Semakin dekat ke stasiun kereta, kebabnya makin tidak enak - "penelitian"

Pengantar

• Di sebuah subreddit Prancis, penulis menemukan hipotesis bahwa "semakin dekat ke stasiun kereta, kebabnya semakin tidak enak".
• Ada perdebatan tentang hipotesis ini, dan untuk memverifikasinya dilakukan sebuah "penelitian" tidak resmi.

Metode

• Paris dipilih sebagai wilayah penelitian. Ini karena hipotesis tersebut bermula dari subreddit Prancis.
• Data jaringan pejalan kaki Paris diunduh dan disimpan menggunakan OSMnx.
• Data restoran yang menyajikan kebab dikumpulkan menggunakan Google Places API. Namun, ada beberapa kesulitan karena keterbatasan API.

Data jaringan

• Data stasiun kereta dan metro di Paris dikumpulkan.
• Pintu masuk kereta dan metro difilter menggunakan OSMnx.

Data restoran

• Restoran yang menyajikan kebab dicari menggunakan Google Places API.
• Ada beberapa kesulitan dalam pengumpulan data karena keterbatasan API.

Rute dan jarak

• Jarak dari setiap restoran ke pintu masuk stasiun terdekat dihitung.
• Analisis jaringan dilakukan menggunakan NetworkX.

Hasil

• Koefisien korelasi Pearson sebesar 0,091 menunjukkan bahwa hipotesis tersebut mungkin ada benarnya sampai tingkat tertentu. Namun, korelasinya sangat lemah.
• Setelah outlier dihapus, koefisien korelasi hanya menjadi 0,098 dan tidak banyak membaik.

Diskusi

• Muncul pertanyaan apakah ulasan Google dapat mengukur rasa kebab secara objektif.
• Pariwisata dapat memengaruhi ulasan.
• Ada pembahasan tentang akurasi hasil Google.
• Hipotesis awal terlalu spesifik sehingga tidak mencakup restoran secara umum.
• Jumlah ulasan dapat memengaruhi hasil.

Kesimpulan

• Penelitian ini menyenangkan, dan penulis mendorong orang lain untuk mencoba eksperimen semacam ini.
• Ada kemungkinan kondisi tertentu di Paris memengaruhi hipotesis tersebut.
• Penelitian lanjutan sedang direncanakan.

[GN⁺]

Komentar Hacker News

• Saya "OP". Sudah sedikit lebih dari seminggu sejak saya pertama kali menulis postingan ini, dan lucu melihatnya menyebar di internet. Saya ingin memperjelas beberapa hal

  • Postingan ini semacam meme. Saya melakukan "riset" cepat (atau "analisis") untuk memposting tulisan asli di r/gis, tetapi saya terkejut orang-orang menanggapi masalah ini dengan serius. Tampaknya kebab yang enak adalah persoalan penting
  • Seperti yang ditunjukkan orang lain, korelasi linear kemungkinan merupakan pendekatan yang salah untuk menguji "hipotesis" ini. Redaksi asli di tulisan Prancis memang mengarah ke sana, tetapi jika dipikir-pikir lagi, tampaknya kedai kebab dalam radius tertentu rata-rata memang buruk
  • Paris bukan lokasi yang bagus sebagai salah satu area penelitian. Ada beberapa kedai kebab yang sangat bagus di dekat stasiun kereta
  • Sepertinya saya harus mulai mengerjakan bagian 2

• Di Berlin ada ribuan kedai kebab. Kebanyakan berada di lingkungan permukiman dan sering dikunjungi warga lokal. Kualitasnya bervariasi. Banyak tempat tampaknya lebih ditujukan untuk pencucian uang (hanya menerima tunai) daripada menyajikan makanan. Kebersihannya buruk dan pelayanannya tidak peduli. Tempat-tempat seperti ini sama sekali tidak masuk akal dari sudut pandang bisnis. Kecuali untuk pencucian uang. Tempat-tempat seperti ini terlihat tua dan kotor, dan hampir tidak punya pelanggan. Jika tidak ada yang makan di sana saat jam makan siang/malam, sebaiknya dihindari

  • Lalu ada tempat-tempat yang benar-benar luar biasa. Mereka memakai pemanggang arang yang proper, stafnya ramah dan fokus pada layanan pelanggan. Tempat-tempat ini hebat dan umumnya punya value for money yang bagus. Mereka membumbui daging sendiri dan menawarkan beragam menu selain kebab standar. Jika Anda berada di Berlin, sebaiknya minta saran tentang area mana yang harus dikunjungi. Ada restoran kebab yang luar biasa, dan kebanyakan sudah beroperasi sejak lama
  • Kategori ketiga adalah tempat-tempat di hotspot perjalanan dan larut malam yang menyasar pelancong atau orang mabuk. Persaingan untuk segmen pelanggan ini ketat, dan ada pilihan bagus yang rela didatangi orang meski harus memutar. Banyak tempat dikelola dengan baik serta mengoptimalkan throughput dan konsistensi (tidak selalu kualitas tinggi)

• Sepertinya saya harus memperbarui judul postingan ini. Saat ini setengah dari komentar teratas berasumsi bahwa penelitian ini mengonfirmasi hipotesis

  • Dengan koefisien korelasi Pearson sebesar 0,091, datanya menunjukkan bahwa ini mungkin benar. Korelasinya sangat lemah sehingga menyebutnya "tidak signifikan secara statistik" bahkan terasa murah hati

• Subhipotesis tambahan: orang yang baru turun dari kereta lebih lapar daripada populasi umum, dan orang lapar umumnya memberi ulasan yang lebih baik

• Saya tidak menemukan korelasi antara stasiun kereta dan ulasan kebab. Ini studi yang bagus untuk kelas statistika

• Saya selalu suka membaca ulasan Best Kebab di Trip Advisor. Tempatnya tepat di sebelah stasiun kereta Queen Street, jadi sesuai dengan penelitian

  • Bukan cuma makanannya tidak matang, saya juga menemukan konspirasi di kentang goreng dan keju saya. Saat saya melaporkan masalahnya, mereka mengejar saya dengan pisau. Di Dundas Street. Benar-benar mengejutkan

• Ini masih berlaku di negara berkembang. Berlaku untuk kasus ketika sebuah kota atau desa punya satu stasiun kereta utama atau terminal bus utama. Tempat-tempat seperti ini menyasar pelanggan sekali lewat yang mungkin tidak akan kembali bahkan setahun sekali. Memasukkan metro melanggar situasi nyata asal ungkapan ini. Penegakan ketat atas keamanan pangan dan kualitas di Paris kemungkinan memang tidak akan membuat ini terverifikasi

• Lucu sekali bahwa ini akurat untuk souvlaki di Yunani. Sebaliknya, saya terkejut dengan kualitas makanan di stasiun-stasiun Jepang. Tempat-tempat yang "mencurigakan" menyajikan ramen/udon terbaik yang pernah saya makan di Jepang

• Sebenarnya rute bisa dibuat ke setiap pintu masuk semua restoran. Tapi itu akan memakan waktu puluhan tahun. Ini tampak seperti masalah routing many-to-many standar pada jaringan jalan Paris yang relatif kecil. Mengapa sampai butuh puluhan tahun? Bahkan implementasi Dijkstra sederhana pun tidak akan butuh lebih dari 1 menit

• Saya mengembangkan teori bahwa di Venesia, Anda bisa memperkirakan jarak ke San Marco dari harga sepotong pizza. Semakin mahal, semakin dekat. Saya belum pernah mengujinya, tetapi akan menyenangkan melihat heatmap-nya