这个站点是怎么做出来的

第一步：谁有资格

一家餐厅进入 DineHub101 的榜单，条件是至少有 3 个独立出版的指南提到过它。3 个，就是全部门槛。我们不在这些店里吃饭，不自己打分，对你的晚餐也没有意见。

为什么是 3 个？因为一份榜单是一个作者的口味，两份榜单可能是两个作者互相抄，而 3 家彼此独立的媒体汇聚到同一家餐厅，是一个能扛住大多数噪音的信号。

首尔、台北、上海是例外，那里的门槛是 2 个指南，而不是 3 个。不是因为这些城市不重要。在首尔、台北、上海决定一家餐厅声誉的榜单 — Blue Ribbon Survey、500盤、大众点评必吃榜 — 的发布方式抗拒自动读取，因此能以可逐名核对的形式到达我们手里的数量少得多。我们真正能读到的 3 个指南达成一致，在那里于结构上就更罕见；用同样的 3 个指南门槛去要求这三座城市，并不会得到更严格的榜单 — 只会得到一份短得多、也随意得多的榜单，由那些恰好对我们可读的餐厅拼成。

所以在首尔、台北、上海，2 个独立指南就能让一家餐厅上榜；本站有 282 家餐厅是凭 2 个指南进来的。此后的一切完全相同。排序公式、加权、核对日期，以及不收钱这一点，在十座城市里都一样；唯一改变的，是一家店在被允许排名之前，需要多少个指南提到它。每一页餐厅页都写明有多少个指南提到它，所以你可以用你偏好的门槛去衡量这里的任何一家。

那句话里的“独立”是实打实在起作用。我们统计的是每座城市食客真正会用的指南，而不只是英文的那些：

• 日本

  Tabelog、米其林指南，以及东京和大阪争论不休的餐饮媒体，再加上长期举办的本地奖项。

• 中国内地

  黑珍珠与大众点评必吃榜，这是北京和上海的人真正会查的东西。

• 韩国

  Blue Ribbon Survey、米其林指南首尔版，以及韩国的美食媒体。

• 台湾

  500盤、米其林指南台北版，以及台湾的美食媒体。

• 东南亚

  曼谷、新加坡和吉隆坡的米其林，以及每周跟进这些城市的本地与外籍美食媒体。

• 全球

  国际美食媒体——那些榜单会被所写国家以外的人读到的旅行与餐饮版面。

本站的每一家餐厅都被其中 2 个或更多提到过，多数还要多得多：491 家出现在四个及以上，113 家出现在六个及以上。

第二步：名次

一家餐厅入选之后，我们就完全不再使用指南。名次只来自一个地方：它的谷歌评分，按有多少人留下这个评分来加权。

原始星级是排序榜单的糟糕方式。九个人给的五星并不比九千人给的 4.6 更好，但天真的排序会把前者放在最上面。所以我们把薄的评分拉向同类的平均值，让评价众多的评分自己站住。公式是：

整个排序系统就是这样。没有编辑的大拇指，没有手工安放的偏爱，也没有给接了我们电话的餐厅加分。

在实际中是什么样

我们何时核对

本站所有的评分与评价数量都是在 2026年8月24日 读取的。它们是一张照片，不是实时数据流。评分变化缓慢，评价数量只增不减，所以名次一周之间变动很小——但这里的某个数字可能已经过时几个月，与其假装拥有并不具备的新鲜度，我们宁可直说。

没有人能付费

没有一家餐厅付费出现在本站，也没有一家做得到。这里没有广告、没有联盟预订、没有赞助行、没有“推荐”层级，也没有拿到我们邮箱地址的公关公司。餐厅买不到上榜、买不到名次上升，也买不到从榜单上消失。

每家餐厅页上的按钮直接通向谷歌地图、它的谷歌评价，以及餐厅自己的网站——而 DineHub101 不从其中任何一条获得收入。它们是普通链接，不是联盟或推荐链接；我们不抽取预订佣金，也不因点击而获得报酬。

如果有一天我们收了任何与某家餐厅有关的人的钱，我们会写在受影响那一页的最上面，用和其他文字一样大的字号。

我们统计什么

本站不从别人的服务器加载任何东西，不设置 cookie，也不使用第三方分析工具。但我们统计自己的页面浏览量。每一次只记下：是哪一页、以哪种语言阅读，以及 — 只在浏览器发来时 — 这次访问来自哪个主机名，就是那个主机名本身，好把搜索引擎和某个论坛上的链接区分开。记录到此为止：没有 IP 地址，没有浏览器或设备信息，没有任何标识符，没有任何能追溯到某个人、或把多次访问串起来的东西，也不与任何人分享。

