- フランスのサブレディットで出た「駅に近いほどケバブはまずい」という仮説をパリのデータで検証するため、ケバブ店の評価と最寄りの鉄道・地下鉄入口までの徒歩距離を比較した
- 分析は OSMnx で徒歩ネットワークと駅入口を収集し、Google Places API で「kebab」の検索結果から位置・評価データを確保する形で進められた
- Places API の半径検索は厳密な境界ではなく bias として働くため、1km 間隔の六角形サンプリングとページングで最終的に 400 件のケバブ提供店舗を集めた
- NetworkX の最短経路で計算した 徒歩距離 と評価の Pearson 相関係数は、全体で 0.091、IQR 外れ値除去後で 0.098、地下鉄を除外すると 0.001 にとどまった
- Google レビューは味だけを反映するものではなく、観光・レビュー操作・レビュー数・店舗タイプの影響を受けうるため、パリのデータだけでは仮説を支持しにくい
仮説と分析範囲
- 出発点は、フランスのサブレディットで共有された「駅に近いほどケバブはまずい」という仮説
- 元の投稿は比較的小さなサブレディット規模のわりに反応を集め、コメント欄には仮説に同意しない体験談もあった
- 非公式な「研究」の対象地は Paris, France に設定した
- もともとの仮説がフランス語の投稿から出ていたため
- パリ中心部は鉄道駅・地下鉄駅もケバブ店も多く、標本確保に有利なため
- 分析上、フランスの現象であると仮定した
徒歩ネットワークと駅入口データ
- OSMnx でパリの徒歩ネットワークをダウンロードして保存した
- 公共交通の利用文脈を考慮し、
network_type="walk" を使用した
- データは EPSG:32631、UTM zone 31N に投影された
- 駅入口は
railway=subway_entrance と railway=train_station_entrance を基準に収集した
- 長距離列車のターミナル駅だけでなく地下鉄入口も含めた
- 結果のうち Point geometry のみをフィルタして使用した
- 生成物は QGIS で確認できるようファイルに保存した
Google Places API によるケバブ店の収集
- 店舗データには Google Places API と Google レビューを使用した
- Google レビューはボット、操作、料理以外の体験要素の影響を受けうるが、当時選べる実用的なデータと判断した
- Yelp API はコストの問題で使わなかった
- Places API にはポリゴン内検索がなく、点と半径ベースの検索しかない
- 半径は結果を厳密に切る hard cut-off ではなく bias として機能する
- このため、パリ全域をサンプリングする grid search 方式が必要になった
- パリの行政境界には西側の公園や東側のスポーツ施設のような大きな緑地が含まれており、その領域にはケバブ店がほとんどないため、API コスト削減のため除外した
- サンプリングは 1km の垂直間隔の六角形配置 で構成した
- 検索半径は
500m * √3 ≈ 866m に設定した
- 合計 99 個のサンプルポイント を使用した
- 当初はページングなしで 322 件の結果を得たが、欠落店舗が見えたためページングを適用し、400 件のケバブ提供店舗 を確保した
- 「kebab」検索結果には、名前に kebab が入る店、Mediterranean に分類された店、レビューで kebab への言及が多い店などが含まれた
- Pizza Hut のようにケバブピザだけを提供している可能性がある例も一部あった
- 元の API 結果は研究範囲に合わせて clip し、評価とレビュー数を数値に変換し、レビュー数が 0 の項目は除外した
徒歩距離の計算
- 各ケバブ店から 最寄りの駅入口までの徒歩距離 を計算することが目標だった
- 全店舗と全入口の組み合わせでルーティングすると時間がかかるため、空間インデックスで候補入口を先に絞った
- GeoPandas の
sindex を使って店舗半径 1km 以内の入口を探した
- 候補を直線距離基準で並べ、近い 3 件 だけを使った
- NetworkX で徒歩ネットワークの最短経路を計算した
- 店舗と入口をそれぞれ最寄りのネットワークノードにマッピングした
- 経路長には店舗・入口地点とネットワークノード間の距離も加えた
- 候補入口のうち最短距離の値をその店舗の距離として保存した
- 結果データは QGIS と出力ログで確認し、計算結果の正確性には十分な自信を持った
結果: 相関は非常に弱い
- 全データで距離と評価の Pearson 相関係数 は 0.091
- 数値の向きだけを見れば、「近いほどまずい」という仮説と一致しうる
- ただし相関は非常に弱く、統計的に意味があると見なすのは難しい水準
- 外れ値は Pearson 相関に大きく影響しうるため、IQR fencing で一部の外れ値を除去した
