Google Maps kann nur besser werden, wenn wir alle mitmachen

Google Maps lebt heute stark von seiner Community. Sei es nun die Vorhersage eines Staus oder generell das Verkehrsaufkommen, die gebotenen Informationen zu POIs und vieles mehr. Ohne die Daten und Informationen der Nutzer wäre Google Maps nur halb so cool und praktisch. Deswegen fordert Google auch immer wieder erneut dazu auf, dass die Leute mitmachen. Derzeit gehen tagtäglich über 20 Millionen neue Beiträge ein, die von Nutzern für Google Maps bereitgestellt werden. Rezensionen, Bewertungen, Fotos und vieles mehr.

Um uns unsere Mitarbeit zu erleichtern, hat Google vor Kurzem einen neuen Beitragen-Tab in die mobile Maps-App integriert. Hier ist es für uns noch leichter, unsere Informationen mit anderen zu teilen.

Google erklärt Methodik zum Enttarnen von Fakes

So durchsuchen beispielsweise automatisierte Erkennungssysteme – einschließlich Modelle für maschinelles Lernen – die Millionen von Beiträge, um Spam und irrelevante Inhalte zu erkennen und zu entfernen. Unsere Systeme prüfen jeden einzelnen Beitrag, bevor er in Google Maps veröffentlicht wird und suchen nach Anzeichen auf gefälschte Inhalte. Unsere maschinellen Lernmodelle achten dabei auf bestimmte Wörter oder Sätze, untersuchen Muster in Inhalten, die ein Nutzerkonto bereits in der Vergangenheit gepostet hat, und können auf diese Weise verdächtige Bewertungen erkennen.

Wir verbessern zwar kontinuierlich unsere automatisierten Systeme, wissen aber auch, dass diese noch nicht perfekt sind und gefälschte Bewertungen ab und zu durchrutschen können. Deshalb setzen wir zusätzlich Teams von geschulten Mitarbeitern und Analysten ein, die Bewertungen, Fotos, Geschäftsprofile und weitere Inhalte prüfen. Wir bieten zudem jedem die Möglichkeit, uns Rezensionen, unangemessene Inhalte und irreführende Orte zu melden, damit wir deren Entfernung überprüfen können.

Beim Durchforsten der 20 Millionen Beiträge, die wir täglich zu Google Maps bekommen (das sind mehr als 7 Milliarden pro Jahr), haben wir mit dieser Methode alleine in 2019 Folgendes erreicht:

• Wir haben mehr als 75 Millionen Rezensionen, die nicht unseren Richtlinien entsprechen und 4 Millionen gefälschte Geschäftsprofile entfernt. Durch die Verbesserung unserer maschinellen Lernmodelle und automatischen Erkennungssysteme können wir immer zuverlässiger Inhalte blockieren, die unsere Richtlinien verletzen. Zudem erkennen wir auf diese Weise Unregelmäßigkeiten, damit Mitarbeiter sie überprüfen können.
• Da wir es Nutzern einfacher gemacht haben, unangemessene Inhalte zu melden, konnten wir mehr als 580.000 Rezensionen und 258.000 Geschäftsprofile entfernen, die uns gemeldet wurden.
  Wir haben über 10 Millionen Fotos und 3 Millionen Videos, die gegen unsere Richtlinien verstoßen, überprüft und entfernt. Unsere Teams werden immer besser darin, Inhalte, die gegen unsere Richtlinien verstoßen, aber für automatisierte Systeme schwer zu erkennen sind (wie unpassende Fotos und Memes), direkt abzufangen.
• Durch die Optimierung unserer Erkennungssysteme im Bereich des maschinellen Lernens sowie verbesserter Richtlinien und Trainings für unsere Mitarbeiter, konnten wir 475.000 fehlerhafte Nutzerkonten entfernen.

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