Je näher am Bahnhof, desto schlechter der Kebab – eine „Studie“

 (jmspae.se)
1 Punkte von GN⁺ 2025-02-25 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Um die Hypothese aus einem französischen Subreddit zu prüfen, dass Kebabs schlechter schmecken, je näher sie an einem Bahnhof liegen, wurden für Paris die Bewertungen von Kebab-Lokalen mit der Gehentfernung zum nächstgelegenen Bahn- oder Metroeingang verglichen.
  • Die Analyse nutzte OSMnx zum Erfassen des Fußwegenetzes und der Stationseingänge sowie die Google Places API für Positions- und Bewertungsdaten aus Suchergebnissen zu „kebab“.
  • Da die Umkreissuche der Places API nicht als harte Begrenzung, sondern als Bias funktioniert, wurden per hexagonaler Stichprobe im Abstand von 1 km und mit Paging schließlich 400 Betriebe gesammelt, die Kebab anbieten.
  • Der mit NetworkX berechnete Fußweg zum nächstgelegenen Eingang und die Bewertung ergaben einen Pearson-Korrelationskoeffizienten von 0,091 insgesamt, 0,098 nach Entfernen von IQR-Ausreißern und 0,001 ohne Metrostationen.
  • Da Google-Bewertungen nicht nur den Geschmack widerspiegeln und auch von Tourismus, Review-Manipulation, Anzahl der Bewertungen und Restauranttyp beeinflusst werden können, stützen die Pariser Daten die Hypothese nur schwer.

Hypothese und Umfang der Analyse

  • Ausgangspunkt war die in einem französischen Subreddit geteilte Hypothese: Je näher am Bahnhof, desto schlechter der Kebab.
  • Der ursprüngliche Beitrag erhielt gemessen an der eher kleinen Größe des Subreddits einige Resonanz, und in den Kommentaren wurden auch Erfahrungen geteilt, die der Hypothese widersprachen.
  • Als inoffizielles „Studien“-Gebiet wurde Paris, France festgelegt.
    • Weil die ursprüngliche Hypothese aus einem französischsprachigen Beitrag stammte.
    • Weil es in der Pariser Innenstadt viele Bahnhöfe, Metrostationen und Kebab-Läden gibt, was für die Stichprobe hilfreich ist.
    • Für die Zwecke der Analyse wurde das Phänomen als französisches Phänomen behandelt.

Daten zum Fußwegenetz und zu Stationseingängen

  • Mit OSMnx wurde das Fußwegenetz von Paris heruntergeladen und gespeichert.
    • Im Kontext der Nutzung öffentlicher Verkehrsmittel wurde network_type="walk" verwendet.
    • Die Daten wurden in EPSG:32631, UTM zone 31N, projiziert.
  • Stationseingänge wurden anhand von railway=subway_entrance und railway=train_station_entrance gesammelt.
    • Dabei wurden nicht nur große Fernbahnhöfe, sondern auch Metroeingänge einbezogen.
    • Aus den Ergebnissen wurden nur Point-Geometrien herausgefiltert und verwendet.
  • Die erzeugten Dateien wurden so gespeichert, dass sie in QGIS geprüft werden konnten.