- 除去後の相関係数は 0.098 とわずかに上昇した
- 元の仮説には地下鉄が含まれていなかった可能性を考え、地下鉄駅を除外して再計算した
- この場合、相関係数は 0.001 とさらに低くなった
- 絶対的に評価の低い店の一部には駅に非常に近い例もあったが、全体の相関は仮説を裏づけるには弱すぎた
限界と今後の分析可能性
- Google レビュー はケバブの味の客観的な測定値ではない
- スタッフ、清潔さ、周辺環境のような食事体験の要素が評価に影響しうる
- オンライン操作やレビュー操作の可能性も残る
- 観光要因も結果に影響しうる
- 地元の常連のほうが厳しい可能性もあれば、観光客が別の仕方で評価する可能性もある
- どちらとも断定しない
- Google の検索結果はある程度妥当だったが、完全ではない
- クエリ結果のすべての場所が何らかの形でケバブを提供しているように見えた
- ただし、ケバブピザのような変種の例が含まれる可能性はある
- レビュー数は分析に影響しうるが、当時はそれを適切に反映する方法に確信が持てなかった
- データ共有は Google TOS 違反の可能性があるため行わない
- その代わり、再現に必要なコードの流れは公開されている
- 元のフランス語投稿への反対コメントには、パリの駅近くにある良いケバブの例が複数あり、英語で紹介したユーザーが示した 例 は、仮説をより強く見せる可能性がある
- パリの家賃、賃金、観光、人口密度といった条件が、当初の予想以上に結果へ大きく影響した可能性があり、追加分析の余地が残っている
1件のコメント
Hacker News の意見
こんにちは、元記事の著者です
この記事をカフェインでハイになって書いてから1週間ちょっと後、インターネットのあちこちに、最初は Menéame、そして今ではここにまで広がっているのを見るのは面白かったので、いくつか補足したいです
この記事は実のところ、ある程度はミームでした。r/gis の元投稿のために手早い「研究」、より正確には「分析」をしてみただけなのですが、人々が思ったより真剣に受け止めていて驚きました。おいしいケバブはやはり重要な問題のようです
ほかの人たちも言っているように、「仮説」を検証するのに線形相関を使うのはおそらく不適切でした。最初にこれを見るきっかけになったフランス語の記事の表現はそのように示唆していましたが、振り返ると、一定半径内のケバブ店が平均的にほかより悪い可能性が高そうです
それに Paris は研究対象地としてはかなり悪かったように思います。非常においしいケバブ店がたまたま駅の近くにある都市だからです
そろそろ第2部を始めるべきかもしれません
Paris の地下鉄はもともと路面電車網の大部分を置き換えたものなので、駅密度がほかの地下鉄システムより高いです。Paris で地下鉄駅から500m以内にないケバブ店を見つけるのは非常に難しいと思います
そのため研究の意味が薄れます。地下鉄駅が周辺地域に悪影響を与えると感じたことはほとんどなく、むしろ逆に近いです
Paris の主要な鉄道駅だけを含めていれば、ずっと興味深かったと思います。アルゴリズム的に難しいことではなかったでしょうが
地下鉄ではない駅、たとえば Gare du Nord のような TER の「幹線」駅までの距離なら、より代表性のある結果が出るかもしれません
興味深く待っています
立地と品質の間には本来、相関はないはずです。しかし、まだ「営業中」の店だけを見ているのでバイアスが入ります
単純化すると、飲食店には良い/悪い立地と、良い/悪い料理があり得ます。立地も悪く料理も悪い店は長く生き残れません
そうして「悪い/悪い」店を取り除くと相関があるように見えますが、それはコライダー・バイアスのためです
「なんと Pearson 相関係数 0.091で、データはこれが事実かもしれないことを示している！」というところで、サンドイッチを食べながら危うく喉を詰まらせるところでした。残念ながらケバブではありませんでした
この記事のタイトルは変えたほうがいいかもしれません。今の上位コメントの半分は、研究が仮説を確認したと仮定しています
「なんと Pearson 相関係数 0.091で、データはこれが事実かもしれないことを示している！その相関があまりに弱く、『統計的に有意ではない』と呼ぶことすらかなり寛大な評価だという事実を無視すれば」
400件のサンプルのうち、Google レビューが星3未満のケバブ店は17店で、これを「まずいケバブ」としましょう
その「まずいケバブ」はすべて最寄り駅から500m以内にあります。500mより遠い場所にはまずいケバブ店がありません
だから、まずいドネルケバブを食べたことがあるなら、それは鉄道駅の近くのケバブ店で買ったものだと安全に仮定できます
駅の近くにはケバブを食べる人が非常に多いので、平凡なケバブでも利益が出るのかもしれません
Berlin にはケバブ店がものすごくたくさんあります。数千店はあるでしょう
