“Stories” 是 Google+ 上一个很棒的照片管理工具，由 Google 的社交网络工程师 Joseph Smarr 负责。Stories 希望人们把所拍的照片都上传到网上，并自动将其生成为一个由一系列照片讲述而成的故事。 也许 Stories 所提供的功能听起来很简单——对人类而言，叙事能力是很自然的一件事。而机器不然。想让机器学会叙事的逻辑并不简单，哪怕你以用户在 Google 上留下的所有信息为依据。“怎样让机器更懂人类的想法和情感？” 在这个问题上，Smarr 与他的团队花费了大量的时间。 Stories 的早期原型与最终成品差别巨大——Smarr 的团队进行了好一番探索。 最初的产品原型很有些个人年度报告的意思，里面包含了大量的数据，比如，在 2012 的 5 月的原型图里（下图）的数据就包括签到和徒步统计、与其他人的互动、音乐喜好，等等等等，数据精挑细选，细致而全面。背后的 idea 是，打造一款类似于 Facebook News Feed 的产品：用算法对你的个人 news 进行提炼。 但模型毕竟只是个模型。当真正开始琢磨能利用哪些 Google 数据时，Smarr 不幸的发现：“人们的历史（数据记录）充满噪音，且不完整。” 于是，他们继续打磨、调整 idea，焦点最后总会回到照片上来。 他们开始针对用户进行调查，希望能找到新的思路。
针对用户最近拍摄的 10 张照片，他们发问：为什么要拍摄这些照片？拍给谁看？调查发现，一共有三种类型：拍照是为了给特定的人看；拍照是为了加强某个记忆，比如喜欢喝的啤酒，曾经路过想要下一次去地点等；第三种则是作为一种探险游历的证明。前两种类型都相关性强的应用和服务，但第三种需求却没有被很好的满足。 Smarr 团队希望 Stories 可以解决这一需求。人们出去旅游时总是会拍摄大量的照片回来，但回到家后却不知道该如何处理这些照片。其中一小部分也许会被发布在 Instagram 上，但大部分就这样永远躺在了用户的电脑或手机里。而 Stories 就要成为人们一种探险有力的证明，用照片把人们的旅游故事尽量还原出来。 在此基础上，Smarr 团队做了更多的测试。他们让更多的人参与到调查中来，让他们把照片打印并在桌子上排列开来。调查发现，大多数人会按照时间顺序从左到右排列照片，此外，很多用户都会挑出一张表示地理位置的照片，放在每次新地点游历的开头。 因此，Stories 开始了对地理位置信息的提取。Stories 从每一个用户的”Google 数据库“中截取的信息有：照片的定位信息、Google+ 和 Google Maps 的数据（通常可以知道用户去过哪里）、通过照片中的景物所推测出来的用户地理位置信息（特别适用于用相机而非手机所拍摄的照片）。Google 将运用它强大的计算能力对这些信息进行分析整合，勾画出一个故事，并用照片流的方式呈现出来。 最后，一起通过实际的例子来检验检验 Stories 有没有把故事讲好吧～ |
