기차역에 가까울수록 맛없는 케밥 - “연구”

• 프랑스 서브레딧의 “기차역에 가까울수록 케밥이 맛없다”는 가설을 파리 데이터로 검증하기 위해 케밥 식당 평점과 가장 가까운 철도·지하철 출입구까지의 보행 거리를 비교함
• 분석은 OSMnx로 보행 네트워크와 역 출입구를 수집하고, Google Places API로 “kebab” 검색 결과의 위치·평점 데이터를 확보하는 방식으로 진행됨
• Places API의 반경 검색은 엄격한 경계가 아니라 bias로 동작해, 1km 간격 육각 샘플링과 페이징으로 최종 400개 케밥 제공 업소를 모음
• NetworkX 최단 경로로 계산한 보행 거리와 평점의 Pearson 상관계수는 전체 0.091, IQR 이상치 제거 후 0.098, 지하철 제외 시 0.001에 그침
• Google 리뷰는 맛만 반영하지 않고 관광·리뷰 조작·리뷰 수·식당 유형의 영향을 받을 수 있어, 파리 데이터만으로는 가설을 지지하기 어려움

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가설과 분석 범위

• 출발점은 프랑스 서브레딧에서 공유된 “기차역에 가까울수록 케밥이 맛없다”는 가설임
• 원래 게시물은 비교적 작은 서브레딧 규모에 비해 반응을 얻었고, 댓글에는 가설에 동의하지 않는 경험도 함께 있었음
• 비공식 “연구” 대상지는 Paris, France로 정함
  • 원래 가설이 프랑스어 게시물에서 나왔기 때문임
  • 파리 도심은 기차역·지하철역과 케밥 가게가 많아 표본 확보에 유리함
  • 분석 목적상 프랑스 현상으로 가정함

보행 네트워크와 역 출입구 데이터

• OSMnx로 파리의 보행 네트워크를 내려받아 저장함
  • 대중교통 이용 맥락을 고려해 network_type="walk"를 사용함
  • 데이터는 EPSG:32631, UTM zone 31N으로 투영됨
• 역 출입구는 railway=subway_entrance와 railway=train_station_entrance를 기준으로 수집함
  • 장거리 중앙역뿐 아니라 지하철 출입구도 포함함
  • 결과 중 Point geometry만 필터링해 사용함
• 산출물은 QGIS에서 확인할 수 있도록 파일로 저장함

Google Places API로 케밥 업소 수집

• 식당 데이터는 Google Places API와 Google 리뷰를 사용함
  • Google 리뷰는 봇, 조작, 음식 외 경험 요소의 영향을 받을 수 있지만 당시 선택 가능한 실용적 데이터로 판단함
  • Yelp API는 비용 문제로 사용하지 않음
• Places API에는 폴리곤 내부 검색이 없고, 점과 반경 기반 검색만 있음
  • 반경은 결과를 엄격히 자르는 hard cut-off가 아니라 bias로 동작함
  • 이 때문에 파리 전체를 샘플링하는 grid search 방식이 필요해짐
• 파리 행정경계에는 서쪽 공원과 동쪽 스포츠 시설 같은 큰 녹지가 포함되어 있었고, 해당 영역에는 케밥 업소가 거의 없어 API 비용을 줄이기 위해 제외함
• 샘플링은 1km 수직 간격의 육각 배치로 구성함
  • 검색 반경은 500m * √3 ≈ 866m로 설정함
  • 총 99개 샘플 포인트를 사용함
• 처음에는 페이징 없이 322개 결과를 얻었고, 누락된 업소가 보여 페이징 적용 후 400개 케밥 제공 업소를 확보함
  • “kebab” 검색 결과에는 이름에 kebab이 들어간 곳, Mediterranean으로 분류된 곳, 리뷰에 kebab 언급이 많은 곳 등이 포함됨
  • Pizza Hut처럼 케밥 피자만 제공할 가능성이 있는 사례도 일부 있었음
• 원본 API 결과는 연구 범위로 clip하고, 평점과 리뷰 수를 숫자로 변환하며, 리뷰 수가 0인 항목은 제외함

