Tren istasyonuna yaklaştıkça kebap daha kötü oluyor - “Araştırma”

 (jmspae.se)
1 puan yazan GN⁺ 2025-02-25 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Fransız subreddit’inde ortaya atılan “tren istasyonuna yaklaştıkça kebap daha kötü olur” hipotezini Paris verileriyle test etmek için kebap restoranlarının puanları, en yakın demir yolu ve metro girişine yürüme mesafeleriyle karşılaştırıldı
  • Analiz, yaya ağını ve istasyon girişlerini toplamak için OSMnx, “kebab” arama sonuçlarının konum ve puan verilerini almak için Google Places API kullanılarak yapıldı
  • Places API’nin yarıçaplı araması katı bir sınır değil, bias olarak çalıştığından, 1 km aralıklı altıgen örnekleme ve sayfalama ile nihai olarak kebap sunan 400 işletme toplandı
  • NetworkX en kısa yoluyla hesaplanan yürüme mesafesi ile puanlar arasındaki Pearson korelasyon katsayısı tüm veride 0.091, IQR aykırı değer temizliği sonrası 0.098, metro hariç tutulduğunda ise yalnızca 0.001 oldu
  • Google yorumları yalnızca lezzeti yansıtmaz; turizm, yorum manipülasyonu, yorum sayısı ve restoran türünden etkilenebilir. Bu nedenle yalnızca Paris verileriyle hipotezi desteklemek zor

Hipotez ve analiz kapsamı

  • Çıkış noktası, Fransız subreddit’inde paylaşılan “tren istasyonuna yaklaştıkça kebap daha kötü olur” hipoteziydi
  • Orijinal gönderi, görece küçük bir subreddit ölçeğine kıyasla ilgi gördü; yorumlarda hipoteze katılmayan deneyimler de vardı
  • Resmî olmayan “araştırma” alanı Paris, France olarak belirlendi
    • Çünkü orijinal hipotez Fransızca bir gönderiden çıkmıştı
    • Paris merkezi, tren istasyonları, metro istasyonları ve kebapçıların çokluğu sayesinde örneklem toplamak için elverişliydi
    • Analiz amacıyla bunun Fransa’ya özgü bir olgu olduğu varsayıldı

Yaya ağı ve istasyon girişi verileri

  • Paris’in yaya ağı OSMnx ile indirilip kaydedildi
    • Toplu taşıma kullanım bağlamı dikkate alınarak network_type="walk" kullanıldı
    • Veriler EPSG:32631, UTM zone 31N’e projelendirildi
  • İstasyon girişleri railway=subway_entrance ve railway=train_station_entrance temel alınarak toplandı
    • Yalnızca uzun mesafe ana istasyonları değil, metro girişleri de dahil edildi
    • Sonuçlardan yalnızca Point geometry olanlar filtrelenerek kullanıldı
  • Çıktılar QGIS’te kontrol edilebilmesi için dosya olarak kaydedildi

Google Places API ile kebap işletmelerinin toplanması

  • Restoran verileri için Google Places API ve Google yorumları kullanıldı
    • Google yorumları botlardan, manipülasyondan ve yemek dışı deneyim unsurlarından etkilenebilir; ancak o dönem pratik olarak kullanılabilecek veri olarak değerlendirildi
    • Yelp API maliyet nedeniyle kullanılmadı
  • Places API’de poligon içi arama yok; yalnızca nokta ve yarıçap tabanlı arama var
    • Yarıçap, sonuçları katı biçimde kesen hard cut-off değil, bias olarak çalışıyor
    • Bu nedenle Paris’in tamamını örnekleyen bir grid search yöntemi gerekli oldu
  • Paris idari sınırları, batıdaki park ve doğudaki spor tesisleri gibi büyük yeşil alanları içeriyordu; bu bölgelerde neredeyse hiç kebap işletmesi olmadığı için API maliyetini azaltmak amacıyla dışarıda bırakıldı
  • Örnekleme, 1 km dikey aralıklı altıgen düzen olarak kuruldu
    • Arama yarıçapı 500m * √3 ≈ 866m olarak ayarlandı
    • Toplam 99 örnek noktası kullanıldı
  • İlk başta sayfalama olmadan 322 sonuç elde edildi; eksik işletmeler görüldüğü için sayfalama uygulandıktan sonra kebap sunan 400 işletme elde edildi
    • “kebab” arama sonuçları; adında kebab geçen yerleri, Mediterranean olarak sınıflandırılan yerleri, yorumlarında kebab ifadesi çok geçen yerleri vb. içeriyordu
    • Pizza Hut gibi yalnızca kebap pizza sunuyor olabilecek bazı örnekler de vardı
  • Ham API sonuçları araştırma kapsamına göre clip edildi, puanlar ve yorum sayıları sayıya dönüştürüldü, yorum sayısı 0 olan öğeler hariç tutuldu

