未来WIFI变网络依赖者 或成酒店搜索主导地位

未来WIFI变网络依赖者 或成酒店搜索主导地位

酒店搜索网站HotelWifiTest在Product Hunt上被顶了近200次后，出现了流量暴涨，这家发布不到一年的网站也开始进入我们的视野。硅谷着名投资人马克·安德森在看过HotelWifiTest后也起了兴致，在Twitter上发出了这样的感慨——“汽车渐渐成为智能手机的配件，是不是酒店也将成为WIFI热点的附属?”。

看到这里，相信你也大概猜到HotelWifiTest是如何做酒店搜索的。这是一家通过用户贡献内容，通过地点搜索，根据WIFI速度快慢来显示酒店搜索排名，而酒店房费、地址、评价则是作为附属信息显示在页面。

价格、位置这些因素往往是旅客查询酒店优先考虑的因素，而为什么HotelWifiTest偏偏将“Wi-Fi速度”作为最关键的查询项目呢?HotelWifiTest给出的解释是，对旅客来说，特别是经常出差的商务旅客，他们经常会碰到这样的情况——围绕价格、地址等因素找好一家酒店、付完款入住进去后，却发现WIFI信号基本不可用，而接下来可能还有一个与重要客户的Skype视频会议。而对一般的出行旅客来说，随着上网设备的增多——智能手机、平板电脑等，对于WIFI网络的要求也在不断增长，一个纸牌屋的剧迷可能要在Netflix找到最新的一集来看，在外地出行的妈妈可能晚上要与在家的孩子FaceTime十分钟。

基于这样的需求，HotelWifiTest做了基于WIFI速度排名的酒店搜索。那么WIFI速度的内容，是如何让用户贡献的呢?在进入网站后，页面会提示出现“你是否在一家酒店”，选择“是”后，网站将自动定位找到该家酒店，并且进行网络测速，于是这家酒店的WIFI速度数据便生成。而最终显示在页面的“期望速度”则是收集大量用户的测试数据，采用一定的算法后计算产生的。

而对于那些暂时没有通过HotelWifiTest贡献数据的酒店，HotelWifiTest会使用机器学习技术，模拟一位经验丰富的游客的思维方式，来预测酒店的WIFI速度。比如，经验丰富的游客知道哪些国家或者某些品牌连锁酒店的WIFI信号更佳，或者其他一些影响到WIFI信号的因素。这些通过机器学习预测出来WIFI速度的酒店，会排在收集过数据的酒店后面。并且为了让用户易于区分，整体背景颜色从白色变成黄色。

目前，在纽约，已经有156家酒店的数据;在香港，有17家酒店的数据接入到HotelWifiTest;在北京，用户贡献了7家酒店的WIFI速度数据。而通过机器学习的技术，HotelWifiTest已经预测了全球10万家酒店的WIFI信号数据。

就现在而言，大部分人在知道有这么个“通过Wi-Fi速度来进行酒店排名”的网站后，还是会选择携程、艺龙之类的旅行网站来选择酒店，但可能会有一小撮“网络依赖者”会使用它来作为酒店入住指南。而随着我们的生活渐渐联网化，对智能联网设备的依赖变得严重，也许在未来，后者的群体规模会出现显着增长，说不定你转过街角，真的会看到一家“免费提供咖啡的WIFI馆”。

( 责任编辑: 佰佰安全网 )