大半は街中に根付いていて、近隣住民の常連がいます。品質は極端に分かれ、多くの店は料理を売ることよりも資金洗浄ビジネスを狙っているように見えます。現金のみで、衛生状態が悪く、サービスもそっけないです
こうした店はビジネスの観点ではまったく筋が通らないことが多いです。資金洗浄を除けば、という意味です。古びて汚く見え、客があまりいないので見分けやすいです。ランチや夕食の時間なのに誰も食べていないなら、避けたほうがいいでしょう
逆に、ちゃんとした炭火グリルを使い、スタッフが仕事をよく分かっていて親切で、接客に集中している本当に素晴らしい店もあります。こうした店は優れていて、たいていコスパも良いです。肉を自家製で漬け込む店もあり、標準的なケバブだけを売るところから外れていることもあります
Berlin に行くなら、滞在している地域でどこへ行くべきか助言を求める価値があります。驚くほどおいしいケバブ店があり、たいてい非常に昔からある店です
3つ目のタイプは深夜や旅行者が集まる場所にあり、旅行者や酔客のようなおそらく常連にはならない人たちを狙っています。この客層をめぐる競争は激しく、わざわざ回り道して食べに行く価値があるくらい良い選択肢もあります。多くの店は運営がうまく、処理量と一貫性を最適化していますが、必ずしも高品質を狙っているわけではありません
私たちの街にもそういう店があり、見るたびに理解できません。誰も食べていないなら、どうやってお金を洗浄するのでしょうか？私が鈍いか世間知らずなだけかもしれませんが、実際に商品が売れていない事業で資金洗浄が行われる仕組みが分かりません
駅に近いこととケバブのレビューとの間に相関を見つけられなかった、より正確には相関がないという結果を見つけた。統計の授業向きの良い研究
より正確な格言は「良いケバブはどこでも売れるが、悪いケバブは駅の近くでしか売れない」になりそうだ
全体の品質ではなく最低生存品質を見ると、距離と線形相関があるように見える。5%分位点回帰を使えば、分布の下限を簡単に見つけられる
これは大きな違いだ。パリにはメトロ駅が何百もあり、どこでも駅に近い
本来の意図は鉄道駅までの距離だったのだと思う。パリがローマと似ているなら、鉄道駅の近くには安宿や最近移民してきた人たちの宿泊先がある
x=[-5..+5], y=[25,16,9,4,1,0,1,4,9,16,25]、つまり x² だとしよう。Pearson の相関係数 R² は 0 になる。y が x に依存していることは分かるが、線形には依存していない
TripAdvisor で Best Kebab のレビューを読むのがいつも好きだ。Queen Street 駅のすぐ隣なので、この研究とも合っている
https://www.tripadvisor.co.uk/Restaurant_Review-g186534-d125...
「食べ物が生焼けだっただけでなく、チップスとチーズの中に陰毛を見つけ、問題を伝えようとしたらナイフを持って追いかけてきた。Dundas Street を下って。完全に衝撃的だ」
同じように、ベネチアではピザ1切れの価格でサン・マルコまでの距離を推定できるという理論を立てた。高いほど近いという意味だ。検証したことはないが、ヒートマップにすると面白そうだ
逸話的にはコーヒーも同じだ。オフィスのロビーにあるコーヒー店は例外なくひどい。まともな店はいつも少なくとも5〜10分歩かないとない
実際の結果を見ると（https://preview.redd.it/znmnejgab5je1.png?width=1000&format=...）、正の相関も負の相関も見えない。ただ主観的には、その仮説を裏付けられる
例外として、ケルン・エーレンフェルトのKebaplandはアーヘン行きの幹線鉄道の陰にあり、エーレンフェルト U-Bahn の上にある
ケルンで見つかる間違いなく最高のケバブで、1ユーロあたり最高の食事でもある
有料広告ではなく、ただ狂ったようにうまい
次のことを観察した
世界の驚くほど多くの地域には、「New York Pizza」「Manhattan Pizza」といった名前のピザ店がある
そこのピザが実際にニューヨークのピザ店で売っている薄くて油っぽいスライスピザにどれだけ似ているかは、その場所がニューヨークから遠ざかるほど反比例する
ボストンの New York Pizza はかなり似ている。QLD ブリスベンの New York Pizza は、比べると異星の食べ物で、あちらでは「pepperoni」と「salami」を相互に置き換えてよいと考えているようだ
著者は最小出版可能単位を探しているが、その基準にも達していない。掲載しないことを勧める
ここには「Halal Beef Pepperoni」の卸売業者が事実上一つしかなく、この辺りの非チェーン系ピザ店は地域の宗教的な配慮に合わせようとして、みなそれを標準にしているようだ
湿った肉味の雑巾を食べているようで、辛さがまったくない
「Brooklyn Slice」が新しく開店するが、普通の salami を売りにしているようだ。少しでも辛ければ流れが変わるだろう
以前ニュージーランドに住んでいた