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大数据热背后的冷思考

2015-06-17 18:09 云计算与大数据



撰文/城市规划学刊编辑部

网址/upforum.org


摘要:基于大数据开展的规划研究,在过去的几年里,从逐渐认识到现在已成为城乡规划领域最为时髦和热门的话题之一。从目前的讨论和研究成果来看,大数据的运用为深刻认识和解析城乡发展中的一些问题带来了新的思路和方法,具有广阔的发展前景。


但在规划界对大数据的重要性取得共识并积极开展研究的同时,也存在着诸如忽视或否定传统小数据分析的科学性、用大数据的简单描述代替因果关系甚至是“为数据而数据”等误区。


为此,城市规划学刊编辑部特组织本次笔谈会,相信各位专家学者的讨论与思考,将对在城乡规划学科领域运用大数据开展规划研究的适应性和局限性,建构相关理论和方法,以及将基于大数据的研究与现有城市研究和城乡规划体系结合起来的路径和方向,具有重要的学术意义(以收稿先后为序)。





一、克服大数据“鸿沟”推进规划运用的思考


王兴平(东南大学建筑学院,东南大学区域与城市发展研究所)


2012年7月12日,联合国发布《大数据促发展:挑战与机遇》政务白皮书,指出“大数据时代”已经到来,大数据在社会发展中正在扮演越来越重要的角色。


在“互联网+”的新时代,“大数据方法+城乡规划”催生新的规划模式,正在为城乡规划注入新的活力。从国内规划行业实践来看,大数据介入并推动规划行业的新一轮变革正在逐步成为现实。面对新的时代,以下几个方面值得特别关注:


首先,大数据在推进规划行业变革方面的作用值得高度关注和肯定。


大数据方法以其强大的信息搜集、整合、分析和处理优势,特别是其基于对个体空间行为监测的海量信息数据进行群体、整体空间行为的分析、判别、集成和预测能力,有利于从技术上保障城乡规划倡导的“以人为本”理想和理念的具体实现。


由此带来的是城乡规划由方法到理念和工作模式的根本性变革。与CAD介入城乡规划带来的空间表达方法变革相比,大数据方法不仅仅推动空间表达方法变革,更重要的是引发空间分析方法的革命。


其次,必须正视大数据方法在规划应用方面存在的困难和障碍,可以概括为“两个鸿沟”。


“第一个鸿沟”是数据的获取方面存在的“大数据信息鸿沟”,目前国内规划学者应用的大数据主要掌握在政府部门和企事业单位等第三方手中,数据的开放意识薄弱,开放壁垒森严,导致规划师经常面临难以获取所需数据或者是需要支付高额的费用才能获取数据的情况,极大地限制了大数据在规划领域的广泛应用。


“第二个鸿沟”是数据分析方法方面存在的“大数据技术鸿沟”,目前在大数据集成和处理、分析方面,总体上面向规划应用的简洁、实用的技术方法比较缺乏,既有的大数据技术方法专业性过强、界面过于复杂,一般的城市规划师难以掌握,也难以迅速地在规划项目中使用,制约了大数据方法的行业普及。


破解上述两个“鸿沟”,是推进大数据方法在城乡规划普及的重要突破口。


对于“大数据信息鸿沟”,建议要推动政府尽快进行大数据立法,通过相关法律、法规和技术标准来界定数据开放的类型、开放的内容和开放的边界、数据存储和交易的基本格式和规则等等,使数据的搜集、存储和交易步入法制化轨道,同时还要加快数据部门的信息化建设,为数据开放奠定基础。


对于“第二个大数据技术鸿沟”,一方面,新一代规划师要加强自身的应用学习,迅速掌握相关的分析方法和技术手段,加快培养规划行业自己的大数据应用人才;


另一方面要大力推进城乡规划大数据方法的技术研发,形成易于为一般规划师掌握的“傻瓜化”、标准化、简洁化的技术分析工具和软件,降低技术门槛,从而加快在行业的普及和推广。


最后,在充分肯定和推广大数据方法的同时,也要辩证地看待大数据方法和其他传统小微数据方法的关系,促进各种方法的协同使用,不能产生“大数据依赖症”。


城乡规划面对的是复杂、易变、富有生命力的社会复杂巨系统,大数据方法虽然提供了一种更为直接、系统的观察城乡社会群体“行为”的技术手段,但是毕竟依然是一种间接信息,无法具体反映社会个体的“心理”,无法替代传统的面对面交流、访谈式的小微数据搜集和分析方法。


需要将大数据长于“群体”和“行为”分析的特点和小微数据长于“个体”和“心理”分析的特点相互结合和验证,从而使对城乡居民的空间行为分析更加科学、准确,为空间分析和规划提供更为全面的科学依据。


二、 新数据环境下的城市研究、规划与设计


龙瀛(博士,高级工程师,北京市城市规划设计研究院)


信息通讯技术的发展以及政务公开的推进使大量数据如雨后春笋般涌现,人们称之为大数据。


需要指出一个范畴上的误区是,大数据的概念有广义与狭义之分,国内已有的多数研究(包括我本人的研究),实际上都不属于大数据,而是属于开放数据,如来自商业网站或政府网站的数据;而狭义的大数据如手机信令、公共交通刷卡记录和信用卡消费等记录大多不是开放数据,获取难度较大。


