ยิ่งใกล้สถานีรถไฟ เคบับยิ่งไม่อร่อย — “งานวิจัย”

 (jmspae.se)
1 คะแนน โดย GN⁺ 2025-02-25 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • มีการทดสอบสมมติฐานจากซับเรดดิตฝรั่งเศสที่ว่า “ยิ่งใกล้สถานีรถไฟ เคบับยิ่งไม่อร่อย” ด้วยข้อมูลจากปารีส โดยเปรียบเทียบคะแนนร้านเคบับกับระยะเดินเท้าไปยังทางเข้าสถานีรถไฟหรือรถไฟใต้ดินที่ใกล้ที่สุด
  • การวิเคราะห์ดำเนินการโดยใช้ OSMnx เพื่อรวบรวมเครือข่ายการเดินและทางเข้าสถานี และใช้ Google Places API เพื่อดึงข้อมูลตำแหน่งและคะแนนจากผลการค้นหา “kebab”
  • การค้นหาตามรัศมีของ Places API ไม่ได้ทำงานเป็นขอบเขตตายตัว แต่เป็น bias จึงใช้การสุ่มตัวอย่างแบบหกเหลี่ยมทุกระยะ 1 กม. และทำเพจจิง จนได้ร้านที่มีเคบับทั้งหมด 400 แห่ง
  • ค่าสหสัมพันธ์เพียร์สันระหว่าง ระยะเดินเท้า ที่คำนวณด้วยเส้นทางสั้นที่สุดของ NetworkX กับคะแนนร้าน อยู่ที่ 0.091 สำหรับข้อมูลทั้งหมด, 0.098 หลังตัดค่าผิดปกติด้วย IQR และเหลือเพียง 0.001 เมื่อตัดรถไฟใต้ดินออก
  • เนื่องจากรีวิว Google ไม่ได้สะท้อนแค่รสชาติ แต่ยังอาจได้รับผลจากการท่องเที่ยว การปั่นรีวิว จำนวนรีวิว และประเภทร้าน ข้อมูลจากปารีสเพียงอย่างเดียวจึงยากจะสนับสนุนสมมติฐานนี้

สมมติฐานและขอบเขตการวิเคราะห์

  • จุดเริ่มต้นคือสมมติฐานที่แชร์กันในซับเรดดิตฝรั่งเศสว่า “ยิ่งใกล้สถานีรถไฟ เคบับยิ่งไม่อร่อย”
  • โพสต์ต้นฉบับได้รับความสนใจเมื่อเทียบกับขนาดซับเรดดิตที่ค่อนข้างเล็ก และในคอมเมนต์ก็มีประสบการณ์ที่ไม่เห็นด้วยกับสมมติฐานนี้เช่นกัน
  • พื้นที่ศึกษาแบบไม่เป็นทางการถูกกำหนดเป็น Paris, France
    • เพราะสมมติฐานเดิมมาจากโพสต์ภาษาฝรั่งเศส
    • ใจกลางปารีสมีทั้งสถานีรถไฟ สถานีรถไฟใต้ดิน และร้านเคบับจำนวนมาก เหมาะต่อการเก็บตัวอย่าง
    • เพื่อวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ จึงสมมติว่าเป็นปรากฏการณ์ในฝรั่งเศส

ข้อมูลเครือข่ายการเดินและทางเข้าสถานี

  • ใช้ OSMnx ดาวน์โหลดและบันทึกเครือข่ายการเดินของปารีส
    • เพื่อสะท้อนบริบทการใช้ขนส่งสาธารณะ จึงใช้ network_type="walk"
    • ข้อมูลถูกโปรเจกต์เป็น EPSG:32631, UTM zone 31N
  • ทางเข้าสถานีถูกรวบรวมจาก railway=subway_entrance และ railway=train_station_entrance
    • รวมทั้งสถานีรถไฟหลักระยะไกลและทางเข้ารถไฟใต้ดิน
    • จากผลลัพธ์ กรองใช้เฉพาะ geometry แบบ Point
  • ผลลัพธ์ถูกบันทึกเป็นไฟล์เพื่อให้ตรวจสอบใน QGIS ได้

