USA spenderar mer än 250 miljoner dollar varje år på den amerikanska gemenskapsundersökningen (ACS), en arbetsintensiv dörr-till-dörr-studie som mäter statistik om ras, kön, utbildning, yrke, arbetslöshet och andra demografiska faktorer. Även om det finns en omfattande datakälla kan eftersläpningen mellan demografiska förändringar och deras utseende i ACS överstiga flera år. När digitala bilder blir allmänt förekommande och maskinseende tekniker förbättras, automatiserad dataanalys kan bli ett allt mer praktiskt komplement till ACS. Här presenterar vi en metod som uppskattar socioekonomiska egenskaper i regioner som spänner över 200 amerikanska städer genom att använda 50 miljoner bilder av gatuscener samlade med Google Street View bilar. Med hjälp av djupinlärning-baserade datorseende tekniker, bestämde vi fabrikat, modell, och år för alla motorfordon stöter på i särskilda stadsdelar. Uppgifter från denna folkräkning av motorfordon, som räknade 22 miljoner bilar totalt (8 procent av alla bilar i USA), användes för att exakt uppskatta inkomster, ras, utbildning och röstningsmönster på zip-kod och distriktsnivå. (Den genomsnittliga amerikanska stationen innehåller 1000 personer.) De associationer som blir följden är förvånansvärt enkla och kraftfulla. Till exempel, om antalet sedaner som stöter på under en körning genom en stad är högre än antalet pickupbilar, kommer staden sannolikt att rösta på en demokrat under nästa presidentval (88% chans); annars är det troligt att rösta republikan (82%). Våra resultat tyder på att automatiserade system för övervakning av demografi effektivt kan komplettera arbetsintensiva strategier, med potential att mäta demografi med fin rumslig upplösning, i nära realtid. Datorvision  en djupinlärning  en social analys  en demografi F eller tusentals år, härskare och beslutsfattare har undersökt nationella befolkningar för att samla in demografisk statistik. I Förenta staterna är den mest detaljerade undersökningen den amerikanska gemenskapsundersökningen (ACS), som utförs av US Census Bureau till en kostnad av 250 miljoner dollar per år (1). Varje år rapporterar ACS demografiska resultat för alla städer och grevskap med en befolkning på 65 000 eller fler (2). Men på grund av den arbetsintensiva datainsamlingsprocessen förhörs mindre regioner mindre ofta, och data för geografiska områden med mindre än 65 000 invånare presenteras vanligtvis med en eftersläpning på  på  på 2,5 y. Även om ACS utgör en stor förbättring jämfört med den tidigare, kan decenniella folkräkningen (3), denna eftersläpning dock hindra ett effektivt beslutsfattande. Det vore därför önskvärt att utveckla kompletterande strategier. Under de senaste åren har beräkningsmetoder framträtt som ett lovande verktyg för att ta itu med svåra samhällsvetenskapliga problem. (6) använde mobiltelefonmetadata för att förutsäga fattigdom i Rwanda. Dessa resultat tyder på att socioekonomiska studier också kan underlättas genom beräkningsmetoder, med den ultimata potentialen att analysera demografiska trender i stor detalj, i realtid, och till en bråkdel av kostnaden. Nyligen, Naik et al. (7) Använde offentligt tillgängliga bilder för att kvantifiera människors subjektiva uppfattningar om en stadsdels fysiska utseende. De visade sedan att förändringar i dessa uppfattningar korrelerar med förändringar i socioekonomiska variabler (8). Vårt arbete utforskar ett relaterat tema: om socioekonomisk statistik kan härledas från objektiva egenskaper hos bilder från ett grannskap. Här visar vi att det är möjligt att fastställa socioekonomisk statistik och politiska preferenser hos den amerikanska befolkningen genom att kombinera offentligt tillgängliga data med maskininlärningsmetoder. Vårt förfarande, som är utformat för att bygga vidare på och komplettera ACS, använder arbetskraftsintensiva enkätdata för en handfull städer för att utbilda en modell som kan skapa landsomfattande demografiska uppskattningar. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt att uppskatta demografiska variabler med hög rumslig upplösning och minskad fördröjningstid. Specifikt analyserar vi 50 miljoner bilder tagna av Google Street View bilar som de körde genom 200 städer, kvarter för granne och street-by-street. I Google Street View bilder, bara utsidan av hus, landskap och fordon på gatan kan observeras. Av dessa objekt är fordon bland de mest personliga uttryck för amerikansk kultur: Över 90% av amerikanska hushåll äger ett motorfordon (9), och deras val av bil påverkas av olika demografiska faktorer inklusive hushållens behov, personliga preferenser och ekonomiska varmed (10). (Observera att andra faktorer, såsom avstånd mellan hus, antal berättelser och omfattningen av buskar, i princip också kan integreras i sådana modeller.) Sådana gatuscener är en naturlig datatyp att utforska: De redan täcker Vi visar att socioekonomiska attribut som inkomst, ras, utbildning och röstmönster kan härledas från bilar som upptäcks i Google Street View bilder med hjälp av djupt lärande. Vår modell fungerar genom att upptäcka associationer mellan bilar och människor. Till exempel, om antalet sedaner i en stad är högre än antalet pickupbilar, den staden är sannolikt att rösta på en demokrat i nästa presidentval (88% chans); om inte, då staden är sannolikt att rösta på en republikan (82% chans).
Objektdetekteringsmetoder har använts för att upptäcka märken och modeller av bilar från Google Street View bilder och associera bil typ med omgivande grannskap demografi med GIS analys Ref.
Using deep learning and Google Street View to estimate the demographic makeup of neighborhoods across the United States
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Geography']}