貌的旅客們身上。

        Quercia他們下一個目標是計畫將這套系統開發成App並運用在歐洲的城市，同時未來也可能進軍美國。

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心得：

        這種改變傳統路線導航的新思維，的確是很用心的站在不同使用者(步行者)的立場去思考，以既有的系統去呈現新的使用方式，而這樣的運作除了上述可能遇到真相與圖片有所出入的時刻，未來或許也有可能會碰到有心人是否可以透過出價的方式去買高某處的評價等問題。但總體而言，這種人與城市或區域的新互動型態隨著網路、科技與使用者經驗研究的進展，相信再搭配良好的服務必定讓人能有所期待。

參考資料：
 arxiv.org/abs/1407.1031 : The Shortest Path to Happiness: Recommending Beautiful,Quiet, and Happy Routes in the City

附註：本文同步刊載於「Service Design Cruiser 服務設計號」