数据感知城市脉搏
扫一扫，立即关注！
央视网新闻官方微信
关注网络新闻联播微博
3·15投诉排行榜
博客劲爆点
大家好，我叫茅明睿，是一名来自北京市城市规划设计研究院的规划师，今天给大家带来的题目是《数据感知城市脉搏》。
先来说一下脉搏，脉搏就是人的动脉的搏动，它通过它的振幅和它的频率来代表我们人体的生命体征，所以通过脉搏的振幅和频率这两个指标，它可以告诉我们一个生命体它的健康程度。那么对于城市来说，我们也有种观点说，城市作为一个复杂的巨系统，它也是一个生命体，我们如何去感知城市的脉搏，如何去监测城市的体征呢。最早将数据、城市和脉搏这些词结合在一起的案例来自于美国的一个叫做国家的脉搏的应用，我们可以看一段动画。
现在我们看到了一个形变了的美国地图，这张地图美国的各个州的大小在随着时间在发生变化，而每一个州的颜色也随着时间在发生变化，它意味着什么东西呢，这个应用叫做国家的脉搏，它使用的是推特的这样一个数据，用推特的数据来感知美国国民的情绪，推特是美国的一个社交媒体应用，可以等同于中国的微博。
美国的学者通过将推特上的这些文字抓取下来，对它进行自然源处理，去分析每一条语句当中的情感，这样就能知道随着时间的变化，美国的各个州有多少人他们在发推特，他们发推特的内容情绪是好的还是坏的，所以就形成了红色到绿色，以及大小不停在变化的这样一个地图变化。所以我们可以说使用社交媒体的数据可以感知到国民的情绪，这就是我们监测城市体征或者国家体征的一个办法。
当然，数据不止有社交媒体的数据，美国利用推特数据所做的应用只是我们若干种数据当中的一种，实际上我们每一个人每一天都在生活当中都在产生各种数据，比如说刚才我们提到的社交媒体数据，其实我们每天乘坐公交车和地铁刷卡的记录，我们每天使用手机上智能的APP都可以产生各种数据，这些都是我们以人作为传感器所得到的数据。此外我们还有大量的以物为传感器得到的数据，比如说汽车的数据，比如说水的数据，比如说各种读卡器的数据，银行卡的数据，所以我们的数据来自于方方面面，而人的这些数据我们有一种词汇，叫做我们总是在互联网上留下我们的数字脚印，或者我们总是在生活当中投下我们的数字阴影。
所以我们还是接着说社交媒体数据，美国用了推特，我们其实可以用新浪微博，现在我们看到的这个动画其实就是在说，我们每一天也在发的微博，也可以用来去监测中国国民或者中国的市民他们的情绪，因为我们发的每一条微博它除了有语意以外，它还能告诉我们你发的是什么时间，你发的微博在什么地点，所以我们对它进行分析，这样我们可以将这些微博把它聚合到我们的地块上，我们就知道城市里每一块土地上的居民，每一天是开心还是不开心。我们可以看到北京的市民随着时间的变化，每一天他的情绪是怎么样在波动，他的情绪波动到底跟什么相关，比如说我们看一看北京市民的情绪的波动，是否跟北京的PM2.5的天气有关。
当然情绪并不是社交媒体数据的唯一应用，其实我们可以感知市民在说什么话，也就是城市的语意，比如说我们这张图显示的是什么地方的人在提到大学，以及什么地方的人在提到购物。基于这样一些技术手段，我们不仅能够感知我们的城市，我们就可以去监测我们城市的语意和城市情感，比如在我们做的某一个应用当中，我们为贵阳市就做了这样一个情绪监测的系统，就能够看到贵阳的某一个街区他们每一天的市民都在说什么话，他们说的话的意义语意是什么，他们的市民每一天他们的情绪在怎么波动？我们也可以为景区去做游客的情绪服务，比如这是我们做的江西的某一个景区，我们可以看到江西的游客他们在这个景点的游记和微博上所体现出来的这样一个情绪，发生一个规律性的波动，在某些时间他们总是情绪比较好的，而在某些月份他们的情绪总是比较低落的，我们进一步来去看他们发现，这个景点夏季的时候游客的情绪不太高，但是冬季的时候情绪却特别好，但是有意思的是，冬季却是这个景区游客最少的时候，所以是否可以为我们对景区的运营优化和宣传给我们提出一些好的办法。
