¿Por qué los planificadores urbanos deberían prestar atención a las aplicaciones de valoración de restaurantes?
Estudio del MIT encuentra que la información sobre restaurantes on line puede predecir de claves en la planificación urbana.
Los buscadores de apartamentos en las grandes ciudades a menudo usan la presencia de restaurantes para determinar si un barrio sería un buen lugar para vivir.
Los investigadores del MIT en estudios urbanos han descubierto que en China, los datos de restaurantes pueden usarse para predecir atributos socioeconómicos clave de los barrios.
De hecho, utilizando los datos de restaurantes en línea, dicen los investigadores, pueden predecir efectivamente una población diurna del vecindario, población nocturna, número de empresas ubicadas en y la cantidad de gasto total en el vecindario.
«La industria de los restaurantes es uno de los consumos locales más descentralizados y desregulados industrias «, dice Siqi Zheng, profesor de estudios urbanos en el MIT y coautor de un nuevo artículo. delineando los hallazgos. «Está altamente correlacionado con los atributos socioeconómicos locales, como población, riqueza y consumo «.
El uso de datos de restaurantes como base de otros indicadores económicos puede tener un propósito práctico para los planificadores urbanos y los formuladores de políticas, dicen los investigadores. En China, como en muchos lugares, el censo sólo se realiza una vez por década, y puede ser difícil analizar la dinámica de una ciudad áreas en constante cambio de forma más rápida. Así nuevos métodos de cuantificación de ocupación residencial y actividad económica podrían ayudar a guiar a los funcionarios de la ciudad.
«Incluso sin datos del censo, podemos predecir una variedad de atributos de un vecindario, que es muy valioso «, agrega Zheng, quien es el profesor asociado de bienes raíces de Samuel Tak Lee Desarrollo y emprendimiento, y director de la facultad del MIT China Future City Lab.
Al hacer coincidir los datos de Dianping con datos confiables y existentes para esas ciudades, incluyendo datos de ubicación de teléfono móvil anónimos y agregados de 56,3 millones de personas, registros de tarjeta bancaria, registros de registro de la empresa y algunos datos del censo: los investigadores descubrieron que podría predecir el 95 por ciento de la variación en la población diurna entre los barrios.
También predijeron el 95 por ciento de la variación en la población nocturna, el 93 por ciento de la variación en el número de empresas y el 90 por ciento de la variación en los niveles de consumo del consumidor.
Zheng dice que espera que otros eruditos retomen el método, que en principio podría ser aplicado a muchos temas de estudios urbanos.
Más información del proyecto en el siguiente Link.
Fuente : MIT
