- Pour vérifier avec des données parisiennes l’hypothèse issue d’un subreddit français selon laquelle plus un kebab est proche d’une gare, moins il est bon, l’auteur compare la note des restaurants de kebab à la distance à pied jusqu’à l’entrée ferroviaire ou de métro la plus proche.
- L’analyse s’appuie sur OSMnx pour collecter le réseau piétonnier et les entrées de station, et sur la Google Places API pour obtenir les positions et notes des résultats de recherche « kebab ».
- La recherche par rayon de la Places API ne fonctionne pas comme une frontière stricte, mais comme un bias ; un échantillonnage hexagonal espacé de 1 km avec pagination a donc permis de réunir au final 400 établissements proposant des kebabs.
- Le coefficient de corrélation de Pearson entre la distance à pied calculée via les plus courts chemins NetworkX et la note est de 0.091 sur l’ensemble, 0.098 après suppression des valeurs aberrantes via l’IQR, et seulement 0.001 en excluant le métro.
- Comme les avis Google ne reflètent pas uniquement le goût et peuvent être influencés par le tourisme, la manipulation des avis, le nombre d’avis ou le type d’établissement, les seules données parisiennes ne suffisent pas à étayer l’hypothèse.
Hypothèse et périmètre de l’analyse
- Le point de départ est l’hypothèse partagée sur un subreddit français : plus un kebab est proche d’une gare, moins il est bon.
- La publication d’origine a suscité des réactions malgré la taille relativement modeste du subreddit, et les commentaires incluaient aussi des expériences contredisant l’hypothèse.
- Le terrain de cette « étude » non officielle a été fixé à Paris, France.
- Parce que l’hypothèse venait à l’origine d’une publication en français.
- Parce que le centre de Paris compte beaucoup de gares, stations de métro et kebabs, ce qui facilite l’obtention d’un échantillon.
- Dans le cadre de l’analyse, le phénomène est donc supposé être français.
Réseau piétonnier et données d’entrées de station
- Le réseau piétonnier de Paris a été téléchargé et enregistré avec OSMnx.
network_type="walk"a été utilisé pour tenir compte du contexte d’usage des transports publics.- Les données ont été projetées en EPSG:32631, UTM zone 31N.
- Les entrées de station ont été collectées à partir de
railway=subway_entranceetrailway=train_station_entrance.- Cela inclut non seulement les grandes gares ferroviaires, mais aussi les entrées de métro.
- Parmi les résultats, seules les géométries de type Point ont été conservées.
- Les sorties ont été enregistrées dans des fichiers afin de pouvoir être vérifiées dans QGIS.
Collecte des établissements de kebab via la Google Places API
- Les données sur les restaurants proviennent de la Google Places API et des avis Google.
- Les avis Google peuvent être influencés par des bots, des manipulations et des facteurs d’expérience autres que la nourriture, mais ils ont été jugés comme une source de données praticable dans ce contexte.
- L’API Yelp n’a pas été utilisée en raison de son coût.
- La Places API ne permet pas de rechercher à l’intérieur d’un polygone ; elle ne propose qu’une recherche à partir d’un point et d’un rayon.
- Le rayon n’agit pas comme un hard cut-off strict, mais comme un bias.
- Cela a rendu nécessaire une méthode de grid search pour échantillonner l’ensemble de Paris.
- Les limites administratives de Paris incluaient de grands espaces verts, comme un parc à l’ouest et des installations sportives à l’est ; comme il y avait très peu de kebabs dans ces zones, elles ont été exclues afin de réduire le coût d’API.
- L’échantillonnage a été construit selon une disposition hexagonale espacée verticalement de 1 km.
- Le rayon de recherche a été fixé à
500m * √3 ≈ 866m. - Un total de 99 points d’échantillonnage a été utilisé.
- Le rayon de recherche a été fixé à
- Au départ, 322 résultats ont été obtenus sans pagination, puis l’application de la pagination a permis d’atteindre 400 établissements proposant des kebabs, certains lieux manquants étant visibles.
- Les résultats de recherche pour « kebab » incluaient des lieux dont le nom contenait kebab, des lieux classés comme Mediterranean, ou encore des lieux dont les avis mentionnaient souvent le kebab.
- Quelques cas comme Pizza Hut pouvaient n’offrir que de la pizza kebab.
- Les résultats bruts de l’API ont été découpés au périmètre de l’étude, les notes et nombres d’avis ont été convertis en valeurs numériques, et les entrées avec 0 avis ont été exclues.