此外我们还可以看到跟什么人去旅游，到这个景点来情绪最好，比如我们现在发现，如果你是小两口去这个景区，有可能你们的情绪不会太好，但是如果你是跟你的好朋友，或者你自己一个人去这个景点，你的情绪总是表现的会比较好一些，在城市里边我们其实会有些更有深度的应用，比如在北京的长辛店，这是属于丰台区的一个老镇，我们在这个规划当中我们使用到这样一个，叫社会感知的一个办法，去监测这个地方，利用社交媒体的数据去监测这个地方存在什么问题，我们将长辛店这个地方，提到长辛店这个地方的微博、贴吧、论坛和新闻的语料我们抓下来，总共抓下来300多万字的语料，我们对这些语料进行自然源处理，我们首先能够知道提到长辛店这个地方的时候，都会提到哪些关键词，市民对于长辛店这里的整体印象是什么？这个对于指导我们规划来说还是不够的，我们进一步将长辛店有意思的地点，或者说有特征的地点进行了提取，我们找到了43个特征地点，我们将那些语料跟这43个地点进行了关联，我们就能够知道这里的居民对于长辛店知名的地点到底持有什么样的情感，到底在提到它的时候会反映出什么样的问题，比如说我们发现在长辛店当中，有一部分区域居民是很喜欢的，比如说长辛店小学，那么居民提到长辛店小学的时候会提到联合国儿童基金会，校园足球，它们的校园餐，它们吃虾排，吃红薯饼，所以老百姓很喜欢长辛店小学。但是有些地点老百姓就不喜欢，这样的话我们就可以快速地对城市的体征进行诊断，知道市民的民意对于我们城市的各个地点存在什么样的意见，所以我们将这个办法也扩大到北京的各个地方，我们将老百姓所反映在微博上，反映在论坛里的各种意见，跟我们的空间的地点进行关联，能够让我们城市的管理者，让我们的城市规划师知道，在这个地方都分别存在什么问题。
此外我们也可以去感知城市的各个活动，各个地点的语意，比如说这是我们做的一些旅游景点，以及北京国际设计周的各个展点，它们的语意的关键词都是什么？以及老百姓提到它的时候都会提到哪些词。当然会有人说，我不用新浪微博，我不上网去使用这些东西，那么我们还有其他的数据去感知我们的城市体征，比如说一卡通数据，有很多人都会乘坐公交车和地铁，乘坐公交车和地铁的时候你就会留下一些印记，这些印记可以有助于让我们来理解我们的城市，比如我们可以利用居民的公交的刷卡数据去看居民的出行的情况，我们可以看到一个城市苏醒过程，我们左边看到这张动图显示的是不同的时间，有多少人在城市的不同地点乘坐公交车或者地铁，我们可以看到一个城市的苏醒过程，我们也能够通过大家的刷卡数据去看到，不同地方的人他们都往哪些方向出行，乘坐公交车去哪些地点，所以我们就能够通过这个办法能够知道，去金融街上班的人，去CBD上班的人和去亦庄经济开发区上班的人，他们分别都是在哪些小区住，他们从哪儿来，当然交通并不是我们利用数据来感知城市的唯一的方面，我们还可以进一步去看上学的情况，我们将中学生和小学生的刷卡记录提取出来，我们就能够发现这些中小学生乘坐公交车和地铁，都从哪儿到哪些学校去上学，我们发现有一些中小学生他们每天会乘坐20公里以上的公交车和地铁，去他的学校去上学，所以这些学生他们其实花了大量的时间在路上，我们也能够通过这个能够看到，主要的乘坐公交车和地铁上学的方向是什么样子的。通过这样的工作我们就能够知道，北京的教育资源的分配是否存在问题，以及我们尽管教委进行了比较严格的学区的控制，是否仍然还有一些漏网之鱼在择校，我们会观测到这种跨区域择校的情况。
