Fugu-MT 論文翻訳(概要): Crowdsourced reviews reveal substantial disparities in public perceptions of parking

論文の概要: Crowdsourced reviews reveal substantial disparities in public perceptions of parking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05104v1
Date: Sat, 6 Jul 2024 15:17:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-09 21:08:14.131060
Title: Crowdsourced reviews reveal substantial disparities in public perceptions of parking
Title（参考訳）: クラウドソーシングによるレビューで、公共の駐車場に対する認識の相違が明らかに
Authors: Lingyao Li, Songhua Hu, Ly Dinh, Libby Hemphill,
Abstract要約: 本研究は,全米の駐車場に対する一般の認識を調査するため,費用対効果が高く,広くアクセス可能なデータソースであるクラウドソースオンラインレビューを紹介した。 Google Mapsから得られた911のコアベース統計領域(CBSA)を対象に,駐車関連レビュー4,987,483件のPOI(1,129,460点)について検討した。 POI型とCBSA型にまたがるパーキング感の顕著な変化がみられ,レストランPOIは最もネガティブな傾向を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3034861262968453
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Due to increased reliance on private vehicles and growing travel demand, parking remains a longstanding urban challenge globally. Quantifying parking perceptions is paramount as it enables decision-makers to identify problematic areas and make informed decisions on parking management. This study introduces a cost-effective and widely accessible data source, crowdsourced online reviews, to investigate public perceptions of parking across the U.S. Specifically, we examine 4,987,483 parking-related reviews for 1,129,460 points of interest (POIs) across 911 core-based statistical areas (CBSAs) sourced from Google Maps. We employ the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model to classify the parking sentiment and conduct regression analyses to explore its relationships with socio-spatial factors. Findings reveal significant variations in parking sentiment across POI types and CBSAs, with Restaurant POIs showing the most negative. Regression results further indicate that denser urban areas with higher proportions of African Americans and Hispanics and lower socioeconomic status are more likely to exhibit negative parking sentiment. Interestingly, an opposite relationship between parking supply and sentiment is observed, indicating increasing supply does not necessarily improve parking experiences. Finally, our textual analysis identifies keywords associated with positive or negative sentiments and highlights disparities between urban and rural areas. Overall, this study demonstrates the potential of a novel data source and methodological framework in measuring parking sentiment, offering valuable insights that help identify hyperlocal parking issues and guide targeted parking management strategies.
Abstract（参考訳）: 民間車両への依存が増し、旅行需要が増加したため、駐車場は世界中で長年続く都市難題である。駐車場の認識の定量化は、意思決定者が問題領域を特定し、駐車管理について情報的な決定をすることができるため、最重要である。本研究は、費用対効果が高く、広くアクセス可能なデータソースであるクラウドソースオンラインレビューを導入し、米国中の駐車場に対する一般の認識を調査し、Google Mapsから発信された911のコアベース統計領域(CBSA)にわたる1,129,460ポイント(POI)の駐車関連レビュー4,987,483件を調査した。両方向エンコーダ表現モデルを用いて、駐車感情を分類し、回帰分析を行い、社会空間要因との関連性を探る。 POI型とCBSA型にまたがるパーキング感の顕著な変化がみられ,レストランPOIは最もネガティブな傾向を示した。回帰の結果はさらに、アフリカ系アメリカ人やヒスパニック系住民の比率が高く、社会経済的地位の低い都市部は、駐車場に対するネガティブな感情を示す傾向にあることを示している。興味深いことに、駐車場の供給と感情の逆の関係が観察され、供給の増加が駐車体験を必ずしも改善しないことを示している。最後に, テキスト分析により, 肯定的感情や否定的感情に関連するキーワードを特定し, 都市部と農村部の格差を強調する。本研究は、駐車感情を測定するための新しいデータソースと方法論の枠組みの可能性を示し、超局所的な駐車問題を特定するのに役立つ貴重な洞察を提供し、ターゲットとなる駐車管理戦略をガイドする。

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