为此,本讨论用“新数据环境”作为目前大数据、开放数据等研究工作的统称。


新数据环境日益成为国内规划学界和工程学界的关注热点,让学者、规划师和决策者观测到社会个体及详细空间单元上的活动。新数据环境产生的微观个体(社会层面和物理空间层面)数据,与“以人为本”的新型城镇化不谋而合,


对存量规划、收缩城市、公共参与等热点问题具有支撑作用,为城市研究、规划设计、工程实践和商业咨询等带来了新的发展契机。


新数据多以精细化尺度覆盖大量城市,为此我与合作者提出了“大模型”这种区域和城市研究新范式,并认为当前定量城市研究正经历四个方面的变革:空间尺度、时间维度、研究粒度和研究方法——这些变革都以提高居民生活质量为核心目的。 以下是我对新数据环境下研究工作的几个看法。


1、数据有偏性的应对


新数据的有偏性广为学界讨论。例如利用位置微博数据进行的城市幸福感研究,面临着多个层面的偏差,包括微博用户的口是心非、自然语言处理的能力约束、发微博人群的代表性、新浪提供微博API的黑箱。这些偏差使得研究结果的可信性受到质疑。


针对这个问题,不同的研究采取了不同的应对方法,主要包括:


① 充分利用数据的有偏性。例如在中国城市中频繁乘坐公交的出行者中,低收入人群有更大的出现概率,我与合作者充分利用公共交通刷卡数据(smart card data/SCD)的有偏性,研究城市贫困对象在2008-2010年间的出行行为、居住地和就业地的变化情况;


② 关注局部群体的行为特征。我与合作者利用学生SCD分析北京985高校学生的出行行为,也分析了四类极端出行人群的出行行为及其社会经济特征;


③ 结合其他数据研究同一问题,以保证研究结果的稳定性。如我与合作者利用SCD、传统居民出行调查数据、社交网站签到数据以及出租车轨迹数据共同评价北京城市规划的实施效果,发现各类数据的评价结果都表明超过95%的人群活动与规划边界一致;


④ 在承认新数据有偏性的前提下研究城市系统,并期待与其他有偏数据研究互补,一起勾勒出完整的城市系统。


2、多瞬时的可视化,少长周期探索


已有的新数据研究多利用少于一周时长的记录,部分研究仅处于可视化层次,而少有利用覆盖多年的数据进行的研究。与新数据相比,传统数据如城市年鉴能反映出城市一年的变化和年末状态,以及城市的多年累积变化。


随着新数据的不断积累,多年连续的新数据研究成果和规划应用,将与目前已发表的研究结果有很大差异。


3、多现状分析,少面向未来的规划设计支持


已有的研究多针对城市系统的现状评价和问题识别,而少有面向未来的研究。新数据环境下开展的诸多研究的成果,需要适时反哺面向未来的规划设计。


以往的规划支持系统并没有有效地支持规划设计,为此我与合作者提出了数据增强设计(data augmented design/DAD)的规划设计新方法论。


DAD是以定量城市分析为驱动的规划设计方法,通过数据分析、建模、预测等手段,为规划设计的全过程提供调研、分析、方案设计、评价、追踪等支持工具,以数据实证提高设计的科学性,并激发规划设计人员的创造力。


DAD的定位是现有规划设计体系下的一种新的规划设计方法论:它不是艺术设计的背叛者,而是强调定量分析的启发式作用的一种设计方法,致力于减轻设计师的负担而使其专注于创造本身,同时增强结果的可预测性和可评估性。DAD利用简单直接的方法,充分利用传统数据和新数据,强化规划设计中方案生成或评估的某个环节,易于推广到大量场地,同时兼顾场地的独特性。近期我和合作者将发表DAD的相关文章。


三、 固本守元,协同创新,思路优先,数据跟随——大数据与城乡规划研究热潮中的冷思考


周江评(澳大利亚昆士兰大学地理、规划和环境管理学院)


最近几年,大数据成为了全世界的一个流行词汇。针对大数据的文章、书籍雨后春笋般涌现。据笔者不完全的统计,2014年前后,仅仅在美国本土就至少就出版了20余本的大数据学术书籍。


对城乡规划人而言,需要有些什么样的冷静思考呢?结合自己的读书和实践,笔者认为有十六个字将有很大帮助:“固本守元,协同创新,思路优先,数据跟随”,含义解释如下。


1、城乡规划的定义、对象、本质、手段、数据、使命、目标、过程、参与者、成果表达等等,一部分会因为大数据的出现会有所改变,但更多的将还是相对固定的——至少在可预见的将来。


例如,大数据也许会带来城乡规划一部分输入数据的变化,但城乡规划对象仍将是人口、土地利用、产业、基础设施、住房和自然环境等,城乡规划本质仍将是为某地理单元设定愿景和设计实现这些愿景的路径和手段,城乡规划的目标仍是公平、可持续和效率等。


为此,在大数据大热潮当中,城乡规划人首要明确的是自身领域中的变与不变,守卫好不变——也就是守住城乡规划的“本”和“元”;以这些本、元作为自己的锚来在大热潮中站稳脚跟,这就像武术界的各路好手,如果今天看到武当内功痴迷,明天听了少林功夫尾随,忘记先把本门绝技练好、精华悟透,到最后充其量是个杂家,不可能成为一代宗师。