除了去感知上学，我们还可以去感知不同的人群，比如我们可以通过乘坐公交车和地铁的数据去看，有一些居民他们每天早上6点钟以前就出门了，他们晚上十点钟以后才回家，他们每天花在路上的时间会超过3个多小时，还有的人一天会坐六趟公交车去上班去，所以我们发现有一些人在过去五年当中都维持着这样一个出行通勤习惯，我们觉得这些人可能就是我们城市里面的低收入人群，这样我们就能够知道哪些公交卡的卡号的应用者，他们可能是我们城市要进行扶贫的对象，以及这些人他们生活在哪里，他们每天的活动是什么样子的。
除了低收入人群。还可以感知一些特殊的人群，我们把它叫做灰色人群，我们对于灰色人群的定义是这样的。比如说地铁里的乞丐、地铁里的卖艺的人，以及地铁里发小广告的这些人，这些人都是我们的地铁运营管理者特别希望能够去监测到的人群，因为他们会在一定程度上干扰我们的公共交通，尤其是地铁里的运行秩序，但是我们却没有什么好的办法去知道这些人在哪里，或者这些人是什么人，但是我们可以通过刷卡记录来去感知到他们，怎么做呢？因为相比起普通乘客，这些灰色人群他们的出行方式，或者出行的行为模式跟我们普通乘客是不同的，普通乘客从A点上车，从B点下车，他们将地铁作为交通工具。但是灰色人群他们将地铁作为工作场所，所以他们会从A点上车，从A点下车，由于他们进一次站要刷卡，要承担成本，所以他们会在站里边待足够长的时间，而且由于他们也是在这儿工作，所以他们会像上班的人一样频繁地出现在这一个站点，去出现这种刷卡行为，所以基于这样一个认知，我们就找到了一些灰色人群密集的站点，我们监测到了481个北京的灰色人群，我们知道这些人他们都分布在北京地铁的哪些站点，比如说地铁的首末站，城区地铁和郊区地铁换乘站，我们都知道他们都几点钟进站，几点钟出去，下面我们看一个小的动画，去看一看这个人群他们在城市里的活动情况。我们用一个喷泉效果能看到，这481个的灰色人群，他们每天都在城市的什么地方出没，随着时间的演变，他们都在哪一站进站了，或者在哪一站出站了，所以我们可以通过我们大数据的方法能够去监测到特定人群的行为。
所以我们还开发了一个系统，我们可以通过这个系统看到我们地铁的运行情况，我们通过这样一个动画可以知道，地铁里每一个小时进站的人数有多少，出站的人数有多少，我们也看到比如说早上8点钟宋家庄地铁站，这时候有多少人在进站，有多少人在出站，进站的人都会去哪儿，出站的人又从哪儿来的，同时我们还知道在这一个小时里面，进站的这些人他们都是些什么人，有多少是普通乘客，有多少是中小学生，有多少是大学生，还有多少是低收入人群，有多少是灰色人群，这就是我们可以利用一卡通数据所做的一个城市体征的监测。
当然我们还有一个更广泛的数据，因为有一些人是不乘坐地铁和公交车的，但是他们总是会使用手机的，所以我们还可以利用智能终端的定位数据去感知我们的城市，智能终端的定位数据一个比较广泛的应用比如说百度地图，百度地图上有一个功能叫做百度热力图，它可以告诉我们随着时间的演变，城市里的不同区域的人口密度是什么样子的，通过这样一个红色和蓝色的热力方式来去呈现它，在这张图上可以看到，同样是北京的旧城，西侧的大栅栏区域有非常多的人，而同样的时间在前门东侧鲜鱼口和前门东区却没有什么人，这样一个简单的数据其实反映了非常深刻的城市问题，怎么去理解它呢，如果我们看微信影像，微信影像看到的是，无论是大栅栏区域，还是前门东区，这两个区域其实的它们城市的空间形态，它们的院落，它们的胡同的路网保持的都是很完整的，但是为什么西侧会比东侧的人流会多这么多，西侧的人口密度会比东侧多这么多，因为这背后它是使用的不同的城市的更新办法，在西侧大栅栏区域，我们的旧城是使用的一个微循环和城市更新的办法来对它进行城市的品质提升，所以这里的居民他们不被搬迁，他们仍然在这生活，所以这里维持了一个比较良好的城市活力。