การรวบรวมร้านเคบับด้วย Google Places API

  • ข้อมูลร้านอาหารถูกเก็บผ่าน Google Places API และรีวิว Google
    • แม้รีวิว Google อาจได้รับผลจากบอต การปั่นรีวิว และประสบการณ์นอกเหนือจากอาหาร แต่ในเวลานั้นถือว่าเป็นข้อมูลเชิงปฏิบัติที่เลือกใช้ได้
    • ไม่ใช้ Yelp API เพราะปัญหาเรื่องค่าใช้จ่าย
  • Places API ไม่มีการค้นหาภายในโพลิกอน มีเพียงการค้นหาด้วยจุดและรัศมี
    • รัศมีไม่ได้ทำหน้าที่เป็น hard cut-off ที่ตัดผลลัพธ์อย่างเคร่งครัด แต่ทำงานแบบ bias
    • ด้วยเหตุนี้จึงจำเป็นต้องใช้วิธี grid search เพื่อสุ่มครอบคลุมทั้งปารีส
  • ขอบเขตการปกครองของปารีสมีพื้นที่สีเขียวขนาดใหญ่รวมอยู่ด้วย เช่น สวนทางตะวันตกและพื้นที่กีฬาทางตะวันออก ซึ่งแทบไม่มีร้านเคบับ จึงตัดออกเพื่อลดค่าใช้จ่ายของ API
  • การสุ่มตัวอย่างใช้ การจัดวางแบบหกเหลี่ยมในแนวตั้งที่ห่างกัน 1 กม.
    • ตั้งรัศมีค้นหาเป็น 500m * √3 ≈ 866m
    • ใช้ จุดตัวอย่างทั้งหมด 99 จุด
  • ในตอนแรกได้ผลลัพธ์ 322 แห่งโดยไม่ทำเพจจิง แต่พบว่ามีร้านตกหล่น จึงเพิ่มการทำเพจจิงและได้ ร้านที่มีเคบับ 400 แห่ง
    • ผลค้นหา “kebab” รวมทั้งร้านที่มีคำว่า kebab อยู่ในชื่อ ร้านที่ถูกจัดหมวดเป็น Mediterranean และร้านที่มีการพูดถึง kebab บ่อยในรีวิว
    • บางกรณีอาจรวมร้านอย่าง Pizza Hut ที่อาจมีเพียงพิซซ่าเคบับเท่านั้น
  • ผลลัพธ์ดิบจาก API ถูก clip ให้ตรงกับขอบเขตการศึกษา แปลงคะแนนและจำนวนรีวิวเป็นตัวเลข และตัดรายการที่มีจำนวนรีวิวเป็น 0 ออก

การคำนวณระยะเดินเท้า

  • เป้าหมายคือคำนวณ ระยะเดินเท้าจากร้านเคบับแต่ละแห่งไปยังทางเข้าสถานีที่ใกล้ที่สุด
  • การทำ routing ระหว่างทุกร้านกับทุกทางเข้าจะใช้เวลานาน จึงลดจำนวนผู้สมัครทางเข้าก่อนด้วยดัชนีเชิงพื้นที่
    • ใช้ sindex ของ GeoPandas เพื่อหาทางเข้าภายในรัศมี 1 กม. ของร้าน
    • จากนั้นจัดเรียงตามระยะเส้นตรงและเลือกเฉพาะ 3 จุด ที่ใกล้ที่สุด
  • ใช้ NetworkX คำนวณเส้นทางสั้นที่สุดบนเครือข่ายการเดิน
    • จับคู่ทั้งร้านและทางเข้าเข้ากับโหนดเครือข่ายที่ใกล้ที่สุดของแต่ละจุด
    • เพิ่มระยะจากจุดร้านและจุดทางเข้าไปยังโหนดเครือข่ายลงในความยาวเส้นทางด้วย
    • เก็บค่าระยะที่สั้นที่สุดจากกลุ่มทางเข้าผู้สมัครเป็นระยะของร้านนั้น
  • ข้อมูลผลลัพธ์ถูกตรวจสอบผ่าน QGIS และล็อกเอาต์พุต และมีความมั่นใจเพียงพอในความถูกต้องของผลคำนวณ