Sammlung von Kebab-Betrieben mit der Google Places API

  • Für die Restaurantdaten wurden die Google Places API und Google-Bewertungen verwendet.
    • Google-Bewertungen können von Bots, Manipulation und Erlebniskomponenten jenseits des Essens beeinflusst sein, wurden zu diesem Zeitpunkt aber als praktikable Datenquelle angesehen.
    • Die Yelp API wurde aus Kostengründen nicht verwendet.
  • Die Places API bietet keine Suche innerhalb eines Polygons, sondern nur punkt- und radiusbasierte Suche.
    • Der Radius wirkt nicht als harte Abschneidegrenze, sondern als Bias.
    • Deshalb war eine Art Grid Search nötig, um ganz Paris abzudecken.
  • Die Verwaltungsgrenze von Paris enthielt große Grünflächen wie den Park im Westen und Sportanlagen im Osten; dort gab es kaum Kebab-Betriebe, daher wurden diese Bereiche zur Senkung der API-Kosten ausgeschlossen.
  • Das Sampling bestand aus einer hexagonalen Anordnung mit 1 km vertikalem Abstand.
    • Der Suchradius wurde auf 500m * √3 ≈ 866m gesetzt.
    • Insgesamt wurden 99 Sample-Punkte verwendet.
  • Zunächst wurden ohne Paging 322 Ergebnisse erhalten; da fehlende Betriebe auffielen, ergab sich nach Anwendung von Paging eine Endmenge von 400 Betrieben mit Kebab-Angebot.
    • Unter den Suchergebnissen für „kebab“ waren Orte mit „kebab“ im Namen, als Mediterranean klassifizierte Orte und solche, in deren Bewertungen Kebab häufig erwähnt wurde.
    • Darunter waren auch Einzelfälle wie Pizza Hut, wo möglicherweise nur Kebab-Pizza angeboten wurde.
  • Die rohen API-Ergebnisse wurden auf den Untersuchungsbereich geclippt, Bewertungen und Anzahl der Reviews in Zahlen umgewandelt und Einträge mit 0 Reviews ausgeschlossen.

Berechnung der Gehentfernung

  • Ziel war es, für jeden Kebab-Betrieb die Gehentfernung zum nächstgelegenen Stationseingang zu berechnen.
  • Da Routing zwischen allen Betrieben und allen Eingängen sehr lange gedauert hätte, wurden die Kandidaten mithilfe eines räumlichen Indexes zunächst reduziert.
    • Mit sindex von GeoPandas wurden Eingänge innerhalb eines 1-km-Radius um das Restaurant gesucht.
    • Die Kandidaten wurden nach Luftlinienentfernung sortiert, und nur die 3 nächstgelegenen wurden verwendet.
  • Mit NetworkX wurde der kürzeste Weg im Fußwegenetz berechnet.
    • Restaurant und Eingang wurden jeweils dem nächstgelegenen Netzwerkknoten zugeordnet.
    • Zur Pfadlänge wurde zusätzlich die Entfernung zwischen Restaurant bzw. Eingang und den zugehörigen Netzwerkknoten addiert.
    • Der kürzeste Wert unter den Kandidateneingängen wurde als Distanz des jeweiligen Restaurants gespeichert.
  • Die Ergebnisdaten wurden in QGIS und in Ausgabelogs geprüft, und in die Genauigkeit der Berechnung bestand hinreichendes Vertrauen.

Ergebnis: Die Korrelation ist sehr schwach

  • Im Gesamtdatensatz beträgt der Pearson-Korrelationskoeffizient zwischen Distanz und Bewertung 0,091.
    • Rein von der Richtung des Werts her könnte das zur Hypothese passen: näher = schlechter.
    • Die Korrelation ist jedoch so schwach, dass sie statistisch kaum als bedeutsam gelten kann.
  • Da Ausreißer die Pearson-Korrelation stark beeinflussen können, wurden einige Ausreißer per IQR fencing entfernt.
    • Danach stieg der Korrelationskoeffizient leicht auf 0,098.
  • Weil die ursprüngliche Hypothese womöglich keine Metro einschloss, wurde die Berechnung noch einmal ohne Metrostationen durchgeführt.
    • In diesem Fall fiel der Korrelationskoeffizient auf 0,001.
  • Es gab zwar einzelne Restaurants mit absolut niedrigen Bewertungen, die sehr nah an einer Station lagen, insgesamt war die Korrelation aber zu schwach, um die Hypothese zu stützen.