但是在前门东侧我们使用的是一个更为激进的拆建和保护的一个办法，所以这里的居民很早知道自己要离开这里，所以他们在这里尽管他们房子还没有拆，尽管这里的胡同还在，但是这里人的生活没有了，所以一个小小的城市人口密度数据，可以告诉我们非常多的背后的城市问题。
我们将这个问题放大到全国，其实我们可以监测到全国所有的城市，每一个土地它们的人口密度怎么在变化，比如我们现在这张图上看到的是春节之前和大年初一，全中国各个地点的人口是怎么在变化。我们将这个图放大，比如说放大到长三角，我们可以看到在平时的时候，长三角的这些中心城市都有大量的人口，红色的是人口多的地方，绿色的地方是人口少的地方，但是到了大年初一我们发现城市里人口数量急剧地减少。这张图看的更清楚，我们将这两个数据叠加在一张图上，我们可以知道蓝色的就是人口减少的土地，而红色的就是大年初一人口增加的地方，这是长三角的情况。
这里是中国的西部，可以看到成都的人口大量流失，重庆的人口流失，贵阳的人口流失，但是在整个四川省发现大量的乡村，大量的一些过去没有人的地方人口增加了，他们都回到家里了，我们可以知道每一寸土地上大年初一回去了多少人。我们还可以看到海南岛，海南岛的游客都去哪儿了。东南亚，我们将这些数据做成了一个平台，我们原来监测中国的人口流动的情况，可以看到中国的人在过去一年当中每一天、每一个小时人流在怎么发生它的密度变化。这是在一个长三角的这样一个宏观的尺度上看的。
我们也在微观的尺度上，比如说在贵阳，我们可以看到贵阳的每一个街区在平时和十一黄金周的10月1号那一天，在街区尺度上人口密度在怎么在发生变化，此外我们也看到每一个街区，每一个小时人口密度变化，以及在这里活动的人都来自于哪些城市，我们理论上可以做到中国的每一寸土地，每一天、每一个小时我们都知道在这里活动的人有多少是你本地的市民，有多少是外地的市民，这些外地市民来自于哪些城市，比如在这个时刻我们发现这样一个街区，他们在这里活动的人除了有这么多本地人，还有来自于全国各个城市分别有多少人。
此外还可以看到特定人群他们的分布，比如说在北京的日本人他们都住在哪些小区，在北京的韩国人他们又住在哪些小区，北京的公务员住在哪些小区，北京的软件开发者，或者说研发设计人群，或者我们俗称码农群体，他们又住在哪儿？我们可以看到这些不同的人群的空间行为偏好，他们喜欢去哪里？比如我们可以看到北京的韩国人他们在2015年8月份这一个月他们去了哪些地点？他们喜欢在望京这个区域活动，还喜欢在望京以外的一些区域活动，此外我们还可以看到每一个街区的职住关系，我们可以看到中国的每一个街区在这里上班的人都是从哪些小区来的，在这里住的人都会去哪些地方上班。
此外我们还有一些其他的数据，去监测我们城市的一些空间异质性或者一些空间指标，比如说动态的房价指标，比如说它们的公共服务设施的情况，比如说它们的微博的语意情况，以及我们可以去通过这样一些数据看到它们各种各样的空间异质的一些异质性，以及形成各种各样的我们叫做城市光谱的光谱图。
有了这样一些监测手段，我们的目的并不是监测到就完了，并不是感知到就完了，我们还是要去治理我们的城市，所以我们利用这些新的数据，新的技术开展了一系列的城市治理工作。
