論文の概要: Street Review: A Participatory AI-Based Framework for Assessing Streetscape Inclusivity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11708v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 02:40:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.28845
• Title: Street Review: A Participatory AI-Based Framework for Assessing Streetscape Inclusivity
• Title（参考訳）: ストリートレビュー:ストリートスケープのインセンティブを評価するAIベースのフレームワーク
• Authors: Rashid Mushkani, Shin Koseki,
• Abstract要約: この研究は、参加型研究とAIに基づく分析を組み合わせて、街路景観の傾きを評価する混合手法であるStreet Reviewを提示する。 カナダのモンターイールでは、28人の住民がセミダイレクトなインタビューや画像評価に参加し、Mapillaryのストリートビュー画像45,000の画像を分析した。 さまざまなユーザフィードバックを取り入れることで、機械学習モデルが強化されることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Urban centers undergo social, demographic, and cultural changes that shape public street use and require systematic evaluation of public spaces. This study presents Street Review, a mixed-methods approach that combines participatory research with AI-based analysis to assess streetscape inclusivity. In Montr\'eal, Canada, 28 residents participated in semi-directed interviews and image evaluations, supported by the analysis of approximately 45,000 street-view images from Mapillary. The approach produced visual analytics, such as heatmaps, to correlate subjective user ratings with physical attributes like sidewalk, maintenance, greenery, and seating. Findings reveal variations in perceptions of inclusivity and accessibility across demographic groups, demonstrating that incorporating diverse user feedback can enhance machine learning models through careful data-labeling and co-production strategies. The Street Review framework offers a systematic method for urban planners and policy analysts to inform planning, policy development, and management of public streets.
• Abstract（参考訳）: 都市の中心は、公共の通りの使用を形作り、公共空間の体系的な評価を必要とする社会的、人口統計学的、文化的な変化を受けている。 この研究は、参加型研究とAIに基づく分析を組み合わせて、街路景観の傾きを評価する混合手法であるStreet Reviewを提示する。 カナダのモントーイールでは、28人の住民がセミダイレクトなインタビューや画像評価に参加し、Mapillaryの約45,000のストリートビュー画像の分析を支持した。 このアプローチは、ヒートマップのような視覚分析を生み出し、主観的ユーザ評価と歩道、メンテナンス、緑化、座席などの物理的属性を関連付ける。 さまざまなユーザフィードバックを取り入れることで、慎重なデータラベルと共同運用戦略を通じて機械学習モデルを強化できることが実証されている。 ストリート・レビュー・フレームワークは、都市計画者や政策アナリストが公共通りの計画、政策開発、管理を通知するための体系的な方法を提供している。

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