Чим більше я дивлюся на @vangrid_io, тим більше мені здається, що найцікавіше в ньому — це те, як він дозволяє «потребі в даних» знаходити «осіб, готових їх збирати». Уявіть просту ситуацію. Деяка компанія хоче навчити робота переміщатися по торговому центру, складу чи району певного міста. Їй може не вистачати ще 100 тисяч фотографій з інтернету. Їй може знадобитися лише Ground-level Spatial Data з певного місця, у певний час, у певних умовах. Тоді просте відкрите збирання даних зустрічає проблему: Люди йдуть туди, де зручно. У популярних торгових зонах хтось знімає. У центрі міста хтось знімає. У туристичних місцях хтось знімає. В результаті дані все більше концентруються саме в тих місцях, де їх уже легко отримати. Підхід Vangrid — Commissioned Capture. Requester може висунути запит на конкретне місце, запропонувати Bounty, і кошти спочатку блокуються в Escrow. Contributor, побачивши запит, сам вирушає на місце для збирання даних. Після надсилання, якщо Requester приймає дані, нагорода виплачується. Найцікавіше в цьому механізмі — те, що він перетворює: «Де є люди» на «Де справді не вистачає даних» І навіть робить Coverage змінною, яку мережа може активно регулювати. Якщо в певному місці даних мало — підвищте нагороду за збирання там — і Contributor зможе захотіти витратити час, щоб туди поїхати. Отже, Vangrid прагне створити чіткий цикл: Хтось потребує дані → публікує запит → надає Bounty → хтось збирає дані → дані надсилаються → нагорода виплачується Це повністю інша економічна модель, ніж просто закликати людей «зробити більше знімків». Я вважаю, що саме це — одна з найбільш незамітних проблем у Spatial Data мережах. Багато даних — не означає розподілених даних. Найцінніші дані часто саме тут, де ніхто не хоче спеціально їхати. А Bounty розв’язує питання: «Чому мені варто спеціально туди їхати?»