ผลลัพธ์: ความสัมพันธ์อ่อนมาก

  • สำหรับข้อมูลทั้งหมด ค่าสหสัมพันธ์เพียร์สันระหว่างระยะทางกับคะแนนร้านอยู่ที่ 0.091
    • หากดูเฉพาะทิศทางของตัวเลข ก็อาจสอดคล้องกับสมมติฐานว่า “ยิ่งใกล้ยิ่งไม่อร่อย”
    • แต่ความสัมพันธ์อ่อนมากจนยากจะถือว่ามีนัยสำคัญทางสถิติ
  • เนื่องจากค่าผิดปกติอาจส่งผลต่อสหสัมพันธ์เพียร์สันอย่างมาก จึงตัดค่าผิดปกติบางส่วนออกด้วย IQR fencing
    • หลังตัดออก ค่าสหสัมพันธ์เพิ่มขึ้นเล็กน้อยเป็น 0.098
  • เมื่อพิจารณาความเป็นไปได้ที่สมมติฐานเดิมอาจไม่ได้รวมรถไฟใต้ดิน ก็ลองคำนวณใหม่โดยตัดสถานีรถไฟใต้ดินออก
    • ในกรณีนี้ค่าสหสัมพันธ์ลดลงอีก เหลือ 0.001
  • แม้จะมีร้านบางแห่งที่คะแนนต่ำและอยู่ใกล้สถานีมาก แต่ความสัมพันธ์โดยรวมอ่อนเกินกว่าจะสนับสนุนสมมติฐานได้

ข้อจำกัดและความเป็นไปได้ของการวิเคราะห์ต่อ

  • รีวิว Google ไม่ใช่ตัวชี้วัดเชิงวัตถุของรสชาติเคบับ
    • องค์ประกอบของประสบการณ์การกิน เช่น พนักงาน ความสะอาด และสภาพแวดล้อม อาจมีผลต่อคะแนน
    • ความเป็นไปได้ของการปั่นรีวิวและการบิดเบือนออนไลน์ก็ยังมีอยู่
  • ปัจจัยด้านการท่องเที่ยวอาจมีผลต่อผลลัพธ์เช่นกัน
    • ลูกค้าท้องถิ่นอาจให้คะแนนเข้มงวดกว่า หรือนักท่องเที่ยวอาจให้คะแนนต่างออกไป
    • ไม่มีการฟันธงไปทางใดทางหนึ่ง
  • ผลลัพธ์จากการค้นหาของ Google แม้จะเหมาะสมพอสมควร แต่ก็ไม่สมบูรณ์แบบ
    • ทุกสถานที่ในผลลัพธ์ดูเหมือนจะมีการขายเคบับในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง
    • แต่ก็อาจมีกรณีดัดแปลงอย่างพิซซ่าเคบับรวมอยู่ด้วย
  • จำนวนรีวิวอาจมีผลต่อการวิเคราะห์ แต่ในเวลานั้นยังไม่มั่นใจว่าจะนำมาสะท้อนอย่างเหมาะสมได้อย่างไร
  • ไม่มีการแชร์ข้อมูล เพราะอาจขัดกับ Google TOS
    • แต่มีการเปิดเผยลำดับการทำงานของโค้ดที่จำเป็นต่อการทำซ้ำ
  • ในคอมเมนต์คัดค้านของโพสต์ฝรั่งเศสต้นฉบับ มีตัวอย่างเคบับดี ๆ หลายแห่งใกล้สถานีในปารีส และตัวอย่าง ที่ผู้ใช้อีกคนแนะนำเป็นภาษาอังกฤษอาจทำให้สมมติฐานดูน่าเชื่อถือขึ้น
  • ปัจจัยอย่างค่าเช่า ค่าแรง การท่องเที่ยว และความหนาแน่นประชากรในปารีส อาจมีอิทธิพลต่อผลลัพธ์มากกว่าที่คาดไว้ตอนแรก จึงยังมีช่องว่างสำหรับการวิเคราะห์ต่อ