Calcul de la distance à pied
- L’objectif était de calculer, pour chaque établissement de kebab, la distance à pied jusqu’à l’entrée de station la plus proche.
- Comme calculer un itinéraire pour toutes les combinaisons entre établissements et entrées aurait été trop long, les entrées candidates ont d’abord été réduites via un index spatial.
sindexde GeoPandas a été utilisé pour trouver les entrées dans un rayon de 1 km autour de chaque restaurant.- Les candidates ont ensuite été triées selon la distance à vol d’oiseau, puis seules les 3 plus proches ont été conservées.
- Le plus court chemin sur le réseau piétonnier a été calculé avec NetworkX.
- Chaque restaurant et chaque entrée ont été associés à leur nœud de réseau le plus proche.
- La longueur du trajet incluait aussi la distance entre les points restaurant/entrée et leurs nœuds respectifs sur le réseau.
- La plus courte distance parmi les entrées candidates a été enregistrée comme distance du restaurant.
- Les données résultantes ont été vérifiées dans QGIS et dans les journaux de sortie, et l’auteur estime avoir une confiance suffisante dans l’exactitude du calcul.
Résultats : une corrélation très faible
- Sur l’ensemble des données, le coefficient de corrélation de Pearson entre distance et note est de 0.091.
- Si l’on ne regarde que le sens du chiffre, cela peut sembler compatible avec l’hypothèse « plus c’est proche, moins c’est bon ».
- Mais la corrélation est si faible qu’il est difficile de la considérer comme statistiquement significative.
- Comme les valeurs aberrantes peuvent fortement influencer la corrélation de Pearson, certaines ont été retirées à l’aide d’un IQR fencing.
- Après suppression, le coefficient monte légèrement à 0.098.
- En supposant que l’hypothèse d’origine ne visait peut-être pas les stations de métro, le calcul a été refait en excluant le métro.
- Dans ce cas, le coefficient tombe encore plus bas, à 0.001.
- Il existait bien quelques cas de restaurants à la note objectivement basse très proches d’une gare, mais la corrélation globale reste trop faible pour soutenir l’hypothèse.
Limites et pistes d’analyse complémentaires
- Les avis Google ne constituent pas une mesure objective du goût d’un kebab.
- Des éléments d’expérience comme le personnel, la propreté ou l’environnement peuvent influencer la note.
- La possibilité de manipulation en ligne et de faux avis demeure également.
- Le facteur touristique peut aussi avoir influencé les résultats.
- Les habitués locaux peuvent être plus sévères, ou les touristes noter différemment.
- L’auteur ne tranche pas dans un sens ou dans l’autre.
- Les résultats de recherche Google semblaient globalement pertinents, sans être parfaits.
- Tous les lieux retournés par la requête paraissaient proposer du kebab sous une forme ou une autre.
- Mais des variantes comme la pizza kebab pouvaient être incluses.
- Le nombre d’avis peut influer sur l’analyse, mais l’auteur n’était pas certain à l’époque de la bonne manière de l’intégrer.
- Les données ne sont pas partagées en raison d’un risque de violation des Google TOS.
- En revanche, le déroulé du code nécessaire à la reproduction est publié.
- Parmi les commentaires contestant la publication française d’origine, plusieurs citaient de bons kebabs près des gares parisiennes, et l’exemple fourni par l’utilisateur qui l’a présenté en anglais peut donner l’impression que l’hypothèse est plus solide qu’elle ne l’est.
- Des facteurs comme les loyers, les salaires, le tourisme ou la densité de population à Paris ont peut-être eu plus d’effet que prévu initialement, laissant de la place pour des analyses ultérieures.
