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街道评论：基于人工智能的参与式街景包容性评估框架

Created by
  • Haebom

作者

拉希德·穆什卡尼、新古关

大纲

本研究提出了“街道回顾”（Street Review）这一混合方法，它结合了参与式研究和人工智能驱动的分析，旨在评估城市公共空间使用过程中的社会、人口和文化变化。28 名蒙特利尔居民参与了半结构化访谈和图像评估，并基于 Mapillary 收集的约 45,000 张街景图像的分析。“街道回顾”生成了可视化分析数据，例如热图，将用户的主观评估与人行道、维护、绿地和座位等物理属性关联起来。研究结果揭示了不同人口群体对包容性和可达性的认知差异，表明机器学习模型可以通过仔细的数据标记和融合不同用户反馈的共同创作策略来改进。“街道回顾”框架提供了一种系统方法，城市规划人员和政策分析人员可以将其用于指导公共街道的规划、政策制定和管理。

Takeaways, Limitations

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Takeaways：
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通过结合参与式研究和基于人工智能的分析来评估街道环境包容性的新方法。
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证明利用不同的用户反馈可以提高机器学习模型的准确性。
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提供可用于城市规划和政策决策的系统框架。
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研究表明，人们对公共空间的看法因人口特征的不同而不同。
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Limitations：
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这项研究是在一个城市（蒙特利尔）进行的，因此可能难以推广到其他地区。
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样本量限制为 28 名参与者。
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由于它依赖于 Mapillary 图像，结果的准确性可能会根据图像的质量和新鲜度而有所不同。
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