Los buscadores de apartamentos en las grandes ciudades a menudo usan la presencia de restaurantes para determinar si un vecindario sería un buen lugar para vivir. Resulta que hay mucho en esta regla:los estudiosos de estudios urbanos del MIT ahora han descubierto que en China, Los datos de los restaurantes se pueden utilizar para predecir los atributos socioeconómicos clave de los vecindarios.

En efecto, utilizando datos de restaurantes en línea, los investigadores dicen, pueden predecir eficazmente la población diurna de un vecindario, población nocturna, el número de empresas ubicadas en él, y la cantidad de gasto total en el vecindario.

"La industria de la restauración es una de las industrias de consumo local más descentralizadas y desreguladas, "dice Siqi Zheng, profesor de estudios urbanos en el MIT y coautor de un nuevo artículo que describe los hallazgos. "Está altamente correlacionado con los atributos socioeconómicos locales, como población, poder, y consumo ".

El uso de datos de restaurantes como proxy de otros indicadores económicos puede tener un propósito práctico para los planificadores urbanos y los responsables de la formulación de políticas. dicen los investigadores. En China, como en muchos lugares, un censo solo se realiza una vez por década, y puede ser difícil analizar la dinámica de las áreas en constante cambio de una ciudad a un ritmo más rápido. Por lo tanto, los nuevos métodos para cuantificar los niveles residenciales y la actividad económica podrían ayudar a orientar a los funcionarios de la ciudad.

"Incluso sin los datos del censo, podemos predecir una variedad de atributos de un vecindario, que es muy valioso, "agrega Zheng, quien es el Profesor Asociado Samuel Tak Lee de Desarrollo Inmobiliario y Emprendimiento, y director de la facultad del MIT China Future City Lab.

"Hoy en día hay una gran división de datos, "dice Carlo Ratti, director del Senseable City Lab del MIT, y coautor del artículo. "Los datos son cruciales para comprender mejor las ciudades, pero en muchos lugares no tenemos muchos datos [oficiales]. Al mismo tiempo, tenemos cada vez más datos generados por aplicaciones y sitios web. Si usamos este método, [podemos] comprender los datos socioeconómicos en las ciudades donde no se recopilan datos ".

El papel, "Predecir los atributos socioeconómicos de los vecindarios utilizando datos de restaurantes, "aparece en el procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias . Los autores son Zheng, quién es el autor correspondiente; Ratti; y Lei Dong, un postdoctorado coorganizado por el MIT China Future City Lab y el Senseable City Lab.

El estudio analiza de cerca a nivel de vecindario nueve ciudades de China:Baoding, Beijing, Chengdu, Hengyang, Kunming, Shenyang Shenzen, Yueyang, y Zhengzhou. Para realizar el estudio, los investigadores extrajeron datos de restaurantes del sitio web Dianping, que describen como el equivalente chino de Yelp, el sitio de revisión de negocios en inglés.

Al hacer coincidir los datos de Dianping con confiables, datos existentes para esas ciudades, incluidos datos de ubicación de teléfonos móviles anonimizados y agregados de 56,3 millones de personas, registros de tarjetas bancarias, registros de registro de la empresa, y algunos datos del censo:los investigadores encontraron que podían predecir el 95 por ciento de la variación en la población diurna entre los vecindarios. También predijeron el 95 por ciento de la variación en la población nocturna, 93 por ciento de la variación en el número de negocios, y el 90 por ciento de la variación en los niveles de consumo de los consumidores.

"Hemos utilizado nuevos datos disponibles públicamente y hemos desarrollado nuevos métodos de aumento de datos para abordar estos problemas urbanos, "dice Dong, quien agrega que el modelo del estudio es una "nueva contribución al uso de la ciencia de datos para el bien social, y big data para las comunidades de economía urbana ".

Los investigadores señalan que este es un proxy más preciso para estimar la actividad demográfica y económica a nivel de vecindario que otros métodos utilizados anteriormente. Por ejemplo, otros investigadores han utilizado imágenes de satélite para calcular la cantidad de luz nocturna en las ciudades, ya su vez utilizó la cantidad de luz para estimar la actividad a nivel de vecindario. Si bien ese método funciona bien para las estimaciones de población, el método de datos del restaurante es mejor en general, y mucho mejor para estimar la actividad empresarial y el gasto de los consumidores.

Zheng dice que se siente "segura" de que el modelo de los investigadores podría aplicarse a otras ciudades chinas porque ya muestra un buen poder predictivo en todas las ciudades. Pero los investigadores también creen que el método que emplearon, que utiliza técnicas de aprendizaje automático para concentrarse en correlaciones significativas, podría potencialmente aplicarse a ciudades de todo el mundo.

"Estos resultados indican que los datos del restaurante pueden capturar indicadores comunes de resultados socioeconómicos, y estos puntos en común se pueden transferir ... con una precisión razonable en ciudades donde los resultados de la encuesta no se observan, ", afirman los investigadores en el artículo.

Como reconocen los eruditos, su estudio observó correlaciones entre los datos del restaurante y las características del vecindario, en lugar de especificar los mecanismos causales exactos en funcionamiento. Ratti señala que el vínculo causal entre los restaurantes y las características del vecindario puede funcionar en ambos sentidos:a veces, los restaurantes pueden satisfacer la demanda en un área que ya es próspera, mientras que en otras ocasiones su presencia es un presagio de desarrollo futuro.

"Siempre hay [tanto] un empujón como un tirón" entre los restaurantes y el desarrollo del vecindario, Dice Ratti. "Pero mostramos que los datos socioeconómicos están muy bien reflejados en el panorama de los restaurantes, en las ciudades que miramos. El hallazgo interesante es que esto parece ser tan bueno como un proxy ".

Zheng dice que espera que otros académicos aprendan el método, que en principio podría aplicarse a muchos temas de estudios urbanos.

"Los datos del restaurante en sí, así como la variedad de atributos de vecindario que predice, puede ayudar a otros investigadores a estudiar todo tipo de problemas urbanos, que es muy valioso, "Dice Zheng.