1 commentaires
Avis de Hacker News
Bonjour, je suis l’auteur du billet original
Ça m’a amusé de voir ce billet, écrit sous caféine il y a un peu plus d’une semaine, se répandre un peu partout sur Internet, d’abord sur Menéame, et maintenant jusqu’ici, et je voulais ajouter quelques précisions
Ce billet était en fait, dans une certaine mesure, un mème. J’ai simplement fait une « recherche » rapide, ou plus exactement une « analyse », pour le post original sur r/gis, et j’ai été surpris de voir que les gens la prenaient plus au sérieux que prévu. Il faut croire qu’un bon kebab est un sujet important
Comme d’autres l’ont dit, utiliser une corrélation linéaire pour vérifier « l’hypothèse » n’était probablement pas approprié. La formulation de l’article en français qui m’a lancé là-dessus le suggérait, mais avec le recul, il est plus probable que les kebabs situés dans un certain rayon soient en moyenne moins bons que les autres
Par ailleurs, Paris était sans doute un assez mauvais terrain d’étude. C’est une ville où de très bons kebabs se trouvent par hasard près des gares
Je crois qu’il va falloir lancer une partie 2
Le métro parisien a en grande partie remplacé un ancien réseau de tramways, si bien que sa densité de stations est plus élevée que celle d’autres systèmes de métro. À Paris, il doit être très difficile de trouver un kebab qui ne soit pas à moins de 500 m d’une station de métro
Cela dilue donc l’intérêt de l’étude. Je n’ai presque jamais eu l’impression qu’une station de métro avait un effet négatif sur son quartier ; ce serait plutôt l’inverse
Cela aurait été beaucoup plus intéressant de ne prendre en compte que les grandes gares parisiennes. Ce n’aurait probablement pas été difficile à faire algorithmiquement
La distance aux gares qui ne sont pas des stations de métro, par exemple les gares TER « grandes lignes » comme la Gare du Nord, pourrait donner des résultats plus représentatifs
J’attends la suite avec intérêt
Il ne devrait pas y avoir de corrélation intrinsèque entre l’emplacement et la qualité. Mais comme on ne regarde que les restaurants encore « en activité », un biais s’introduit
En simplifiant, un restaurant peut avoir un bon ou un mauvais emplacement, et une bonne ou une mauvaise cuisine. Un restaurant avec un mauvais emplacement et une mauvaise cuisine ne survit pas longtemps
Une fois ces restaurants « mauvais/mauvais » éliminés, une corrélation semble apparaître, mais elle est due au biais de collision
« Avec un coefficient de corrélation de Pearson de pas moins de 0,091, les données montrent que cela pourrait être vrai ! » À ce passage, j’ai failli m’étouffer avec mon sandwich. Malheureusement, ce n’était pas un kebab
Il faudrait peut-être changer le titre de cet article. La moitié des meilleurs commentaires partent du principe que l’étude a confirmé l’hypothèse
« Avec un coefficient de corrélation de Pearson de pas moins de 0,091, les données montrent que cela pourrait être vrai ! Si l’on ignore le fait que la corrélation est si faible que même la qualifier de “non statistiquement significative” serait déjà plutôt généreux »
Sur 400 échantillons, 17 kebabs ont moins de 3 étoiles dans les avis Google ; appelons-les des « mauvais kebabs »
Tous ces « mauvais kebabs » se trouvent à moins de 500 m de la gare la plus proche. Au-delà de 500 m, il n’y a aucun mauvais kebab
Donc si vous avez déjà mangé un mauvais döner kebab, on peut raisonnablement supposer que vous l’avez acheté dans un kebab près d’une gare
Peut-être qu’il y a tellement de gens qui mangent des kebabs près des gares qu’un kebab médiocre peut quand même être rentable
À Berlin, il y a énormément de kebabs. Probablement des milliers
La plupart sont installés dans les quartiers et ont des habitués parmi les riverains. La qualité varie énormément, et beaucoup donnent l’impression de viser davantage une activité de blanchiment d’argent que la vente de nourriture. Paiement uniquement en espèces, hygiène médiocre, service indifférent
Souvent, ces endroits n’ont aucun sens d’un point de vue commercial — hors blanchiment d’argent. Ils sont faciles à repérer : ils ont l’air vieux et sales, et il y a peu de clients. S’il est l’heure du déjeuner ou du dîner et que personne n’est en train d’y manger, mieux vaut éviter
À l’inverse, il existe aussi des endroits vraiment excellents, avec un vrai gril au charbon, du personnel compétent et sympathique, et une vraie attention portée à l’accueil. Ils sont très bons et offrent généralement un bon rapport qualité-prix. Certains marinent eux-mêmes leur viande et sortent du simple kebab standard