Yürüme mesafesinin hesaplanması

  • Amaç, her kebap işletmesinden en yakın istasyon girişine yürüme mesafesini hesaplamaktı
  • Tüm işletme ve tüm giriş kombinasyonları için rota hesaplamak uzun süreceğinden, önce mekânsal indeksle aday girişler azaltıldı
    • GeoPandas’ın sindex özelliği kullanılarak restoranın 1 km yarıçapındaki girişler bulundu
    • Adaylar kuş uçuşu mesafeye göre sıralandı ve yalnızca en yakın 3 tanesi kullanıldı
  • NetworkX ile yaya ağındaki en kısa yol hesaplandı
    • Restoran ve girişler, kendi en yakın ağ düğümlerine eşlendi
    • Rota uzunluğuna, restoran/giriş noktası ile ağ düğümü arasındaki mesafe de eklendi
    • Aday girişler arasındaki en kısa mesafe değeri ilgili restoranın mesafesi olarak kaydedildi
  • Sonuç verileri QGIS ve çıktı günlükleriyle kontrol edildi; hesaplama sonuçlarının doğruluğundan yeterince emin olundu

Sonuç: korelasyon çok zayıf

  • Tüm veride mesafe ile puan arasındaki Pearson korelasyon katsayısı 0.091 oldu
    • Sadece sayısal yönüne bakıldığında, “yaklaştıkça daha kötü olur” hipoteziyle uyumlu sayılabilir
    • Ancak korelasyon çok zayıf olduğundan istatistiksel olarak anlamlı görmek zor
  • Aykırı değerler Pearson korelasyonunu güçlü biçimde etkileyebileceğinden IQR fencing ile bazı aykırı değerler çıkarıldı
    • Çıkarma sonrası korelasyon katsayısı hafif artarak 0.098 oldu
  • Orijinal hipotezin metroyu kapsamamış olabileceği düşünülerek metro istasyonları hariç tutulup yeniden hesaplandı
    • Bu durumda korelasyon katsayısı 0.001 ile daha da düştü
  • Mutlak olarak düşük puanlı restoranların bir kısmı istasyonlara çok yakın olsa da genel korelasyon hipotezi desteklemek için fazla zayıf

Sınırlar ve olası sonraki analizler

  • Google yorumları, kebap lezzetinin nesnel bir ölçütü değildir
    • Personel, temizlik, çevre koşulları gibi yemek deneyimi unsurları puanları etkileyebilir
    • Çevrimiçi manipülasyon ve yorum manipülasyonu olasılığı da sürüyor
  • Turizm faktörü de sonuçları etkileyebilir
    • Yerel müdavimler daha katı olabilir ya da turistler farklı şekilde puan verebilir
    • Her iki yönde de kesin bir yargıya varılmıyor
  • Google arama sonuçları bir ölçüde uygundu ama kusursuz değildi
    • Sorgu sonuçlarındaki tüm yerlerin bir şekilde kebap sunduğu görülüyordu
    • Ancak kebap pizza gibi varyant örnekleri dahil edilmiş olabilir
  • Yorum sayısı analizi etkileyebilir, ancak o sırada bunu uygun şekilde nasıl hesaba katacağı konusunda emin olunamadı
  • Veri paylaşımı, Google TOS’u ihlal etme olasılığı nedeniyle yapılmadı
    • Bunun yerine yeniden üretim için gerekli kod akışı açıklandı
  • Orijinal Fransızca gönderideki karşıt yorumlar arasında Paris istasyonları yakınında iyi kebap örnekleri de vardı; konuyu İngilizce tanıtan kullanıcının verdiği örnek hipotezi daha güçlü gösterebilir
  • Paris’teki kira, ücretler, turizm ve nüfus yoğunluğu gibi koşulların sonuçlar üzerinde başlangıçta beklenenden daha büyük etkisi olmuş olabilir; bu da sonraki analizler için alan bırakıyor

