Ostatnio na liście mailingowej talk czy dev ktoś zaproponował temat projektu GSoC (Google Summer of Code) dotyczący użycia machine learningu w detekcji wandalizmów. Z mojego doświadczenia problemem jest raczej niefrasobliwość maperów. Myślę, że za dużo jest możliwości spieprzenia czegoś, żeby maszyna była to w stanie wykryć 
Póki co takie heurystyki jak ta z mojej mapruletki są lepsze w wyłapywaniu baboli. Mam w zanadrzu kilka kwerend Overpassa do łapania różnego typu baboli, jak chociażby główne nazwy w cyrylicy, skróty w nazwach ulic albo “(nieczynny)” w nazwie.
W poprawianiu trzeba też mieć na uwadze istotność (impact 
) błędów. Z mojego doświadczenia błędy które zgłaszają np. KeepRight często są kosmetyczne (oprócz błędów geometrycznych), albo odnoszą się do mało ważnych obiektów, bez których można się obejść.
Dość dobrą robotę odwala Mapbox ze swoim to-fix, gdzie regularnie poprawiają dużo błędów (np. ostatnio “impossible angles” czyli bardzo ostre kąty dróg dziwnie poprowadzonych na skrzyżowaniach). Szkoda, że wciąż nie można wybrać kraju w którym chcemy naprawiać błędy.