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2025-02-25
ความเห็นจาก Hacker News

  • สวัสดีครับ ผมเป็นผู้เขียนโพสต์ต้นฉบับ
    รู้สึกสนุกดีที่เห็นว่าหลังจากเขียนบทความนี้ตอนเมาคาเฟอีนไปได้ราวสัปดาห์กว่า ๆ มันก็เริ่มแพร่ไปทั่วอินเทอร์เน็ต ตอนแรกที่ Menéame แล้วตอนนี้ก็มาถึงที่นี่ เลยอยากเสริมอีกสักเล็กน้อย
    จริง ๆ แล้วโพสต์นี้ก็เป็น มีม อยู่พอสมควร ผมแค่ลองทำ “งานวิจัย” แบบเร็ว ๆ หรือจะให้แม่นกว่านั้นคือ “การวิเคราะห์” สำหรับโพสต์ต้นฉบับใน r/gis แต่ก็ตกใจที่คนจำนวนมากรับมันอย่างจริงจังกว่าที่คิด ดูเหมือนว่าเคบับอร่อยจะเป็นประเด็นสำคัญจริง ๆ
    อย่างที่คนอื่นพูดไว้ การใช้ สหสัมพันธ์เชิงเส้น เพื่อตรวจสอบ “สมมติฐาน” นี้คงไม่เหมาะนัก แม้ว่าถ้อยคำในบทความภาษาฝรั่งเศสที่ทำให้ผมมาสนใจเรื่องนี้ในตอนแรกจะชวนให้คิดแบบนั้นก็ตาม แต่พอมองย้อนกลับไป ก็น่าจะเป็นไปได้มากกว่าว่าร้านเคบับที่อยู่ในรัศมีหนึ่ง ๆ จะมีคุณภาพเฉลี่ยแย่กว่าร้านอื่น
    อีกอย่าง ดูเหมือนว่า Paris จะเป็นพื้นที่ศึกษาที่ค่อนข้างแย่ เพราะบังเอิญเป็นเมืองที่มีร้านเคบับดีมากหลายร้านอยู่ใกล้สถานีรถไฟ
    ดูเหมือนว่าถึงเวลาต้องเริ่มภาค 2 แล้ว

