Мы взяли все запросы к приложению Яндекс.Карты за 2018 год и нашли среди них те, которые задавали в радиусе 100 метров от вестибюлей метро. По-разному сформулированные запросы про одни и те же места, например [московский планетарий] и [планетарий], автоматически склеили, ориентируясь на схожесть выдачи поиска Яндекса.
Для каждой станции составили топ организаций и достопримечательностей по общему числу запросов. Сами по себе такие списки ничего не говорят о местных особенностях — скорее наоборот, они сообщают о сценариях, общих для всех станций метро. На верхних строчках практически везде оказались банки и банкоматы, аптеки, продуктовые магазины и популярные рестораны быстрого питания.
Чтобы найти места, интерес к которым характерен именно для данной станции, мы отфильтровали топы. Для каждой организации определили долю, которую составляют местные запросы от всех запросов о ней, заданных у станций метро. В топах оставили только те организации, местная доля запросов про которые составляет не менее 10%. В результате получились списки популярных мест, интерес к которым не размазан по городу, а концентрируется у конкретных станций метро. Запросы про транспортные узлы, например вокзалы и аэропорты, не учитывали.
Некоторые места оказались на первой строчке в топах сразу нескольких станций. В таких случаях мы ориентировались на долю запросов про это место от всех запросов на станции. Например, Покровский монастырь много ищут и на «Таганской», и на «Марксистской», и на «Пролетарской», но на «Крестьянской заставе» доля запросов про него выше. Поэтому в «Покровский монастырь» переименовали «Крестьянскую заставу», а остальные станции получили новые названия от следующих организаций в своих топах.
Станции, которые в действительности называются одинаково, остались одноимёнными и на нашей карте. Исключение сделали для одноимённых станций, не связанных переходами, — двух «Арбатских» и «Смоленских».
Серым цветом на карте отмечены станции, на которых не оказалось выраженных центров притяжения — то есть популярных мест, доля запросов про которые здесь составляет не менее 10% от запросов у всех станций метро.