2、对于城乡规划人,协同创新是在对以上的变与不变有客观、辩证的认识的基础上发生的。要求城乡规划人针对“变”,会同其它领域的专家、学者,系统地用好新数据、拿出新思路、走出新路子来应对变化。


例如,在公交卡、手机信令数据出现以前,要跟踪数十万人乃至数百万人的每日行踪,了解短时间内人们的流量、流向特征,实现有效的短时流量规划和管控,是不可能短平快完成的任务。


但在协作基础上,这个任务能够被短平快解决好的曙光已经出现;同时,有关任务的解决,也开启了城市科学和管理的深刻变革(Batty, 2012)。对于城乡规划人而言,协同好跨专业的工作,本身就已意味着创新,即使工作一时没有突破性的进展,但随着工作的深入,新的进展、新的智慧将是水到渠成。大数据的时代呼唤大协作。


3、思路优先,数据跟随是指城乡规划人必须做数据的主人,而不是数据的奴隶。


要做到这点,城乡规划人须对现实和未来有合理的分析框架和思路。从认识论的角度出发,数据是人们为了认识和管理好客观世界而搜集的。数据是客观世界和信息之间的介质。


信息是处理好的数据,是知识的基础。知识是精心组合好的信息。智慧乃应用到各行各业的知识(Kitchin, 2014)。


从实用主义出发,数据虽和智慧中间隔了好几重,但它的终极目标须是产生智慧;但智慧的产生,不一定都始自数据。如既有知识,已有信息,都可以是智慧的起点。



四、大数据环境下城市研究的几点想法


刘行健(香港大学城市规划与设计系)


城市中的大数据让城市观测更全面、更细粒度、更即时与更海量,为更有效率更实时的城市管理提供了可能。但是,现有的部分城市大数据研究存在重数据轻理论、缺乏开放过程与数据综合应用等问题。


1、大数据带来了研究城市的新视角,但大数据环境下城市理论也亟待发展。


城市数据的丰富使得部分研究过分强调数据而忽视了理论的重要性(Rabari and Storper, 2015)。然而,城市理论在大数据时代的城市研究中依然占有重要地位:


① 城市大数据获取的本身建立在城市空间认知的理论基础上。例如,通讯基站作为手机数据的重要采样和分析单元,其选址基于对城市空间结构的假设;


② 大数据城市分析的解读仍然有赖于城市理论与背景知识;


③ 新的数据环境推动着新的城市理论的发展。传统城市理论往往针对长期过程和均质化社会单元,而更多即时的、针对个人的观测数据则有可能进一步推动关注城市短期变化与内部的异质性的城市理论发展;


④ 现有的基于大数据的城市分析往往从实证主义视角入手,缺乏其他社会科学研究中所常见的理论视角,如后结构主义、女权主义与新马克思主义等。对这些理论视角的探索将有助于我们批判地审视大数据城市研究的局限性,而多理论视角的探索也符合城市(研究)复杂多元的本质;


⑤ 人们需要将大数据环境下的城市研究本身看作一个社会-科技过程(socio-technical process),而社会理论(social theory)有可能帮助我们更全面地分析研究中的“话语权”、论述(discourse)以及权力等因素,从而更清楚地认识数据分析背后的立场、意识与观点。


2、大数据催生了管理城市的新方式,但人们需要更“开放”的城市数据。


城市大数据与智慧城市建设一般强调城市管理过程中的理性、科学、规律与效率(Batty, 2013)。在“智慧”与效率背后往往有着复杂的数据搜集、融合与分析过程与算法(算法的选择本身暗含了系统构建者的价值观和立场),而普通民众、大部分规划师以及管理者都缺乏必要的技术知识来理解这一“黑箱”过程。


因此,大数据环境下更有效的城市管理需要更为开放的数据分析过程,分析者可以更为详细地记录与公布算法、数据以及可能的缺陷,如欧美等国的“开放规划平台”和开放数据等趋势。


3、大数据对城市的刻画仍然不完备,不少空白需要传统数据方法来填补。


城市大数据并不是“全数据”,仍然是对城市活动的局部、侧面的表达。例如,公交卡数据无法度量私家车主的时空行为,基于社交媒体(如微博)的城市分析难以反映较少上网人群(如老年人)的动态。


此外,常规的城市大数据虽然有较广的覆盖面,“信息密度”却较低,对个体信息反映有限,无法测度包括习惯、性格、爱好在内的诸多个人因素。


与此相对,传统的小规模数据方法(普查、访谈、民族志和问卷等)则擅长于个体的深度分析与理解。综合大数据的广度和小数据的深度成为一个可能的探索方向,如我们近期所做的综合分析北京公交卡数据与居民出行调查的工作。


4、大数据提出城市学科教育与发展的新课题。


虽然数据分析一直是城市研究与规划的重要环节,但以往规划教育中所覆盖的数据分析方法更针对常规“小数据”,较少涉及大数据的搜集、分析与解读的方法与工具。


例如,一般规划师训练中并不包括社交媒体信息的抓取、公交卡通勤数据的“清洗”以及对这些数据所反映城市动态的解读。


此外,规划师拥有对城市发展的全局理解,可以更主动地参与到目前多由计算机科学家与数据工程师所主导的大数据与城市这一交叉领域中。


5、大数据仅仅是城市的新数据环境中的一部分,其他主要趋势还包括城市开放数据与集成起来的传统数据。


常规的大数据(如手机信号、公交卡使用、车辆轨迹等)较少对公众与研究者开放,现有的不少“大数据”城市研究往往基于开放数据。不少分散的规模较小的传统城市数据集正被集成与连接起来,使人们可以通过数据集成的“放大器效应”提取更多知识与规律。