比如我们承担了一个叫顺义城市品质提升的这样一个工作，我们通过我们的智能手机的定位数据，我们发现住在通州的人都去哪些地方上班，住在顺义的人又去哪些地方上班，传统上我们会认为顺义会有更多的就业岗位，会有更多的产业园区，所以顺义是不是比通州在通勤和职住分离的情况上会更好呢，我们的数据告诉我们，其实无论是顺义也好，还是通州也好，他们的职住分离现象是一样的严重，顺义的居民和通州的居民一多半人都会离开他们居住的新城，去其他的区域去上班，所以上面这样一个图我们可以看到，他们的去向都是比较一致的，但是反过来说，对于顺义新城和通州新城而言，他们吸引就业的能力却是截然不同的，顺义新城的这些就业岗位吸引了大量来自于其他区域，尤其中心城各个区县的人去那儿工作，但是通州却很难吸引其他地方人到那儿去工作，所以我们并不能先天地认为顺义这个地方有更多的就业岗位，所以顺义就职住就更平衡了，其实它的意义在于，顺义这里它们提供了岗位，它为其他区域的人带来了服务，所以顺义的这些轨道交通，城市快速路，它的基础设施的效率是比较好的，因为它们总是双向比较饱和的在使用，而通州而言它作为一个我们叫做目前来说还是一个&睡城&，所以它的轨道交通也好，它的快速路也好，它总是单向在使用。
那么顺义提供的这些就业岗位，是否在改变顺义居民的择业问题，是否有更多的人在置换他的住房，或者改变他工作，使他在顺义新城内部去进行更短的通勤，在自己的新城内部进行的职住平衡呢。我们通过IC卡刷卡记录可以监测到这一点，我们可以看到随着时间的演变，有多少人乘坐公交车和地铁，在顺义新城内部下车，早高峰的时候，这样我们能够知道，我们提供的这样一个就业岗位，或者我们投放了一个产业园区，到底能够对我们市民的出行，市民的择业带来什么样的变化，这项工作我们正在进行当中。
作为一个城市品质提升的研究，我们还干了这样一个基于社交媒体数据进行社会感知的一个办法，我们跟长辛店一样也将顺义的特征地点进行了提取，将这些特征地点所有的它的微博、这些语料进行了抓取，这样我们就能够对于顺义的这些公共空间进行诊断，我们发现顺义的居民对于顺义区绝大多数区域都是比较满意的，但是对于有一些地点，我们以红点的形式标出来，这些地点是顺义居民觉得不太好的地方，进一步我们通过他们所说的话，我们来看他们到底认为这里存在什么问题，比如说北小营村，北小营村这里有一系列的微博，它们当中我挑了几条，比如有一个人说，我今天出门遇到了变态尾随我。第二个人会说今天出门踩了狗屎，第三个人会说北小营村今天又停水停电，一直停到了下午五点半，所以通过这样一个办法，我们能够知道这里是否存在治安问题，是否存在环境问题，是否存在公共服务设施和物业管理问题，这就是我们一个利用社交媒体数据，去对我们的城市体征进行监测以及快速诊断，以及开展治理的这样一个办法。
在通州我们也做了类似的工作，我们除了去研究了通州新城的职住情况，我们还把通州东侧北三县主要是三河、燕郊、大厂、香河这些区域，每个人都知道这些区域每天都有很多的人他们会乘坐公交车或者地铁，或者开车到北京去上班，但是到底有多少人他们会离开北三县进北京来，他们到北京什么地方去了，传统上我们是没有什么好办法的，但是利用我们的大数据，比如说智能手机的定位数据，比如说IC卡刷卡记录，我们就能够知道北三县的这些居民他们都有多少人到了北京里面来，他们到北京的什么地方去，他们大概在从事什么样的工作，而且我们将智能手机的定位数据跟IC卡刷卡记录进行了互相的验证，我们发现这两者是有比较好的一个相关性的，所以这两者可以互相校验说，我们这个数据到底准不准，是否能够说明城市的这种问题。