Grenzen und Möglichkeiten für Folgeanalysen

  • Google-Bewertungen sind kein objektives Maß für den Geschmack von Kebab.
    • Elemente des Restauranterlebnisses wie Personal, Sauberkeit und Umgebung können die Bewertung beeinflussen.
    • Auch Online-Manipulation und Review-Manipulation bleiben möglich.
  • Auch Tourismus könnte die Ergebnisse beeinflusst haben.
    • Stammkundschaft vor Ort könnte strenger bewerten, oder Tourist:innen könnten auf andere Weise bewerten.
    • Eine eindeutige Festlegung in die eine oder andere Richtung wird nicht getroffen.
  • Die Google-Suchergebnisse waren einigermaßen passend, aber nicht perfekt.
    • Alle Orte in den Query-Ergebnissen schienen in irgendeiner Form Kebab anzubieten.
    • Allerdings könnten Varianten wie Kebab-Pizza enthalten sein.
  • Die Anzahl der Bewertungen könnte die Analyse beeinflussen, allerdings bestand damals keine Sicherheit, wie sich das sinnvoll berücksichtigen ließe.
  • Die Daten werden nicht geteilt, da dies möglicherweise gegen die Google TOS verstoßen würde.
    • Stattdessen wurde der für die Reproduzierbarkeit nötige Code-Ablauf offengelegt.
  • Unter den Gegenstimmen zum ursprünglichen französischen Beitrag wurden auch mehrere gute Kebab-Beispiele in Bahnhofsnähe in Paris genannt, und das von einem Nutzer auf Englisch geteilte Beispiel könnte die Hypothese stärker erscheinen lassen.
  • Bedingungen in Paris wie Mieten, Löhne, Tourismus und Bevölkerungsdichte könnten die Ergebnisse stärker beeinflusst haben als zunächst angenommen, sodass Raum für Folgeanalysen bleibt.

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1 Kommentare

 
GN⁺ 2025-02-25
Meinungen auf Hacker News

  • Hallo, ich bin der Autor des ursprünglichen Beitrags.
    Es war amüsant zu sehen, wie dieser Text, den ich im Koffeinrausch geschrieben habe, etwas mehr als eine Woche später überall im Internet die Runde machte – zuerst auf Menéame, jetzt sogar hier – und ich wollte ein paar Dinge ergänzen.
    Der Beitrag war eigentlich bis zu einem gewissen Grad ein Meme. Ich hatte nur für den ursprünglichen Post auf r/gis eine schnelle „Studie“, genauer gesagt eine „Analyse“, gemacht, und war überrascht, dass die Leute sie ernster nahmen als gedacht. Guter Kebab ist offenbar doch eine wichtige Angelegenheit.
    Wie andere schon gesagt haben, war es vermutlich unpassend, eine lineare Korrelation zu verwenden, um die „Hypothese“ zu prüfen. Die Formulierung in dem französischen Text, durch den ich überhaupt erst darauf gestoßen bin, deutete zwar in diese Richtung, aber im Rückblick ist es wahrscheinlicher, dass Kebab-Läden innerhalb eines bestimmten Radius im Durchschnitt schlechter sind als die übrigen.
    Außerdem war Paris wohl ein ziemlich schlechter Untersuchungsort. Es ist eine Stadt, in der einige sehr gute Kebab-Läden zufällig in der Nähe von Bahnhöfen liegen.
    Jetzt sollte ich wohl mit Teil 2 anfangen.

