@vangrid_io の興味深い点の一つは、人々がスマートフォンを使って現実世界で役立つデータを収集できることです。 最近、レイリーでバウンティが完了し、貢献者が14か所の歩行者横断歩道の映像を収集しました。 このタスクは単に街の映像を撮影するだけではありませんでした。 貢献者は、各横断歩道で道路の標示、段差、触覚誘導ブロック、歩行者用ボタンなどの重要な詳細を示す必要がありました。 また、各場所を昼間と夜間（街灯下）の2回、それぞれ撮影する必要がありました。 これにより、異なる時間帯におけるこれらの場所の様子をより正確に把握できます。 プライバシーの取り扱いにも注目しました。 動画をアップロードする前に、スマートフォン上で顔と車両のナンバープレートがぼかされました。 映像が提出された後、データはBaseに記録されました。作業が確認・承認されると、貢献者はエスクローからUSDCでの支払いを受け取りました。 私が注目したのは、このプロセスがいかにシンプルであるかです。 人々はスマートフォンを使って必要な情報を収集し、作業を提出し、承認されると報酬を受け取るだけです。 この仕組みがどれほど役立つ可能性があるか考えてみてください。 私たちの街には、通常のマップでは示されていない多くの細部があります。現場にいる人々からの新鮮な映像は、その欠けている情報を補うのに役立ちます。 このレイリーのバウンティは、@vangrid_io が構築しようとしているものの良い例です。 日常の人々が現実世界のデータ収集に協力し、その貢献に対して報酬を得られる様子は興味深いです。 ネットワークが拡大するにつれて、このようなタスクがさらに増えていくことを楽しみにしています。