除了IC卡和智能手机以及社交媒体数据，我们还有一类很有意思的数据我们叫做志愿者数据。我们也利用这种志愿者数据来去为我们的城市提供服务，比如说在我们北京的步行系统的规划当中我们使用了这个办法，我们结合着线下和线上，我们将结合北京的大栅栏国际设计周的时候我们做了一个线下的展览，我们在这个展览布了一扇墙，在现场放了两种颜色的大头针，我们让来去参观我们展览的人，去用不同颜色的大头针告诉我们，北京哪些地方走路比较好，哪些地方步行环境比较糟糕，同时我们也在微信的公众号上面也做了一个地图，让公众能够在微信公众号的地图上面去给我们扎针，告诉我们北京哪里好走，哪里不好走，最终我们搜集到了1560个扎针的点，这些点表现为两种颜色，一种颜色是市民觉得走路比较好的地方，一种颜色是市民觉得走路不好的地方。我们想去了解市民觉得这里好，为什么市民觉得这里好，我们想了解市民觉得这里不好，这里存在什么问题，所以我们利用互联网的街景数据，对于扎针的每一个地点进行了场景还原，我们将这些扎针的地点的街景进行了抓取，每一个地点抓8张图，每45度抓一张，这样我们就能够知道，从视觉上可以看到市民扎的地方是什么地方，然后让我们的规划师也对于它进行评估，对于利用街景，对于我们每一个扎针的地点用九项不同的指标，比如说可达性，比如说步行的尺度，比如说无障碍性，比如说停车的情况，街道家具和公共设施的情况，他们用9个维度来去评估它，对每一个维度进行打分，这样的话我们就得到了一套市民的评价结果和一套规划师的评价结果，我们去对比市民的评价，规划师的评价存在什么差异，哪些内容是一致的，这样我们就找到了一些评价极端不一致的点，我们将评价极端不一致的点过滤掉之后，我们就能够得到一个大家认为共识的一些地方，我们就这样将一个比较宏观的两种颜色好和坏的评价，变成了微观的精细化的9个维度的评分，我们就能够知道北京的哪些地方停车管理比较糟糕，我们需要加强停车管理，哪些地方是街道上的这些市政设施不合理，我们要对它进行改造，哪些地方是我们的步行系统不够连续，我们要改进它，这样我们就能够对我们的步行环境进行比较精细化的、针对性的进行品质提升。
最近我们将之前所作的这些工作基于数据的感知，基于数据的监测和基于数据的治理我们进行了总结，我们将这些办法集中到了我们最新的项目当中，叫做回龙观地区的功能优化这个项目当中，我们对它进行了一个很系统的工作，我们结合我们之前的这些技术手段，我们形成了一个从前期分析到方案设计，到运营评估的一个流程，我们编制了这样一个数据，治理城市的一个手册，告诉我们的规划师，我们在不同的城市问题的时候，我们要监测城市的哪些指标，感知城市的哪些内容，使用哪些工具，分析哪些问题，最后找到什么样的解决办法，基于这样一个手册我们做了一些工作，发现了一些有意思的结论。比如说传统上我们知道一条铁路，它会导致一个城市的空间的分隔，会导致社区的居民互相交流的困难，所以会影响两个区域的活力，但是传统上并没有办法去了解这样一个情况，但是利用我们这样一个新的智能手机的定位数据，我们发现在回龙观区域13号线所在的这样一条铁路，将回龙观分成了南北两个区域，北侧60%的人口，南侧40%的人口，它对我们这里的商业设施带来了严重的分隔，北侧的商业设施只有14%的人来自于南侧居民，而南侧的商业设施只有27%的客源来自于北侧的居民。所以我们就能够对这样一个先天的城市的空间的这样一个阻隔，到底对我们的商业活力带来什么影响，我们可以对它进行定量的分析，进一步我们可以告诉我们的规划师，如果我们在这里打通几个通道，我们可以通过模型去模拟，它会对我们的商业活力提升多少。我们也可以去看到回龙观和望京存在什么样的差异，在城市品质上面我们还发现，回龙观的居民他们这里的餐饮都是简餐，小吃，快餐为主，我们通过这样一个词看到，这里的简餐和小吃的数量是比较多的。而在望京这边我们发现韩国料理、火锅、烧烤，西点，海鲜它的比例会比较高，我们也能够看到在工作日的晚上和在休息日的时候，回龙观的居民和望京的居民他们的出行有什么变化，有什么不一样，我们发现回龙观的居民到了周末的时候，比望京的居民更喜欢宅在家里边，望京的居民更喜欢离开他们的家，而回龙观居民更宅一些。