論文の概要: A utility-based spatial analysis of residential street-level conditions; A case study of Rotterdam

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17880v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 13:52:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:55:43.428966
• Title: A utility-based spatial analysis of residential street-level conditions; A case study of Rotterdam
• Title（参考訳）: 実用性に基づく住宅街路レベルの空間分析 : ロッテルダムを事例として
• Authors: Sander van Cranenburgh, Francisco Garrido-Valenzuela,
• Abstract要約: 本稿では,都市規模での住宅地選択における街路レベルの条件から導かれるユーティリティの空間分布について検討する。 街路レベルの条件から派生したユーティリティは,高度に局所化されたスケールで大きく変化することがわかった。 また,都市中心部の不動産価格が高いのは,街並みの魅力的な条件によるものではないことも明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2289361708127877
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• Abstract: Residential location choices are traditionally modelled using factors related to accessibility and socioeconomic environments, neglecting the importance of local street-level conditions. Arguably, this neglect is due to data practices. Today, however, street-level images -- which are highly effective at encoding street-level conditions -- are widely available. Additionally, recent advances in discrete choice models incorporating computer vision capabilities offer opportunities to integrate street-level conditions into residential location choice analysis. This study leverages these developments to investigate the spatial distribution of utility derived from street-level conditions in residential location choices on a city-wide scale. In our case study of Rotterdam, the Netherlands, we find that the utility derived from street-level conditions varies significantly on a highly localised scale, with conditions rapidly changing even within neighbourhoods. Our results also reveal that the high real-estate prices in the city centre cannot be attributed to attractive street-level conditions. Furthermore, whereas the city centre is characterised by relatively unattractive residential street-level conditions, neighbourhoods in the southern part of the city -- often perceived as problematic -- exhibit surprisingly appealing street-level environments. The methodological contribution of this paper is that it advances the discrete choice models incorporating computer vision capabilities by introducing a semantic regularisation layer to the model. Thereby, it adds explainability and eliminates the need for a separate pipeline to extract information from images, streamlining the analysis. As such, this paper's findings and methodological advancements pave the way for further studies to explore integrating street-level conditions in urban planning.
• Abstract（参考訳）: 住宅の立地選択は、伝統的にアクセシビリティや社会経済的環境に関連する要因を用いてモデル化され、街路レベルの環境の重要性を無視する。 間違いなく、この無視はデータプラクティスによるものです。 しかし現在では、街路レベルの条件を符号化する上で非常に効果的な街路レベルの画像が広く提供されている。 さらに、コンピュータビジョン機能を取り入れた離散選択モデルの最近の進歩は、街路レベルの条件を住宅地選択分析に統合する機会を与えている。 本研究は,都市規模での住宅立地選択における街路レベルの条件から導かれるユーティリティの空間分布を明らかにするために,これらの開発を活用している。 オランダのロッテルダムのケーススタディでは、街路レベルの条件から派生したユーティリティは高度に局所的なスケールで大きく変化し、周辺地域でも急速に変化することがわかった。 また,都市中心部の不動産価格が高いのは,街並みの魅力的な条件によるものではないことも明らかにした。 さらに、市内中心部は比較的魅力の低い住宅街が特徴であるが、市の南部(しばしば問題視される)の地区は驚くほど魅力的な街並み環境を呈している。 本論文の方法論的貢献は,コンピュータビジョンを取り入れた個別選択モデルをモデルにセマンティック・レギュレーション・レイヤを導入することである。 これにより、説明可能性が追加され、画像から情報を取り出すための独立したパイプラインが不要になり、分析が合理化される。 そこで,本稿では,都市計画における街路レベルの統合について,さらなる研究の道を開くための知見と方法論の進歩について述べる。

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