보행 거리 계산

• 각 케밥 업소에서 가장 가까운 역 출입구까지의 보행 거리를 계산하는 것이 목표였음
• 모든 업소와 모든 출입구 조합을 라우팅하면 오래 걸리므로, 공간 인덱스로 후보 출입구를 먼저 줄임
  • GeoPandas의 sindex를 사용해 식당 반경 1km 내 출입구를 찾음
  • 후보를 직선거리 기준으로 정렬한 뒤 가까운 3개만 사용함
• NetworkX로 보행 네트워크의 최단 경로를 계산함
  • 식당과 출입구를 각각 가장 가까운 네트워크 노드에 매핑함
  • 경로 길이에 식당·출입구 지점과 네트워크 노드 사이의 거리도 더함
  • 후보 출입구 중 최단 거리 값을 해당 식당의 거리로 저장함
• 결과 데이터는 QGIS와 출력 로그로 확인했고, 계산 결과의 정확도에는 충분히 확신을 가짐

결과: 상관은 매우 약함

• 전체 데이터에서 거리와 평점의 Pearson 상관계수는 0.091임
  • 수치 방향만 보면 “가까울수록 맛없다”는 가설과 맞을 수 있음
  • 다만 상관이 매우 약해 통계적으로 의미 있다고 보기 어려운 수준임
• 이상치가 Pearson 상관에 큰 영향을 줄 수 있어 IQR fencing으로 일부 이상치를 제거함
  • 제거 후 상관계수는 0.098로 소폭 증가함
• 원래 가설이 지하철을 포함하지 않았을 가능성을 고려해 지하철역을 제외하고 다시 계산함
  • 이 경우 상관계수는 0.001로 더 낮아짐
• 절대적으로 평점이 낮은 식당 중 일부가 역과 매우 가까운 사례는 있었지만, 전체 상관은 가설을 뒷받침하기에 너무 약함

한계와 후속 분석 가능성

• Google 리뷰는 케밥 맛의 객관적 측정치가 아님
  • 직원, 청결도, 주변 환경 같은 식사 경험 요소가 평점에 영향을 줄 수 있음
  • 온라인 조작과 리뷰 조작 가능성도 남아 있음
• 관광 요인도 결과에 영향을 줄 수 있음
  • 현지 단골이 더 엄격할 수도 있고, 관광객이 다른 방식으로 평점을 줄 수도 있음
  • 어느 쪽으로도 단정하지 않음
• Google 검색 결과는 어느 정도 적절했지만 완벽하지 않음
  • 쿼리 결과의 모든 장소가 어떤 형태로든 케밥을 제공하는 것으로 보였음
  • 다만 케밥 피자 같은 변형 사례가 포함될 수 있음
• 리뷰 수는 분석에 영향을 줄 수 있지만, 당시에는 이를 적절히 반영하는 방법을 확신하지 못함
• 데이터 공유는 Google TOS 위반 가능성 때문에 하지 않음
  • 대신 재현에 필요한 코드 흐름은 공개됨
• 원래 프랑스 게시물의 반대 댓글 중에는 파리 역 근처의 좋은 케밥 사례가 여럿 있었고, 영어로 소개한 사용자가 제공한 예시는 가설을 더 강하게 보이게 할 수 있음
• 파리의 임대료, 임금, 관광, 인구 밀도 같은 조건이 초기 예상보다 결과에 더 큰 영향을 줬을 가능성이 있어 후속 분석 여지가 남아 있음

[GN⁺]

