нью-йорк
06 мар 2015

5 тезисов из лекции Бена Веллингтона о том, как big data помогает менять города

Автор: Анна Баринова

Бен Веллингтон — специалист по анализу данных и изучению big data. Свои знания он применяет в основном в сфере городского развития. Веллингтон прочитал лекцию для TED о том, как, собственно, правильно использовать огромные массивы имеющихся данных для развития городов.

1.

Инфраструктура города — это числа. Если говорить о Нью-Йорке, а точнее, об острове Рузвельта, — это почти 1000 км тоннелей метро и 600 км велодорожек. В городе 13500 такси. Проблема в том, что городские власти проделывают огромную работу по пересчитыванию всего на свете, но не умеют работать с этой информацией.

2.

То, что город предоставляет такое количество информации, — прекрасно. Но обладая столькими данными, можно начать задавать новые вопросы. Вопрос Веллингтона был таким: когда в Нью-Йорке час пик? Он подумал, что такси — это не просто автомобили, это тысячи GPS-датчиков, которые ездят по всему городу и получают данные. Веллингтон составил таблицу, чтобы понять, в какое время дня и с какой скоростью ездят такси, и оказалось, что скорость машин возрастает с полуночи до 5:18 утра, а в 8:35 она сильно замедляется и остается низкой весь день. Исследователь понял, что в Нью-Йорке нет часа пик, а есть целый «день пик». Но информация о GPS-датчиках не была открытой. Оказалось, что её выложил в сеть парень по имени Крис, который оставил властям специальный запрос, принес жесткий диск и затем выложил данные. На самом деле, город должен сам обеспечивать граждан этой информацией, не заставляя их самих ходить туда-сюда с жесткими дисками. 

3.

Такая же история — с картой наиболее опасных для велосипедистов мест, которую составил Веллингтон. На ней показаны перекрестки, где чаще всего происходят аварии, и те места, где нужно быть особенно внимательными. Чтобы составить карту, он воспользовался данными городских властей. Но проблема в том, что вся информация была в формате PDF. Ежедневно власти Нью-Йорка выкладывают десятки PDF с данными, копировать информацию из которых в высшей степени неудобно. Поэтому парень Джон из Нью-Йорка написал программу, которая скачивает эти файлы и конвертирует их в более удобный формат. Власям стоило бы подумать об этом раньше.

4.

Ещё одна проблема — в том, что каждое ведомство дает разные номера и коды тем или иным объектам: пожарным гидрантам, улицам, домам. В данных нет единства, и это создает путаницу. 

5.

В городе — сотни программистов и просто интересующихся, которые обрабатывают эти данные, составляют из них графики, карты и таблицы, делают на их основе диджитал-проекты. Если город не может сам подать эту информацию должным образом, пусть он хотя бы сделает доступ к ней максимально простым.

Поделиться:

Читайте также

КОММЕНТАРИИ
к посту «5 тезисов из лекции Бена Веллингтона о том, как big data помогает менять города»

Ответить в ветку
Авторизоваться через:
Яндекс.Метрика