- Para comprobar con datos de París la hipótesis de un subreddit francés de que “cuanto más cerca de una estación de tren, peor es el kebab”, se compararon las calificaciones de restaurantes de kebab con la distancia caminando hasta la entrada de tren o metro más cercana
- El análisis se realizó recopilando con OSMnx la red peatonal y las entradas de estaciones, y obteniendo con Google Places API datos de ubicación y calificación de resultados de búsqueda de “kebab”
- La búsqueda por radio de Places API no funciona como un límite estricto, sino como un bias, por lo que se usó un muestreo hexagonal cada 1 km y paginación para reunir finalmente 400 locales que ofrecen kebab
- El coeficiente de correlación de Pearson entre la distancia caminando, calculada con rutas más cortas de NetworkX, y la calificación fue de 0.091 para el total, 0.098 tras quitar outliers con IQR y apenas 0.001 al excluir el metro
- Como las reseñas de Google no reflejan solo el sabor y pueden verse afectadas por turismo, manipulación de reseñas, cantidad de reseñas y tipo de restaurante, los datos de París no alcanzan para respaldar la hipótesis
Hipótesis y alcance del análisis
- El punto de partida fue la hipótesis compartida en un subreddit francés: “cuanto más cerca de una estación de tren, peor es el kebab”
- La publicación original recibió bastante reacción para el tamaño relativamente pequeño del subreddit, y en los comentarios también había experiencias que no coincidían con la hipótesis
- El lugar elegido para el “estudio” informal fue Paris, France
- Porque la hipótesis original surgió de una publicación en francés
- El centro de París tiene muchas estaciones de tren, estaciones de metro y locales de kebab, lo que ayuda a conseguir una muestra
- Para fines del análisis, se asumió como un fenómeno francés
Red peatonal y datos de entradas de estaciones
- Se descargó y guardó la red peatonal de París con OSMnx
- Considerando el contexto de uso del transporte público, se usó
network_type="walk" - Los datos se proyectaron en EPSG:32631, UTM zone 31N
- Considerando el contexto de uso del transporte público, se usó
- Las entradas de estaciones se recopilaron usando como criterio
railway=subway_entranceyrailway=train_station_entrance- Se incluyeron no solo las grandes estaciones terminales de larga distancia, sino también entradas de metro
- De los resultados, se filtraron y usaron solo geometrías Point
- Los resultados se guardaron en archivos para poder revisarlos en QGIS
Recolección de locales de kebab con Google Places API
- Para los datos de restaurantes se usaron Google Places API y reseñas de Google
- Las reseñas de Google pueden verse afectadas por bots, manipulación y factores de experiencia ajenos a la comida, pero se consideraron los datos prácticos disponibles en ese momento
- No se usó la API de Yelp por motivos de costo
- Places API no ofrece búsqueda dentro de polígonos; solo búsqueda basada en un punto y un radio
- El radio no funciona como un hard cut-off que recorta estrictamente los resultados, sino como un bias
- Por eso hizo falta un enfoque de grid search para muestrear todo París
- Los límites administrativos de París incluían grandes áreas verdes, como un parque al oeste e instalaciones deportivas al este, donde casi no había locales de kebab, así que se excluyeron para reducir costos de API
- El muestreo se organizó como una disposición hexagonal con separación vertical de 1 km
- El radio de búsqueda se fijó en
500m * √3 ≈ 866m - Se usaron en total 99 puntos de muestreo
- El radio de búsqueda se fijó en
- Al principio se obtuvieron 322 resultados sin paginación y, al notar locales faltantes, tras aplicar paginación se reunieron 400 locales que ofrecen kebab
- Los resultados de búsqueda de “kebab” incluían lugares con kebab en el nombre, lugares clasificados como Mediterranean, lugares con muchas menciones de kebab en reseñas, etc.