Hacker News 의견들

• 안녕하세요, 원글 작성자임
  이 글이 카페인에 취해 쓴 지 일주일 조금 넘은 뒤 인터넷 여기저기, 처음엔 Menéame, 이제는 여기까지 퍼지는 걸 보니 재미있었고, 몇 가지를 덧붙이고 싶었음
  이 글은 사실 어느 정도 밈이었음. r/gis의 원래 글을 위해 빠른 “연구”, 더 정확히는 “분석”을 해본 것뿐인데, 사람들이 생각보다 진지하게 받아들여서 놀랐음. 좋은 케밥은 역시 중요한 문제인 듯함
  다른 사람들이 말했듯이 “가설”을 검증하는 데 선형 상관관계를 쓰는 건 아마 부적절했음. 처음 이걸 보게 만든 프랑스어 글의 표현은 그런 식으로 암시했지만, 돌이켜보면 일정 반경 안의 케밥집들이 평균적으로 나머지보다 더 나쁠 가능성이 큼
  또 Paris는 연구 대상지로 꽤 나쁜 편이었던 것 같음. 아주 좋은 케밥집들이 우연히 기차역 근처에 있는 도시라서 그럼
  이제 2편을 시작해야 할 듯함

  • 연구에 왜 지하철역까지 넣었는지 궁금함. 원래 인용문은 기차역만 말했음
    Paris의 지하철은 원래 상당 부분 노면전차망을 대체한 것이라 역 밀도가 다른 지하철 시스템보다 높음. Paris에서 지하철역 500m 안에 있지 않은 케밥집을 찾기는 매우 어려울 것 같음
    그래서 연구의 의미가 희석됨. 지하철역이 주변 지역에 나쁜 영향을 준다고 느껴본 적은 거의 없고, 오히려 반대에 가까움
    Paris의 대형 기차역만 포함했다면 훨씬 흥미로웠을 것 같음. 알고리즘적으로 어려운 일은 아니었겠지만
  • Paris는 특수한 사례임. 지하철망이 훌륭해서 어디든 역과 가까움
    지하철이 아닌 역, 예를 들면 Gare du Nord 같은 TER “간선” 역까지의 거리라면 더 대표성 있는 결과가 나올 수도 있음
    흥미롭게 기다리겠음
  • 전형적인 콜라이더 편향처럼 보임
    위치와 품질 사이에는 원래 상관관계가 없어야 함. 하지만 아직 “영업 중인” 식당만 보고 있으니 편향이 들어감
    단순화하면 식당에는 좋은/나쁜 위치와 좋은/나쁜 음식이 있을 수 있음. 위치도 나쁘고 음식도 나쁜 식당은 오래 살아남지 못함
    그렇게 “나쁨/나쁨” 식당을 제거하면 상관관계가 생겨 보이지만, 그건 콜라이더 편향 때문임
  • 글이 정말 잘 쓰였다고 말하고 싶음
    “무려 Pearson 상관계수 0.091로, 데이터는 이것이 사실일 수도 있음을 보여준다!” 이 부분에서 샌드위치를 먹다가 거의 목이 막힐 뻔했음. 아쉽게도 케밥은 아니었음
  • 이제 Ig Nobel 논문을 기다리겠음

• 이 글 제목을 바꿔야 할지도 모름. 지금 상위 댓글 절반은 연구가 가설을 확인했다고 가정하고 있음
  “무려 Pearson 상관계수 0.091로, 데이터는 이것이 사실일 수도 있음을 보여준다! 그 상관관계가 너무 약해서 ‘통계적으로 유의하지 않다’고 부르는 것조차 꽤 후한 평가라는 사실을 무시한다면”

  • 실제로는 글쓴이와 다른 결론에 도달했음. 제시된 통계를 이렇게 보고 있음
    400개 표본 중 Google 리뷰가 별 3개 미만인 케밥집은 17곳이고, 이를 “나쁜 케밥”이라고 하자
    그 “나쁜 케밥”은 모두 가장 가까운 역에서 500m 안에 있음. 500m보다 먼 곳에는 나쁜 케밥집이 없음
    그러니 나쁜 되너 케밥을 먹은 적이 있다면, 그건 기차역 근처 케밥집에서 샀다고 안전하게 가정할 수 있음
    역 근처에는 케밥을 먹는 사람이 워낙 많아서 평범한 케밥도 수익이 나는 걸지도 모름
  • 주제가 대중적으로 흥미로울수록 HN 사용자가 실제 글을 읽을 가능성이 높아진다는 연구임
  • 이게 바로 더 나은 임상 학술지들이 논문 제목에 결과를 명시하는 걸 명확하고 구체적으로 금지하는 이유를 잘 보여줌
  • 제목 끝에 물음표만 붙이면 쉽게 고칠 수 있음

