Πώς υπολογίζει την κίνηση το Google Maps και γιατί «πέφτει έξω» το πρωί και το βράδυ

Πώς συλλέγει δεδομένα κίνησης το Google Maps

Η Google λέει ότι οι εκτιμήσεις χρόνου και η «κόκκινη» κίνηση στον χάρτη βασίζονται σε τρεις βασικές κατηγορίες δεδομένων:

1) Ανώνυμα σήματα από κινητά (live traffic)

Όταν έχεις ενεργό Location Services, το τηλέφωνό σου στέλνει ανώνυμα σήματα τοποθεσίας/ταχύτητας. Όταν πολλά κινητά
κινούνται αργά στο ίδιο οδικό τμήμα, το Maps το «βλέπει» ως συμφόρηση και ενημερώνει τον χάρτη και τα ETA.

2) Ιστορικά μοτίβα κυκλοφορίας (typical traffic)

Το Maps έχει «αρχεία χρόνων» για το πώς κινείται κάθε δρόμος ανά ώρα και μέρα.
Αυτά τα ιστορικά patterns μπαίνουν στο μοντέλο πρόβλεψης για να εκτιμήσει τι θα συναντήσεις πιο μετά στη διαδρομή σου.

3) Αναφορές οδηγών & επίσημα δεδομένα (incidents / closures)

Η Google συνδυάζει live κίνηση με:

• αναφορές χρηστών για ατυχήματα, έργα, κλειστές λωρίδες κ.λπ.,
• δεδομένα από τοπικές αρχές (π.χ. περιορισμούς δρόμων, έργα),
• αναφορές από την κοινότητα Waze που εμφανίζονται και στο Google Maps.

Πώς βγαίνει ο χρόνος άφιξης (ETA) – ο ρόλος του AI

Σύμφωνα με την Google, τα ETA δεν είναι «απλή διαίρεση απόστασης/ταχύτητας».
Οι αλγόριθμοι συνδυάζουν live κυκλοφορία με ιστορικά δεδομένα και μοντέλα machine learning για να προβλέψουν πώς θα αλλάζει η κίνηση στα επόμενα 10–50 λεπτά.

Με λίγα λόγια: το Maps δεν σου λέει μόνο «τι γίνεται τώρα», αλλά προσπαθεί να μαντέψει «τι θα γίνεται όταν φτάσεις εκεί».

Γιατί στις ώρες αιχμής κάνει μεγαλύτερα λάθη

1) Η κίνηση αλλάζει πολύ γρήγορα

Στις 8:00–9:30 και 17:00–19:00, μια μικρή αλλαγή (ένα φανάρι που «άνοιξε», ένα λεωφορείο που σταμάτησε, ένα διπλοπαρκαρισμένο) μπορεί να μετατρέψει έναν δρόμο από «πράσινο» σε «κόκκινο» σε 2–3 λεπτά.

Το σύστημα ενημερώνεται συνεχώς, αλλά πάντα υπάρχει μια μικρή υστέρηση γιατί τα σήματα έρχονται, καθαρίζονται και μπαίνουν στο μοντέλο.

2) Τα απρόβλεπτα συμβάντα είναι ο κανόνας

Μικροτρακαρίσματα, πρόχειρα έργα, απορριμματοφόρα, διανομές, ξαφνική βροχή…
Η Google λέει ξεκάθαρα ότι τα incidents μπαίνουν στο σύστημα μέσω αναφορών και αρχών, άρα πολλές φορές «μαθαίνονται» αφού συμβούν.

3) “Commuting effect” – όλοι ξεκινούν μαζί

Στις ώρες αιχμής ξεκινάνε ταυτόχρονα χιλιάδες αυτοκίνητα.
Αυτό δημιουργεί ροές που δεν μοιάζουν με καμία άλλη ώρα της ημέρας,
οπότε τα ιστορικά patterns δεν φτάνουν πάντα για ακριβή πρόβλεψη.

4) Navigation feedback loop

Όταν το Maps (ή το Waze) προτείνει παράκαμψη, την ακολουθούν πολλοί.
Αυτό από μόνο του αλλάζει την κίνηση και μπορεί να «χαλάσει» την αρχική πρόβλεψη. Είναι γνωστό φαινόμενο σε υπηρεσίες πλοήγησης.

Τι να κάνεις για να μην «την πατήσεις»

1. Τσέκαρε τη διαδρομή 10 λεπτά πριν φύγεις. Τα ETA στις ώρες αιχμής αλλάζουν γρήγορα.
2. Άφησε ενεργές τις αυτόματες επαναδρομολογήσεις. Το Maps αναπροσαρμόζει όταν βλέπει νέα δεδομένα.
3. Υπολόγισε «buffer» +10–15 λεπτά. Όχι γιατί «λέει ψέματα», αλλά γιατί η κατάσταση είναι δυναμική.
4. Δες και τις εναλλακτικές. Μερικές φορές ο κεντρικός δρόμος είναι πιο σταθερός από τα πολλά στενά.