---
# System prepended metadata

title: クラウドソース型地理情報の可能性と課題ー趣旨説明

---

# クラウドソース型地理情報の可能性と課題ー趣旨説明
## 西村雄一郎（奈良女子大学）／瀬戸寿一（東京大学CSIS）
* 経緯
    * 科学研究費特設分野研究「情報社会におけるトラスト」
    * 西村 雄一郎・瀬戸 寿一・金杉 洋・吉田 大介「クラウドソース型地理情報のトラスト：網羅性と正確性，ダイバーシティに着目して
    * https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-18KT0049/
![](https://i.imgur.com/OhQNVIX.png)




* さまざまなクラウドソース型地理情報が既に公開利用されていること
    * [OpenStreetMap](https://www.openstreetmap.org)
    * Google Mapsでも、[ローカルガイド](https://support.google.com/local-guides/answer/6225846?hl=ja)などで特にPOI情報の収集・編集
* それらが地理情報の収集共有利用の新しい形を示していること
    * [Mapillary marketplace](https://www.mapillary.com/app/marketplace)
* 一方でプライバシー、データの品質の問題や虚偽情報の意図的な掲載などの問題もまた生じていること
    * [OSMの差別的な地名への改変問題](https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1808/31/news073.html)
    * [googleマイビジネスの問題](https://pecopla.net/seo-column/business-name)
    * 近年のケースでは，敢えて虚偽情報の報告やデータ品質の悪い部分をチェックするようなネガティブ・クラウドソーシング的な問題もある
* 【トラスト】について
    * クラウドソース型地理情報のカバーエリア
        * mapcompare.jp
        * クラウドソース型地理情報が充実しているエリア／そうでないエリア
        * 都市域は，既存データ含めて集まりやすい
        * 農山村などcontributorがいない地域をどう考えるか？
    * Google Mapsの日本エリアの自動地図作成への変更（2019.3）
        * 日本でのGoogle Mpasに対する信頼が大きく傷つく
            * https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1903/22/news067.html
            * https://ascii.jp/elem/000/001/863/1863999/
            * 他方でゼンリンの株価急落「googleショック」
                * https://note.mu/hiro_m3/n/nae48f393fc1d
                * https://ascii.jp/elem/000/001/842/1842711/
    * 世界的にはGoogle Mapsの問題は以前から存在
        *  https://www.cnn.co.jp/fringe/35139116.html
        *  https://www.cnn.co.jp/travel/35144016.html 
        * フィールドワークデータを使わず衛星画像とユーザの行動履歴データをAI,深層学習によって分析・地図化？
    * OSMの編集の変化
        * OSMを利用する企業が大規模編集:クラウドソース型地図のこれまでのイメージと少し変わってきた
            * [Corporate Editors in the Evolving Landscape of OpenStreetMap. Jennings Anderson, Dipto Sarkar 2 and Leysia Palen. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2019, 8, 232; doi:10.3390/ijgi8050232](https://www.mdpi.com/2220-9964/8/5/232/htm) 
        * [OSMCha](https://osmcha.mapbox.com)などバリデーションツールの進化
        * プローブデータの活用（Uber, grab, lyft）
        * [自動検出と効率化（Facebook AI）](https://tech.fb.com/ai-is-supercharging-the-creation-of-maps-around-the-world/)