酒店搜索網站HotelWifiTest在Product Hunt上被頂了近200次后，出現了流量暴漲，這家發布不到一年的網站也開始進入我們的視野。硅谷著名投資人馬克·安德森在看過HotelWifiTest后也起了興致，在Twitter上發出了這樣的感慨——“汽車漸漸成為智能手機的配件，是不是酒店也將成為 WIFI熱點的附屬?”。
看到這里，相信你也大概猜到HotelWifiTest是如何做酒店搜索的。這是一家通過用戶貢獻內容，通過地點搜索，根據WIFI速度快慢來顯示酒店搜索排名，而酒店房費、地址、評價則是作為附屬信息顯示在頁面。
價格、位置這些因素往往是旅客查詢酒店優先考慮的因素，而為什么HotelWifiTest偏偏將“Wi-Fi速度”作為最關鍵的查詢項目呢?HotelWifiTest給出的解釋是，對旅客來說，特別是經常出差的商務旅客，他們經常會碰到這樣的情況——圍繞價格、地址等因素找好一家酒店、付完款入住進去后，卻發現WIFI信號基本不可用，而接下來可能還有一個與重要客戶的Skype視頻會議。而對一般的出行旅客來說，隨著上網設備的增多——智能手機、平板電腦等，對于WIFI網絡的要求也在不斷增長，一個紙牌屋的劇迷可能要在Netflix找到最新的一集來看，在外地出行的媽媽可能晚上要與在家的孩子FaceTime十分鐘。
基于這樣的需求，HotelWifiTest做了基于WIFI速度排名的酒店搜索。那么WIFI速度的內容，是如何讓用戶貢獻的呢?在進入網站后，頁面會提示出現“你是否在一家酒店”，選擇“是”后，網站將自動定位找到該家酒店，并且進行網絡測速，于是這家酒店的WIFI速度數據便生成。而最終顯示在頁面的“期望速度”則是收集大量用戶的測試數據，采用一定的算法后計算產生的。
而對于那些暫時沒有通過HotelWifiTest貢獻數據的酒店，HotelWifiTest會使用機器學習技術，模擬一位經驗豐富的游客的思維方式，來預測酒店的WIFI速度。比如，經驗豐富的游客知道哪些國家或者某些品牌連鎖酒店的WIFI信號更佳，或者其他一些影響到WIFI信號的因素。這些通過機器學習預測出來WIFI速度的酒店，會排在收集過數據的酒店后面。并且為了讓用戶易于區分，整體背景顏色從白色變成黃色。
目前，在紐約，已經有156家酒店的數據；在香港，有17家酒店的數據接入到HotelWifiTest；在北京，用戶貢獻了7家酒店的WIFI速度數據。而通過機器學習的技術，HotelWifiTest已經預測了全球10萬家酒店的WIFI信號數據。
就現在而言，大部分人在知道有這么個“通過Wi-Fi速度來進行酒店排名”的網站后，還是會選擇攜程、藝龍之類的旅行網站來選擇酒店，但可能會有一小撮“網絡依賴者”會使用它來作為酒店入住指南。而隨著我們的生活漸漸聯網化，對智能聯網設備的依賴變得嚴重，也許在未來，后者的群體規模會出現顯著增長，說不定你轉過街角，真的會看到一家“免費提供咖啡的WIFI館”。
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