論文の概要: Parking, Perception, and Retail: Street-Level Determinants of Community Vitality in Harbin

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05080v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 14:28:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.755954
• Title: Parking, Perception, and Retail: Street-Level Determinants of Community Vitality in Harbin
• Title（参考訳）: パーキング・パーセプション・小売業:ハービン市における地域生活の街路レベル決定要因
• Authors: HaoTian Lan,
• Abstract要約: 本研究では,中国ハルビン市における街路レベルの特徴が小売業のパフォーマンスとユーザ満足度にどのように影響するかを検討するための,解釈可能な画像ベースフレームワークを提案する。 我々は,MeituanとDianpingのデータからCommunity Commercial Vitality Index (CCVI)を構築し,GPT-4に基づく知覚モデルを用いて抽出した空間的属性との関係を分析する。 その結果、中程度の車両の存在が商業的アクセスを高める一方で、路上駐車の過度な侵食は歩行性を損なう可能性があり、満足度と店舗レベルの価格の両方を低下させることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The commercial vitality of community-scale streets in Chinese cities is shaped by complex interactions between vehicular accessibility, environmental quality, and pedestrian perception. This study proposes an interpretable, image-based framework to examine how street-level features -- including parked vehicle density, greenery, cleanliness, and street width -- impact retail performance and user satisfaction in Harbin, China. Leveraging street view imagery and a multimodal large language model (VisualGLM-6B), we construct a Community Commercial Vitality Index (CCVI) from Meituan and Dianping data and analyze its relationship with spatial attributes extracted via GPT-4-based perception modeling. Our findings reveal that while moderate vehicle presence may enhance commercial access, excessive on-street parking -- especially in narrow streets -- erodes walkability and reduces both satisfaction and shop-level pricing. In contrast, streets with higher perceived greenery and cleanliness show significantly greater satisfaction scores but only weak associations with pricing. Street width moderates the effects of vehicle presence, underscoring the importance of spatial configuration. These results demonstrate the value of integrating AI-assisted perception with urban morphological analysis to capture non-linear and context-sensitive drivers of commercial success. This study advances both theoretical and methodological frontiers by highlighting the conditional role of vehicle activity in neighborhood commerce and demonstrating the feasibility of multimodal AI for perceptual urban diagnostics. The implications extend to urban design, parking management, and scalable planning tools for community revitalization.
• Abstract（参考訳）: 中国の都市における街路の商業的活力は、車両のアクセシビリティ、環境品質、歩行者の知覚の複雑な相互作用によって形成されている。 本研究は, 自動車の駐車密度, 緑化, クリーンライン, 街路幅といった街路レベルの特徴が, 小売業のパフォーマンスとユーザ満足度にどのように影響するかを検討するための, 解釈可能なイメージベースフレームワークを提案する。 街路ビュー画像とマルチモーダル大言語モデル(VisualGLM-6B)を活用し,MeituanとDianpingのデータからコミュニティ商業性指数(CCVI)を構築し,GPT-4に基づく知覚モデルを用いて抽出した空間属性との関係を分析する。 我々の調査によると、中程度の車両の存在は商業的アクセスを高める可能性があるが、路上の過度の駐車は、特に狭い通りでは、歩行性を損ない、満足度と店舗レベルの価格の両方を下げる。 対照的に、緑と清潔さの認知度の高い通りは、満足度が著しく高いが、価格との弱い関係しか示さない。 道路幅は車両の存在の影響を和らげ、空間的配置の重要性を強調させる。 これらの結果は、AIによる知覚と都市形態分析を統合することで、商業的成功の非線形かつ文脈に敏感なドライバを捉えることの価値を示している。 本研究は、近隣商業における車両活動の条件的役割を強調し、知覚的都市診断におけるマルチモーダルAIの実現可能性を示すことによって、理論的・方法論的なフロンティアを進展させるものである。 この影響は、都市デザイン、駐車場管理、地域再生のためのスケーラブルな計画ツールにまで及んでいる。

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