《PLOS One》：From intersection names to street rankings in Kyoto: Comparing ranking methods for incomplete pairwise data
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由不完全成对比较（incomplete pairwise comparisons）构建的排名可能依赖于所使用的方法，然而应用研究通常只报告单一排序，而未量化方法间的分歧。京都的交叉口名称既提供了一个方法论示例，又构成了一个广受公众关注的议题。京都市中心拥有近似
由不完全成对比较（incomplete pairwise comparisons）构建的排名可能依赖于所使用的方法，然而应用研究通常只报告单一排序，而未量化方法间的分歧。京都的交叉口名称既提供了一个方法论示例，又构成了一个广受公众关注的议题。京都市中心拥有近似网格状的街道网络，许多交叉口通过组合一条东西向街道和一条南北向街道的名称来命名，但两条街道名称的先后顺序并不固定。受一篇询问哪条街道“最强”的报纸文章启发，研究人员将交叉口名称中先提到的街道视为获胜者，后提到的视为落败者。当交叉口使用不含任何一方街道名的中性名称时，两条街道被记为平局（draw）。数据集由8条东西向街道和8条南北向街道形成的64个可能街对中的59次已观测比较构成，其中51次为决定性结果、8次为平局。其余5个没有交叉口名称的街对被视作缺失比较（missing comparisons）。研究人员使用Colley方法、Keener方法和基于Markov链（Markov chain）的方法计算排名。西大路通（Nishioji-dori）在Colley方法中排名第二，在Keener方法和Markov方法中均排名第一。归一化得分的简单平均将西大路通排在第一位，九条通（Kujo-dori）紧随其后。尽管各方法对排名靠前的街道大体一致，但其得分间距和较低位置的排序存在差异。HodgeRank进一步定位了各方法间的残余分歧（residual disagreement）。本研究展示了对一个不完全二部比较网络（incomplete bipartite comparison network）的排名与排名聚合，同时揭示了熟悉的城市数据如何将定量研究与公众对京都历史和日常地理的兴趣联结起来。
研究背景：在真实世界数据中，成对比较往往是不完全的。当并非所有实体都彼此相遇时，其相对排序必须通过共同对手链条推断。Colley方法、Keener方法和基于Markov链的方法从不同角度解决了此问题，但因对直接结果和对手强度赋予不同权重，可能产生不一致的排名。此前研究多报告单一排序，很少评估排序在方法间的稳定性，也较少关注不完全二部比较网络（同一类别内的实体从不直接比较）中排名的稳健性。京都的交叉口命名系统提供了一个天然实例：市中心呈近似网格状，交叉口名由一条东西向和一条南北向街道名组合而成，但先后次序不固定。这种变动可回溯至平安京的条坊制、町共同体组织、有轨电车标准化以及现代行政统一等历史层累。一篇报纸文章将此隐喻为“对决”，并提问四条通是否“最强”。然而，简单胜率无法解决同向街道不可直接比较的问题，而不同排名方法可能给出不同答案。此前关于京都交叉口名的讨论主要是历史或新闻性质的，未曾用多种排名方法分析命名惯例，亦未系统区分方法的共识与分歧。
研究内容与结论：本研究旨在填补上述空白，提出一种可复现的分析框架：将命名偏好转化为成对比较数据，比较三种既定排名方法，检验领先群体对聚合尺度的稳健性，并量化方法间的残余分歧。研究人员选取8条东西向街道和8条南北向街道，编码了59次已观测比较（51次决定性，8次平局），5对缺失。研究发现，Colley方法将九条通排第一、西大路通排第二，而Keener和Markov方法均将西大路通排第一、九条通排第二。归一化得分简单平均和序数秩平均均给出相同的前四名：西大路通、九条通、东大路通、四条通。HodgeRank分解显示，总边流能量中83.91%归因于共同梯度分量（即聚合排名），16.09%归因于方法间残余分歧，且分歧集中在西大路通等少数街道周围。这一结果表明，在不完全二部比较网络中，领先群体较稳定，但内部顺序和得分散度仍依赖于方法选择。研究的主要贡献并非新排名算法，而是将多方法比较、聚合及分歧定位整合为一个透明的工作流程，并展示了熟悉的城市数据如何搭建定量研究与公众兴趣之间的桥梁。
