据新华社电美国麻省理工学院研究团队在中国9个城市积极开展的一项新的研究表明，餐馆数据可用作预测城市社区的社会经济状况，未来将会为城市规划及政策制订等获取指导。　　近日公开发表在美国《国家科学院学报》上的这项研究指出，城市的餐厅数据可更为精确地预测社区白天人口、夜间人口、公司数量和消费量等信息。论文通讯作者、麻省理工学院城市研究领域教授郑思齐说道，餐饮业是 集中的消费行业之一，“它与本地社会经济属性高度涉及，例如人口、财富和消费等”。

　　研究人员从中国第三方评论网站“大众评论”搜集了北京、深圳、成都、沈阳、郑州、昆明、太原、岳阳和衡阳这9个有所不同规模中国城市餐馆数据，还包括用餐价格、用户评价、餐品类型等，将这些数据与一些未知统计资料信息如手机方位信息、银行卡记录和公司登记记录等展开核对，并运用一种人工智能算法找到数据与社会经济发展状况之间的相关性。　　结果显示，通过餐馆数据预测，上述城市社区白天和夜间人口模型准确度都可超过95%，预测公司数量和消费水平模型的准确度分别约93%和90%，比此前利用卫星摄制的夜间光照亮度等辨别方法更加精确。

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