POI點分析
隨著生活習慣智慧型手機與互聯網的依賴，近年紙本地圖在台灣已式微，多轉向電子地圖，不論是移動時查詢路線、尋找用餐處、遊樂地點等，更會在地圖上看地點的評分數決定是否要前往。故，本論文研究將使用目前普及度最高的電子地圖服務 Google Map，利用其多年累積的各式地標與評論資料，建立研究所需的資料庫 ，為獲取所需資料，將使用 Google Maps Platform 提供的API進行資料擷取。步驟如下圖
- POI搜尋結果
Google Map資料庫將 POI類型分成共96類，需注意的是，並不是所有Google Map的地標都有標明POI類別，故，本論文使用Google Map API抓取的地標，僅限於有POI類別標記者，接著因需識別各地區之功能，故本論文分類參考這篇以識別居民出行目的的文章所使用的分類方法(Ermagun et al., 2017)，此篇文章作者採用因子分析（factor analysis）方法，將第三欄的96種分類合併為14種，本論文經過逐一確認，另外因Google API的最新更新，地方類型有了增刪，總體差別不大，本論文對此進行了些微調整，並認為這種再分類是合理的，故採用之，如下表
功能分類 | Google Map POI 分類 | |
1 | Money | accounting/atm/bank/post_office |
2 | Leisure | amusement_park/aquarium/art_gallery/casino/bowling_alley/ gym/movie_rental/movie_theater/museum/tourist_attraction/ park/stadium/zoo |
3 | Food | bakery/cafe/meal_delivery/meal_takeaway/restaurant |
4 | Bar | bar/night_club |
5 | Care | beauty_salon/hair_care/spa |
6 | Store | bicycle_store/book_store/clothing_store/convenience_store/ department_store/electronics_store/florist/furniture_store/ supermarket/hardware_store/home_goods_store/jewelry_store/liquor_store/ pet_store/shoe_store/shopping_mall/store/car_dealer |
7 | Trans | bus_station/subway_station/train_station/taxi_stand/parking/ car_rental/transit_station/light_rail_station/airport |
8 | Auto | car_repair/car_wash/gas_station |
9 | Civic | courthouse/lawyer/police/fire_station/city_hall/ embassy/local_government |
10 | Health | dentist/doctor/hospital/pharmacy/physiotherapist/ veterinary_care/drugstore |
11 | Religion | cemetery/church/funeral_home/hindu_temple/mosque/ synagogue |
12 | Improve | electrician/locksmith/moving_company/painter/plumber/ real_estate_agency/travel_agency/roofing_contractor/insurance_agency/laundry/ storage |
13 | Edu | library/school/university/secondary_school/primary_school |
14 | Lodge | rv_park/lodging/campground |
有了這96種POI類別後，即可使用Place API提供之Nearby Search功能，盡可能將資料庫內新竹地區之所有地標都擷取出，Nearby Search可以以指定的經緯度座標，對方圓一定距離內指定的POI類別進行地標搜尋，本論文從『政府資料開放平臺』取得『鄉鎮市區行政區域界限』資料，並根據其Geodata算出新竹縣市共16個三級行政區 （'東區', '北區', '香山區', '竹北市', '竹東鎮', '新埔鎮', '關西鎮', '湖口鄉', '新豐鄉', '峨眉鄉', '寶山鄉', '北埔鄉', '芎林鄉', '橫山鄉', '尖石鄉', '五峰鄉'）之幾何中心（或稱形心，centroid）經緯度座標取自小數點第四位，如下表與下圖示：
行政區 | （經度 °E, 緯度 °N） |
竹北市 | (120.9940880872903, 24.83853847220232) |
竹東鎮 | (121.07534287614314, 24.730879316505888) |
新埔鎮 | (121.09398433123552, 24.84144503339728) |
關西鎮 | (121.18660089604903, 24.78524546883921) |
湖口鄉 | (121.05170353804627, 24.88576672117051) |
新豐鄉 | (120.99472986374444, 24.907483959350028) |
芎林鄉 | (121.10463863210872, 24.76580974298375) |
