論文の概要: It's not you, it's me -- Global urban visual perception varies across demographics and personalities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12758v1
• Date: Mon, 19 May 2025 06:35:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.442828
• Title: It's not you, it's me -- Global urban visual perception varies across demographics and personalities
• Title（参考訳）: グローバル・アーバン・ヴィジュアライゼーションは、人口統計や個性によって異なる。
• Authors: Matias Quintana, Youlong Gu, Xiucheng Liang, Yujun Hou, Koichi Ito, Yihan Zhu, Mahmoud Abdelrahman, Filip Biljecki,
• Abstract要約: 街路ビュー画像を用いた世界規模の街路景観の大規模都市視覚知覚調査を行った。 性別、年齢、収入、教育、人種、民族、そして初めて人格特性がどう認識されるかを検討した。 既存のグローバル認識データセットに基づいてトレーニングされた既成の機械学習モデルは、肯定的な指標を過小評価し、否定的な指標を過小評価する傾向にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding people's preferences and needs is crucial for urban planning decisions, yet current approaches often combine them from multi-cultural and multi-city populations, obscuring important demographic differences and risking amplifying biases. We conducted a large-scale urban visual perception survey of streetscapes worldwide using street view imagery, examining how demographics -- including gender, age, income, education, race and ethnicity, and, for the first time, personality traits -- shape perceptions among 1,000 participants, with balanced demographics, from five countries and 45 nationalities. This dataset, introduced as Street Perception Evaluation Considering Socioeconomics (SPECS), exhibits statistically significant differences in perception scores in six traditionally used indicators (safe, lively, wealthy, beautiful, boring, and depressing) and four new ones we propose (live nearby, walk, cycle, green) among demographics and personalities. We revealed that location-based sentiments are carried over in people's preferences when comparing urban streetscapes with other cities. Further, we compared the perception scores based on where participants and streetscapes are from. We found that an off-the-shelf machine learning model trained on an existing global perception dataset tends to overestimate positive indicators and underestimate negative ones compared to human responses, suggesting that targeted intervention should consider locals' perception. Our study aspires to rectify the myopic treatment of street perception, which rarely considers demographics or personality traits.
• Abstract（参考訳）: 都市の計画決定には人々の好みやニーズを理解することが不可欠であるが、現在のアプローチは多文化・多都市人口と組み合わせ、重要な人口統計学的差異を無視し、バイアスを増幅するリスクを負うことが多い。 本研究では,世界の街路景観をストリートビューで大規模に把握し,性別・年齢・収入・教育・人種・民族などの人口動態と,初めて人格特性が,5か国・45か国でバランスのとれた1000人の参加者の間でどのように認識されるかを検討した。 このデータセットはStreet Perception Evaluation Using Socioeconomics (SPECS)として導入され、伝統的に用いられてきた6つの指標(安全、活気、富、美、退屈、抑うつ)と、私たちが提案する4つの新しい指標(近く、歩行、サイクル、緑)に統計的に有意な差を示す。 都会の街並みを他の都市と比較した場合, 位置情報による感情が人々の嗜好に受け継がれることが明らかとなった。 さらに、参加者と街路景観の出身地に基づいて、知覚スコアを比較した。 既存のグローバルな認識データセットに基づいてトレーニングされた既成の機械学習モデルは、人間の反応と比較して肯定的な指標を過大評価し、負の指標を過小評価する傾向にあり、標的となる介入は、地域住民の知覚を考慮すべきであることを示唆している。 我々の研究は、人口動態や人格特性をほとんど考慮しない街路認識のミオピック治療を是正することを目的としている。

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