• Berlin에는 케밥집이 엄청나게 많음. 수천 곳은 될 것임
  대부분은 동네 안에 자리 잡고 있고, 근처 주민 단골이 있음. 품질은 극단적으로 갈리는데, 많은 곳은 음식을 파는 것보다 자금세탁 사업을 노린 듯함. 현금만 받고, 위생이 나쁘고, 서비스도 무심함
  이런 곳들은 사업 관점에서는 전혀 말이 안 되는 경우가 많음. 자금세탁을 빼면 그렇다는 뜻임. 낡고 지저분해 보이고 손님이 별로 없어서 알아보기 쉬움. 점심이나 저녁 시간인데 아무도 먹고 있지 않다면 피하는 게 나음
  반대로 제대로 된 숯불 그릴을 쓰고, 직원들이 일을 잘 알고 친절하며, 고객 응대에 집중하는 정말 뛰어난 곳들도 있음. 이런 곳은 훌륭하고 보통 가성비도 좋음. 고기를 직접 재우는 곳도 있고, 표준 케밥만 파는 데서 벗어나기도 함
  Berlin에 간다면 있는 지역에서 어디를 가야 할지 조언을 구할 만함. 놀라운 케밥 식당들이 있고, 대개 아주 오래된 곳들임
  세 번째 부류는 심야나 여행객이 몰리는 곳에 있으며, 여행자나 취객처럼 아마 단골이 되지 않을 사람들을 겨냥함. 이 고객층을 두고 경쟁이 치열하고, 사람들이 일부러 돌아가서 먹을 만큼 괜찮은 선택지도 있음. 많은 곳이 운영을 잘하고 처리량과 일관성을 최적화하지만, 반드시 고품질을 노리지는 않음

  • 무식한 질문일 수 있지만, 이런 자금세탁 케밥집이 어떻게 돌아가는지 늘 궁금함
    우리 도시에도 그런 곳들이 있고 볼 때마다 이해가 안 됨. 아무도 먹지 않는다면 돈을 어떻게 세탁하는 걸까? 내가 둔하거나 순진한 걸 수도 있지만, 실제로 상품이 팔리지 않는 사업에서 자금세탁이 이루어지는 구조를 모르겠음
  • 자금세탁보다는 대부분 탈세일 가능성이 높아 보임. 위험도 더 낮음

• 기차역과 가까운지와 케밥 리뷰 사이에 상관관계를 찾지 못했거나, 더 정확히는 상관관계가 없다는 결과를 찾았음. 통계 수업용으로 좋은 연구임

  • 상관관계는 없을 수 있지만, 산점도의 오른쪽 아래 사분면이 사실상 비어 있는 건 분명히 보이고 중요한 통찰임
    더 정확한 격언은 “좋은 케밥은 어디서든 팔 수 있지만, 나쁜 케밥은 기차역 근처에서만 팔 수 있다”가 될 듯함
    전체 품질 대신 최소 생존 품질을 보면 거리와 선형 상관관계가 있는 것처럼 보임. 5% 분위수 회귀를 쓰면 분포의 하단 경계를 쉽게 찾을 수 있음
  • 내가 보기엔 이 연구는 Metro 역까지의 거리와의 상관관계를 찾고 있음
    이건 큰 차이임. Paris에는 Metro 역이 수백 개 있고, 어디든 역과 가까움
    원래 의도는 기차역까지의 거리였을 것 같음. Paris가 Rome과 비슷하다면, 철도역 근처에는 싼 호스텔과 최근 이민자 숙소가 있음
  • 엄밀히 말하면 그는 선형 상관관계를 찾지 못한 것임
    x=[-5..+5], y=[25,16,9,4,1,0,1,4,9,16,25], 즉 x²라고 하자. Pearson 상관계수 R²는 0이 됨. y가 x에 의존한다는 건 알지만, 선형으로 의존하지는 않음

