從知識發掘與資料探勘看自願性地理資訊之價值

自願性地理資訊是集結群眾的地理資料,常常記錄一般人對於週遭環境的經驗、感受與喜好,而知識發掘與資料探勘則是綜合各種技術和方法以便從資料中擷取出有用的知識,如何善用知識發掘與資料探勘由自願性地理資訊挖掘出有用的知識成為新世代地理資料科學家課題,讓我們用幾個實際的案例來說明知識發掘與資料探勘帶來解決問題的潛力,以及自願性地理資訊帶來的新的研究視野。

知識發掘與資料探勘

由於網路科技的發展,資料在網路中持續地快速增長,如何有效去蕪存菁,找出資料有用的知識,以解決問題,成為一項挑戰,知識發掘與資料探勘(Knowledge Discovery and Data Mining, KDD)即是一個跨領域的科學,著重於利用各種方法由資料中擷取出有用的知識,這些方法包含統計學、資料庫、圖形辨識、機器學習、資料視覺化、最適化分析、和高效能運算等研究。傳統的地理資料處理方法不足應付當今巨量且多樣化地理資料,知識發掘與資料探勘在地理資訊科學逐漸被重視,近年來常被應用於了解複雜的地理現象,例如,人與環境交互影響和社會經濟動態,同時也著重在於真實世界的危急問題,例如全球氣候變遷和流行性疾病散播(Mennis and Guo, 2009)。

自願性地理資訊

資通訊科技的革新,Web 2.0世代的來臨,改變了網路使用者的角色,從傳統上的資訊消費者,轉變成提供網頁內容的資訊生產者,同時,這個轉變也帶動了地理資訊的改變。傳統上地理資訊的生產是需要透過專業訓練的人員來製作,這些地理資料生產的工作也多數集中在測繪製圖單位、學研機構,然而,上述網路環境的轉變,也帶動地理資料生產方式的改變,新興的資通訊技術,開創了網路上開放性協同合作架構,帶動了網路地圖技術的革新,加上全球定位系統(Global Position System, 簡稱GPS)裝置的普及,使得一般人很容易地就可以在網路上共同地生產出地理資料,例如,開放街圖(OpenStreetMap, OSM),即是一個協同合作的線上地圖,參與者並非都是地理資訊專家,透過網路共同地繪製且編修地圖,這個地圖的產生不是專家學者的規劃,再由訓練有素的人員來繪製,相對地,這是透過一般人以協同合作的方式來產生,他們自願地貢獻時間精力來參與地圖繪製,產生地理資料,這類的地理資料通常被稱為「自願性地理資訊」 (Volunteered Geographic Information, VGI)(Goodchild, 2007)。

群眾外包集體智慧

自願性地理資訊其實就是一種群眾外包(Crowdsourcing)[1]的地理資料,在群眾集體協同合作的完成工作,在同儕相互檢視與競爭下,在生產的資料中產生集體智慧。 由群眾參與的製圖而成的開放街圖,縱然在一些區域的完整度和正確性仍有不足,但讓人驚艷的地方是,有許多地區已經達到商用水準,如西歐、美國、和日本,且與專業的地理資訊的品質亦相去不遠(Haklay, 2010),而包含於開放街圖中的知識,常成為補充專業性地理資訊不足的資源,以香港大學為主的研究團隊,他們利用開放街圖資料擷取土地坵塊的特性與類別,以便進行都市規劃(Liu and Long, 2015),而芬蘭國家土地測量局的一項研究也利用開放街圖擷取自行車道的資料,進而分析自行車道受歡迎的程度(Bergman and Oksanen, 2016)。