    • สงสัยว่าทำไมงานวิจัยถึงนับ สถานีรถไฟใต้ดิน เข้าไปด้วย ทั้งที่ข้อความต้นทางพูดถึงแค่สถานีรถไฟ
      รถไฟใต้ดินใน Paris เดิมทีเข้ามาแทนที่เครือข่ายรถรางผิวถนนไปมากพอสมควร ทำให้ความหนาแน่นของสถานีสูงกว่าระบบรถไฟใต้ดินอื่น ๆ มาก น่าจะหายากมากที่จะหาร้านเคบับใน Paris ที่ไม่อยู่ในระยะ 500 เมตรจากสถานีรถไฟใต้ดิน
      เลยทำให้ความหมายของงานวิจัยเจือจางลง ผมแทบไม่เคยรู้สึกเลยว่าสถานีรถไฟใต้ดินส่งผลเสียต่อย่านรอบข้าง ออกจะตรงกันข้ามเสียมากกว่า
      ถ้ารวมเฉพาะสถานีรถไฟหลักขนาดใหญ่ใน Paris น่าจะน่าสนใจกว่ามาก ถึงจะไม่ได้เป็นเรื่องยากในเชิงอัลกอริทึมก็ตาม
    • Paris เป็นกรณีพิเศษ เพราะมี เครือข่ายรถไฟใต้ดิน ที่ยอดเยี่ยม จึงอยู่ใกล้สถานีแทบทุกที่
      ถ้าวัดระยะถึงสถานีที่ไม่ใช่รถไฟใต้ดิน เช่นสถานี “สายหลัก” TER อย่าง Gare du Nord ก็อาจได้ผลลัพธ์ที่เป็นตัวแทนมากกว่า
      จะรอติดตามอย่างสนใจ
    • ฟังดูเหมือน collider bias แบบคลาสสิก
      โดยปกติแล้วตำแหน่งที่ตั้งกับคุณภาพไม่ควรมีสหสัมพันธ์กัน แต่ตอนนี้เรากำลังดูเฉพาะร้านที่ยัง “เปิดกิจการอยู่” จึงเกิดอคติขึ้น
      ถ้าทำให้ง่ายลง ร้านอาหารอาจมีทำเลดี/แย่ และอาหารดี/แย่ก็ได้ ร้านที่ทั้งทำเลแย่และอาหารแย่จะอยู่รอดได้ไม่นาน
      พอเราตัดร้านแบบ “แย่/แย่” ออกไป มันเลยดูเหมือนเกิดสหสัมพันธ์ขึ้น แต่จริง ๆ แล้วนั่นเป็นเพราะ collider bias
    • แค่อยากบอกว่าบทความนี้เขียนได้ดีมาก
      ตรงประโยคที่ว่า “ด้วยค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Pearson สูงถึง 0.091 ข้อมูลจึงชี้ให้เห็นว่าสิ่งนี้อาจเป็นความจริง!” ทำผมเกือบสำลักแซนด์วิชที่กำลังกินอยู่ น่าเสียดายที่มันไม่ใช่เคบับ
    • ตอนนี้ก็รอ บทความ Ig Nobel ได้เลย

  • อาจต้องเปลี่ยนชื่อบทความนี้ ตอนนี้คอมเมนต์ยอดนิยมครึ่งหนึ่งเหมือนตั้งต้นจากการคิดว่างานวิจัยยืนยันสมมติฐานแล้ว
    “ด้วยค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Pearson สูงถึง 0.091 ข้อมูลจึงชี้ให้เห็นว่าสิ่งนี้อาจเป็นความจริง! ถ้าไม่นับว่าความสัมพันธ์นั้นอ่อนมากเสียจนการเรียกมันว่า ‘มีนัยสำคัญทางสถิติ’ ยังถือว่าใจดีมาก”

    • จริง ๆ แล้วผมได้ข้อสรุปต่างจากผู้เขียน และมองสถิติที่นำเสนอแบบนี้
      จากตัวอย่าง 400 แห่ง มีร้านเคบับ 17 แห่งที่รีวิว Google ต่ำกว่า 3 ดาว และขอเรียกสิ่งนี้ว่า “เคบับแย่”
      “เคบับแย่” ทั้งหมดนั้นอยู่ภายใน 500 เมตรจากสถานีที่ใกล้ที่สุด ไม่มีร้านเคบับแย่เลยที่ไกลกว่า 500 เมตร
      ดังนั้นถ้าคุณเคยกิน döner kebab แย่ ๆ มาก่อน ก็พอจะสันนิษฐานได้อย่างปลอดภัยว่ามันถูกซื้อจากร้านเคบับ ใกล้สถานีรถไฟ
      อาจเป็นไปได้ว่าคนกินเคบับแถวสถานีมีเยอะมาก จนแม้แต่เคบับธรรมดา ๆ ก็ยังทำกำไรได้
    • นี่คืองานวิจัยที่ชี้ว่า ยิ่งหัวข้อเป็นที่สนใจของมวลชนมากเท่าไร ผู้ใช้ HN ก็ยิ่งมีโอกาสอ่านบทความจริงมากขึ้นเท่านั้น
    • นี่แสดงให้เห็นได้อย่างดีว่าทำไม วารสารวิชาการทางคลินิก ที่ดีกว่าหลายแห่งจึงห้ามอย่างชัดเจนและเฉพาะเจาะจงไม่ให้ระบุผลลัพธ์ไว้ในชื่อบทความ
    • แก้ได้ง่าย ๆ แค่เติม เครื่องหมายคำถาม ไว้ท้ายชื่อ