• TripAdvisor에서 Best Kebab 리뷰 읽는 걸 늘 좋아함. Queen Street 기차역 바로 옆이라 연구와도 맞아떨어짐
  https://www.tripadvisor.co.uk/Restaurant_Review-g186534-d125...
  “음식이 덜 익었을 뿐 아니라 칩스와 치즈에서 음모를 발견했고, 문제를 알리려고 하자 칼을 들고 쫓아왔다. Dundas Street 아래로. 완전히 충격적이다”

  • 참고로 “Knifey Chaseies”는 이 가게가 있는 Glasgow의 역사적 놀이임. 지역 전통에 이민자식 감각이 더해진 셈임
  • 밤 끝자락에 이 케밥집을 지나가던 기억이 정말 많음. 내가 먹어본 것 중 최악이었다는 건 확인해줄 수 있지만, 칩스는 괜찮았음

• 비슷하게 Venice에서는 피자 한 조각 가격으로 San Marco까지의 거리를 추정할 수 있다는 이론을 세웠음. 비쌀수록 더 가깝다는 뜻임. 검증해본 적은 없지만, 열지도로 보면 재미있을 것 같음

• 일화적으로는 커피도 같음. 사무실 로비 커피숍은 예외 없이 끔찍함. 괜찮은 곳은 항상 최소 5~10분 걸어가야 있음

  • 사무실 안 기계에서 나오는 커피는 더 나쁨
  • 원글 작성자는 철도 접근성과 품질 사이의 상관관계를 찾지 못했음
  • 가끔은 다른 사무실 건물 로비에 있기도 함

• 실제 결과를 보면(https://preview.redd.it/znmnejgab5je1.png?width=1000&format=...), 양의 상관관계든 음의 상관관계든 보이지 않음. 다만 주관적으로는 그 가설을 확인해줄 수 있음

• 예외로 Cologne Ehrenfeld의 Kebapland는 Aachen행 간선 철로 그늘 아래 있고 Ehrenfeld U-Bahn 위에 있음
  Köln에서 찾을 수 있는 단연 최고의 케밥이자 유로당 최고의 식사임
  유료 광고가 아니라 그냥 미친 듯이 맛있음

• 다음을 관찰했음
  세계의 놀랄 만큼 많은 지역에는 “New York Pizza”, “Manhattan Pizza” 같은 이름의 피자집이 있음
  그곳의 피자가 실제 New York 피자집에서 파는 얇고 기름진 조각 피자와 얼마나 비슷한지는, 그 위치가 New York에서 멀어질수록 반비례함
  Boston의 New York Pizza는 꽤 비슷함. QLD Brisbane의 New York Pizza는 비교하면 외계 음식이고, 그쪽에서는 “pepperoni”와 “salami”를 서로 바꿔 써도 된다고 보는 것 같음

  • “pepperoni”와 “salami”라니, 친구야 매운 소시지는 그냥 매운 소시지임
  • 이 작업이 약간의 추가 데이터를 제공하긴 하지만, 이미 흔한 가설, 즉 거리가 가까울수록 맛도 가깝다는 가설을 다시 제안하는 정도에 그침
    저자는 최소 출판 가능 단위를 찾고 있지만, 그 기준에도 못 미침. 게재하지 않는 것을 권함
  • Brisbane 남쪽 Logan으로 가면 더 나빠짐
    여기에는 “Halal Beef Pepperoni” 도매 공급업체가 사실상 하나뿐이고, 이쪽 비체인 피자집들은 지역의 종교적 민감성에 맞추려고 모두 그걸 표준으로 삼은 듯함
    축축한 고기맛 걸레를 먹는 것 같고, 매운맛이 전혀 없음
    “Brooklyn Slice”가 새로 문을 여는데, 일반 salami를 홍보하는 것 같음. 조금이라도 맵다면 판이 바뀔 것임
  • 공정하게 말하면 pepperoni는 문자 그대로 매운 salami임. 매운 고추를 넣은 salami이고, 이름의 “pepper”도 거기서 온 것임
  • Italy에서 멀어질수록 피자 위에 더 모험적인 재료가 올라간다는 말을 들었음
    예전에 New Zealand에 살았음