美国麻省理工学院研究团队在中国9个城市开展的一项新研究显示，餐馆数据可用于预测城市社区的社会经济状况，有望为城市规划及政策制定等提供指导。

　　近日发表在美国《国家科学院学报》上的这项研究认为，城市的餐厅数据可较为准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，餐饮业是最分散的消费行业之一，“它与本地社会经济属性高度相关，例如人口、财富和消费等”。

　　研究人员从中国第三方点评网站“大众点评”收集了北京、深圳、成都、沈阳、郑州、昆明、保定、岳阳和衡阳这9个不同规模中国城市餐馆数据，包括用餐价格、用户评价、餐品类型等，将这些数据与一些已知统计信息如手机位置信息、银行卡记录和公司注册记录等进行比对，并运用一种人工智能算法找出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达到95%，预测公司数量和消费水平模型的准确度分别达93%和90%，比此前利用卫星拍摄的夜间光照亮度等判断方法更准确。

　　研究人员说，许多国家的人口普查约每10年开展一次，不易掌握城市快速发展变化的动态，而利用餐馆数据反映居民消费状况及其他经济指标可为城市规划提供指导。