- También había algunos casos, como Pizza Hut, que quizá solo ofrecían pizza con kebab
- Los resultados originales de la API se recortaron al área de estudio, las calificaciones y cantidades de reseñas se convirtieron a números, y se excluyeron los elementos con 0 reseñas
Cálculo de distancia caminando
- El objetivo era calcular la distancia caminando hasta la entrada de estación más cercana desde cada local de kebab
- Como rutear todas las combinaciones de locales y entradas tardaría mucho, primero se redujeron las entradas candidatas con un índice espacial
- Se usó
sindexde GeoPandas para encontrar entradas dentro de 1 km alrededor de cada restaurante - Las candidatas se ordenaron por distancia en línea recta y se usaron solo las 3 más cercanas
- Se usó
- Se calculó la ruta más corta en la red peatonal con NetworkX
- Cada restaurante y cada entrada se mapearon al nodo de red más cercano
- A la longitud de la ruta se le sumó también la distancia entre el punto del restaurante o entrada y su nodo de red
- Entre las entradas candidatas, se guardó para cada restaurante el valor de distancia más corto
- Los datos resultantes se revisaron en QGIS y en los logs de salida, y se tuvo suficiente confianza en la precisión de los cálculos
Resultado: la correlación es muy débil
- En el conjunto completo de datos, el coeficiente de correlación de Pearson entre distancia y calificación fue de 0.091
- Si se mira solo la dirección del número, podría coincidir con la hipótesis de que “cuanto más cerca, peor”
- Sin embargo, la correlación es tan débil que resulta difícil considerarla estadísticamente significativa
- Como los outliers pueden influir mucho en la correlación de Pearson, se quitaron algunos outliers mediante IQR fencing
- Después de eliminarlos, el coeficiente de correlación subió levemente a 0.098
- Considerando la posibilidad de que la hipótesis original no incluyera el metro, se repitió el cálculo excluyendo las estaciones de metro
- En ese caso, el coeficiente de correlación bajó aún más, a 0.001
- Había algunos casos de restaurantes con calificaciones absolutamente bajas que estaban muy cerca de estaciones, pero la correlación general es demasiado débil para respaldar la hipótesis
Limitaciones y posibles análisis posteriores
- Las reseñas de Google no son una medida objetiva del sabor del kebab
- Factores de la experiencia de comer, como el personal, la limpieza y el entorno, pueden influir en la calificación
- También queda la posibilidad de manipulación online y de reseñas
- El factor turístico también puede influir en los resultados
- Los clientes locales frecuentes podrían ser más exigentes, o los turistas podrían calificar de otra manera
- No se concluye en ningún sentido
- Los resultados de búsqueda de Google fueron razonablemente adecuados, pero no perfectos
- Todos los lugares devueltos por la consulta parecían ofrecer kebab de alguna forma
- Aun así, podían incluirse variantes como pizza con kebab
- La cantidad de reseñas puede influir en el análisis, pero en ese momento no estaba claro cómo incorporarla correctamente
- No se comparten los datos por posible violación de los TOS de Google
- En cambio, se publicó el flujo de código necesario para reproducir el análisis
- Entre los comentarios contrarios a la publicación francesa original había varios ejemplos de buenos kebabs cerca de estaciones de París, y los ejemplos aportados por un usuario que los presentó en inglés podrían hacer que la hipótesis parezca más fuerte
- Es posible que condiciones como alquileres, salarios, turismo y densidad poblacional de París hayan influido más en los resultados de lo previsto inicialmente, por lo que queda margen para análisis posteriores
1 comentarios
Opiniones de Hacker News
Hola, soy el autor del post original.
Fue divertido ver cómo este texto, escrito con demasiada cafeína, empezó a circular por internet poco más de una semana después, primero en Menéame y ahora hasta aquí; quería agregar algunas cosas.
En realidad, el artículo era en cierta medida un meme. Solo hice una “investigación” rápida, o más precisamente un “análisis”, para el post original en r/gis, y me sorprendió que la gente se lo tomara más en serio de lo que esperaba. Parece que un buen kebab sí es un tema importante.
Como dijeron otros, usar una correlación lineal para probar la “hipótesis” probablemente fue inapropiado. La redacción del artículo en francés que me hizo fijarme en esto lo insinuaba así, pero viéndolo en retrospectiva, es más probable que los locales de kebab dentro de cierto radio sean, en promedio, peores que los demás.