Si vous allez à Berlin, cela vaut la peine de demander conseil dans le quartier où vous vous trouvez. Il y a des restaurants de kebabs incroyables, souvent là depuis très longtemps
Une troisième catégorie se trouve dans les lieux de sortie nocturne ou très fréquentés par les voyageurs, et vise des clients qui ne deviendront probablement pas des habitués, comme les touristes ou les gens ivres. La concurrence est forte pour cette clientèle, et il existe aussi des options suffisamment correctes pour que les gens fassent un détour. Beaucoup sont bien gérés et optimisent le débit et la régularité, sans forcément viser une très haute qualité
Il y en a aussi dans ma ville, et chaque fois que je les vois, je ne comprends pas. Si personne n’y mange, comment blanchissent-ils l’argent ? Je suis peut-être lent ou naïf, mais je ne vois pas comment le blanchiment fonctionne dans une activité où aucun produit ne se vend réellement
Nous n’avons pas trouvé de corrélation entre la proximité d’une gare et les avis sur les kebabs — ou, plus précisément, nous avons trouvé qu’il n’y avait pas de corrélation. C’est une bonne étude pour un cours de statistiques
Un adage plus exact serait sans doute : « un bon kebab peut se vendre n’importe où, mais un mauvais kebab ne peut se vendre qu’à proximité d’une gare »
Si l’on regarde la qualité minimale de survie plutôt que la qualité globale, on dirait qu’il existe une corrélation linéaire avec la distance. En utilisant une régression quantile à 5 %, on peut facilement trouver la borne inférieure de la distribution
C’est une grosse différence. Il y a des centaines de stations de métro à Paris, et on est proche d’une station à peu près partout
L’intention de départ était sans doute la distance jusqu’à une gare ferroviaire. Si Paris ressemble à Rome, les alentours des gares abritent des auberges bon marché et des logements pour immigrés récents
Prenons x=[-5..+5], y=[25,16,9,4,1,0,1,4,9,16,25], c’est-à-dire x². Le coefficient de corrélation de Pearson R² vaut 0. On sait que y dépend de x, mais pas de façon linéaire
J’aime toujours lire les avis sur Best Kebab sur TripAdvisor. C’est juste à côté de la gare de Queen Street, donc ça colle bien à l’étude
https://www.tripadvisor.co.uk/Restaurant_Review-g186534-d125...
« Non seulement la nourriture n’était pas assez cuite, mais j’ai trouvé un poil pubien dans les frites au fromage, et quand j’ai voulu signaler le problème, ils m’ont poursuivi avec un couteau. Dans Dundas Street. Absolument choquant »
Dans le même genre, à Venise, j’avais formulé la théorie qu’on pouvait estimer la distance jusqu’à San Marco au prix d’une part de pizza. Plus c’est cher, plus c’est proche. Je ne l’ai jamais vérifiée, mais ce serait amusant à voir sous forme de carte de chaleur
De façon anecdotique, c’est pareil pour le café. Les cafés dans les halls d’immeubles de bureaux sont, sans exception, atroces. Les endroits corrects nécessitent toujours au moins 5 à 10 minutes de marche
Si l’on regarde les résultats réels (https://preview.redd.it/znmnejgab5je1.png?width=1000&format=...), on ne voit ni corrélation positive ni corrélation négative. Subjectivement, en revanche, je peux confirmer cette hypothèse
Exception : à Cologne Ehrenfeld, Kebapland se trouve à l’ombre de la ligne ferroviaire principale vers Aix-la-Chapelle et au-dessus du U-Bahn d’Ehrenfeld
C’est de loin le meilleur kebab qu’on puisse trouver à Cologne, et le meilleur repas par euro dépensé
Ce n’est pas une pub payée, c’est juste incroyablement bon
J’ai observé ceci
Dans un nombre étonnant de régions du monde, il existe des pizzerias qui s’appellent « New York Pizza », « Manhattan Pizza », etc.
La ressemblance de leur pizza avec les parts fines et grasses vendues dans les vraies pizzerias de New York est inversement proportionnelle à la distance par rapport à New York
La New York Pizza de Boston est assez ressemblante. La New York Pizza de Brisbane, dans le Queensland, est, par comparaison, une nourriture extraterrestre, et là-bas ils semblent considérer que « pepperoni » et « salami » sont interchangeables
L’auteur cherche la plus petite unité publiable, mais même ce seuil n’est pas atteint. Je recommande de ne pas publier
Il n’y a en pratique qu’un seul fournisseur en gros de « Halal Beef Pepperoni », et les pizzerias indépendantes du coin semblent toutes l’avoir adopté comme standard pour s’adapter aux sensibilités religieuses locales
On a l’impression de manger une serpillière humide au goût de viande, sans le moindre piquant
« Brooklyn Slice » va ouvrir, et ils semblent mettre en avant du salami ordinaire. S’il est un tant soit peu épicé, ça changera la donne
J’ai vécu en Nouvelle-Zélande autrefois