关键技术方法：研究样本为京都市中心8条东西向街道（北大路通、今出川通、丸太町通、三条通、四条通、五条通、七条通、九条通）与8条南北向街道（西大路通、御前通、千本通、大宫通、堀川通、乌丸通、河原町通、东大路通），所有交叉口名称均通过实地交通标识、Google Maps和Google Street View核实。每对街道依交叉口名称中出现的先后顺序编码为胜、负，中性名称编码为平局，无交叉口名称记为缺失。排名计算采用三种方法：Colley方法（通过拉普拉斯后继准则修正胜率，并以对手得分总和替代中立项）、Keener方法（基于对手强度递归加权，利用Perron-Frobenius定理求解正特征向量）以及Markov链方法（以落败方向获胜方转移概率构建转移矩阵，求稳态分布）。随后对归一化得分进行简单平均实现排名聚合，并运用HodgeRank将成对得分差分解为全局梯度分量和残余分量，以定位方法间分歧。
研究结果：
描述性比较数据：东西向街道总计19胜、32负、8平，南北向街道胜负数相反，表明南北向名称在先的惯例在决定性命名中占优。西大路通和东大路通均无败绩，但对手和间接结果不同，简单胜率无法区分。
三种方法获得的排名：Colley方法中九条通居首、西大路通次之；Keener和Markov方法中西大路通居首、九条通次之。四条通在Colley中排第五，在Keener中升至第三，在Markov中排第四。南北向街道的平均秩次在Colley和Keener中均高于东西向街道，但Markov方法逆转了这一方向性差距。得分相关方面，Colley-Keener的Pearson相关系数为0.9058，Colley-Markov为0.6558，Keener-Markov为0.8776，表明Keener在得分幅度上与Colley接近，而首位街道则与Markov一致。
排名聚合与HodgeRank结果：简单平均得分排名为西大路通（0.11957）、九条通（0.10869）、东大路通（0.09163）、四条通（0.09004）；平均序数秩相同。HodgeRank分解中共同梯度分量占总能量的83.91%，残余占16.09%。残余最大的边集中在西大路通、大宫通、今出川通和北大路通周围，表明这些街道的得分差是方法间分歧的主要来源。
讨论与结论：主要发现是，聚合排名中领先群体（西大路通、九条通、东大路通、四条通）对方法选择具有稳健性，但其内部顺序和得分散度因方法而异。Colley方法正则化综合胜负平衡，Keener递归加权强对手的胜绩，Markov对特定比较路径更敏感，三者差异具有方法学解释。就京都个案而言，领先的西大路通在历史上是所选街道中历史最短的，而与城市象征紧密关联的四条通仅在聚合排名中位列第四，表明操作性的“强度”不等同于历史重要性或公众熟悉度。南北向名称在原始胜数上虽以32比19领先，但排名方法部分消解了这一不均衡；东西向坐标优先的平安京传统与后期町共同体、交通标准化的叠加，使得网络蕴含多重历史痕迹。该研究同时为数据新闻提供了一个透明框架：通过公布全部交叉口名称编码表、呈现三种模型结果及残余分歧，促使读者理解排名结论对数据建构和方法选择的条件依赖，而非呈现一个看似客观的单一答案。
研究结论：本研究考察了基于16条京都街道的59次已观测比较（51次决定性结果、8次平局，64个可能街对中5对缺失）所得排名的稳定性。Colley方法将九条通排第一、西大路通排第二，而Keener方法和基于Markov链的方法均将西大路通排第一。简单平均将西大路通排在首位，九条通紧随其后，序数秩平均得到相同的前四名。HodgeRank分解将总边流能量的83.91%分配给共同梯度分量，16.09%分配给方法间残余分歧。Pearson相关系数范围为0.6558（Colley-Markov）至0.9058（Colley-Keener）。因此，领先群体较为稳定，但精确排序和得分散度依然依赖于方法。分析强调了同时报告聚合排名及该排名所掩盖的方法论分歧之重要性。以上结论均以所选的街道、当前的交叉口名称以及“命名顺序代表成对偏好”的操作规则为条件。在此范围内，西大路通而非四条通在聚合排名中居于首位。本研究的创新之处不在于提出新算法，而在于将三种既有排名方法与聚合和HodgeRank分解整合，以共同报告不完全二部网络的共识与局部化分歧。更广泛地，本案例展示了可及的本地数据集如何照亮不完全比较、排名方法选择、透明聚合以及向公众传达模型依赖型结果等普遍问题。数值排名无意裁定京都各街道间的文化偏好；三条通和五条通尽管历史悠久却排名末位，而历史最短的西大路通位列第一，许多居民或许仍将四条通视为最具代表性的街道，这些反差恰恰说明操作性“强度”必须与历史重要性、公众熟悉度和个人情感分别看待。京都独特的交叉口名称和地址系统不仅对游客具有实用价值，对在此生活的人们亦然，这些名称唤起着城市的漫长历史并激发对街道的亲近感。通过加入数据科学视角而不宣称单一的文化定论，本研究提供了另一种讨论和欣赏京都街道的方式。