点击那些离开本站的按钮，记法完全一样 — 哪家餐厅、哪座城市、哪个按钮，从不记录访客本人。这两项统计存在的理由只有一个：知道究竟有没有人在读，而不必为此跟踪任何人。

这不是什么

这是一份短名单，不是普查

这一点很重要，所以不放在小字里：DineHub101 是一份精选的短名单，不是详尽的调查。这十座城市里有数万家餐厅，其中非常好的也有数千家。这里每份榜单大约一百个名字。一家餐厅没出现在这里，主要是因为我们查看时，我们读到的指南还没有足够多次地提到它——不是因为它不好，也不是因为我们做了判断。不在本站，对一家餐厅没有任何意义。

偏差的方向也很具体。指南会过度覆盖那些作者容易造访、也容易写的餐厅，这意味着社区小店、摊档和家庭厨房在本站处处被低估。我们知道。我们没有解决它。

一份榜单，而各菜系的评分并不一致

每个城市页都是一份横跨所有菜系的单一排序榜单，这掩盖了一件你应该知道的事：谷歌评分在不同食物类别之间并不是均匀发放的。在我们的十座城市里，便宜、繁忙、日常的那一类菜，得分都低于昂贵的舶来菜系——通常差距不小。

东京的拉面店在谷歌上平均 4.23 分。东京的和食店平均 4.55 分。新加坡本地菜平均 4.02 分，而当地日料店平均 4.59 分。粤菜在香港的表里垫底；台湾菜在台北的表里同样如此。

这个差距有一部分是真的，但大部分不是。在柜台前九分钟吃完的一碗便宜面，会收到三小时套餐永远不会收到的、来自不耐烦者的一星评价，而食客是按自己付了多少、期待了什么来打分的。这个效应是系统性的；因为我们用一个数字给整座城市排序，它把每座城市自己的日常菜往页面下方推，把法餐和意餐往上抬。东京 33 家拉面店里，只有 2 家进入该页的前 101；而 23 家意餐厅里全部都进了。

我们没有做修正，因为任何修正都等于我们把大拇指按在秤上；我们宁愿把原始的东西给你看，并告诉你它哪里不对。菜系筛选就是为此存在的。在东京页点一下拉面，你得到的是拉面之间比较出来的拉面排名——那才是真正有意义的比较。全城名次是起点，不是答案。

北京和上海是访客之选，不是市场裁决

谷歌在中国内地无法访问。中国食客不用它，所以一家北京餐厅的谷歌评分不是这座城市的意见——而是碰巧打开了这个应用的少数外国访客的意见。我们榜单上中位数的北京餐厅只有大约 十 条谷歌评价。上海也好不了多少。

因此这两份中国榜单在关键的那一半上做法不同。入选这一步是强的：黑珍珠与必吃榜是本地人真正会用的东西，出现的餐厅是对的餐厅。排序这一步是弱的，因为背后的数字很薄。加权公式尽其所能——两个人给的 5.0 会被几乎完全拉回同类平均值——但没有任何公式能救回这么薄的数据。

请把北京和上海读作访客的短名单：中国指南所推崇的地方，按一个粗略的顺序排列。不要把它读作那两座城市本地食客的裁决。它们出现的每一页我们都这样标注；比起放弃两座伟大的美食城市，或者悄悄假装这些数字和东京一样好，我们宁愿带着这条警告把它们发布出来。

有些餐厅根本没有谷歌条目

本站有 90 家餐厅没有我们能有把握对应上的谷歌条目——要么根本不存在，要么最接近的那个在我们核对时发现是另一家商户。它们没有可确认的评分，所以没有名次。它们排在各自城市页的末尾，因为它们是凭指南赢得位置的，删掉它们只会让我们自己的覆盖面显得比实际好看。

与谷歌的匹配并不完美

要读到评分，我们就得把一家餐厅对应到一个谷歌条目；跨文字系统、跨罗马化写法、跨分店和跨改名的匹配是真的难。我们按店名、地址和街区匹配，其中一些会做错。当某个条目看起来像是“说得通但不是同一家”的商户时，我们宁可丢掉也不猜——但一定还有一些错误匹配活了下来，最可能出现在条目最稀薄的那些城市里。

发现我们错了，请告诉我们

评分不对、街区不对、餐厅已歇业、我们应该去读的指南，或者匹配到了错误的谷歌条目——我们都想知道。更正是唯一能改变本站内容的反馈，而这正是我们想要的样子。

简短版

3 个独立指南让你上榜，在首尔、台北、上海是 2 个。你的食客决定你坐在哪里。钱什么也改变不了。十座城市里有两座的数据我们并不信任，我们在页面上说明了这一点。就这些。