社群媒體的地理資料

除了開放街圖,事實上,有更多的自願性地理資訊是來自於社群媒體的使用,使用者為了分享訊息於社交網絡中,常常附帶一組地理座標於照片或文字中,使得這些分享的內容成為地理資料,這樣的地理資料,在多數情況下,不是事前的規劃才去產生的資料,而是一般民眾在日常生活中對週遭環境的觀察與感想,藉由社群媒體中分享於親朋好友,進而逐漸累積成有意義的資料,舉例而言,Flickr是知名的照片分享平台,提供使用者以標籤(tag)分類照片,當一地名被當成標籤而使用於帶有地理座標的照片時,這些照片所形成空間範圍,則可以表示一般人對於該地名所認知的空間範圍,圖1中所顯示的是以「公館」為標籤且帶有地理座標的照片所群聚出之區域,從圖上可以明顯看出,台北市內的公館是以新生南路到基隆路間的羅斯福路為基礎,並往北方的新生南路、東北方台灣大學校園、西南方的寶藏巖擴展,也就是說,當一般人提到台灣大學附近的公館時,其心裡所認知的空間範圍有可能不只有水源市場附近,而是更大的範圍。

圖1: 有「公館」為標籤且帶有地理座標的照片所群聚出之熱區圖

文字訊息是社群媒體中主要的內容,目前己經有許多研究和應用利用文字探礦(Text mining)的方法,由社群媒體的文字訊息來獲取有用的資訊或知識,例如預測群眾運動的發生、輿論的發展趨勢、商品的網路口碑、和災情分析等,同樣的,文字探礦應用於社群媒體也為地理資訊研究帶來不同視野,仇恨的地理(The Geography of Hate)是洪堡德州立大學(Humboldt State University)史蒂芬斯博士(Monica Stephens)團隊所執行的計畫,這個計畫的動機和剛卸任美國總統歐巴馬(B. Obama)有極大關係,他在第二任當選時,不滿他當選的人在推特(Twitter)中大量用歧視性字眼攻擊他,如黑鬼(nigger)和猴子(monkey),歧視性字眼的使用代表著仇恨、忿怒的負面情緒,而這些推特文(tweets)帶有地理座標,可標示於地圖,因此可以呈現出這些「仇恨」的地理空間分佈。該研究團隊收集2012年6月到2013年4月間,超過15萬筆的推特文,利用情感分析(sentiment analysis)將推特文分類,並依照情緒字眼所設計的量表,來區分出正面、中立、和負面,研究團隊不僅處理了對於種族仇視情緒,也處理了同性戀和身障者的仇視程度,當負面的仇恨情緒愈高時,在地圖上顯示的就愈紅、反之則愈藍,圖2所顯示的是黑鬼(nigger)的仇恨情緒的空間分佈,呈現出美國東西二岸相當不同的結果。

圖2: 黑鬼(nigger)的仇恨情緒的空間分佈 (http://users.humboldt.edu/mstephens/hate/hate_map.html)

GPS航跡中的時空間樣態

事實上,GPS航跡是自願性地理資料中不可或缺的一塊,許多人常會把跑步、自行車、開車、登山健行等活動所記錄的航跡分享,透過時空間這些航跡常常可以擷取出一些有意義的事件或地點。德國弗勞恩霍夫爾智慧分析與資訊系統研究所(Fraunhofer Institute IAIS)為主的研究,他們在義大利米蘭中收集了17,241部車子於一週中的GPS航跡,如圖3所示,利用時空間群聚分析把時空間行為相似的航跡歸類,並且區分出塞車事件和興趣點,圖4即是研究團隊從龐雜的GPS航跡中歸類出有意義的事件(Andrienko et al., 2011)。此外,北京大學為首的研究團隊分析北京市的塞車樣態,他們收集北京市中28,519部計程車在24天的GPS航跡,不但以時空間群聚分析把塞車事件區分出來,而且進一步地區分同一路段不同方向塞車樣態,圖5中說明了(a)路段是北三環路,很規律地在週間7:30-10:00和13:30-18:30二個時段都容易塞車,(b)路段的車速偏低,因為是在二個小學間,但週間的7:30-8:00時段是接送學生的時間,最容易塞車,(c)和(d)都是在北京西站旁的隧道,但分屬二個方向,一方向容易在早上塞車,而另一個在下午塞車,一大筆的GPS航跡若不經過處理很難看得出塞車(Wang et al., 2013),但經過適量處理後,不但可以發掘城市中的塞車樣態,可以了解市民的生活動態。

