众包评论揭示公众对停车感知的显著差异
计算机与社会
2024-07-09 v1
摘要
由于对私家车依赖的增加和出行需求的增长，停车问题在全球范围内仍然是一个长期存在的城市挑战。量化停车感知至关重要，因为它使决策者能够识别问题区域，并就停车管理做出明智决策。本研究引入了一种成本效益高且易于获取的数据源——众包在线评论，来调查美国各地公众对停车的感知。具体而言，我们检查了来自Google Maps的、涵盖911个核心基础统计区（CBSA）中1,129,460个兴趣点（POI）的4,987,483条与停车相关的评论。我们采用来自Transformers的双向编码器表示（BERT）模型对停车情感进行分类，并进行回归分析以探索其与社会空间因素的关系。研究结果揭示了不同POI类型和CBSA之间停车情感的显著差异，其中餐厅POI表现出最负面的情感。回归结果进一步表明，非裔美国人和西班牙裔人口比例较高、社会经济地位较低的更密集城市区域，更可能表现出负面的停车情感。有趣的是，我们观察到停车供给与情感之间存在相反的关系，这表明增加供给并不一定能改善停车体验。最后，我们的文本分析识别了与正面或负面情感相关的关键词，并突出了城市与农村地区之间的差异。总体而言，本研究展示了新型数据源和方法框架在测量停车情感方面的潜力，为识别超本地停车问题和指导有针对性的停车管理策略提供了宝贵的见解。
引用
@article{arxiv.2407.05104,
title = {Crowdsourced reviews reveal substantial disparities in public perceptions of parking},
author = {Lingyao Li and Songhua Hu and Ly Dinh and Libby Hemphill},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.05104},
year = {2024}
}