  • ใน Berlin มีร้านเคบับเยอะมาก น่าจะถึงหลักพัน
    ส่วนใหญ่อยู่ตามย่านที่พักอาศัยและมีลูกค้าประจำในละแวกนั้น คุณภาพแตกต่างกันสุดขั้ว หลายร้านดูเหมือนตั้งใจทำธุรกิจ ฟอกเงิน มากกว่าขายอาหาร รับแต่เงินสด สุขอนามัยไม่ดี และบริการก็ไม่ใส่ใจ
    ร้านแบบนี้หลายแห่งดูไม่สมเหตุสมผลเลยในมุมธุรกิจ ถ้าไม่นับเรื่องฟอกเงิน มักสังเกตได้ง่ายเพราะดูเก่า สกปรก และแทบไม่มีลูกค้า ถ้าเป็นช่วงกลางวันหรือมื้อเย็นแล้วยังไม่มีใครนั่งกิน ก็ควรเลี่ยง
    ในทางกลับกัน ก็มีร้านยอดเยี่ยมจริง ๆ ที่ใช้เตาถ่านอย่างเหมาะสม พนักงานรู้ว่างานตัวเองคืออะไร เป็นมิตร และใส่ใจกับการบริการลูกค้า ร้านแบบนี้ดีมากและมักคุ้มค่าด้วย บางร้านหมักเนื้อเอง และบางร้านก็ไปไกลกว่าการขายเคบับมาตรฐานทั่วไป
    ถ้าไป Berlin ก็ควรขอคำแนะนำว่าควรไปร้านไหนในย่านที่คุณอยู่ มีร้านเคบับน่าทึ่งหลายร้าน และส่วนใหญ่ก็เป็นร้านเก่าแก่พอสมควร
    ประเภทที่สามคือร้านในแหล่งเที่ยวกลางคืนหรือย่านนักเดินทางพลุกพล่าน ซึ่งจับกลุ่มลูกค้าที่คงไม่กลับมาเป็นขาประจำ เช่น นักท่องเที่ยวหรือคนเมา ร้านเหล่านี้แข่งขันกันหนักเพื่อลูกค้ากลุ่มนี้ และก็มีตัวเลือกที่ดีพอจนคนยอมอ้อมทางไปกิน หลายร้านบริหารจัดการได้ดีและปรับให้เหมาะกับปริมาณงานและความสม่ำเสมอ แต่ไม่ได้มุ่งเป้าไปที่คุณภาพสูงเสมอไป

    • อาจเป็นคำถามที่ไม่รู้เรื่องก็ได้ แต่ผมสงสัยมาตลอดว่าร้านเคบับแบบ ฟอกเงิน พวกนี้มันทำงานกันยังไง
      ในเมืองผมก็มีร้านแบบนั้น และทุกครั้งที่เห็นก็ไม่เข้าใจ ถ้าไม่มีใครกิน แล้วพวกเขาจะฟอกเงินได้ยังไง? ผมอาจจะทื่อหรือไร้เดียงสาไปหน่อย แต่ผมไม่เข้าใจโครงสร้างของการฟอกเงินในธุรกิจที่ไม่ได้ขายสินค้าออกจริง
    • ดูแล้วส่วนใหญ่คงเป็นเรื่อง เลี่ยงภาษี มากกว่าฟอกเงิน ความเสี่ยงก็น้อยกว่าด้วย

  • ไม่พบความสัมพันธ์ระหว่างความใกล้สถานีรถไฟกับรีวิวเคบับ หรือจะพูดให้แม่นกว่านั้นคือพบว่า ไม่มีความสัมพันธ์ ถือเป็นงานศึกษาที่ดีสำหรับใช้สอนวิชาสถิติ