大数据、小数据、开放数据以及新兴的数据管理机制一同组成了城市研究的新数据环境(Kitchin, 2014),有关规划许可证的研究较好反映了这一趋势:各地规划主管部门将许可证信息“开放化”地公布在互联网上,各地开放的关于许可证的小数据可以被“集成”用于监测和对比全国城市发展。


未来的城市大数据研究需要加强(城市)理论探索、提高开放程度以及充分与其他数据源(如传统的小规模数据、开放数据)相结合。城市研究者应该提高对新数据环境的分析与理解能力,投入大数据与城市这一交叉研究领域,为更全面而深入的城市研究服务。


五、理性认识大数据对城市规划的作用


朱玮(同济大学建筑与城市规划学院)


“大数据”成为当下城市规划的热点,主要有两点原因:


一是大数据在电子商务、社交网络等领域的成功应用,给人们生活方式带来的冲击,令规划师受到鼓舞和启发;


二是城市规划传统上由于不怎么依赖数据,常被诟病为太软、不实、不科学,大数据无疑能够补上这块短板。


但正因为多数规划师很少用数据做规划,对数据的特性、对城市规划的作用缺少经验;对规划行业前景的危机感,更加剧了这股规划大数据热潮的跟风、非理性成分。


大数据对于科学的城市规划是必要的,但远非充分条件。理性地认识大数据对于城市规划的作用,可以从规划的工作内容来看。


套用经典的what(是什么)—why(为什么)—how(怎么做)模型,规划工作即包含了解城市发展状态、把握城市发展规律、预估城市发展趋势三个步骤。


大数据的概念至今没有明确统一的界定,其公认的两个特征是“规模大、来源多”。多数据来源对于了解城市的发展状态具有革命性的意义,这是大数据之于规划的最大价值所在。


传统的规划实践中,规划师通过土地使用调查、年鉴查阅、部门访谈等手段来了解城市,但这些数据大多是二手的,多次处理影响其原真性,只能间接地反映城市状态。而大数据是一手信息,类似手机信令数据、浮动车数据、公交刷卡数据、家庭或单位用电数据,直接、不受干扰地反映个体以及城市的运行动态,从不同的视角对城市进行监测,得到比用传统方法更加完整可靠的城市全景图。


高质量的观察是任何科学实践的第一步,大数据以其多源、直接的特性可为规划现状调查、实施评估等工作提供坚实基础。


对于把握城市发展规律,大数据的作用则有限得多,因为把握规律的实质是理解因果关系。这对于社会影响大、牵涉面广的城市规划来说尤为重要,而目前的大数据分析方法都只能揭示相关关系。


有人说大数据时代,相关关系就够用了,并会拿超市里尿布和啤酒放一起的经典例子来证明。对于某些行业,如果基于简单相关关系的实践风险小、见效快、容易检验,这么做是可以的。


但城市规划的特点与其完全相反,令政府面对基于相关关系的规划或政策都必须极为慎重。不过,大数据相关关系挖掘对于时效性更强的城市管理,则有着广阔的应用前景。


其次,把握城市发展规律、即便只是相关关系也不需要海量数据。


当下对数据规模的痴迷,表现在类似“bigger than big”(比大更大)的流行词,是病态。社会现象复杂多样,但整体的规律性随着案例的增加而收敛稳定,统计学的重要基础“大数定理”证明了这一点,为何不站在巨人的肩膀上呢?


遵循正确的操作方法,小数据分析可以得到足够接近总体的结果;还免去大量的重复计算、时间和精力投入,无需处理大数据的设备和专业人员,这岂不是更低碳?况且在大数据资源稀缺的情况下,小数据仍是主流。


对城市发展趋势的预估则建立在前两个步骤之上,目标是解决问题。数据导向,而非问题导向也是当前规划大数据实践的一大问题。


可能是长期以来的“数据饥饿”导致研究者拿来就用,却疏于对研究问题和意义的缜密思考。


“问题—方法—数据—规律—规划”才是有效率的规划研究方式;开始就想好研究结果的规划应用出口,才能实现“精确打击”。数据不在大小,关键是适用,在何种程度上反映研究的问题、概念,符合科学的采样实践,都要首先判断清楚;研究者需要对数据缺陷带来的后果进行估计和阐明。


通过如此的实践,可以逐步建立一套全方位覆盖的城市发展状态指标体系,来统筹大数据资源的储备和开发。


有人说规划师的“狼来了”,数据精英们将切走他们的蛋糕。笔者相信会切掉一小块,因为好的规划很大程度上取决于对城市设身处地的理解,跟人打交道,对地方问题的浸淫式思考,而不只是坐在电脑后面看数字和图表。不过,规划师多交精通大数据分析的朋友,无疑是好的。


六、大数据研究需“以人为本”


柴彦威(北京大学城市与环境学院智慧城市研究与规划中心)