但是我们又发现对于那些离开家的人来说，回龙观的居民他们会去的地方更远，他们会离开回龙观区域会到北京的五道口、会到中关村，会去更远的地方去活动，但是望京的居民尽管他们离开了家，但是他们在周末的时候，仍然绝大多数的活动还是在望京的区域里面。这意味着什么，这意味着尽管望京的居民他们更有活力，但是由于望京提供的比较完善的公共服务设施，所以他们能够满足望京的居民休闲活动的需求，所以望京居民都在自己区域里面活动，但是回龙观因为存在了先天不足，所以有大量的居民需要到回龙观区域以外去满足自己的休闲需求。
我们也能够看到两边的商业设施的差异，比如说回龙观人均的消费更低，回龙观的商业和餐饮的得分更低，多样性更差，以及回龙观的商业他们能够吸引外县来的客流更少，而望京的商业却能够吸引大量的望京区域以外的客流。
通过这样一系列的技术手段，我们可以更好地去感知和监测我们的城市，为我们提出有针对性的治理手段。那么对于感知来说，我们可以感知我们的社交媒体数据，感知我们智能终端的数据，感知我们的刷卡记录，感知各类传感器的数据，监测我们可以通过这些数据去监测人群的流动、监测城市的活力，去监测我们城市公众的情绪和舆情，同时我们可以通过这些办法，能够针对上述存在的问题进行有针对性的治理，比如说进行城市的预警、应急、城市规划，设施选址，优化体制。我们有一个观点，就是当我们能够感知到一个市民的活动，其实这个市民就参与到我们的社会生活和政治生活当中来了。所以我们认为所谓感知即参与，这也是我们城市能够达成居民更广泛的参与社会生活，参与我们城市治理的一个好的办法，所以今天我就介绍到这里，谢谢大家。大数据驱动城市运行体征的管理创新_老文章_赛迪网
大数据驱动城市运行体征的管理创新
11月28日消息，全国各地的智慧城市建设得如火如荼。近日以来，同方又陆续收到几座城市的智慧城市规划邀请意向，这些城市分布于新疆、山东、辽宁等省市(自治区)。它们当中有些已经进入规划的后期阶段，有些刚刚开始。
发布时间： 14:38&&&&&&&&来源：&&&&&&&&作者：同方股份有限公司
　　11月28日消息，全国各地的智慧城市建设得如火如荼。近日以来，同方又陆续收到几座城市的规划邀请意向，这些城市分布于新疆、山东、辽宁等省市(自治区)。它们当中有些已经进入规划的后期阶段，有些刚刚开始。同方基于大数据城市运行中心建设智慧城市，用顶层规划和指标体系规范智慧建设的建设内容。
　　“智慧”源自大数据
　　、移动互联网和传统信息化的建设，驱使着历史的滚滚车轮步入大数据时代。“智慧”来自大数据。通过指标体系的梳理，将分散在各地的大数据转化成数据资源，并将数据资源体系化，就能促进大数据产生有助于科学决策的大价值。同方股份有限公司(以下称“同方”)正是这样一位数据资源化、资源体系化、体系产业化的倡导者。不仅如此，同方还是元数据理论应用的先驱者，独立于行业的数据资源应用的创新者。
　　科学决策是智慧的体现。城市的智慧体现在城市居民、管理者的行为决策，而行为决策的依据则来自于大数据的分析。智慧城市建设将促进大数据的进一步发展。智慧城市建设本身也势必引发大家对数据价值的认识，并促进各部门生产、搜集、使用更多的数据。可以预见，大数据将会越来越“大”，并进一步提高智慧城市的决策力。
　　城市运行是一个结构复杂、纵横交错、瞬息万变的庞大系统，城市规模的迅速扩大和城市运行的深刻变化迫切要求提高城市管理的水平。管理城市，时刻了解城市运行的动态，随时掌握城市生活跳动的脉搏，并及时、准确、科学、适度地进行调控，是保证城市生活的巨轮正常运转的基础。城市管理是以服务于城市发展和市民生活为目标，贯穿城市规划、城市建设和城市运行全过程的管理活动。