    • แม้อาจไม่มีความสัมพันธ์ แต่ก็เห็นได้ชัดและเป็นข้อสังเกตสำคัญว่าในกราฟกระจาย พื้นที่ควอดแรนต์ล่างขวาแทบจะว่างเปล่า
      ถ้าจะให้เป็นสุภาษิตที่แม่นกว่านี้ก็คงเป็นว่า “เคบับอร่อยขายที่ไหนก็ได้ แต่เคบับแย่ขายได้แค่ใกล้สถานีรถไฟ”
      ถ้ามองที่ คุณภาพขั้นต่ำที่พออยู่รอดได้ แทนคุณภาพโดยรวม มันก็ดูเหมือนมีความสัมพันธ์เชิงเส้นกับระยะทางอยู่ ถ้าใช้การถดถอยควอนไทล์ที่เปอร์เซ็นไทล์ 5% ก็จะหาขอบเขตล่างของการกระจายได้ง่าย
    • ในมุมมองของฉัน งานนี้กำลังหาความสัมพันธ์กับระยะทางถึง สถานี Metro
      นี่ต่างกันมากนะ Paris มีสถานี Metro อยู่หลายร้อยแห่ง และแทบทุกที่ก็อยู่ใกล้สถานี
      เจตนาเดิมน่าจะเป็นระยะทางถึงสถานีรถไฟมากกว่า ถ้า Paris คล้าย Rome บริเวณใกล้สถานีรถไฟก็มักมีโฮสเทลราคาถูกกับที่พักของผู้อพยพย้ายถิ่นมาใหม่
    • พูดให้เคร่งครัดคือเขาแค่ไม่พบ ความสัมพันธ์เชิงเส้น
      ให้ x=[-5..+5], y=[25,16,9,4,1,0,1,4,9,16,25] หรือก็คือ x² Pearson correlation coefficient R² จะเท่ากับ 0 เรารู้ว่า y ขึ้นกับ x แต่ไม่ได้ขึ้นกับมันแบบเชิงเส้น

  • ปกติฉันชอบอ่านรีวิว Best Kebab บน TripAdvisor มาก และมันก็อยู่ติดกับสถานีรถไฟ Queen Street พอดี เลยเข้ากับงานศึกษานี้ด้วย
    https://www.tripadvisor.co.uk/Restaurant_Review-g186534-d125...
    “อาหารไม่ใช่แค่สุกไม่พอ ฉันยังพบการสมคบคิดในมันฝรั่งกับชีส และพอพยายามแจ้งปัญหา เขาก็ถือมีดไล่ตามฉันมา ลงไปตาม Dundas Street ช็อกสุดๆ”

    • เอาเข้าจริง “Knifey Chaseies” เป็นกิจกรรมพื้นบ้านเชิงประวัติศาสตร์ของ Glasgow ที่ร้านนี้ตั้งอยู่ เหมือนเป็นประเพณีท้องถิ่นที่เติมสัมผัสแบบอาหารผู้อพยพเข้าไป
    • ฉันจำได้ว่าผ่านร้านเคบับนี้บ่อยมากตอนปลายคืน ยืนยันได้ว่าเป็นหนึ่งในของที่แย่ที่สุดที่เคยกินมา แต่ชิปส์โอเคอยู่

  • คล้ายกันเลย ที่ Venice ฉันมีทฤษฎีว่าคุณประเมิน ระยะทางถึง San Marco ได้จากราคาพิซซ่าหนึ่งชิ้น ยิ่งแพงก็ยิ่งใกล้ ฉันไม่เคยทดสอบจริงจัง แต่ถ้าทำเป็น heatmap น่าจะสนุกดี

  • ในเชิงประสบการณ์ส่วนตัว กาแฟก็เหมือนกัน ร้านกาแฟในล็อบบี้ออฟฟิศ แย่ทุกที่แบบไม่มีข้อยกเว้น ถ้าจะเจอร้านดีๆ ต้องเดินออกไปอย่างน้อย 5-10 นาทีเสมอ

    • กาแฟจากเครื่องในออฟฟิศยิ่งแย่กว่าอีก
    • ผู้เขียนต้นฉบับไม่พบความสัมพันธ์ระหว่างการเข้าถึงทางรถไฟกับคุณภาพ
    • บางทีก็อยู่ในล็อบบี้ของตึกสำนักงานอื่น