İlgili okumalar

1 yorum

 
GN⁺ 2025-02-25
Hacker News yorumları

  • Merhaba, özgün yazının yazarıyım
    Kafein etkisiyle yazdığım bu yazının bir haftadan biraz fazla süre sonra internetin çeşitli yerlerine, önce Menéame’ye, şimdi de buraya kadar yayılmasını görmek eğlenceliydi; birkaç şey eklemek istedim.
    Bu yazı aslında bir ölçüde meme idi. r/gis’teki özgün gönderi için hızlı bir “araştırma”, daha doğrusu “analiz” yapmıştım; insanların bunu beklediğimden daha ciddiye almasına şaşırdım. Görünüşe göre iyi kebap gerçekten önemli bir mesele.
    Başkalarının da söylediği gibi, “hipotezi” sınamak için doğrusal korelasyon kullanmak muhtemelen uygunsuzdu. Bunu ilk görmeme neden olan Fransızca yazıdaki ifade bunu ima ediyordu ama geriye dönüp bakınca belirli bir yarıçap içindeki kebapçıların ortalama olarak diğerlerinden daha kötü olma olasılığı yüksek.
    Ayrıca Paris’in araştırma alanı olarak epey kötü bir seçim olduğunu düşünüyorum. Çünkü çok iyi kebapçıların tesadüfen tren istasyonlarının yakınında bulunduğu bir şehir.
    Sanırım artık 2. bölüme başlamam gerekiyor.

    • Araştırmaya neden metro istasyonlarının da dahil edildiğini merak ediyorum. Özgün alıntı sadece tren istasyonlarından söz ediyordu.
      Paris metrosu başlangıçta büyük ölçüde tramvay ağının yerini aldığı için istasyon yoğunluğu diğer metro sistemlerinden daha yüksek. Paris’te bir metro istasyonunun 500 m yakınında olmayan bir kebapçı bulmanın çok zor olacağını düşünüyorum.
      Bu yüzden araştırmanın anlamı sulanıyor. Metro istasyonlarının çevre bölge üzerinde kötü bir etkisi olduğunu neredeyse hiç hissetmedim; hatta daha çok tersi.
      Sadece Paris’in büyük tren istasyonları dahil edilseydi çok daha ilginç olurdu. Algoritmik olarak zor bir iş olmazdı muhtemelen.
    • Paris özel bir vaka. Metro ağı harika olduğu için her yer bir istasyona yakın.
      Metro dışındaki istasyonlara, örneğin Gare du Nord gibi TER “ana hat” istasyonlarına olan mesafe daha temsilî bir sonuç verebilir.
      İlgiyle bekleyeceğim.
    • Klasik bir collider bias gibi görünüyor.
      Konum ile kalite arasında aslında korelasyon olmamalı. Ama yalnızca hâlâ “faaliyette olan” restoranlara bakıldığı için yanlılık devreye giriyor.
      Basitleştirirsek, restoranların iyi/kötü konumu ve iyi/kötü yemeği olabilir. Hem konumu kötü hem yemeği kötü olan restoranlar uzun süre ayakta kalamaz.
      Böylece “kötü/kötü” restoranları çıkarınca korelasyon varmış gibi görünür, ama bu collider bias yüzündendir.
    • Yazının gerçekten çok iyi yazıldığını söylemek istiyorum.
      “Tam 0,091’lik Pearson korelasyon katsayısıyla veriler bunun doğru olabileceğini gösteriyor!” kısmında sandviç yerken neredeyse boğuluyordum. Ne yazık ki kebap değildi.
    • Şimdi Ig Nobel makalesini bekleyeceğim.

  • Bu yazının başlığını değiştirmek gerekebilir. Şu anda üst yorumların yarısı araştırmanın hipotezi doğruladığını varsayıyor.
    “Tam 0,091’lik Pearson korelasyon katsayısıyla veriler bunun doğru olabileceğini gösteriyor! Tabii korelasyonun, ona ‘istatistiksel olarak anlamlı değil’ demenin bile epey cömert bir değerlendirme sayılacağı kadar zayıf olduğu gerçeğini görmezden gelirsek.”

    • Aslında yazarınkinden farklı bir sonuca vardım. Sunulan istatistiklere şöyle bakıyorum:
      400 örnek içinde Google yorumlarında 3 yıldızın altında kalan 17 kebapçı var; bunlara “kötü kebap” diyelim.
      Bu “kötü kebapların” hepsi en yakın istasyona 500 m mesafede. 500 m’den daha uzakta kötü kebapçı yok.
      Dolayısıyla kötü döner kebap yediyseniz, bunu tren istasyonu yakınındaki bir kebapçıdan aldığınızı güvenle varsayabilirsiniz.
      Belki de istasyon yakınlarında kebap yiyen o kadar çok insan var ki vasat kebap bile kâr ediyor.
    • Konu ne kadar popüler derecede ilgi çekiciyse HN kullanıcılarının asıl yazıyı okuma olasılığının o kadar arttığını gösteren bir araştırma.
    • Bu, daha iyi klinik dergilerin makale başlıklarında sonucu belirtmeyi neden açık ve somut biçimde yasakladığını gayet iyi gösteriyor.
    • Başlığın sonuna sadece bir soru işareti ekleyerek kolayca düzeltilebilir.