    • Ich frage mich, warum in der Studie auch U-Bahn-Stationen einbezogen wurden. Das ursprüngliche Zitat sprach nur von Bahnhöfen.
      Die Pariser Metro hat ursprünglich zu einem großen Teil ein Straßenbahnnetz ersetzt, weshalb die Stationsdichte höher ist als bei anderen U-Bahn-Systemen. In Paris dürfte es sehr schwer sein, einen Kebab-Laden zu finden, der nicht innerhalb von 500 m um eine Metrostation liegt.
      Dadurch wird die Aussagekraft der Studie verwässert. Ich hatte kaum je den Eindruck, dass Metrostationen einen schlechten Einfluss auf ihre Umgebung haben – eher im Gegenteil.
      Es wäre deutlich interessanter gewesen, nur die großen Pariser Bahnhöfe einzubeziehen. Algorithmisch wäre das vermutlich nicht schwierig gewesen.
    • Paris ist ein Sonderfall. Das U-Bahn-Netz ist hervorragend, daher ist man überall in Bahnhofsnähe.
      Der Abstand zu Nicht-Metro-Bahnhöfen, etwa TER-„Fernverkehrs“-Bahnhöfen wie dem Gare du Nord, könnte repräsentativere Ergebnisse liefern.
      Ich warte gespannt darauf.
    • Das sieht nach einem klassischen Collider Bias aus.
      Zwischen Lage und Qualität sollte es ursprünglich keine Korrelation geben. Aber da nur Restaurants betrachtet werden, die noch „in Betrieb“ sind, kommt ein Bias hinein.
      Vereinfacht gesagt können Restaurants gute/schlechte Lagen und gutes/schlechtes Essen haben. Ein Restaurant mit schlechter Lage und schlechtem Essen überlebt nicht lange.
      Wenn man diese „schlecht/schlecht“-Restaurants entfernt, scheint eine Korrelation zu entstehen, aber das liegt am Collider Bias.
    • Ich möchte sagen, dass der Artikel wirklich gut geschrieben ist.
      Bei „Mit einem sagenhaften Pearson-Korrelationskoeffizienten von 0,091 zeigen die Daten, dass es wahr sein könnte!“ hätte ich mich fast an meinem Sandwich verschluckt. Leider war es kein Kebab.
    • Jetzt warte ich auf das Ig-Nobel-Paper.

  • Vielleicht sollte der Titel dieses Beitrags geändert werden. Im Moment geht die Hälfte der Top-Kommentare davon aus, dass die Studie die Hypothese bestätigt hat.
    „Mit einem sagenhaften Pearson-Korrelationskoeffizienten von 0,091 zeigen die Daten, dass es wahr sein könnte! Wenn man ignoriert, dass diese Korrelation so schwach ist, dass es schon ziemlich großzügig wäre, sie überhaupt als ‚statistisch nicht signifikant‘ zu bezeichnen.“

    • Tatsächlich bin ich zu einem anderen Schluss gekommen als der Autor. Ich lese die vorgelegten Statistiken so:
      Unter 400 Stichproben gibt es 17 Kebab-Läden mit weniger als 3 Sternen in Google-Bewertungen; nennen wir sie „schlechte Kebabs“.
      Diese „schlechten Kebabs“ liegen alle innerhalb von 500 m vom nächstgelegenen Bahnhof. Weiter als 500 m entfernt gibt es keine schlechten Kebab-Läden.
      Wenn man also schon einmal einen schlechten Döner Kebab gegessen hat, kann man ziemlich sicher annehmen, dass man ihn bei einem Kebab-Laden in Bahnhofsnähe gekauft hat.
      Vielleicht essen in Bahnhofsnähe so viele Menschen Kebab, dass sich selbst durchschnittlicher Kebab rentiert.
    • Das ist eine Studie darüber, dass HN-Nutzer den eigentlichen Artikel eher lesen, je populär interessanter das Thema ist.
    • Das zeigt sehr gut, warum die besseren klinischen Fachzeitschriften ausdrücklich und konkret verbieten, Ergebnisse im Titel eines Papers zu nennen.
    • Man kann das leicht korrigieren, indem man einfach ein Fragezeichen ans Ende des Titels setzt.

