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城市的发展和演变过程是一个耐人寻味的问题。美国麻省理工学院媒体实验室一位研究团队主管César Hidalgo，正通过众包数据和机器学习来搭建城市规划模型。该团队最近发表在美国国家科学院院刊的一篇论文中，使用了过去七年谷歌街景分别在五个城市采集的照片数据（多达160万张图片），分析出了这些城市在演变过程中的关键因素。 比如说，收入水平最能够体现生活区域的变化；生活区域的发展状态是由高学历居民的人数决定的；居民对治安的衡量很大程度上取决于附近是否有商业中心或是让人赏心悦目的地标。Hidalgo还发现，同一社区的居民工资水平和房价没有直接关系。 Hidalgo的研究，其实是在用理科方法来解释社科现象。这是一次很有趣的尝试，也难免会遇到各种挑战，比如说，某城市在没有相对数量的地图数据积累的情况下，直播，这项研究没有办法开展；城市在不停的变化，机器的算法甚至要对不同季节的照片进行调整；当然最为关键的是，如果将这套学术成果变成实际的操作工具，来辅助城市规划者的工作。
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