रेलवे स्टेशन के जितना करीब, उतना बेस्वाद कबाब - एक "अध्ययन"

परिचय

• फ्रांस के एक subreddit में यह परिकल्पना देखी गई कि "रेलवे स्टेशन के जितना करीब, कबाब उतना कम स्वादिष्ट होता है".
• इस परिकल्पना को लेकर बहस हुई, और इसे परखने के लिए एक अनौपचारिक "अध्ययन" किया गया.

विधि

• अध्ययन क्षेत्र के रूप में पेरिस को चुना गया. वजह यह थी कि यह परिकल्पना फ्रांस के subreddit से शुरू हुई थी.
• OSMnx का उपयोग करके पेरिस के पैदल-यात्री नेटवर्क डेटा को डाउनलोड और सहेजा गया.
• Google Places API का उपयोग करके कबाब परोसने वाले रेस्तरां का डेटा इकट्ठा किया गया. हालांकि, API की सीमाओं के कारण कुछ कठिनाइयाँ थीं.

नेटवर्क डेटा

• पेरिस के ट्रेन और मेट्रो स्टेशनों का डेटा एकत्र किया गया.
• OSMnx का उपयोग करके रेलवे और मेट्रो प्रवेश द्वारों को फ़िल्टर किया गया.

रेस्तरां डेटा

• Google Places API का उपयोग करके कबाब परोसने वाले रेस्तरां खोजे गए.
• API की सीमाओं के कारण कुछ डेटा एकत्र करने में कठिनाई हुई.

मार्ग और दूरी

• हर रेस्तरां से सबसे नज़दीकी स्टेशन प्रवेश द्वार तक की दूरी की गणना की गई.
• NetworkX का उपयोग करके नेटवर्क विश्लेषण किया गया.

परिणाम

• Pearson correlation coefficient 0.091 रहा, जो संकेत देता है कि परिकल्पना कुछ हद तक सही हो सकती है. हालांकि, सहसंबंध बहुत कमजोर है.
• outlier हटाने के बाद भी correlation coefficient 0.098 रहा, यानी इसमें कोई बड़ा सुधार नहीं हुआ.

चर्चा

• यह सवाल उठाया गया कि क्या Google reviews कबाब के स्वाद को वस्तुनिष्ठ रूप से माप सकते हैं.
• पर्यटन का reviews पर असर हो सकता है.
• Google results की सटीकता पर भी चर्चा हुई.
• शुरुआती परिकल्पना बहुत विशिष्ट थी, इसलिए इसमें सामान्य रेस्तरां शामिल नहीं थे.
• reviews की संख्या परिणामों को प्रभावित कर सकती है.

निष्कर्ष

• यह अध्ययन मज़ेदार रहा, और दूसरों को भी ऐसे प्रयोग करने की सिफारिश की गई.
• संभव है कि पेरिस की कुछ विशेष परिस्थितियों ने इस परिकल्पना को प्रभावित किया हो.
• आगे और शोध करने की योजना है.

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Hacker News की राय

• मैं ही "OP" हूँ। यह पोस्ट पहली बार लिखे हुए एक हफ्ते से थोड़ा ज़्यादा हुआ है, और इसे इंटरनेट पर फैलते देखना मज़ेदार है। मैं कुछ बातें साफ़ करना चाहता हूँ

  • यह पोस्ट एक तरह का meme थी। मैंने r/gis पर मूल पोस्ट डालने के लिए जल्दी से एक "research" (या "analysis") किया था, लेकिन लोगों ने इस मुद्दे को इतनी गंभीरता से लिया, यह देखकर हैरानी हुई। लगता है अच्छा kebab एक महत्वपूर्ण मुद्दा है
  • जैसा कि दूसरों ने बताया, रैखिक correlation शायद इस "hypothesis" को test करने का गलत तरीका था। फ़्रेंच पोस्ट की मूल भाषा से ऐसा संकेत मिलता था, लेकिन पीछे मुड़कर देखें तो ऐसा लगता है कि किसी निश्चित radius के भीतर आने वाली kebab दुकानों की औसत गुणवत्ता खराब होती है
  • Paris अध्ययन क्षेत्रों में से एक के रूप में अच्छा विकल्प नहीं था। ट्रेन स्टेशन के पास कुछ बहुत अच्छे kebab स्थान हैं
  • लगता है मुझे भाग 2 शुरू करना चाहिए