Además, creo que París fue un lugar de estudio bastante malo. Es una ciudad donde, por casualidad, algunos locales de kebab muy buenos están cerca de estaciones de tren.
Parece que ahora tengo que empezar una segunda parte.
El metro de París reemplazó originalmente en gran parte a la red de tranvías de superficie, por lo que su densidad de estaciones es mayor que la de otros sistemas de metro. Creo que sería muy difícil encontrar un local de kebab en París que no esté a menos de 500 m de una estación de metro.
Por eso, el estudio pierde fuerza. Casi nunca he sentido que una estación de metro tenga un efecto negativo en la zona alrededor; más bien diría lo contrario.
Habría sido mucho más interesante incluir solo las grandes estaciones de tren de París. Algorítmicamente no habría sido difícil.
Si se midiera la distancia a estaciones que no son de metro, por ejemplo estaciones “troncales” TER como Gare du Nord, tal vez se obtendrían resultados más representativos.
Lo esperaré con interés.
En principio no debería haber correlación entre ubicación y calidad. Pero como solo se están mirando restaurantes que todavía están “en operación”, se introduce un sesgo.
Para simplificar, un restaurante puede tener buena/mala ubicación y buena/mala comida. Los restaurantes con mala ubicación y mala comida no sobreviven mucho tiempo.
Si se eliminan así los restaurantes “malos/malos”, parece surgir una correlación, pero eso se debe al sesgo de colisionador.
Casi me atraganto con el sándwich al leer: “¡Con un impresionante coeficiente de correlación de Pearson de 0.091, los datos muestran que esto podría ser cierto!”. Lamentablemente no era un kebab.
Tal vez habría que cambiar el título de este post. Ahora la mitad de los comentarios principales asumen que el estudio confirmó la hipótesis.
“¡Con un impresionante coeficiente de correlación de Pearson de 0.091, los datos muestran que esto podría ser cierto! Si ignoramos que esa correlación es tan débil que incluso llamarla ‘no estadísticamente significativa’ sería una evaluación bastante generosa”.
De una muestra de 400, hay 17 locales de kebab con reseñas de Google por debajo de 3 estrellas; llamémoslos “kebabs malos”.
Todos esos “kebabs malos” están a menos de 500 m de la estación más cercana. No hay locales de kebab malos a más de 500 m.
Así que, si alguna vez comiste un döner kebab malo, puedes asumir con seguridad que lo compraste en un local de kebab cerca de una estación de tren.
Quizá cerca de las estaciones hay tanta gente comiendo kebab que incluso un kebab mediocre resulta rentable.
En Berlín hay una cantidad enorme de locales de kebab. Deben ser miles.
La mayoría están dentro de los barrios y tienen clientes habituales de la zona. La calidad varía muchísimo; muchos parecen estar pensados más como negocio de lavado de dinero que para vender comida. Solo aceptan efectivo, tienen mala higiene y el servicio es indiferente.
Desde el punto de vista del negocio, estos lugares muchas veces no tienen ningún sentido, es decir, si excluimos el lavado de dinero. Son fáciles de reconocer porque se ven viejos y sucios y casi no tienen clientes. Si es hora de almuerzo o cena y no hay nadie comiendo, mejor evitarlos.
En cambio, también hay lugares realmente excelentes que usan una parrilla de carbón de verdad, con personal que sabe lo que hace, es amable y se enfoca en atender bien al cliente. Estos lugares son buenísimos y, por lo general, también tienen buena relación precio-calidad. Algunos marinan la carne ellos mismos y se apartan de vender solo el kebab estándar.
Si vas a Berlín, vale la pena pedir consejo sobre a dónde ir en la zona donde estés. Hay restaurantes de kebab increíbles, y normalmente son lugares muy antiguos.
Una tercera categoría está en zonas nocturnas o con mucho flujo de viajeros, y apunta a personas que probablemente no se vuelvan clientes habituales, como turistas o gente borracha. Hay mucha competencia por ese público, y también hay opciones lo bastante buenas como para que la gente vuelva a propósito. Muchos de estos lugares están bien operados y optimizan el volumen y la consistencia, pero no necesariamente buscan alta calidad.