近年来,随着定位技术、互联网技术与移动通讯技术的不断发展以及社交网站的不断涌现等,人们迎来了“大数据时代”的到来。


在城市规划研究中,除原有城市物质空间的数据外,大数据使我们获取大量动态的、带有精准时空信息的个人数据成为可能,为关注个人的时空间行为提供了重要的契机和数据基础,深刻影响着居民的生活方式和学者的研究范式,掀起了城市规划研究领域的一次热潮。然而综观目前已有研究,作者认为有以下几个方面问题需要引起广大学者的思考。


首先,大数据研究需要从“人”出发,从居民个体时空间行为视角解读数据现象背后的内涵。


目前可获得的大数据包括手机通话数据、公交IC卡数据、浮动车数据、微博签到数据以及居民活动日志数据等,基本是人的数据,不仅包含大量的空间位置信息,更代表了居民在城市空间中的行为与每一个居民个体的行为空间。


现有的大数据研究为我们深化对于城市空间与人类行为模式的研究提供了创新的视角。而与此同时,大数据也在一定程度上存在个体社会经济数据缺失、“见行为而不见人”的问题。


面对大数据自身的优势与劣势,我提出,增加对人的深化思考,不仅需要进一步挖掘大数据的行为内涵以开拓城市研究的新视角,也需要实现大数据与传统数据(或者“小数据”)的结合,优势互补,将“城市、人、行为”的研究紧密结合,突出城市研究与规划中对“区域中的人”的理解与挖掘。


其次,大数据为基于时空间行为的规划创新提供了机遇,亟待系统的行为研究与规划技术方法支撑。


我国的城市发展已进入了以人为核心的新型城镇化发展阶段,正逐步从扩张性的增量规划转向政策性的存量规划,“见物不见人”的城市研究与规划管理方式得到了全面反思。而大数据正为以人为本的城市研究与规划提供了有效途径。


目前,城市研究与规划领域提出了基于大数据构建“智慧城市”“智慧社区”等构想,但大多聚焦于概念构建和数据处理以及硬件配置等方面,并没有真正实现基于大数据进行以人为本的城市规划实践。


基于大数据研究,可以进行城市生活空间规划、城市生活时间规划以及城市行为规划等。


比如可以通过大数据分析,刻画城市居民活动的空间范围并与城市土地利用进行关联,识别居民频繁到访或者潜在使用的区域和设施,从而将城市居民日常活动的时空间模式及需求特征投影到城市实体空间上,进而进行居民生活空间规划;


再比如基于大数据可以分析居民日常活动的时空规律,进而调控城市公共设施或公共服务开放的时间,推动空间规划向时空规划转变,实现城市的精细化管理;


还可以根据大数据分析的规律,依托智能手机等移动互联的终端信息发布平台,结合劝服诱导等软性政策,辅助居民做出智慧的活动时空决策等。


再次,大数据研究对中国城市学者的知识与技能储备提出了新的挑战,迫切需要多学科协同的团队合作模式和数据技术的有效共享平台。


由于大数据样本量大、数据多源、获取成本相对低等优势,成为近年来城市规划支持研究领域最受关注的话题之一。


但是由于大数据研究涉及地理学、计算机科学、统计分析等多学科知识,并且目前国内数据资源共享不足、数据处理的技术门槛高、多源数据整合较难等,导致大数据研究仍然处于探索阶段,缺乏知识创新以及和已有研究方法的有效结合。


因此未来应积极构建数据共享平台,降低技术门槛,促进多学科交流合作。


大数据时代的城市规划不仅仅是数据的信息化,更是从基于土地、经济活动的规划向基于个人的规划发展,从静态的、蓝图式的规划向动态的、过程式的规划发展。从“人”出发,深入挖掘大数据背后的居民行为模式与制约机制,将大数据落实于城市规划实践,才能充分发挥大数据在城市研究与规划中的重要作用。


七、大数据热背后的冷思考


周素红(中山大学地理科学与规划学院、广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室)


近年来,随着物联网、云计算和移动计算等技术的兴起,大数据成为家喻户晓的词汇。


作为广泛联系公众与政府桥梁的规划行业,在长期饱受“数据饥渴”的背景下,大数据的产生和应用为规划研究、规划编制和管理打开新的一扇门,相关成果开始涌现,推动了本领域的变革和发展。


然而,在大数据热的背后也产生一系列的误区,冷静思考其存在的不足和适用性对优化和建构新时期规划理论与方法体系有重要的意义。


1、技术、方法与人才支持的局限性。


多源数据的获取、融合、集成分析与过程模拟是基于大数据研究的重要基础。然而,目前在技术、方法和人才支持方面存在较大局限:


① 在数据获取方面,需要协调数据背后的利益博弈、处理保密与开放的关系、解决数据的清洗和多源大数据的空间化问题等;


② 在相关方法体系构建方面,需要突破多源异构数据融合技术、集成分析以及基于过程、实时、快速的模拟模型构建等技术和方法;


③ 在人才支持方面,目前大数据应用对于接受传统规划教育训练的很多规划师来说存在一定的技术门槛,而主流的大数据技术分析群体多来自信息技术领域,因此如何构建有效的沟通和合作机制、培养更加立体化的知识结构体系的规划人才是关键。