橫山鄉 | (121.14698056610983, 24.707913579815884) |
北埔鄉 | (121.06427098621305, 24.67218370061878) |
寶山鄉 | (120.99915228713374, 24.737066613381035) |
峨眉鄉 | (121.01107758719614, 24.678211843859383) |
尖石鄉 | (121.28193980532164, 24.595032098622156) |
五峰鄉 | (121.13897145296346, 24.57816269207385) |
東區 | (120.99182280569624, 24.789883587455922) |
北區 | (120.94601248522973, 24.826028455251027) |
香山區 | (120.92222489050867, 24.7712376172452) |
16個區中，對兩兩相鄰的行政區幾何中心進行距離計算，最遠的為尖石鄉與關西鄉的距離23.24公里，將之除2並無條件進位，設定為搜尋半徑，幾乎可保證涵蓋所有行政區之範圍，故將16區幾何中心經緯度作為Nearby Search之中心搜尋點，設定搜尋半徑為12公里，對96個POI類別進行搜尋（即共使用16 * 96次Nearby Search API）。最後，將96個POI類別搜尋結果分類至再分類的14個類別。這個搜尋與分類手法，有幾個重複資料需剔除：
- 96類搜尋結果『類別內』重複，是因為16個幾何中心加上半徑後，搜尋範圍重疊造成。剔除此類後，共計有 15543 個地標
- 再分成14個類別後，由於把96類濃縮成14類，本來類別間不重複的，可能會再次出現重複，剔除此類後，共計有 14523 個地標。
然而需注意的是，在第2點剔除後，14個『類別間』還是可能會有重複地標，是因為同一個地標可能具有多個功能性，會有不只一個POI類別標記，剃除此類後，共計有 13892 個『獨立地標』本研究本論文認為若一地標具有多功能，應被在不同類別內被重複計算，故會使用 14523 這組數據做POI多樣性等分析。關於搜尋結果要注意的是：
- POI點的搜尋，本文使用以各行政區幾何中心環狀搜尋的方式搜尋半徑12公里內的POI點，但使用者無法得知API內部實際回傳地標的邏輯。
- 從結果來看，搜尋並沒有涵蓋到所有地標。若要更精細的搜尋，認為需更密集的設定搜尋點，並縮小搜尋範圍，更棋盤式的去搜尋結果，Google Map API應會提供更高精細的資料，
- 由於Google MAP API是以request次數計費，更精細的搜尋需支出更高額的使用服務金額。本研究本論文根據流程，總共使用Google Map API的服務金額約7000元台幣
- 由於預算及人力原因，本研究本論文認為對各行政區採取公平的搜尋方式，認為結果已足以闡述本研究本論文之理念與提供的方法論，故不做更地毯式的搜尋。
- 功能多樣性結果
將搜尋出之14523數據，使用前述說明的Entropy計算法進行多樣性分析，其中log採用自然常數e為底，數值要注意的是，若所有數據集中在同一類（完全不多樣），Entropy將會是0，即代表該地區功能單一，而所有數據平均分散在所有類別（最多樣）時，Entropy會是ln(類別數)，表示該地區功能較為多元且平均，因本論文將POI分成14類，最大值是ln(11)，約2.3760。將Entropy四捨五入到小數點後第四位，由大到小依序如下表：
行政區 | 情緒多樣性 | 功能多樣性 | 路網密度(km/km^2) |
五峰鄉 | 1.2936 | 2.3760 | 22.7005 |
尖石鄉 | 1.2915 | 2.3757 | 17.0012 |
橫山鄉 | 1.2550 | 2.3551 | 15.4201 |
北埔鄉 | 1.2015 | 2.3345 | 11.9427 |
新豐鄉 | 1.1931 | 2.3204 | 9.1311 |
北區 | 1.1839 | 2.3102 | 8.8310 |
關西鎮 | 1.1792 | 2.3006 | 8.2000 |
新埔鎮 | 1.1608 | 2.2978 | 6.2434 |
香山區 | 1.1593 | 2.2913 | 5.8145 |
東區 | 1.1566 | 2.2880 | 5.7044 |
峨眉鄉 | 1.1425 | 2.2668 | 5.0777 |
湖口鄉 | 1.1419 | 2.2608 | 4.6525 |
寶山鄉 | 1.1334 | 2.0738 | 3.9508 |
竹北市 | 1.0936 | 2.0727 | 2.9638 |
竹東鎮 | 1.0819 | 1.9604 | 2.4670 |
芎林鄉 | 1.0243 | 1.9092 | 1.7985 |
觀察數據，這邊做出幾項小結論：
- 最大跟最小值落差約0.467，以Entropy範圍來說，也就是17.7%的差距，並不是說非常大，但因本論文是以新竹縣市行政區做研究，本身在地理上就算是不大的地區，會有一定的同質性，故落差不會非常大
- 當前普遍認知上最繁榮的三大新竹行政區 (東區、北區、竹北市) 皆在前五名，而推論越繁榮的地方，確實在各式地點機能上，會有更好的多樣性。
- 而關西則是新竹地區東北山區與全台南北、東西交通的匯集點，在過去也是山上與平地重要的資源交換中心，曾與新竹市區、竹東鎮並類為新竹地區三大城鎮區，同時它也是新竹縣最大平原，並因特殊環境，經行政院核定為平地原住民區，轄區內更有原住民（泰雅族）、閩南、客家等族群，是多元族群融合之地。
因人口特徵上的多元，，加上曾經繁榮的歷史地位所帶來既有的基本設施與服務，對外有因交通因素吸引來自四海八方的各類旅人，對內有不同族群的鎮民，又因應不同需求所產生各類多元功能的店家服務聚集。