斯坦福大学的科学家团队近日开发了一种AI人工智能模型，能够通过谷歌街景View图像数据的训练来准确地判断各个地理区域的社会结构组成。比如通过查看人们驾驶的车辆型号品牌等，研究者的深度学习网络模型能够判断这一社区的种族、政治观点和经济构成。

卷积神经网络的方法构造的这一AI模型能够进行深度学习，通过数据和图像来训练让AI构建街景图像元素和社会组成观察的联系。将图像分类并进行分析，这一AI在训练期间将车辆和载具分类成2657种，经过两周的学习AI模型处理了超过5000万张街景图像，来自美国200多个城市，超过2200万台个人车辆。这份结果用来分析各地的种族构成，政治立场和其它相关的社会属性。为了提高分析的准确性，科学家还通过与美国社区调查（ACS） 的正准确数据进行对比。

在项目白皮书中研究人员称“我们发现一座城市的小轿车和皮卡车辆的数量对比，可能反映这座城市究竟是民主党还是共和党的支持者，如果这座城市更多小轿车，他们会更偏向为民主党投票（88%几率），而如果其皮卡数更多，则更偏向投给共和党（82%）”