  • ถ้าดูผลจริง(https://preview.redd.it/znmnejgab5je1.png?width=1000&format=...) ก็ไม่เห็นทั้งความสัมพันธ์เชิงบวกหรือเชิงลบ แต่อย่างน้อยในเชิงอัตวิสัย ฉันยืนยัน สมมติฐาน นี้ได้

  • ข้อยกเว้นคือ Kebapland ใน Cologne Ehrenfeld อยู่ใต้เงาทางรถไฟสายหลักไป Aachen และอยู่เหนือ Ehrenfeld U-Bahn
    เป็นเคบับที่ดีที่สุดใน Köln แบบทิ้งห่างทุกเจ้า และยังเป็นมื้อที่คุ้มค่าที่สุดต่อยูโรด้วย
    ไม่ใช่โฆษณาแฝงนะ แค่อร่อยบ้าคลั่งจริงๆ

  • ฉันสังเกตมาว่า
    มีร้านพิซซ่าจำนวนมากอย่างน่าทึ่งทั่วโลกที่ใช้ชื่อแบบ “New York Pizza”, “Manhattan Pizza”
    ระดับความคล้ายกับพิซซ่าชิ้นบางมันเยิ้มที่ขายกันในร้านพิซซ่าจริงๆ ที่ New York นั้น แปรผกผันกับระยะที่ร้านนั้น อยู่ไกลจาก New York
    New York Pizza ใน Boston ยังคล้ายพอตัว แต่ New York Pizza ที่ Brisbane รัฐ QLD ถ้าเทียบกันแล้วเหมือนอาหารต่างดาว และดูเหมือนแถวนั้นจะคิดว่าใช้ “pepperoni” กับ “salami” แทนกันได้

    • “pepperoni” กับ “salami” งั้นเหรอ เพื่อนเอ๋ย ไส้กรอกเผ็ดก็คือไส้กรอกเผ็ดนั่นแหละ
    • งานชิ้นนี้เพิ่มข้อมูลมาอีกนิดหน่อยก็จริง แต่สุดท้ายก็แค่เสนอสมมติฐานเดิมที่คุ้นเคยอยู่แล้ว คือ ยิ่งใกล้ รสชาติก็ยิ่งใกล้เคียง
      ผู้เขียนกำลังมองหางานชิ้นเล็กสุดที่พอจะตีพิมพ์ได้ แต่ชิ้นนี้ยังไม่ถึงเกณฑ์นั้น แนะนำว่าไม่ควรตีพิมพ์
    • ถ้าลงไปทางใต้ของ Brisbane ถึง Logan จะแย่ลงอีก
      ที่นี่แทบมีซัพพลายเออร์ขายส่ง “Halal Beef Pepperoni” อยู่เจ้าเดียว และร้านพิซซ่าที่ไม่ใช่เชนในแถบนี้ก็ดูเหมือนจะใช้ของนั้นเป็นมาตรฐานเพื่อให้สอดคล้องกับความอ่อนไหวทางศาสนาในพื้นที่
      รสชาติเหมือนกินผ้าขี้ริ้วเปียกๆ รสเนื้อ และไม่เผ็ดเลยแม้แต่น้อย
      ร้าน “Brooklyn Slice” เพิ่งเปิดใหม่ ดูเหมือนจะโปรโมต salami แบบปกติ ถ้ามันเผ็ดขึ้นมาสักหน่อย เกมอาจเปลี่ยนเลย
    • ถ้าจะพูดกันอย่างเป็นธรรม pepperoni ก็คือ salami แบบเผ็ด ตามตัวอักษรเลย เป็น salami ที่ใส่พริกเผ็ด และคำว่า “pepper” ในชื่อก็มาจากตรงนั้น
    • เคยได้ยินว่าพอยิ่งไกลจาก Italy หน้า pizza ก็ยิ่งใส่วัตถุดิบแบบผจญภัยมากขึ้น
      ฉันเคยอยู่ New Zealand มาก่อน