2、数据的代表性、研究的科学性与公平性问题。


一方面,大数据往往源于局部对象的“全样本”,由于上述技术和方法的局限性,难以实现全对象的关联,因此存在代表性不足问题,进而导致对复杂城市现象揭示的片面性。


同时,基于关联的研究在内在关系的揭示和机理的解释方面存在缺失,影响了研究结论的严谨性。


另一方面,作为一项公共政策,规划的重要前提是公平性。然而,通过自动、实时、自愿等方式提供的数据是大数据重要来源,这也意味着,在大数据时代下,个人对信息供给的贡献越大,其获得的反馈机会也越大。


这种机制存在潜在的对弱势群体和他们所在地区的社会排斥和空间排斥问题,进而有悖于学术研究和规划的价值取向。


3、规划应用的适应性和规划管理的挑战性。


目前,规划领域的大数据研究主要集中在概念层面、描述层面和基于分析的可视化层面,真正辅助规划智能化决策支持技术还很不成熟,影响实际应用价值。


事实上,作为技术手段和工具,大数据分析永远代替不了人脑,因此,也决定了大数据的应用层需要定位在历史和现状问题的辅助分析、未来趋势的预判和规划方案的影响评估等方面,而规划方案的制定本身很难纯粹靠技术完成。


同时,大数据时代的规划管理需要应对管理模式的转变问题。随着互联网及大众媒体的发展,公众参与政府公共管理的渠道更加多元。


然而,如何在有限的人力物力前提下解决日益多元和大量的来着公众反馈的信息和意见、如何应对大数据时代信息的碎片化和管理的碎片化问题、如何有效地疏导和正确引导社会矛盾和舆论、如何应对各类突发事件,减少负面影响等成为政府亟须在机制上考虑和解决的问题。


4、基于大数据的规划研究与规划体系建构。


基于大数据的规划研究展望:利用大数据构建“海量时空数据生产-多源异构数据集成-基于主题的时空数据建模与分析和智能决策支持”的研究体系,将有助于促进规划理论和方法体系的进一步完善,具体包括:


① 建立基于空间的个体、政府、企业和各类传感设备终端的时空数据接入与标准体系;


② 建立基于多源异构数据的集成与分析方法体系;


③ 建立知识发现、过程模拟和优化决策支持的时空数据模型体系和基于主题的城市专题研究体系;


④ 建立辅助规划决策、日常管理和应急响应的智能决策支持体系等。


规划编制技术的变革:大数据提供了更多源的客观数据作为规划决策的基础,改变了以往基于不完全知识推理的规划,转向更基于事实和客观的规划。尤其在前期的现状分析、预测推演和后期的方案影响评估等方面将发挥重要作用。


基于众包的规划管理变革:基于开放平台的公众参与理念,构建众包的规划管理体系和技术支持体系,具体包括:


① 充分利用大众媒体,构建公众与政府沟通的信息平台,推动服务型政府转型;


② 充分利用NGO和志愿者群体的力量,协助政府整理和分析公众意原,为规划决策提供及时咨询;


③ 构建基于众包的专项规划体系,引导部分专项规划的编制和实施的众包模式转型;


④ 创新公众参与式规划和信息智能分析的技术手段,为开放式管理提供决策支持。


大数据给规划和相关研究带来新的机遇和挑战,审视思考其潜在的问题和局限,构建基于大数据的研究方法体系、规划编制体系和规划管理体系,将有效促进规划及规划研究的进一步发展。


八、第三次浪潮:城市规划技术的突破与反思


杨俊宴(东南大学建筑学院城市规划系)


1、大数据是城市规划技术发展的第三次浪潮。


25年前,以CAD、Photoshop、3DS等软件引领的电脑辅助设计浪潮开启了计算机设计的新篇章,规划界欢呼:“数字化规划时代来临”,但事实验证,其并未取代传统意义的城市规划。


15年前, GIS等3S集成技术渗透到城市规划的各个层面,规划界再次欢呼:“智能规划时代来临”,似乎用GIS能够解决所有城市规划中的复杂问题,但再一次,事实验证并非如此。


如同之前出现的CAD、GIS等新技术一样,大数据作为当下一种最前沿、最高效的数据采集和分析技术,能够为城市规划的研究和城市问题的判断提供更高效的技术工具,丰富规划师们的分析、研究手段;但无可置疑地,这些新计算机技术只是一种工具,是丰富而不是取代传统研究,是完善而不是颠覆传统城市规划。


事实上,大数据技术本身只是作为一种研究工具和手段,真正关键的是规划师们如何以开放的态度、科学的精神去探索和钻研,去发现城市问题、挖掘深层机制,以大数据解决城市大问题。


因此,大数据时代的城市规划研究和实践绝不是单纯的技术集成,而需从工具理性和价值理性两方面进行考量,这也是大数据作为城市规划范式的意义所在。


2、城市大数据研究与实践应用的层次。


面对大数据时代下的新机遇,城市规划界尚且处在机遇的初期挖掘探索阶段,而交通、信息等兄弟学科,已经进入了真正的大数据研究阶段,开启了用大数据解决传统学科无法解决的实践问题的研究阶段。


为了让大数据服务于规划研究而非研究顺从于数据本身,人们应区分城市大数据研究的三个层次。


① 城市大数据研究的1.0版:数据的图示化。


目前,许多学者对于城市大数据的运用主要在于数据的可视化探索上,如计算机定量推演、基于网络地图数据的可视化开发、三维模拟、数据分布等,在这些对于大数据的浅层研究中,研究者更关注大数据用计算机的表现技术或图面的表达效果,而忽略了对于数据背后的原因、机制、影响等环节的深层挖掘,导致最后的研究结论往往流于表面,仅仅推导和验证出众所周知的既定事实,难以科学地指导规划实践。诸如此类的大数据研究可划定为1.0版。