  • Berlin’de inanılmaz çok kebapçı var. Muhtemelen binlercedir.
    Çoğu mahalle içinde konumlanmış ve yakın çevrede oturan düzenli müşterileri var. Kalite uç noktalara ayrılıyor; pek çoğu yemek satmaktan çok kara para aklama işi hedefliyormuş gibi görünüyor. Sadece nakit alıyorlar, hijyen kötü, hizmet de kayıtsız.
    Bu tür yerler iş açısından çoğu zaman hiç mantıklı değil. Kara para aklamayı çıkarırsanız yani. Eski ve pis görünmeleri, pek müşteri olmaması sayesinde ayırt etmek kolay. Öğle ya da akşam yemeği saatinde kimse yemek yemiyorsa uzak durmak daha iyi.
    Öte yandan gerçek kömür ızgarası kullanan, çalışanları işini bilen ve nazik olan, müşteri hizmetine odaklanan gerçekten mükemmel yerler de var. Bunlar harika ve genelde fiyat/performansları da iyi. Eti kendileri marine edenler de var; sadece standart kebap satmanın dışına çıkanlar da.
    Berlin’e giderseniz bulunduğunuz bölgede nereye gidileceği konusunda tavsiye istemeye değer. Şaşırtıcı kebap restoranları var ve genellikle çok eski yerler.
    Üçüncü grup ise gece geç saatlerde veya gezginlerin yoğun olduğu yerlerde bulunur; turistler ya da sarhoşlar gibi muhtemelen müdavim olmayacak insanları hedefler. Bu müşteri kitlesi için rekabet yoğun, insanların özellikle yolunu değiştirip yemek isteyeceği kadar iyi seçenekler de var. Pek çoğu iyi işletiliyor ve kapasite ile tutarlılığı optimize ediyor, ama mutlaka yüksek kalite hedeflemiyor.

    • Cahilce bir soru olabilir ama bu tür kara para aklayan kebapçıların nasıl işlediğini hep merak etmişimdir.
      Bizim şehirde de böyle yerler var ve her gördüğümde anlam veremiyorum. Kimse yemek yemiyorsa parayı nasıl aklıyorlar? Belki ben kalın kafalı ya da safım, ama gerçekten ürün satılmayan bir işletmede kara para aklamanın nasıl gerçekleştiğini bilmiyorum.
    • Kara para aklamadan ziyade çoğunun vergi kaçırma olması daha olası görünüyor. Riski de daha düşük.

  • Tren istasyonuna yakınlık ile kebap yorumları arasında bir korelasyon bulamamışlar; daha doğrusu korelasyon olmadığı sonucunu bulmuşlar. İstatistik dersi için iyi bir çalışma

    • Korelasyon olmayabilir ama saçılım grafiğinin sağ alt çeyreğinin fiilen boş olduğu açıkça görünüyor ve bu önemli bir içgörü
      Daha doğru atasözü muhtemelen “İyi kebap her yerde satabilir, ama kötü kebap ancak tren istasyonu yakınında satabilir” olurdu
      Genel kalite yerine asgari hayatta kalma kalitesine bakarsanız, mesafeyle doğrusal bir korelasyon varmış gibi görünüyor. %5 kantil regresyonu kullanarak dağılımın alt sınırı kolayca bulunabilir
    • Bana göre bu çalışma Metro istasyonuna olan mesafeyle korelasyon arıyor
      Bu büyük bir fark. Paris’te yüzlerce Metro istasyonu var ve her yer bir istasyona yakın
      Asıl niyetin tren istasyonuna olan mesafe olduğunu düşünüyorum. Paris, Rome’a benziyorsa, demiryolu istasyonlarının yakınında ucuz hosteller ve yakın zamanda gelmiş göçmenlerin konaklama yerleri bulunur
    • Kesin konuşmak gerekirse, bulamadığı şey doğrusal korelasyon
      x=[-5..+5], y=[25,16,9,4,1,0,1,4,9,16,25], yani x² diyelim. Pearson korelasyon katsayısı R² 0 olur. y’nin x’e bağlı olduğunu biliriz, ama doğrusal olarak bağlı değildir

