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Google Maps y lo que hace que un vecindario sea interesante

¿Dónde están los paisajes urbanos más interesantes y los destinos populares en tu ciudad? Incluso entre sus amigos y colegas, puede haber un vivo desacuerdo sobre esa pregunta. Pero recientemente, el gigante de búsqueda Google intervino en esta pregunta cuando revisó Google Maps este verano. Ahora tiene una nueva característica, un sombreado de color naranja crema en ciertos vecindarios de la ciudad, que llama "áreas de interés". ¿Pero qué hace que un vecindario sea interesante? ¿Y las nuevas manchas de color naranja melocotón de Google corresponden a la idea de lo que constituye interesante?

La adición fue parte de un estiramiento facial gráfico para Google Maps, que generalmente fue aplaudido por la comunidad de diseño. Los nuevos mapas son un poco más ligeros, más prominentemente incluyen nombres de vecindarios y resaltan hitos notables. Las autopistas y las principales arterias, parques y las nuevas áreas de interés color durazno son las características sobresalientes en estos mapas.

Pero no todos estaban enamorados de las nuevas manchas naranjas. Escribiendo en CityLabLaura Bliss detectó un sesgo. ¿Podría ser, preguntó, que Google solo estuviera interesado en áreas con ciertos niveles de ingresos, composiciones étnicas y niveles de acceso a Internet? Al examinar los datos de barrios seleccionados en Washington, Los Ángeles y Boston, argumentó que los barrios de color de bajos ingresos tendían a ser menos propensos a obtener la designación color de rosa de Google.

Por ejemplo, mientras Westlake, un vecindario hacia el lado este de Los Ángeles es denso, relativamente de bajos ingresos, área predominantemente latina, con muchos restaurantes, negocios y escuelas, solo unos pocos lotes están resaltados en naranja. En contraste, el vecindario de Sawtelle, en su mayoría residencial y en su mayoría blanco, en el lado oeste más rico de Los Ángeles incluye los bulevares Wilshire y Santa Mónica y una amplia zona residencial, pero “casi toda el área está sombreada de naranja, sin ninguna razón clara. "

Es un punto justo sugerir que no todos encontrarán el mismo conjunto de destinos "interesantes", y probablemente dado el capitalismo, la demografía y las matemáticas, que cualquier medio basado en algoritmos para identificar áreas interesantes tenderá a seleccionar lugares que atraigan a las masas , el mercado de masas y la mayoría, y pueden dejar de lado o no detectar lugares que sean atractivos para los subgrupos de la población. Y el hecho de que Google, aunque reconoce que la presencia de actividades comerciales influye en su puntuación, ha sido en su mayoría impreciso sobre cómo ha identificado áreas de interés puede aumentar la preocupación.

A principios de este año, en Observatorio de la ciudad, empezamos a abordar una pregunta similar, utilizando datos sobre la ubicación de negocios minoristas y de servicios orientados al cliente para crear un Índice de escaparate. Esencialmente, utilizamos una base de datos de directorio de negocios para mapear las ubicaciones de millones de negocios minoristas y de servicios, en el proceso identificando lugares que tienen grupos fuertes de estos negocios que forman el núcleo de áreas transitables. La salsa especial en el índice es el uso de un algoritmo vecino más cercano que establece que mapeamos un negocio solo si está dentro de los 100 metros de otro negocio de escaparate.

Debido a que nuestro algoritmo es transparente (puede ver cada punto en el mapa) y porque hemos hecho pública nuestra metodología (detalles aquí), pensamos que sería interesante comparar los clústeres de Storefront Index con las Áreas de interés de Google. Y en el proceso, tal vez podamos reunir algunas pruebas que influyan en la preocupación de Laura Bliss de que hay un sesgo latente oculto en el enfoque de Google.

Hemos superpuesto nuestro mapa de índice de escaparate en Google Maps, para que pueda ver qué tan cerca se alinean los dos conceptos. No hemos realizado ningún tipo de análisis estadístico, pero una inspección visual informal muestra que la mayoría de las áreas de interés tienen, de hecho, altas concentraciones de escaparates. Nuestra Observatorio de la ciudad colega, Dillon Mahmoudi ha mapeado escaparates en las 50 áreas metropolitanas más grandes de EE. UU., y puede usar este mapa para ver cómo los grupos de escaparates corresponden a áreas de interés. Aquí está el centro de Los Ángeles. (Haga clic en la imagen para visitar Observatorio de la ciudadpágina web interactiva, con mapas de otras áreas metropolitanas).

Echemos un vistazo más de cerca a algunos de los vecindarios que Laura Bliss sintió que estaban menospreciados por Google Maps. La primera fila muestra dos vecindarios en Los Ángeles, la segunda fila dos vecindarios en Boston. Los vecindarios de la izquierda eran aquellos con muy pocas y pequeñas áreas de interés según Google (y quizás subestimados, según Bliss); los de la derecha tienen áreas sombreadas de interés relativamente grandes. Los puntos en cada mapa corresponden a nuestra medida de escaparate-grupo de negocios minoristas y de servicios orientados al cliente. Ambos vecindarios "despreciados" tienen algunos grupos de negocios de escaparate (aunque sus números son más pequeños y hay concentraciones menos densas que en los vecindarios "favorecidos" correspondientes en la columna de la derecha. Si bien hemos estado muy por debajo de ingeniería inversa del algoritmo de Google, estos datos sugieren que los escaparates son un motor clave de áreas de interés.

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Es una buena pregunta preguntar qué preferencias se reflejan en cualquier descripción de un "área de interés". Dada la diversidad de la población y la heterogeneidad de gustos e intereses, lo que será interesante para algunas personas será banal o no. poniendo a los demás. O tal vez sea un problema semántico: al describir algunas áreas como "interesantes", parece que Google puede caracterizar implícitamente otras áreas como "no interesantes". Creemos que muchas de estas preocupaciones podrían mitigarse si Google elige ser un poco más transparente sobre su base para describir estas áreas, y si las llamó por un nombre diferente y más descriptivo, como "más buscado" o "más popular".

Finalmente, la solución al problema que Laura Bliss ha identificado puede ser la democratización y la competencia. Cuantos más datos (incluyendo todo lo geolocalizado en la web, incluidos mapas y listados de Google, tweets, reseñas de usuarios y datos de tráfico) estén ampliamente disponibles para los usuarios finales, y mientras más personas diferentes estén elaborando sus propios mapas, mejor podremos para crear imágenes que reflejen la diversidad de intereses de los usuarios del mapa.

Joe Cortright es presidente y economista principal de Impresa, una firma consultora especializada en análisis económico regional, innovación y agrupaciones industriales.Esta publicación apareció originalmente en CityObservatory.org.

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