② 城市大数据研究的2.0版:单类大数据的深度分析。


部分学者对于大数据本体进行了深度的挖掘,加入了数据特征、时间波动、空间位置等信息,由此对单一数据源做更全面透彻的解析,如社交网站等网络数据、出租车等移动设备轨迹信息、公交或地铁智能卡数据等。


但在很多研究中,作为规划研究领域中最重要的主体之一——城市空间,却成为了某单一数据源简单位置信息的平面载体,如居民时空活动研究,人群分布热力图等。


我将此类型的大数据研究划定为2.0版本,即对单一数据源进行了深入的剖析,但内蕴丰富的城市空间数据被无意识地扁平化了,仅仅作为大数据展示的“底图”。


无论分析人的迁移流动还是行为规律,若不结合城市空间,不分析城市用地功能性质、空间要素与这些数据规律的耦合关系,详尽的大数据研究结论只是提供了一个很外围的参考,就难以深度介入城市规划的实践过程,还是属于浅层研究。


③ 城市大数据研究的3.0版:大数据解决大问题。


面向城市规划领域的大数据研究应有“大数据解决大问题”的总体原则,着力于解决城市规划领域中用传统技术方法难以解决的,尤其是反映城市真实生活和民生息息相关的重大问题;


其次,城市大数据研究应明确“源于数据,落于空间”的研究脉络,梳理大数据研究的理论内核、方法技术和效用评价等;


第三,应认识到城市空间本体的复杂性,充分利用城市空间数据中的用地结构、功能属性、开发强度、形态特征等多维度信息,将大数据信息与“立体的”城市空间信息作深入的叠合性研究,只有更好地从城市规划领域的本体特征以及城市规划的实践需求的角度出发,将城市空间与数据分析结合起来,充分融合规划、地理、社会、经济等各学科领域,才能成为大数据时代下城市规划研究的范式。


3、城市规划大数据应用的核心:大数据解决大问题。


我国快速城镇化30年以来,随着通讯、交通等新技术的冲击和生活工作节奏的加快,城市空间的急剧增长带来了大量新生问题。


对城市规划与真实城市生活和民生问题的关联研究,已成为我国“以人为本”新型城镇化发展过程中急需解决的实践问题,而这些问题已经难以用传统的城市模式和静态的空间分析方法来解答。


大数据带来了第二次数据革命,不仅使得城市空间形态的定量分析能够在更高的精度和粒度维度得以实现,也能够打破长期以来对城市空间形态的研究总是停留于“用空间来解释空间”的传统研究圈,以更深入真实的视角和更宽阔的视野来揭示城市复杂形态背后的动态演化和结构性规律。


应避免“技术至上”的倾向,不过分追求大数据搜集、处理及表现等一系列技术环节中的“绚丽”成果,真正应用大数据对城市规划本身进行更多的深度研究,进而指向大数据时代下的城市规划研究核心——用大数据解决大问题。


九、有效开展规划大数据研究的三要素


王德(同济大学建筑与城市规划学院)


城乡规划领域掀起的大数据热潮既源于行业自身转型和拓展的需求,也源于外部社会对大数据的全面关注。


在这内在外在条件都已具备难得机遇下,如果能够借力推动规划学科的转型、推动新领域的开拓,将为规划学科持续发展注入新的动力。


从这几年发展的经验看,有效开展规划大数据研究的关键因素是数据、技术与思想。


首先是数据:在这方面虽然政府在积极推动数据开放,但各部门都是热衷于获得数据,对开放自身的数据,特别是核心数据积极性不高。所以拥有数据的单位和部门就具有战略优势。


遗憾的是城市规划行业内部管理部门设计部门并不拥有自身的核心大数据,只能与相关部门、企业开展合作。相反互联网企业、信息服务企业、信息管理部门是大数据资源的主要拥有方,天生具备竞争优势,一旦这些行业携其数据进入规划设计领域,其影响将不可小觑。


其次是技术:如果说定性分析和定量小数据分析对技术的依赖是辅助性的,那么大数据分析离不开技术支撑,是高度技术依赖性的工作。


现有规划行业内的技术队伍难以承担大数据处理的任务,现有的规划教育体系也不能培养出应对大数据的人才,技术短板正严重制约着当前规划大数据研究与应用。


相反,计算机领域、IT行业涌现不少的城市大数据研究,在技术优势的支撑下,对各种可以获得的城市数据正在展开分析。但他们缺少对规划行业的了解,无法开展有针对性的研究。


最后是思想:如果说数据是原料、技术是工具,那么思想就是产品设计,它关系到如何使用技术、如何处理数据、如何解释和应用结果,是一切工作的灵魂。


规划对大数据的真正需求只能来自规划行业内部、是其他学科无法取代的。


所以,面对大数据的汹涌浪潮,规划师应该挺身而出勇于开拓,做时代的弄潮儿,不应固守原有阵地。缺少规划师参与的规划大数据研究无法解决规划问题。


由于以上三要素缺一不可,所以规划大数据研究有较高的门槛,单位之间、学科之间、研究者之间的协作比以往任何时候都重要。


对于规划师而言,弥补数据与技术的短板,发扬思想与应用的长板,才能在规划学科与大数据之间找到贯通途径,这是时代赋予的责任。


十、数据驱动城乡规划转型与创新


甄峰(南京大学建筑与城市规划学院,南京大学智慧城市研究院)