　　图1 城市管理贯穿城市的规划、建设与运行的全过程
　　城市运行体征反映城市运行状况
　　城市运行系统就是将城市运行有关各部门的工作通过一个特定的组织方式而构成的综合信息系统，由城市运行信息系统、城市运行数据中心组成。
　　如同通过采集各类生命体征从宏观角度来研究与掌控人体一样，通过数据与信息的采集对城市进行监测，在对数据和信息进行分析形成对城市运行态势的总体判断，对具体的情况采取有效的措施对城市运行存在的问题进行处置，使城市始终处于良好的运行状态，是城市运行系统的主要作用。
　　城市运行体征，是对城市运行各项指标的归纳和总结，展示城市总体运行状况，指导城市健康、科学、智慧运行。通过对城市运行体征的管理，可以监测城市运行管理对象，挖掘城市发展内在规律，提高城市全面决策力，提升城市发展软实力。
　　城市运行体征，从五个方面，全面展示城市运行状况：基础设施、公众服务、公共安全、政务管理、资源统筹。
　　图2 城市运行体征从五个方面展示城市运行状况
　　驱动城市运行体征的管理创新
　　城市运行体征管理是采用大数据理念对城市运行体征进行全面管理，不断发现数据潜在价值，实现“用数据驱动城市运行”的动态过程。首先，基于顶层设计构建指标体系;其次，对指标体系进行组合提炼，形成城市运行体征;基于层次分析法，将城市运行体征分解为城市运行的内部驱动力和外部驱动力;通过基础设施、公共安全、公众服务、政务管理和资源统筹五大方面，全面展示城市运行状况，对城市运行进行监测预警、科学分析和客观评价，辅助领导决策。
　　城市运行中不同领域的体征分布在各个部门当中，同方所要做的就是帮助城市管理者，把各个部门有关城市运行状态的数据拿过来，展示给管理者，引导城市管理由“经验治理”转向“科学管理”。如何才能把指标和数字全面展示出来?这就是数据驱动城市运行。 “城市”每天能够产生数以万计的数据，而只有在线和经过分析处理的数据才是有意义的，智慧城市是否真正实现智慧，对爆炸式增长的海量信息的智慧处理就显得尤为关键。只有通过大数据处理技术的分析、挖掘、应用、管理，才能从海量、复杂、实时的信息中实现便捷与智慧的应用。
　　同方将现在各政府部门的业务数据，通过基础设施、公共安全、公众服务、政务管理和资源统筹与经济监测五大领域体征综合展现出来，就如图3的雷达图一样，很清晰地展示出这个城市在哪些领域存在短板，哪些领域处于优势。
　　图3城市运行综合态势图和城市运行雷达图
　　众所周知，城市运行分为常态和非常态。城市从常态转化到非常态或应急态，状态的转变迁移，很难靠经验预测得到的。但是，对城市中关键体征进行实时监测，比如对人口、交通的时空分布进行监测，结合气象信息、环境信息、节假日信息、网络信息、手机短信、电视广播等多种渠道采集信息的汇总分析，再根据案例库的相关知识信息，就可能会预测出城市运行状态的转变，为管理者争取更多的主动权。甚至，根据历史案例库和实时数据监测，系统可以推送给领导者本月、本周、今天、此时城市可能存在的薄弱环节，提供给领导者重要的参考信息，使其更加运筹帷幄。对于城市居民，系统还可以定时向市民推送有关城市教育、医疗、交通等各方面的体征状态信息，协助居民做出在哪里上学、去哪家医院、走哪条路最合适的辅助决策信息。
　　图4 城市运行常态与非常态相互转变
(责任编辑：CSJ)
关键词阅读:
1(共条评论)
2(共条评论)
3(共条评论)
4(共条评论)
5(共条评论)
降低上网资费迫在眉睫 企业应关注民心所向
日前，锐捷网络政府和交通行业部总经理肖广...
联系我们：
广告发布：
方案、案例展示：
京ICP000080号 网站-3
&&&&&&&&京公网安备45号}