En mi ciudad también hay lugares así y cada vez que los veo no lo entiendo. Si nadie come ahí, ¿cómo lavan dinero? Tal vez soy lento o ingenuo, pero no entiendo la estructura de lavado de dinero en un negocio donde en realidad no se vende el producto.
No se encontró correlación entre la cercanía a una estación de tren y las reseñas de kebab o, más precisamente, se encontró que no hay correlación. Es un buen estudio para una clase de estadística
Un dicho más preciso sería: “un buen kebab se puede vender en cualquier parte, pero un mal kebab solo se puede vender cerca de una estación de tren”
Si se mira la calidad mínima de supervivencia en vez de la calidad general, parece haber una correlación lineal con la distancia. Usando regresión por cuantiles al 5% se puede encontrar fácilmente el límite inferior de la distribución
Es una gran diferencia. En Paris hay cientos de estaciones de Metro y casi cualquier lugar queda cerca de una
Sospecho que la intención original era la distancia hasta una estación de tren. Si Paris se parece a Rome, cerca de las estaciones ferroviarias hay hostales baratos y alojamientos de inmigrantes recientes
Supongamos x=[-5..+5], y=[25,16,9,4,1,0,1,4,9,16,25], es decir, x². El coeficiente de correlación de Pearson R² da 0. Sabemos que y depende de x, pero no depende de forma lineal
Siempre me gusta leer las reseñas de Best Kebab en TripAdvisor. Está justo al lado de la estación de tren Queen Street, así que encaja con el estudio
https://www.tripadvisor.co.uk/Restaurant_Review-g186534-d125...
“La comida no solo estaba poco cocida, sino que encontré un vello púbico en las papas fritas con queso y, cuando intenté avisar del problema, me persiguieron con un cuchillo. Por Dundas Street. Totalmente impactante”
De forma similar, en Venice formulé la teoría de que se puede estimar la distancia hasta San Marco por el precio de una porción de pizza. Cuanto más cara, más cerca. Nunca lo verifiqué, pero sería divertido verlo en un mapa de calor
Anecdóticamente, con el café pasa lo mismo. Las cafeterías en el lobby de oficinas son, sin excepción, horribles. Las buenas siempre están al menos a 5 o 10 minutos caminando
Viendo los resultados reales (https://preview.redd.it/znmnejgab5je1.png?width=1000&format=...), no se aprecia ni correlación positiva ni negativa. Aunque, subjetivamente, puedo confirmar esa hipótesis
Como excepción, Kebapland en Cologne Ehrenfeld está bajo la sombra de la línea ferroviaria principal hacia Aachen y sobre el U-Bahn de Ehrenfeld
Es, por lejos, el mejor kebab que se puede encontrar en Köln y la mejor comida por euro
No es publicidad pagada; simplemente es increíblemente rico
Observé lo siguiente
En una cantidad sorprendente de lugares del mundo hay pizzerías con nombres como “New York Pizza” o “Manhattan Pizza”
Qué tanto se parece su pizza a las porciones delgadas y grasosas que venden las pizzerías reales de New York es inversamente proporcional a qué tan lejos de New York esté el lugar
La New York Pizza de Boston se parece bastante. La New York Pizza de Brisbane, QLD, es comida extraterrestre en comparación, y por allá parecen considerar que “pepperoni” y “salami” son intercambiables
El autor busca la unidad mínima publicable, pero ni siquiera alcanza ese estándar. Recomiendo no publicarlo
Prácticamente hay un solo proveedor mayorista de “Halal Beef Pepperoni”, y parece que todas las pizzerías locales que no son de cadena lo adoptaron como estándar para ajustarse a las sensibilidades religiosas de la zona
Es como comer un trapo húmedo con sabor a carne, sin nada de picante
Está por abrir “Brooklyn Slice”, y parece que promociona salami común. Si tiene aunque sea un poco de picante, cambiará las reglas del juego
Antes vivía en New Zealand