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Les données des restaurants sur Internet servent à prédire les facteurs socio-économiques d'un quartier

Les données en ligne des restaurants pourraient permettre d'estimer les facteurs socio-économique d'un quartier d'après une équipe du MIT | Yinan Chen, Pixabay

Les données en ligne des restaurants seraient suffisantes pour déterminer les facteurs socio-économiques du quartier dans lesquels ils se trouvent, d’après une équipe du MIT de Boston, qui a testé cette approche sur des grandes villes chinoises.

Pourquoi c’est intéressant. Les données démographiques et économiques, ainsi que les habitudes de consommation des habitants, sont des informations de plus en plus recherchées dans le cadre du développement urbain, notamment pour les projets de smart city. À Toronto par exemple, le groupe frère de Google, Sidewalk, déploie une myriade de capteurs pour obtenir ces précieuses données. Il y aurait donc plus simple, selon les chercheurs du Massuchusetts Institute of Technology (MIT), qui publient leur étude dans PNAS.

Leur méthodologie :

  • Récupérer les informations de plus de 600'000 restaurants répartis dans neuf villes chinoises sur le site dianping.com, un site de notation et de recommandation de restaurants par les consommateurs. Les données concernaient: la localisation, le type de restauration, la gamme de prix, le nombre de commentaires, la note générale, le type de service.

  • Confronter ces données aux statistiques démographiques déjà connues à l’échelle des quartiers: population diurne et nocturne, nombre d’entreprises, volume de consommation.

  • Tester le modèle ainsi généré sur les différentes villes chinoises, pour en définir la précision.

Les résultats. Les estimations sur les différents facteurs socio-économiques ont été obtenues avec des taux d’erreur ne dépassant pas les 10%:

  • 5% pour les populations diurnes et nocturnes

  • 7% pour le nombre d’entreprises

  • 10% pour le volume de consommation

Pourquoi utiliser les restaurants. D’après les auteurs, la restauration est un secteur économique fortement décentralisé et particulièrement réactif aux conditions socio-économiques locales. Elle permettrait donc de suivre l’évolution de ces facteurs de manière plus précise.

L’avis d’un expert. Jean-François Lucas, sociologue à l’EPFL, spécialiste des questions liées à la collecte et l’utilisation des données dans les smart cities:

«Il y a de plus en plus de projets cherchant à récupérer les données des réseaux sociaux comme celui-ci, par exemple avec les données d’Instagram.

Ce type de remontée de données est toujours intéressant lorsqu’on a peu d’informations. Mais il faut bien replacer ce genre d’étude dans le contexte où elle a été menée. Pas sûr par exemple que le dynamisme du secteur de la restauration soit comparable entre la Chine et l’Europe par exemple.

Cette approche doit surtout être vu comme complémentaire des méthodes déjà existantes comme les recensements, qui peuvent être long et lourd à mettre en place, et les comptages directes des flux de population qui peuvent se mettre en place facilement mais plus ponctuellement. Enfin, cela commencera à être vraiment intéressant quand on pourra croiser les jeux de données provenant de différentes sources.»

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