pravidelné páteční „přetištění“ staršího článku
Přesně tohle udělal fyzik Pablo Jensen z lyonské Ecole Normale Supérieure. Rozdělil si obchody do několika skupin. V rámci jedné skupiny přitom mělo platit, že obchody se k sobě „přitahují“, mezi skupinami se zase odpuzovaly. Každý obchod pak dostal kladné a záporné body, podle toho, v jakém se nacházel silovém poli a výsledný součet odpovídal jeho atraktivnosti.
Jensen testoval svůj model na zkrachovalých pekařstvích. Vyšlo mu, že „hodnota“ těchto obchodů, které byly v posledních letech v Lyonu zavřeny, je skutečně výrazně menší než průměrná.
Zdroj: New Scientist
Poznámky:
– Jensen podle všeho přiřazoval body „podle oblasti“, na které si město rozdělil. Další možností by bylo postupovat, jako by se jednalo o skutečné silové pole. Tedy zahrnout vzdálenost (vliv by nejspíš ubýval se čtvercem vzdálenosti; samozřejmě, tady by ještě chtělo vzdálenost nějak přepočítat na „reálnou“, zohlednit třeba rozdělení města řekou či dálnicí apod.).
– Z příkladu není jasné, jak Jensen počítal třeba vztah mezi pekařstvím a jiným pekařstvím. Na jednu stranu více obchodů stejného typu místo pro zákazníka zatraktivňuje („pekařská“ čtvrť), na druhé straně je ale jasná konkurence.
– Není úplně jasné, jak rozdělit obchody do skupin, které se vzájemně podporují. Pár příkladů napadne každého, třeba knihkupectví a kavárna nebo fotbalový stadion a hospoda. (Článek na New Scientistu uvádí jako příklad navzájem se podporujících obchodů řeznictví a lahůdkářství, nebo knihkupectví a prádelnu – ve druhém případě to vzbuzuje poněkud rozpaky). Ale co třeba kino a hospoda? Podporují se, nebo si naopak konkurují? Jak vůbec tuhle otázku řešit „exaktně“?
– No a nakonec, ideální místo je jedna věc, pokud je v něm ale obrovský nájem, pak se ani tak nemusí provoz vyplatit. Takže by do modelu ještě chtělo zahrnout „průměrnou výši nájmu“ v dané oblasti a provést příslušnou korekci.
– Nějaké další rozšiřující nápady?