圖3:在米蘭一週中的GPS航跡之時空間分佈(Andrienko et al., 2011)
圖4:以時空間群聚分析從GPS航跡中歸類出有意義的事件(Andrienko et al., 2011)

 

圖5:利用GPS航跡以時間空視覺化分析北京市塞車樣態(Wang et al., 2013)

價值: 地理學研究再進化

自願性地理資訊帶來許多探究真實世界的可能性,而知識發掘與資料探勘的方法則是允許研究人員從資料中挖掘出知識的方法,利用合適的方法從自願性地理資訊中挖掘知識則為地理資訊科學帶來另一個視野,讓我們有可能更深入地了解人與環境的交互影響、區域特性和人文自然現象的空間分佈,即是應用知識發掘與資料探勘於自願性地理資訊的價值。

參考文獻

  1. Andrienko, G., N. Andrienko, C. Hurter, S. Rinzivillo3, S. Wrobel1 (2011) From Movement Tracks through Events to Places: Extracting and Characterizing Significant Places from Mobility Data, Proceeding of IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology, pp.159-168, October 23 – 28, Providence, Rhode Island, USA
  2. Bergman, C. and J. Oksanen (2016) Conflation of OpenStreetMap and Mobile Sports Tracking Data for Automatic Bicycle Routing, Transactions in GIS, 2016, 20(6): 848–868.
  3. Goodchild, M.F. (2007), Citizens as sensors: The world of volunteered geography, GeoJournal, 69 (4): 211–221.
  4. Haklay, M (2010) How good is volunteered geographical information? A comparative study OpenStreetMap and Ordnance Survey datasets, Environment and Planning B: Planning and Design 37:682-703.
  5. Liu, X. and Y. Long (2015) Automated identification and characterization of parcels with OpenStreetMap and points of interest, Environment and Planning B: Planning and Design, 43(2): 341–360.
  6. Mennis, J. and D. Guo (2009) Spatial data mining and geographic knowledge discovery – An introduction, Computers, Environment and Urban Systems, 33: 403-408.
  7. Wang, Z., M. Lu, X. Yuan, J. Zhang, and H. van de Wetering (2013) Visual Traffic Jam Analysis Based on Trajectory Data, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 19(12): 2159-2167

[1]群眾外包(Crowdsourcing)一詞是傑夫×豪伊(Jeff Howe)於2006年《連線》雜誌中所創造出的新詞,這個詞說明了當時正在發展趨勢,即是企業或組織的工作透過網路向廣大的群眾邀請,來提出解決問題想法(例如,因應氣候變遷的對策)、提供資源(例如,照片)、甚至簡單的勞務(例如,收集資料),最後,企業或組織聯合群眾一起共同地完成工作。群眾外包和外包(outsourcing)不一樣,外包(outsourcing)是將特定工作指派給特定的企業、組織、或個人,雙方會有一定的勞雇關係,而群眾外包是邀請廣大的群眾參與工作,強調協同合作的夥伴關係,參與者常常是自願者,也有可能得到一些回饋。

 

[OSM活用術]如何安裝在開放街圖(OpenStreetMap)在Garmin的機台

在台灣買GPS機台,多數只會裝台灣的圖資,而出國時經常面臨有GPS機台沒有圖資使用的窘境; 相反地,在國外買的機台也只裝載當地圖資,往往回台灣後,也會面臨沒圖可用的狀況,就必須再額外購買圖資。其實,開放街圖(OpenStreetMap)提供了一個免費的圖資。