• Berlin में हज़ारों kebab दुकानें हैं। ज़्यादातर मोहल्लों में बसी हुई हैं और स्थानीय लोग वहाँ अक्सर जाते हैं। गुणवत्ता अलग-अलग है। कई जगहें ऐसी लगती हैं जैसे उनका मकसद खाना परोसने से ज़्यादा money laundering हो (सिर्फ cash लेते हैं)। स्वच्छता खराब होती है और service उदासीन होती है। business के नज़रिये से ऐसी जगहें पूरी तरह बेमानी लगती हैं। money laundering को छोड़कर। ऐसी जगहें पुरानी और गंदी दिखती हैं, और वहाँ ग्राहक लगभग नहीं होते। अगर lunch/dinner के समय कोई नहीं खा रहा हो, तो ऐसी जगह से बचना बेहतर है

  • और फिर कुछ सचमुच बेहतरीन जगहें भी हैं। वे ठीक से charcoal grill इस्तेमाल करती हैं, staff दोस्ताना होता है और customer service पर ध्यान देता है। ऐसी जगहें शानदार होती हैं और आमतौर पर पैसे वसूल होती हैं। वे खुद मांस को marinate करती हैं और standard kebab के अलावा भी कई तरह के menu options देती हैं। अगर आप Berlin में हैं, तो किस इलाके में जाना चाहिए इस पर सलाह लेना अच्छा रहेगा। वहाँ कमाल के kebab restaurant हैं, और उनमें से ज़्यादातर बहुत समय से चल रहे हैं
  • तीसरी category वे जगहें हैं जो यात्रियों या नशे में लोगों को target करती हैं, और जो late-night तथा travel hotspots में होती हैं। इस ग्राहक वर्ग के लिए प्रतिस्पर्धा काफ़ी कड़ी है, और कुछ अच्छे विकल्प ऐसे भी हैं जिनके लिए लोग रास्ता बदलकर भी जाते हैं। कई जगहें अच्छी तरह चलाई जाती हैं और throughput तथा consistency को optimize करती हैं (ज़रूरी नहीं कि गुणवत्ता बहुत ऊँची हो)

• लगता है मुझे इस पोस्ट का शीर्षक अपडेट करना चाहिए। अभी top comments में से आधे यह मान रहे हैं कि research ने hypothesis को confirm कर दिया

  • Pearson correlation coefficient 0.091 है, इसलिए data बस इतना दिखाता है कि यह सच हो सकता है। correlation इतनी कमज़ोर है कि इसे 'statistically insignificant' कहना भी उदारता होगी

• जोड़ने लायक एक उप-hypothesis: ट्रेन से उतरने वाले लोग आम आबादी की तुलना में ज़्यादा भूखे होते हैं, और भूखे लोग आमतौर पर ज़्यादा सकारात्मक reviews देते हैं

• मुझे ट्रेन स्टेशनों और kebab reviews के बीच कोई correlation नहीं मिला। statistics class के लिए यह एक अच्छा अध्ययन है

• मुझे हमेशा Trip Advisor पर Best Kebab की reviews पढ़ना पसंद है। यह Queen Street ट्रेन स्टेशन के ठीक बगल में है, इसलिए research से मेल खाता है

  • खाना सिर्फ अधपका ही नहीं था, मुझे chips और cheese में एक साज़िश भी मिली। जब मैंने समस्या बताई, तो वे चाकू लेकर मेरे पीछे दौड़े। Dundas Street पर। सच में चौंकाने वाला

• यह बात विकासशील देशों में अब भी सही बैठती है। खासकर वहाँ जहाँ किसी शहर या कस्बे में एक ही मुख्य ट्रेन स्टेशन या bus stop होता है। ऐसी जगहें एक बार आने वाले ग्राहकों को target करती हैं, जो शायद साल में एक बार भी वापस न आएँ। इसमें metro को शामिल करना उस वास्तविक संदर्भ का उल्लंघन है जहाँ से यह कहावत आई थी। Paris में food safety और quality का सख़्ती से पालन होने के कारण इसे वास्तव में verify नहीं किया जा सकेगा

• यह बात Greece में souvlaki के लिए सही निकलती है, यह काफ़ी मज़ेदार है। इसके उलट, Japan के स्टेशनों पर खाने की गुणवत्ता ने मुझे हैरान किया। "शक़ी" दिखने वाली दुकानों ने Japan में खाए गए मेरे सबसे अच्छे ramen/udon परोसे

• मैं सभी restaurants के सभी entrances तक route सेट कर सकता था। लेकिन उसमें कई दशक लग जाते। यह Paris के अपेक्षाकृत छोटे road network पर एक standard many-to-many routing problem जैसा लगता है। फिर इसमें कई दशक क्यों लगते? अगर कोई simple Dijkstra भी implement करे, तो भी इसमें 1 मिनट से ज़्यादा नहीं लगना चाहिए

• मैंने Venice में एक theory बनाई थी कि pizza के एक slice की कीमत से San Marco तक की दूरी का अनुमान लगाया जा सकता है। जितना महंगा, उतना पास। मैंने इसे test नहीं किया, लेकिन इसका heatmap देखना मज़ेदार होगा