본 연구는 도시의 공공 공간 사용에 대한 사회적, 인구 통계적, 문화적 변화를 평가하기 위해 참여형 연구와 AI 기반 분석을 결합한 혼합 연구 방법인 Street Review를 제시합니다. 몬트리올에서 28명의 주민들이 반 구조화된 인터뷰와 이미지 평가에 참여했으며, Mapillary에서 수집한 약 45,000개의 거리 뷰 이미지를 분석하여 지원했습니다. Street Review는 사용자의 주관적인 평가와 보도, 유지 관리, 녹지, 좌석과 같은 물리적 속성을 연관시키는 히트맵과 같은 시각적 분석을 생성했습니다. 이 연구 결과는 다양한 인구 통계 집단 간의 포용성 및 접근성에 대한 인식의 차이를 보여주며, 다양한 사용자 피드백을 통합하여 신중한 데이터 레이블링 및 공동 제작 전략을 통해 머신 러닝 모델을 향상시킬 수 있음을 입증했습니다. Street Review 프레임워크는 도시 계획가와 정책 분석가가 공공 거리의 계획, 정책 개발 및 관리를 알리는 데 사용할 수 있는 체계적인 방법을 제공합니다.
