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How Google Street View Images Reveal the Demographic Makeup of the U.S.

ストリート・ビューと深層学習で、街ごとの政党支持を判別可能に

ストリート・ビューと人口統計の深層学習により、セダン車の割合が多い米国の街は民主党支持、4人乗りのピックアップ・トラックの多い街は共和党支持と判明した。 by Emerging Technology from the arXiv2017.03.06

米国国勢調査局は毎年約10億ドルをかけて人口動態を調査している。米国民の実態を把握するため、調査対象者に人種や性別、教育、職業等を尋ねる。米国民を鳥瞰的に理解し、国民がどう変化しているかを把握するために欠かせない重要な調査だ。

しかし、調査は簡単には実施できない。まず、データ量が相当に大規模だ。国勢調査局の最重要調査である「アメリカン・コミュニティ・サーベイ(American Community Survey:ACS)は人口6万5000人以上のすべての市郡(それ以下の地域は対象外)が調査対象なのだ。

しかも、人口調査には膨大な時間がかかる。時間がかかりすぎて発表されるデータの一部が5年前になっている場合があるほどだ。新旧のデータが混ざってしまえば、比較に不整合が生じる可能性もある。

したがって人口統計学者は、人口をもっと迅速に、効率的に、詳細に研究できる方法を渇望しているのだ。

スタンフォード大学のティムニット・ギブル研究員のチームは、グーグル・ストリート・ビューの画像から、米国のさまざまな都市を驚くべき正確さで人口統計学的に分析した。研究チームは、人口統計学者が現在の方式を補完し、改善する、まったく新しい手法で、信頼できるデータを収集する方法を示している。

研究チームは、グーグル・カーが米国の200都市で収集した5000万枚のストリート・ビュー画像を使うことにした。各地域の人が所有する自動車の車種は、地域の人種や収入、教育レベル、職業等を強く反映する指標になると考えたのだ。

研 …

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