隨著OSM的圖資在世界各地愈來愈完成、豐富,提升OSM圖資實用性。Garmin 目前是GPS熱門廠牌之一,使用者多,在OSM社群中自然有人已經把OSM圖資轉為Garmin機台可讀的IMG檔。以目前還在更新維護的Garmin圖資載點,如圖1所示,是由荷蘭人Lambertus所維護,可以自由地選擇所需圖資之區域,下載該區域的IMG,再置入Garmin的機台,就可以使用。

http://garmin.openstreetmap.nl/
圖1: 可下載Garmin機台可讀的OSM圖資 (garmin.openstreetmal.nl)

步驟很簡單,在圖1中,可以選單方式選擇所需區域,或者勾選手動的方式,選定一個或多個區域,筆者只需要越南河內,因此只選擇河內單一區域,然後填上你的email,按下”Build your map”,如圖2所示,系統會自動產生你所需的IMG檔,並email給你。

Garmin OSM region selection
圖2: 選撢所需圖資之區域

隨著email所提供的連結,來到如圖3的網頁,其中”osm_generic_gmapsupp.zip “,就是可以載入Garmin機台的IMG檔,如果你的電腦上有裝Garmin出產的地圖瀏覽工具,也可以下載在這個頁面中所提供的其它檔案。

Screen Shot 2015-10-08 at 6.20.20 PM
圖3: 經由email提供的連結下載圖資

將IMG修改一下檔名,以免覆蓋掉原本圖資,放上Garmin 機台的資料夾。開機後,縮至使用的地圖區域,如這次範例是在河內,縮到河內,就可以看到OSM的地圖。如圖4。

OSM in Garmin Dakota 20
圖4: OSM圖資在Garmin Dakota 20

開放與機密!? 一個「鳥」看法

因為601旅所在的龍潭機場並非要塞堡壘地帶,15人的貴婦觀光團不被起訴,但同樣地,鈕承澤拍攝電影,因勘景需求,「申請」進入高雄軍港,而中國籍攝影師因未在名單之內,卻因鈕承澤為演藝知名人士,海軍接待人員不疑有他,讓中國籍攝影師混在這行勘查團中,進入高雄軍港,結果因違反「要塞堡壘地帶法」第10條第1項之非法出入罪,處有期徒刑5月,緩刑2年,並應向公庫支付新臺幣60萬元,加上60小時之義務勞務。這之間差別在於被造訪的地方是否被劃為要塞堡壘地帶,但有多少地方被劃為「要塞堡壘地帶」呢? 這個問題只能問國防部,根據蕃新聞中有一文章寫到

根據檢調掌握的資料,目前涉及「要塞堡壘地帶法」中範圍包括本島基隆、新北、新竹、花蓮、台東、高雄6處,其餘則為外島的金馬、澎湖等地。
由於「要塞堡壘地帶法」的認定範圍,不能全然由檢方認定,因此必須要函詢國防部等相關單位確認。

而吊詭的是,在阿帕契案爆發時,601旅所在的龍潭機場是否為要塞堡壘地帶法所認定之範圍,就有網友打臉國防部,在行政院公告「龍潭、新社、頭嵙山、歸仁及左營等5處軍用機場周圍禁止飼養飛鴿距離範圍」之中,即是依照要塞堡壘地帶法來禁止機場周遭的養鴿,但最後法院無法起訴這15人是因為國防部根本沒把龍潭機場劃定為要塞堡壘地帶,那之前的公告是怎麼回事?