  • In Berlin gibt es unglaublich viele Kebab-Läden. Es dürften Tausende sein.
    Die meisten befinden sich in Wohnvierteln und haben Stammkundschaft aus der Nachbarschaft. Die Qualität geht extrem auseinander; viele wirken eher wie ein Geldwäsche-Geschäft als wie ein Ort, der Essen verkaufen will. Nur Barzahlung, schlechte Hygiene, gleichgültiger Service.
    Solche Läden ergeben aus geschäftlicher Sicht oft überhaupt keinen Sinn – wenn man Geldwäsche ausklammert. Man erkennt sie leicht daran, dass sie alt und schmuddelig aussehen und kaum Kundschaft haben. Wenn zur Mittags- oder Abendzeit niemand dort isst, sollte man sie besser meiden.
    Umgekehrt gibt es wirklich hervorragende Läden mit einem richtigen Holzkohlegrill, Personal, das sein Handwerk versteht und freundlich ist, und einem Fokus auf Kundenservice. Diese Orte sind großartig und bieten meist auch ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis. Manche marinieren ihr Fleisch selbst und gehen über den Standard-Kebab hinaus.
    Wenn man nach Berlin kommt, lohnt es sich, sich beraten zu lassen, wohin man in der jeweiligen Gegend gehen sollte. Es gibt erstaunliche Kebab-Restaurants, und meist sind es sehr alte Läden.
    Eine dritte Kategorie befindet sich an Orten mit viel Nachtleben oder Reiseverkehr und zielt auf Menschen ab, die wahrscheinlich keine Stammkunden werden, etwa Reisende oder Betrunkene. Um diese Kundschaft ist der Wettbewerb hart, und es gibt auch Optionen, die gut genug sind, dass Leute bewusst wiederkommen. Viele dieser Läden sind gut geführt und auf Durchsatz und Konsistenz optimiert, zielen aber nicht unbedingt auf höchste Qualität ab.

    • Vielleicht ist das eine dumme Frage, aber ich habe mich immer gefragt, wie solche Geldwäsche-Kebab-Läden funktionieren.
      In unserer Stadt gibt es auch solche Läden, und jedes Mal, wenn ich sie sehe, verstehe ich es nicht. Wenn niemand dort isst, wie wäscht man dann Geld? Vielleicht bin ich begriffsstutzig oder naiv, aber ich verstehe nicht, wie Geldwäsche in einem Geschäft funktioniert, in dem praktisch keine Waren verkauft werden.
    • Es sieht eher so aus, als wäre das meistens Steuerhinterziehung statt Geldwäsche. Das Risiko ist auch geringer.

  • Es wurde keine Korrelation zwischen der Nähe zu Bahnhöfen und Kebab-Bewertungen gefunden – genauer gesagt wurde festgestellt, dass es keine Korrelation gibt. Eine gute Studie für den Statistikunterricht

    • Es mag keine Korrelation geben, aber dass der rechte untere Quadrant des Streudiagramms praktisch leer ist, ist klar zu erkennen und eine wichtige Erkenntnis
      Das treffendere Sprichwort wäre wohl: „Guten Kebab kann man überall verkaufen, schlechten Kebab nur in der Nähe eines Bahnhofs.“
      Wenn man statt der Gesamtqualität die minimale Überlebensqualität betrachtet, sieht es so aus, als gäbe es eine lineare Korrelation mit der Entfernung. Mit einer 5%-Quantilregression lässt sich die untere Grenze der Verteilung leicht finden
    • Meiner Ansicht nach sucht diese Studie nach einer Korrelation mit der Entfernung zur Metro-Station
      Das ist ein großer Unterschied. In Paris gibt es Hunderte Metro-Stationen, und man ist überall in der Nähe einer Station
      Die ursprüngliche Absicht dürfte wohl die Entfernung zum Bahnhof gewesen sein. Wenn Paris ähnlich ist wie Rom, gibt es in der Nähe von Bahnhöfen billige Hostels und Unterkünfte für Neuankömmlinge
    • Streng genommen hat er keine lineare Korrelation gefunden
      Nehmen wir x=[-5..+5], y=[25,16,9,4,1,0,1,4,9,16,25], also x². Der Pearson-Korrelationskoeffizient R² ist dann 0. Man weiß, dass y von x abhängt, aber eben nicht linear

  • Ich lese immer gern die Bewertungen von Best Kebab auf TripAdvisor. Es liegt direkt neben dem Bahnhof Queen Street, passt also auch zur Studie
    https://www.tripadvisor.co.uk/Restaurant_Review-g186534-d125...
    „Das Essen war nicht nur halb roh, ich habe auch ein Schamhaar in den Chips mit Käse gefunden, und als ich auf das Problem hinweisen wollte, wurde ich mit einem Messer verfolgt. Die Dundas Street runter. Absolut schockierend.“

