ディスカッションの最後のトピックは、Facebookがサイトに写真をアップロードするときに表示する地理的な手がかりでした。 多くの場合、彼は正確に写真が撮られた場所を正確に推測し、通りや特定の建物に対して正確です。 同時に、写真にEXIFヘッダーがなく、カメラにGPSがなく、ファイルが別の場所からサイトにアップロードされた（つまり、ジオタグが機能しません）、写真に、たとえば病院の新生児やナイトクラブのぼやけたインテリア（つまり、写真が内部で撮影された）が表示されます建物）。 コンテキストのタグ付けも機能しないはずです-写真に顔やキャプションが認識されません。
これまでのところ、いくつかの作業仮説があります。 おそらく、最近購入したColorスタートアップの方法がここで使用されています。 さらに、Facebookは、他のデバイス（カメラからではなく、電話から）のGPS座標での動きの履歴から、および最も有名なサイトで読んだすべてのWebページ上のテキストの統計分析によって、いくつかの結論を引き出すことができますFacebook「トロイの木馬」のようなボタンがインストールされており、ユーザーがボタンをクリックしなくても、訪問ページに関する情報を送信します。
病院の新生児の写真の場合、Facebookはスマートフォンからデータを取得できます。おそらく、Facebookアプリケーションがユーザーの電話にインストールされ、ユーザーが最後に訪れた場所のGPS座標を促しました。
その他の場合、Facebookは写真分析の複数の方法を一度に使用する場合があります。 たとえば、 この写真の場所は、EXIFまたはGPSデータなしでコスタリカの特定の場所を認識するためにFacebook によって撮影されました。 おそらく、彼は同じアルバムの近隣の写真を分析したのでしょう。
それ以外の場合、Facebookは2年前に撮影した写真でまったく異なる国の場所を認識します。 ここでは、同じ風景を撮影し、その座標を公開した他のユーザーからの類似写真の検索を想定できます。
一般的に、数十億人のユーザーに関する膨大な統計情報を蓄積する機械学習アルゴリズムは、いつか撮影された写真の場所を特定できるだけでなく、特定の人物の運命を予測する高い確率でも可能になります。 これは、 ラプラスの悪魔を幾分連想させます。宇宙のすべての原子の位置と方向に関する情報を持っているため、宇宙の未来を正確に予測することが可能であると言われています。 同様に、Facebookは、個人のすべての行動と読み取られたテキストに関する情報を持っているため、理論的には個人の将来の行動を予測できます。
カウンターとして、ユーザーはFacebookに偽のEXIFヘッダー付きの写真をアップロードして、場所に基づいて画像認識システムを停止することをお勧めします。 googlobombingのモデルを調整することで、オブジェクトXがガドゥキノの村にあると信じ込ませることができます。オブジェクトXの写真をアップロードするすべての人に、Facebookはガドゥキノオプションを提供します。 エッフェル塔では動作しない可能性がありますが、まれなオブジェクトで試すことができます。