國防部對於要塞堡壘地帶法所劃定的區域是否應該讓國人充份了解,以免沒事去釣魚也可能觸闖要塞堡壘地帶在民用機場拍照也可能被抓也不能隨便拍軍機 … ,軍方只要不讓你看、不讓你知道,就用一個過時的法令來恐嚇人民,遇到權貴之時,這些法令反而成為保護傘,不免讓人質疑,這塊國防布果然是遮腐蓋爛、而不防機密,國防部很鳥、塞堡壘地帶法也很鳥。

而真正「鳥」的觀點是,是從空中看來這些存放國軍精良武器的軍事基地,以當代民用衛星航空的科技,要把軍事基地看的一清二楚根本不是什麼難事,故意把地圖留白,就可以隱藏基地嗎? G社所提供的衛星影像中,龍潭基地清楚可見,但在農林航測所提供的航空相片圖,則是挖空了一塊,再來看看OSM和G社的在龍潭基地附近的地圖,G社地圖以前是台灣民間製圖商提供,對於軍事用地依照OSM把基地範圍、跑道、和建物都揭露了,在阿帕契案前,對於軍事設施的製圖,都盡量不主動提起,避免麻煩上身,但阿帕契都是農村設施了,有什麼好忌諱的,我們只是畫畫軍事基地的農村設施罷了!

再者,臺灣地區基本圖測製管理規則 在2003年就己經廢止,現行法令國防部是什麼法令限制軍事用地的繪製呢? 國家安全法? 國家機密保護法? 但貴婦組團就能進入了,還有機密可言? 國土安全也只不是FB照片讓人按讚的理由。

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資料開放是不能涉及國防安全,這個道理誰都能懂,在談地理空間資料的開放時,往往遇到要問國防部,事情恐怕就是GG。但對於什麼是國防機密的認定,感謝貴婦團一行人突破重圍,讓我們了解,很多本來被認為有危及國家安全的規定,其實國防部並沒有這麼要求,但行政機關還在以舊有法令來威嚇人民!?

那什麼樣的地理空間資訊開放會危害國家安全? 什麼是資料是機密? 國防部有能力判斷嗎? 阿帕契儀表板未通電下,拍照po網是否構成洩密,國防部自已也不確定,還得老美說沒問題,才由法院判定不起訴。同樣的道理,以當代資訊科技發達,國防部是否能掌握新興科技的發展,而有防治策略呢? 話說,2公尺解析度的數值高程模型(DTM)是機密資料,而5公尺解析度的數值高程模型(DEM)則是一般公務機密,精細的地表高程資料,可以提供彈道計算,提高飛彈命中目標機率,然而這個理由成立嗎? 花點錢,在日本或國外的一些公司行號,就可以買到5公尺等級的數值高程模型(DTM),再者,對岸的中共,衛星技術並不差,這些資料共軍無法自己生產嗎? 那國防部管制的理由是什麼呢?  還是一切以跳針式的回應,「不可以!、不可以!、不可以!」,問為什麼不可以,回答依然是「就是不可以!」 ,這種愚民式策略,在當代開放政府的風潮下,這種處理方式,只會突顯自身能力的崩壞。鳥!

 

用Osmosis將plant.osm資料倒入MySQL資料庫中

Osmosis 是一套處理OSM資料的JAVA應用程式,可以用來輸入輸出OSM資料庫的資料,以及處理dump的OSM資料。之前習慣於用簡單的方式來處理OSM XML資料,擷取出需要的資訊,今天嘗試的使用Osmosis後,才發現Osmosis才是王道。

Osmosis的安裝也很容易,在Mac機器上,只要brew install osmosis即可安裝完成。

OSM本身的database是postgreSQL,若你也使用postgreSQL資料,網路上可以找到不少資料。若資料庫是用MySQL,相對比較少。在github上,有人釋出database schema

開放街圖(OpenStreetMap)與政府的合作

政府與OSM的合作應該可以為二種模式,一是政府資料匯入OSM,經由Mappers修改、更新後,再被政府取回,另一種是OSM資料被政府資料庫吸收後,再釋出於社群,後者所收集到的案例,資訊都不是相當明確。以下案例的收集來自於下列幾個:

1. Government to OSM (to Government)

1.1 歐盟 Corine Land Cover匯入OSM

背景:

  • Corine Land cover 資料是由歐盟環境局(European Environment Agency, EEA)匯集各國土地利用分析成果所建立,多數是根據衛星影像所製作,比例尺為1: 100,000,有3個土地使用等級中有44土地使用類型。

授權: 

  • 根據這樣的授權條款,OSM社群認為這份資料集是可以匯入OSM的,在OSM中對於Corine Land cover介紹的wiki page中出現這麼一段句話,As such it can be imported into OpenStreetMap.

