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社區人開什麼車 洩漏政治傾向

史丹福華裔電腦副教授李飛飛所率團隊發現,停在社區內的車和社區居民的政治傾向有關。(美聯社) 史丹福華裔電腦副教授李飛飛所率團隊發現,停在社區內的車和社區居民的政治傾向有關。(美聯社)

由你家附近停的車,就可以看出整個社區政治傾向,而且神準,這是史丹福華裔電腦副教授李飛飛所率的團隊運用人工智慧演算法做出的成果,顯示出「單純而強大的社會關連」。

研究人員用可以看和學習的電腦演算法,分析Google街景圖上數以百萬計的公開圖像,查看街道上的汽車,了解社區的政治傾向。

如果社區附近的轎車數量多於小卡車(pickups),那麼該區就有88%的機率會投票給民主黨。如果小卡車多於轎車,該區就有82%的機會會投共和黨。

兼任史丹福人工智慧實驗室和電腦視覺實驗主任的李飛飛說:「藉由容易獲得的視覺數據,可以對社區有更多的認識,效果與耗費數十億元的人口普查不相上下。這項研究也開創更多的可能,透過廉價的視覺數據,對我們的社會作持續的研究。」

李飛飛是電腦視覺和深度學習的專家,這是一種人工智慧,電腦會教自己識別二度空間圖像中的三度空間物體,就像會看的電腦一樣。

這個運算法受訓──或者該說,它們訓練自己識別200多個城市5000多萬張Google街景圖中,自1990年來所有汽車的廠牌,型號和年份,然後當今最全面的人口資料庫──「美國社區調查」,以及總統選舉投票數據作比較,以估計種族、教育、收入和選民偏好等人口因素。

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