都市環境の人間の知覚を収集する市民科学ツールキット

Alapfogalmak

都市環境における人間の知覚を収集するための市民科学アプローチの重要性

Kivonat

オープンストリートビュー画像を使用して、都市環境における人間の知覚を収集するための市民科学ツールキットが開発されました。商用ストリートビュー画像のライセンス制限に対処し、オープンストリートビュー画像の認識を可能にします。このツールキットは、公開、FAIR（見つけやすい、利用可能、相互運用可能、再利用可能）なデータ準備方法とモバイルフレンドリーな調査を提供し、任意の場所でこの認識調査を展開できます。331人から22,637件の評価が収集されました。これらはさまざまな基準に関するものであり、ソフトウェアは将来再利用と再現性を目指して公開されています。

Statisztikák

22,637件の評価が収集されました。
331人からデータが収集されました。

Idézetek

"A person’s quality of life is dependent on the exogenous (objective) facts of his or her life and the endogenous (subjective) perception he or she has of these factors and of himself or herself." - Dissart and Deller, 2000
"We argue that with high-level and high-complexity concepts such as ‘walkability’ and ‘safety’ the use of relative comparisons is not necessarily helpful." - Authors

Főbb Kivonatok

A citizen science toolkit to collect human perceptions of urban environments using open street view images

by Matthew Dani... : arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00174.pdf

Mélyebb kérdések

どうして商用ストリートビュー画像ではなくオープンソースソフトウェアシステムが選択されたのか？

商用ストリートビュー画像ではライセンス条件が制限されており、研究に必要な方法で使用することが難しいため、オープンソースのVSVIを活用する方針が採用されました。Google SVIや他のプロバイダーは利用規約でデータのコピー、再利用、保存、共有などを厳しく制限しています。一方でMapillaryなどのVSVIプラットフォームはクリエイティブ・コモンズ・ライセンスに基づいて画像を提供しており、研究目的で自由に利用可能です。このような開放性とFAIR原則（見つけやすさ、アクセス可能性、相互運用性、再利用可能性）に準拠したデータ処理手法を採用することで、「libre」かつ「gratis」な状態で誰でも容易に複製し変更し展開することが可能です。

この認識調査結果は将来的な都市計画や開発政策にどう役立つと考えられるか？

この認識調査結果は人々の都市空間への主観的感情や評価を収集し分析することから得られる洞察は重要です。例えば、「安全」「快適」「歩行可能性」といった要素への個々人の評価差異から生じる知見は都市計画や開発政策決定者に大きな示唆を与えます。これら主観的感情データを客観的指標と組み合わせて分析すれば、「特定地域内で実際発生した犯罪率」と「その場所への安全度評価」等関連付けて研究することも可能です。また、「徒歩移動量」と「歩道や通路周辺への好意度評価」等比較分析から持続可能交通政策向上施策も導き出せます。これら問題解決型アプローチから得られる成果は将来的都市計画改善及び住民生活品質向上に貢献します。

AIモデルへのデータ活用によって得られる予測結果は信頼性があると言えるか？

AIモデル（StreetCLIP）を使用した予測結果は高い信頼性が期待されます。StreetCLIPモデルでは入力された写真からキャプション文言（例：街中道路風景）等推論能力強化訓練済みモジュールあります。
StreetCLIP パターンマッチング技術使って写真判断精度向上効率化進んだ学修能力増加速度1,000枚/時間まで到達します。
ただし現在公表 StreetCLIP ベース Google SVI 構築版存在します故本サイト VSVI を元取り替え訓练必要あり。
今後 StreetCLIP 統合我々収集映像＆レーティング数値模型生成作業始め多数映像レート想定数千万枚昇格可否確保困難点注意必要あり。