授權議題討論過程:

  • 尚未找到歐盟的那個政府單位有想把Corine的資料再取回政府資料庫。

運作方式:

  • 以法國為例,是在OSM中建立一個帳戶(CLCF06),透過這個帳戶匯入,由OSM社群成員與政府主管單位的承辦人一起將資料匯入。並標示資料來源,於source欄中,標示Union européenne – SOeS, CORINE Land Cover, 2006.
圖1: Corine Land Cover 資料匯入OSM後,資料屬性的標記
  • Corine Land Cover資料匯入OSM的問題
  • Corine Land Cover資料較粗,Mappers因為利用Bing Maps的衛星影像來繪圖,OSM可以得到較為準確的土地使用邊界。
  • Corine Land Cover和OSM對於土地使用的分類不一致。
  • 匯入過程不能覆蓋原有正確的資料。
  • 資料如何驗証其正確性。

 1.2. 紐約市政府與OSM合作

授權: 

  • 建物外框線和地址點位是依 2012 Open Data Law 釋出,幾乎是Public Domain,符合OSM  Contributor terms

運作方式:

  • 由Mapbox且是OSM社群的成員,將開放平台中的建物外框線和地址點位資料匯入OSM,Mapbox並負責開發程式去檢測建物與住址資料被修改,定時用email方式通知政府相關單位,如圖2。詳請看Mapbox的blog
圖2: Mapbox開放應用程式定期回報政府部門建物資料在OSM中的更動

1.3. 加拿大自然資源部和OSM的合作

背景: 

  • CanVec 是數位地圖參照產品,由加拿大自然資源部(Natural Resources Canada, NRCan)製作 is a digital cartographic reference product produced by Natural Resources Canada (NRCan),CanVec 起源於加拿大最好的資料來源,以國際慣用的標準向量格式提供了高品質的地形資訊。CanVec是多來源的產品,有之前的國家地形基本圖(National Topographic Data Base, NTDB)和現在的 GeoBase (www.geobase.ca)。CanVec含有超過90種地理地形實體,並組織成11種主題。NRCan希望透過與OSM整合之合作模式,讓OSM Mappers更新政府部門的圖資。

授權:

運作方式:

  • NRCan把CanVec的圖資轉成.osm格式,讓OSM Mappers可以利用OSM的地圖編輯器,如JOSM、Potlatch等,去輸入和修改資料,NRCan會定期比對OSM的資料,以偵測被修改的地方,使政府圖資保持最近的狀態,圖3為合作模式的示意圖。圖4是渥大方華地區NRCan和OSM地圖的一個比較。 
圖3: NRCan和OSM的合作模式
圖4: CanVec和OSM的變遷偵測。灰色為OSM的道路圖,綠色為OSM中沒有的資料,紅色為CanVec沒有的資料

 1.4. 紐西蘭土地資料(LINZ)匯入OSM

背景:

授權: 

  • 尚未找到紐西蘭政府要將匯入OSM的LINZ再取回的相關消息。

 1.5.日本國土地理院「国土数値情報」的匯入OSM

背景:

授權:

  • 尚未查到有國土地理院將匯入OSM的国土数値情報再取回,並匯入政府資料庫的相關訊息,因此也沒有在這方面有智財權和授權上的討論,或是可能有,但是以日文。
  • 運作模式: 由OSM Mappers 自行轉入OSM,但得加”source=KSJ2“的tag,以標示資料來源。

2. OSM to Government (to OSM)

2.1. 海地震災後的製圖

2.2.HOT在蒙古烏巴托促進智慧城市的製圖

參考資料

開放街圖(OSM)將成為谷歌地圖(Google Map)的最大爭競者嗎?

