<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div class="gmail_attr">Hi Frederik,<br></div><div dir="ltr" class="gmail_attr"><br></div><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Sat, Aug 10, 2019 at 5:55 PM Frederik Ramm <<a href="mailto:frederik@remote.org">frederik@remote.org</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">do I understand correctly that you and your local partners aim to<br>
recruit new mappers to OSM, who will not learn the "old fashioned"<br>
workflow of tracing stuff from imagery by hand, but be mainly taught to<br>
work with pre-processed Facebook road data?<br></blockquote><div><br></div><div>Not at all. We have no plans to teach new contributors to *only* contribute using the RapiD editor or using FB-provided data. We simply want to incorporate these road-detections as an optional complement to the trainings and workshops that we have been conducting over the past decade.<br></div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">

How will you ensure that your partners give those new mappers a training<br>
that is good enough to know when to *not* trust the pre-processed AI<br>
data? All too often people automatically assume that "the computer is<br>
always right", and this would be especially the case in a mapathon setup<br>
where time is limited. Will local new recruits be taught to amend the<br>
raw machine-generated data with their own knowledge, like street names,<br>
road classification, surface...?<br></blockquote><div><br></div><div>We are all too aware of the limitations of AI/ML-derived data and so we plan to stress that AI is not infallible and to always use one's best judgement. We will provide examples of false positives and false negatives to show that the data still needs human judgement.<br></div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">

[...] How will you ensure that you do not generate more contributions than you can ensure the quality for?<br></blockquote><div><br></div><div>We have already browsed through the road-detections data provided by Facebook and based on our assessment, most of the country's roads have actually already been mapped. So we are pretty confident that the local community can properly review/validate contributions and that we won't be overwhelmed. We also plan to use the tasks-assisted instance of the HOT Tasking Manager to coordinate mapping and validation. We have done a pilot of mapping using RapiD with a small province as a test[1] and we think this process is feasible. In addition, we do not plan to initiate wholesale mapping of the country with Facebook's AI-derived data. Our plan is to wait for local mappers, local government units, or organizations to contact us if they want to help complete the road network their local area. Only then will we create tasks and provide trainings or workshops in case they need it.<br></div><div><br></div><div>[1] <a href="https://tasks-assisted.hotosm.org/project/9">https://tasks-assisted.hotosm.org/project/9</a></div><div><br></div><div>Cheers,</div><div>Eugene<br></div><div><br></div></div></div>