Алгоритмы искусственного интеллекта проанализировали районы по 37 негативным и позитивным факторам влияния на качество жизни. Ранее аналогичный анализ был проведен в Москве 
Самыми неблагоприятными локациями Санкт-Петербурга с точки зрения обеспеченности социальной и транспортной инфраструктурой стали округ Московская Застава, Фрунзенский и Ивановский районы. Самые благоприятные — окрестности Балтийского вокзала, Гражданки и Литейного. Об этом говорится в предоставленном «РБК-Недвижимости» исследовании инвестиционной компании Realiste, которая специализируется на оценке и онлайн-продажах недвижимости.
Данные выводы основаны на анализе 69 локаций Санкт-Петербурга и ближайшего пригорода (Ленобласти), который был проведен искусственным интеллектом с точки зрения благоприятных и неблагоприятных факторов инфраструктуры. Локации отобраны не по административному делению, а по социальной однородности и транспортной доступности, каждой из них присвоен свой коэффициент качества жизни.
Как считали
Алгоритмы искусственного интеллекта выявили 37 объектов/факторов инфраструктуры, которые влияют на качество жизни людей. Каждому объекту был присвоен цифровой коэффициент: от -3 за объекты негативного влияния (свалка ТБО, кладбище и др.) до +3 за объекты позитивного соседства (школа, станция метро и др.). Система учитывала наличие рядом гаражей, заброшенных объектов, заводов, аэропорта, дорог — которые оценивались со знаком минус, а также школ, больниц, детсадов, зеленых зон, водоемов, ЖК, спортобъектов и т. д. — которые, наоборот, имели положительное значение.
Алгоритмы рассчитали количество всех объектов позитивного и негативного соседства в каждом районе. Индекс инфраструктуры вычислялся из отношения общей суммы коэффициентов к площади района, разброс значений составил от +42 (лучшая локация) до -82 (худшая локация). Посмотреть все объекты на карте районов Санкт-Петербурга можно здесь. Исследование проводилось 9–13 августа.
5 худших районов Петербурга по качеству инфраструктуры
Самым неблагоприятным для жизни с точки зрения алгоритмов ИИ стал район Московской Заставы с индексом инфраструктуры -82,7 рядом с метро «Парк Победы», «Электросила» и «Московские ворота». Основным отрицательным фактором алгоритмы сочли здесь наличие 6 объектов, 12 заброшенных построек, 6 заводов, 15 котельных, 24 промзоны и 14 складских помещений. Положительным фактором стало наличие в районе метро, детский садов, поликлиник и скверов.
На втором месте оказался Фрунзенский район, расположенный на востоке центральной части Санкт-Петербурга с оценкой -51.9. К отрицательным факторам ИИ отнес 11 объектов железнодорожной инфраструктуры, 25 заброшенных построек, кладбище, 13 промзон и т. д., к положительным — 2 станции метро, 13 скверов, 2 детских сада, 1 парк и т. д.
Тройку лидеров замыкает Ивановский округ Петербурга (входит в состав Невского района) с индексом инфраструктуры -50,1. Здесь свыше 50 заброшенных зданий, почти 100 промзон, 3 свалки, 1 кладбище — эти объекты стали основными отрицательными факторами. Как основные положительные ИИ назвал 4 лечебных учреждений в районе, 8 детсадов, 5 парков, 1 станцию метро и почти 30 скверов.
Четвертое место оказалось у муниципального округа Волковское в составе Фрунзенского района Санкт-Петербурга — ИИ оценил местный индекс инфраструктуры в -46,6. Пятерку лидеров замыкает район станции метро «Нарвская» (на юго-западе центральной части Санкт-Петербурга) с индексом -40,6.
Комментарий основателя Realiste Алексея Гальцева:
— Заводы, промзоны, котельные, складские помещения и объекты железнодорожной инфраструктуры ИИ определяет как факторы, значительно снижающие качество жизни в районе. Если при этом на территории довольно мало учебных, лечебных учреждений и станций метро, то районы оказываются в конце рейтинга инфраструктуры.
Все районы антирейтинга Санкт-Петербурга географически расположены в периферии между центром города и его окраинами. Здесь нет достаточной инфраструктуры «для людей» и современных ЖК, как в спальных районах, нет и комфорта центральных зон с садами и парками. Районы недостаточно адаптированы для жизни людей, поэтому получили низкие оценки от ИИ.
5 лучших районов Петербурга по качеству инфраструктуры
Самый высокий индекс инфраструктуры, по данным ИИ, показал район рядом с Балтийским вокзалом — +43,9. Здесь 4 лечебных учреждения, 15 детских садов, 1 станция метро, 2 площади 23 сквера и 18 школ. Среди отрицательных факторов — 7 заводов, 8 промзон и 3 свалки.
На втором месте — муниципальный округ Гражданка с индексом +31,9. Здесь 4 станции метро, 10 парков, озеро, лесной массив, 3 лечебных учреждений, 88 детсадов, 53 школы. Эти факторы ИИ отнес к положительным. Основными отрицательными стали промзоны, кладбища, заброшенные здания и склады.
Тройку районов с лучшей инфраструктурой Санкт-Петербурга, по мнению ИИ, замыкает Литейный округ с индексом +31. Здесь 9 лечебных учреждения, 2 детских сада, 4 станции метро, 2 парка, 14 школ и 5 заброшенных объектов. Четвертое место досталось муниципальному округу Сосновское (входит в Выборгский район Петербурга) — ИИ оценил местный индекс инфраструктуры в +27,7. Пятерку лидеров замыкает район Никольское в часе езды от Петербурга с индексом +27,4.
Комментарий основателя Realiste Алексея Гальцева:
— Районы получили высокие оценки от ИИ благодаря тому, что здесь много зеленых объектов: парков, скверов, площадей. При этом много школ, детских сооружений и парковок, хорошая транспортная доступность. Эти факторы оказались настолько важны, что «закрыли» значимость объектов с отрицательным значением: болотистые местности, АЗС и заброшенные строения проиграли природным элементам и детским садам в этих районах.
Исключением стал Литейный округ, где не так много природных объектов, но на небольшой территории сконцентрированы все необходимые для комфортной жизни элементы инфраструктуры для обучения, прогулок и получения медицинской помощи, при этом практически нет отрицательных факторов. Среди топовых районов только один находится в центре. Это связано с трендом на удаленную работу, жизнь в более спокойных локациях, которые активно развиваются и начинают пользоваться все большим спросом.
Читайте также