常有人問起,開放街圖(OpenStreetMap)能不能商業化? 或開放街圖能有什麼商機? 隨著上個月Telenav宣布他們的產品Scout捨棄了與TomTom的合作關係,而轉為使用開放街圖,這個問題似乎有一個強而有力的答案。事實上,不少網路媒體、甚至是紐約時報都認為TeleNav的做法將為適地性服務(Location-Based Service, LBS)和導航產業的市場帶來許多衝擊和轉變,但就一個圖客(Mappers)而言,開放街圖能被一家具規模的導航公司所使用,其實背後有更有意義。

TeleNav uses OSM

利用開放街圖為導航地圖這件事並不新鮮,開放街圖的維基上有一堆這些的服務,但能被一個在那斯達克(NASDAQ)上市的導航商所用,就別具意義,顯示出群眾外包(Crowdsourcing)的地圖己經被重視,且逐漸進入商業使用的階段。然而,群眾外包的地圖最大的疑慮是資料品質,像開放街圖在這種開放的系統,誰都可以來畫地圖,很難保證被畫上的地圖是正確的,但開放街圖並沒有太多的限制,每個帳戶是平等的,只要有一個帳號,誰都可以去畫地圖、改地圖,在沒有自動檢核機制之下,靠的是圖客們的檢視,愈多人使用,正確就會愈高,就和開放源碼一樣,符合所謂的Linus’s Law (given enough eyeballs, all bugs are shallow)。TeleNav捨棄了與TomTom合作,敢用群眾外包的圖資,顯示處理開放街圖到導航可使用的水準之成本己經不高,與其花錢去買地圖公司的圖資,倒不如把錢拿來處理開放街圖,讓自己的公司充份地掌握自己的LBS服務商品中的地圖,不用只與一家地圖公司合作,地圖圖資被一家公司所掌握。所以TeleNav在今年(2014年)1月底先以2千4百萬美元買下在德國柏林的新創公司Skobbler,其實就是想買進轉換開放街圖資料的技術,就更不用說,Steve Coast在去年(2013年)9月從Microsoft跳槽到TeleNav,早早在為使用開放街圖做準備。

地圖內容己經不是單純地是單一地圖公司提供就可以滿足現今適地性服務(LBS),Google在去年(2013年)6月也是約13億美元天價買下以色列的LBS新創公司其目的就是提供地圖與用戶互動服務,讓用戶可以透過地圖的使用能回饋到Google Map,而能讓地圖內容更符合用戶需求,當然戰略上也是為了Waze不讓Facebook或Apple給拿走,去擴增適地性服務(LBS)。 適地性服務(LBS)與社群媒體(social media)二者己經是密不可分,一方面,地圖內容如何透過社群媒體結合更多用戶來改善地圖內容、提高更新速度,另一方面,如何透過地圖使用行為,來改善適地性服務(LBS)方式,以提供更貼近人心的地理服務,無論如何,用戶才是決戰的重點,Waze號稱他們在全球有5千萬個用戶,而開放街圖呢?2014年開放街圖的全球註冊的用戶已經達160萬人,這個數量與Waze顯然有很大的差距,但二者用戶的本質是相當不同的,開放街圖註冊用戶是地圖的貢獻者,不是單純的使用者,反觀有多少人在Waze上貢獻資料呢?TeleNav當然看上這點,上那找這麼多的地圖貢獻者來繪製、編修地圖,開放街圖的社群成自然而然成為最好的後盾。