  • TripAdvisor’da Best Kebab yorumlarını okumayı her zaman severim. Queen Street tren istasyonunun hemen yanında olduğu için çalışmayla da örtüşüyor
    https://www.tripadvisor.co.uk/Restaurant_Review-g186534-d125...
    “Yemek az pişmiş olmakla kalmadı; patates kızartması ve peynirin içinde kasık kılı buldum, sorunu söylemeye çalışınca da elinde bıçakla peşimden koştu. Dundas Street boyunca. Tamamen şok edici”

    • Bu arada “Knifey Chaseies”, bu dükkânın bulunduğu Glasgow’un tarihî bir oyunudur. Yerel geleneğe göçmen usulü bir dokunuş eklenmiş diyebiliriz
    • Gecenin sonunda bu kebapçının önünden geçtiğim çok anım var. Yediğim en kötü şeylerden biri olduğunu doğrulayabilirim ama patates kızartması fena değildi

  • Benzer şekilde Venice’te bir dilim pizzanın fiyatından San Marco’ya olan mesafeyi tahmin edebileceğiniz teorisini kurmuştum. Ne kadar pahalıysa o kadar yakın demek. Hiç test etmedim ama ısı haritasında görmek eğlenceli olurdu

  • Anekdot olarak kahve de aynı. Ofis lobisindeki kahveciler istisnasız berbat. İyi bir yer her zaman en az 5–10 dakika yürüme mesafesinde oluyor

    • Ofisin içindeki makineden çıkan kahve daha da kötü
    • Orijinal gönderinin yazarı demiryolu erişilebilirliği ile kalite arasında korelasyon bulamamış
    • Bazen başka ofis binalarının lobisinde de oluyor

  • Gerçek sonuçlara bakınca (https://preview.redd.it/znmnejgab5je1.png?width=1000&format=...), ne pozitif ne de negatif bir korelasyon görünüyor. Yine de öznel olarak o hipotezi doğrulayabilirim

  • İstisna olarak Cologne Ehrenfeld’deki Kebapland, Aachen’a giden ana demiryolu hattının gölgesinde ve Ehrenfeld U-Bahn’ın üstünde yer alıyor
    Köln’de bulabileceğiniz açık ara en iyi kebap ve euro başına en iyi öğün
    Ücretli reklam değil, sadece delicesine lezzetli

  • Şunu gözlemledim
    Dünyanın şaşırtıcı derecede çok bölgesinde “New York Pizza”, “Manhattan Pizza” gibi adlara sahip pizzacılar var
    Oradaki pizzanın gerçek New York pizzacılarında satılan ince ve yağlı dilim pizzaya ne kadar benzediği, konum New York’tan uzaklaştıkça ters orantılı oluyor
    Boston’daki New York Pizza oldukça benzer. QLD Brisbane’deki New York Pizza ise kıyaslayınca uzaylı yemeği gibi; orada “pepperoni” ile “salami”yi birbirinin yerine kullanmakta sakınca görmüyor gibiler

    • “pepperoni” ve “salami” mi; dostum, acılı sosis sadece acılı sosistir
    • Bu çalışma biraz ek veri sağlasa da, zaten yaygın olan hipotezi, yani mesafe ne kadar yakınsa tat da o kadar yakındır hipotezini yeniden önermekten öteye pek geçmiyor
      Yazar en küçük yayımlanabilir birimi arıyor ama o standardın bile altında kalıyor. Yayımlanmamasını öneririm
    • Brisbane’in güneyindeki Logan’a giderseniz daha da kötüleşiyor
      Burada “Halal Beef Pepperoni” için fiilen tek bir toptan tedarikçi var ve bu taraftaki zincir olmayan pizzacıların hepsi, bölgenin dinî hassasiyetlerine uyum sağlamak için bunu standart hâline getirmiş gibi
      Islak, et tadında bir paspas yemek gibi ve hiç acılığı yok
      “Brooklyn Slice” yeni açılıyor; normal salami’yi öne çıkarıyor gibi görünüyor. Biraz bile acıysa oyunun kurallarını değiştirir
    • Adil olmak gerekirse pepperoni kelimenin tam anlamıyla acılı salamidir. Acı biber eklenmiş salami’dir ve adındaki “pepper” da buradan gelir
    • Italy’den uzaklaştıkça pizzanın üstüne daha maceracı malzemeler konduğunu duymuştum
      Eskiden New Zealand’da yaşamıştım