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城市中的“蒼蠅小館”,用人工智能與大數(shù)據(jù)來尋找
原創(chuàng) 張鼎 城室科技
一座城市溫暖的煙火氣往往隱藏在市井小巷之中,乍一看可能并不起眼,卻在社交網(wǎng)絡上或鄰里居民中擁有獨特的評價和口碑,成為本地居民和外來游客都爭相打卡的美食餐飲店——這些“蒼蠅小館”重塑著我們對城市空間場所的傳統(tǒng)理解,也正是因此,我們期望嘗試利用人工智能與大數(shù)據(jù)的技術,來尋找城市中的這些地方。
我們認為,周邊環(huán)境不起眼,但在本地居民中擁有高人氣的餐廳是“蒼蠅小館”最核心的特征。
因此我們首先利用北京地區(qū)的、包含來自80萬用戶的20萬個POI點的全部微博簽到數(shù)據(jù),將用戶劃分為本地居民與外地訪客兩種主要類型,并計算主要打卡餐廳的本地與外來熱門指數(shù)。
接著根據(jù)本地居民與外地訪客的打卡頻率和打卡熱度,識別出主要的本地化和外來化餐廳,并計算他們的本地與外來熱門指數(shù)。
最后,通過深度學習計算機視覺技術,分析本地高人氣餐廳的周邊環(huán)境特征,尋找周圍環(huán)境有些“無聊”或“不太起眼”但卻受到本地居民熱愛的高人氣餐廳。

為了實現(xiàn)本地居民與外來游客的區(qū)分,我們在新浪微博中收集了用戶的簽到數(shù)據(jù)來識別用戶的常駐城市,通過用戶發(fā)送微博數(shù)量最多的城市、用戶在旅行軌跡中訪問頻次最多的城市相互驗證來識別用戶的居住地。結果顯示所有微博用戶中,有超過25萬的外地訪客,占總數(shù)的40%左右。
來看看本地居民打卡最多的20家餐廳。

如果同時來看“本地熱門指數(shù)”“外地熱門指數(shù)”,可以把北京高熱度餐廳分為“本地居民拜訪次數(shù)多”、“本地居民和外來游客拜訪次數(shù)多”和“外來游客拜訪次數(shù)多”三種類型。

外來游客拜訪次數(shù)多的餐飲地,主要為著名餐飲品牌(如全聚德、大董),或者位于主要的旅游景區(qū)(如后海、王府井)。
本地居民和外來游客打卡次數(shù)都較多的餐飲打卡地則集中在著名商業(yè)區(qū)內(如南鑼鼓巷、三里屯);在游客較多的什剎海、南鑼鼓巷、798等地,外來游客熱門指數(shù)高于本地居民,而在更加日常化的商業(yè)區(qū)內(如西單、三里屯),本地居民熱門指數(shù)更高。
本地居民與外地游客喜好的分化,在對不同餐飲類型的餐廳偏好中表現(xiàn)的更加明顯。

本地化餐廳 VS. 外來化餐廳
根據(jù)本地居民和外地訪客在社交網(wǎng)絡上的打卡頻率和打卡熱度,我們進一步將高人氣餐廳區(qū)分為本地化和外來化餐廳,并且使用本地化程度和外來化程度更為精確地描述餐廳的本地化/外來化水平。

北京的“外來化餐廳”則呈現(xiàn)了截然不同的面貌。詞云圖揭示了北京“被外來化餐廳”主要集中在具體個別的餐飲品牌和旅游景點商圈內,餐飲品牌主要為全聚德、大董、四季民福等北京菜餐館老字號,空間場所則聚集在王府井、前門大街、后海等旅游景區(qū)。


尋找北京城中的“蒼蠅小館”
通過餐廳的綜合熱門指數(shù)與本地化程度的綜合分析,我們發(fā)現(xiàn)了最受北京本地居民歡迎的高人氣餐廳。

另外一種類型則以餐廳綜合熱門程度較低但本地化程度較高為主要特征,這些餐廳多集中在排行榜的末位,在深受本地居民的喜愛的同事,但由于外來游客數(shù)量較少,餐廳綜合熱門程度較低。
了解了可能影響本地高人氣餐廳熱門程度的因素后,我們再來看看這些高人氣本地餐廳的周邊環(huán)境氛圍是怎樣的。研究利用街景圖片和社交媒體圖片表達場所的周邊環(huán)境信息,研究涉及100萬張街景圖片和40萬張社交媒體照片。街景圖片主要覆蓋了研究區(qū)域內的路網(wǎng),作為補充,社交媒體照片可以描述地塊內部的視覺狀況。





寫在最后
隱藏在胡同里或者生活街巷中的餐飲美食,不僅是本地居民的溫暖回憶,也得益于社交網(wǎng)絡而走入外來游客的視線中。
輔以微博簽到、街景圖片等多源數(shù)據(jù)的技術手段,我們對城市場所空間也有了不同于傳統(tǒng)的理解。有些場所,不需要現(xiàn)代化的建成環(huán)境,也可以成為許多人心中溫暖的美食空間。而與城市歷史文化記憶結合起來的餐飲空間,似乎本身就多了一層有韻味的空間內涵,同時吸引著互聯(lián)網(wǎng)和鄰里生活圈中的游客和居民。等到疫情結束、城市解封的那一天,我們一起去北京的胡同里尋找美食怎么樣?
文:徐珊 | 算法:張帆
視覺:朱恒、徐珊 | 編輯:張鼎
原標題:《城市中的蒼蠅館子,用人工智能與大數(shù)據(jù)來尋找》
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