基于噪音投诉数据和视觉语言混合方法感知噪音暴露及不平等

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    今天给大家分享一篇最近出版在Applied Geography 的一篇文章。该杂志为地理学经典期刊，主要关注地理分析及应用。 导语 Abstract     本研究利用创新的数据分析方法揭示了城市噪声暴露模式和不平等的重要见解。通过对17243份噪音投诉记录应用自然语言处理模型，我们发现了居住社区中交通、工业和生活噪音暴露的不同模式。我们利用残差网络(ResNet)模型和类别激活映射(CAM)对投诉地点附近的街景图像进行了分析，确定了特定的环境因素是主要噪声源。值得注意的是，我们对9791个社区的噪音暴露不平等的评估得出了一个违反直觉的发现:与西方背景下的研究相反，中国富裕社区与普通社区相比，噪音暴露程度更高，更不平等，基尼系数超过0.8。这一意想不到的结果可能源于中国独特的快速城市化进程。我们使用的众包投诉数据与人类对噪音的 ………………………………