    • Zur Einordnung: „Knifey Chaseies“ ist ein historisches Spiel in Glasgow, wo dieser Laden liegt. Sozusagen lokale Tradition mit immigrantischem Einschlag
    • Ich habe wirklich viele Erinnerungen daran, am Ende einer Nacht an diesem Kebab-Laden vorbeigekommen zu sein. Ich kann bestätigen, dass es der schlechteste war, den ich je gegessen habe, aber die Chips waren okay

  • Ähnlich hatte ich in Venedig die Theorie aufgestellt, dass man den Preis für ein Stück Pizza anhand der Entfernung zum Markusplatz schätzen kann. Je teurer, desto näher. Ich habe das nie überprüft, aber als Heatmap wäre es sicher interessant

  • Anekdotisch gilt dasselbe für Kaffee. Cafés in Büro-Lobbys sind ausnahmslos furchtbar. Ordentliche Läden sind immer mindestens 5–10 Minuten Fußweg entfernt

    • Kaffee aus Automaten im Büro ist noch schlechter
    • Der Autor des Originalbeitrags hat keine Korrelation zwischen Bahnanbindung und Qualität gefunden
    • Manchmal ist es auch in der Lobby eines anderen Bürogebäudes

  • Wenn man sich die tatsächlichen Ergebnisse ansieht (https://preview.redd.it/znmnejgab5je1.png?width=1000&format=...), ist weder eine positive noch eine negative Korrelation zu erkennen. Subjektiv kann ich die Hypothese allerdings bestätigen

  • Eine Ausnahme ist Kebapland in Köln-Ehrenfeld, das im Schatten der Fernbahnstrecke nach Aachen und über der Ehrenfelder U-Bahn liegt
    Der mit Abstand beste Kebab, den man in Köln findet, und das beste Essen pro Euro
    Keine bezahlte Werbung, es ist einfach wahnsinnig lecker

  • Ich habe Folgendes beobachtet
    In erstaunlich vielen Gegenden der Welt gibt es Pizzerien mit Namen wie „New York Pizza“ oder „Manhattan Pizza“
    Wie sehr deren Pizza den dünnen, fettigen Pizza-Slices ähnelt, die echte New Yorker Pizzerien verkaufen, ist umgekehrt proportional dazu, wie weit der Ort von New York entfernt ist
    New York Pizza in Boston ist ziemlich ähnlich. New York Pizza in Brisbane, QLD, ist im Vergleich dazu außerirdische Nahrung, und dort scheint man „pepperoni“ und „salami“ für austauschbar zu halten

    • „pepperoni“ und „salami“ – Kumpel, scharfe Wurst ist einfach scharfe Wurst
    • Diese Arbeit liefert zwar ein wenig zusätzliche Daten, schlägt aber im Grunde nur erneut eine ohnehin gängige Hypothese vor, nämlich: Je näher die Entfernung, desto näher auch der Geschmack
      Der Autor sucht nach der kleinsten publizierbaren Einheit, bleibt aber selbst hinter diesem Maßstab zurück. Ich empfehle, nicht zu veröffentlichen
    • Wenn man südlich von Brisbane nach Logan fährt, wird es noch schlimmer
      Hier gibt es praktisch nur einen Großhändler für „Halal Beef Pepperoni“, und die unabhängigen Pizzerien hier scheinen das alle als Standard übernommen zu haben, um den religiösen Sensibilitäten der Region entgegenzukommen
      Es schmeckt, als würde man einen feuchten Lappen mit Fleischgeschmack essen, und hat überhaupt keine Schärfe
      „Brooklyn Slice“ macht neu auf und scheint normale Salami zu bewerben. Wenn sie auch nur ein bisschen scharf ist, wäre das ein Gamechanger
    • Fairerweise muss man sagen: Pepperoni ist wörtlich genommen scharfe Salami. Salami mit scharfen Chilischoten, daher kommt auch das „pepper“ im Namen
    • Ich habe gehört, dass auf Pizza umso experimentellere Zutaten landen, je weiter man sich von Italien entfernt
      Ich habe früher in Neuseeland gelebt