‘Road’접미사는 집계를 지배하고 (775,537) Lane과 Street가 각각 238726 및 213881 빈도로 표시됩니다. 살펴볼 수 있습니다. 이러한 이름이 지리적으로 분산되는 방식에 대해 설명합니다. 여기에서는 도시별로 모든 접미사를 집계하고 각 도시에서 가장 자주 사용되는 거리 접미사 이름을 사용합니다. 결과는 상당히 분명합니다.

지도는 모든 구역에서 접미사로 사용되는 “도로”의 규모를 보여줍니다. 실제로 맨 위에 “Road”라는 접미사가없는 18 개의 지구 만 있습니다. 여기에 18 개의 모든 지구 이름과 가장 많이 사용되는 접미사가 있습니다.

거리 이름의 성별 불균형

거리 이름을 통해 성별 불균형을 매핑 할 수도 있습니다. 젠더 측면은 도시 수준에서 젠더 불균형에 대한 지표를 찾기 어려운 경우가 많기 때문에 독특한 기회입니다.

성별 이름을 분류하기 위해 하루에 1000 개의 이름을 코딩하고 성별화 할 수있는 Genderize 서비스를 사용했습니다. 나는 각각의 이름과 그 발생을 세고, 그들의 외모에 따라 분류하고 처음 1000 개를 취했다. 총 존재 수에 따라 가장 유명한 이름을 선택하는 이점이있다. 데이터 세트에는 99,088 개의 고유 한 거리 이름이 있지만 , 처음 1000 개만 성별화하여 거의 데이터 세트의 50 %. 그러나 이것은 다른 결과를 제공 할 수있는 덜 유명한 이름을 남기기 때문에 단점도 있습니다.

자주 사용되는 가장 많이 사용되는 1000 개의 거리 이름에 대한 성별 분류

위의 그래프는 중요한 성별을 보여줍니다. 거리 이름의 불균형. 인기있는 거리 이름의 대부분은 남성으로 분류 된 이름을 따서 명명되었습니다.

더 깊은 이해와 성별 API 제한으로 인해 저는 리버풀시를 가져와 모든 거리 이름을 분류했습니다. 다음은 성별 분류 비율이 표시된지도입니다.

리버풀의 결과도 명확합니다. 거리 이름의 성별 불균형을 지적하십시오. 다른 도시를 살펴보고 결과를 찾는 것도 흥미로울 것입니다.

4. 종교성

거리 이름이 종교적 영향력을 얼마나 가지고 있습니까? 수량화 할 수 있습니까? 이를 알아 내기 위해 종교적 성향이 강한 커뮤니티는 종교적 이름으로 더 많은 장소를 명명하는 경향이 있다고 가정 할 수 있습니다.

Oto-Peralias 방법론을 사용하여 다음과 같이 도시의 종교성을 측정 할 수 있습니다.

Religiosity = R / N x 100

여기서 분자 R은 마을에있는 다음과 같은 종교적 이름을 포함하는 거리의 수입니다.

검색된 용어는 그렇지 않지만 모든 종교 이름의 포괄적 인 목록으로, 가장 널리 사용되는 거리 이름입니다.

분모 N은 각 도시의 총 거리 수를 포함합니다.

결과 이 분석의 결과는 다음지도에 나와 있습니다.