TeleNav使用開放街圖的案例,事實上就是一個開放資料成功的應用案例。就TeleNav而言,TeleNav花的錢並不是買圖資,而是技術,TeleNav所省下的成本可以用來增強導航功能,而使得他們的產品在市場上更有競爭力,另一方面,開放街圖並沒有因為TeleNav或其它廠商的使用,而更動它本來既有的運作方式,從繪製編修地圖到社群的活動都不會因為這樣而改變[註1]。一樣的道理,在談開放政府資料加值或者是產業,就是在於開放政府資料如何省去廠商資料成本,而能專注地在於技術服務的開發,這對於新創公司其實是大利多的,因為過去政府許多資料不是很貴,就是開放授權講不清,往往是有管道、有關係、大資本的公司才可以拿到資料,透過政府開放資料,免除了這樣的問題,新創公司能專注於資料使用上的創意,而不是在資料取得就己經先吃癟,怎麼能夠期待有創意,更沒辦期待像Skobbler這樣的公司出現。

因此開放街圖所開創的經濟模式,有別於以往Google Map的模式,各位可以看看,在最近5年來的競合之下,走Google Map模式的地圖商、導航商,其實只剩下Google Map了,不但國際大廠連連整併,就連Local的地圖服務商也很難掙下去,台灣有UrMap呀! 現在有多少人還用?我相信TeleNav的案例一定會帶給許多人啟發,但走開放街圖的模式是否能夠成功,這無法保證,但絕對會是另一個機會,隨著開放街圖的成熟,一定會有愈來愈多人拿來商業使用,逐漸成為有別於Google Map模式的競爭者。

[註1]有中國人前陣子頻頻大規模的修改地圖,把台灣的地名都改成簡體了,猜想和TeleNav在中國也有分公司,要在中國地圖產品,必需符合中國法律有關

首次台灣開放街圖研討會(SotM Taiwan 2012)的記事

開放街圖 (OpenStreetMap) 計畫已經在台灣進行多年,隨著開放街圖在全球知名度大開,台灣的製圖參與者 (mappers) 與日增多,台灣開放街圖雖然沒有政府部門開放資料與製圖相關的商業團體支持,在 mappers 一步一腳印地繪製,台灣地區資料量也日漸豐富,但相對於鄰近日本,以及歐美各國,台灣開放街圖仍然不足,亟需更多 mappers 的加入。台灣 OSM 社群目前缺乏系統性互動討論,以及更深入地對於技術發展、應用推動、和交流的平台,因此極有必要舉辦台灣 OSM 研討會,讓以社群為主的地圖成為各界共同討論的目標,達到概念性與技術性的交流。

此次報名人數超乎預的踴躍,截止前已超過100人,因為場地的限制,過多的人我們無法容納,但讓我感到揪感心的是報到率出奇之高,當天來了80位左右的朋友,做為首次舉辦的研討會,尤其OSM Taiwan的社群又相對於其它社群規模小,能有這樣的數量已經感到十分滿足,謝謝大家的支持!

當日議程和投影片都放在SotM Taiwan 2012活動網頁,本次研討會榮幸地邀請中研院資訊所副研究員莊庭瑞博士,就「大眾協作與個人記憶」為主題,講述群眾外包的地圖特性與合作協同過程中如同透過地圖編輯保存共同的地方記憶,當天上午並有6個演講,涉及層面廣,從Open Data、防災、歷史地圖、教育到授權,下午則是台灣 OSM Mappers較為實務性的分享。所有的演講都有錄影,並置於YouTube,感謝OSSF同仁錄影並整理上傳。

當天本人統計分析一下台灣Mappers的製圖特性,做為開場,投影片在SlideShare:

我們這種小地區的SotM,ito world並不會幫我們做過去一年的製圖概況,因此自已親手做了一個利用CartoDB+Torque的版本:

http://geocyber.org/maps/osm/sotm2012/taiwan_osm_2012.html

SotM Taiwan 2012的活動照片:
[fsg_gallery id=”1″]