近年来,智慧城市逐渐成为国际城市研究领域的新热点。伴随着智慧城市的建设,大数据开始进入学者与公众视野,成为当前社会经济发展的一个重要现象。


MIT的城市感知实验室、UCL的高级空间分析中心等成为城市领域大数据研究的领军团队,国内对于大数据与智慧城市的研究也是方兴未艾,论文及专著不断涌现,对智慧城市和大数据的理论研究和实践起到了方向性的引领作用。


可以说,“大数据”为我们提供了丰富的、详细的、实时的信息,有助于城市学者更加全面、大尺度、精细化地研究各类城市社会经济问题,催生了城市研究新范式并为城市研究与规划学科发展带来了新的创新机遇。


面对大数据如此巨大的影响力与冲击力,人们必须承认它对城市规划行业带来的革新性影响,无论是在城市规划的调研、研究与方案编制,以及后期的实施与管理方面。


然而,人们更应该关注的是,如何将这一创新机遇落到实处,真正促使城市规划学科走向科学化。


首先,尽管大数据起到的作用是非常关键的,但人们要更好地理解这个“机遇”的本质,就要超越大数据。


在说服我们自己重新认识数据价值的基础上,强调数据的多元、异构等复杂性特征,而不仅仅是数据规模、更新速度等方面。因此,“数据驱动”也许比“大数据时代”更为合适。


其次,如何利用数据,挖掘数据的人文内涵,是城市规划工作者的使命和基本要求。


数据并不等于知识,就不能简单地去加工和处理,也不仅仅是依靠数理模型去发现问题。如何从复杂的数据中找到人们所需要的知识,去除掉影响人们判断的冗余信息与数据,是需要人们多年的专业积累和人文素养,以及对案例地区长期的跟踪研究的。


因此,掌握了数据,并不一定就意味着掌握了“话语权”和“真理”。在清楚人们要解决什么问题之后,关键就在于如何利用这些数据去发现问题和解决问题。


第三,尽管人们讲到数据驱动为城市研究与规划带来的革命性变化,但这一变化将是一个持续、漫长的过程。


在这一方面,容不得浮躁,要能够静得下心、沉得住气,不求语言的惊世骇俗,只求去践行、去探索复杂的城市系统,去逐渐构建与完善更加科学化的城市规划学科。


十一、大数据与城市交通规划决策


杨东援(同济大学道路与交通工程系)


近年来大数据技术的发展和得到的关注使人激动,但作为一个严肃的管理者、研究者或者技术人员,不能简单依据热情和冲动制定行动纲要,亦不能盲目追随成为一个“逐波飘浮”者,这促使人们认真深入地思考大数据浪潮为城市交通规划领域带来的机遇和挑战。


首先的问题是人们为什么需要大数据,这与学科对研究对象的认识是基础紧密相关。


城市交通是一种典型的复杂适应系统,其行为主体为适应外部环境的演化,对外部环境扰动的敏感性,决定了城市交通规划必须要敢于承认面对的是一个不确定性的世界。


经验和理论均促使我们反思:过去努力追求准确预测基础上优化规划方案的思维方式是否有问题,是否应该直面不确定性,而不是努力消除不确定性?


为此人们需要一种能力,能够不断地监测、评估规划对象的变化,例如城市环境的变化,居民诉求的变化,交通模式的变化等,并采用建设、管理、政策等手段调控城市的成长过程。


实际上,基于可持续发展的理念,人们是能够确定未来应该争取的目标,不清楚的是在多大程度上能够实现目标,以及如何采用更加有效的组合对策手段去逼近理想目标。


从这个意义上说,城市交通规划的注意力不能够仅停留在一定假设基础上制定相应的远景方案,而更加应该强调的是一种发展过程调控。


大数据技术发展使得管理者和研究者能够更加深入地观察规划对象。


其一是大样本的优势,使得我们能够比较准确地细化不同活动类型居民在空间上的分布结构;


其二是连续追踪观察优势,使得我们有可能观察城市交通行为的连续变化过程;


其三是多角度综合观察优势,通过多源数据,从不同角度更加全面地考察规划对象;


第四是多测度优势,在时空不同测度条件下,研究宏观与微观的关联。


对于城市交通规划来说,大数据不是一种时髦,而是需求拉动、技术推动和理念变革所引发的科学技术进步。与此同时,必须注意合理地将大数据技术融入新的规划分析技术体系。


首先,由于城市交通规划学科的特殊性,不能将基于大数据的统计分析、关联分析等与基于因果关系的模型和仿真分析技术对立起来。大数据擅长的是告诉决策者“是什么”,但是对于回答“为什么”有技术能力上的局限性。


数据驱动的分析技术和模型驱动的分析技术是支撑城市交通规划新理论体系的两个支柱,并不存在谁替代谁的问题。


其次,人们需要一个“横梁”将两个“支柱”融为一个整体。也就是说,数据驱动的分析和模型及仿真驱动的分析,所产生的结果都是某种方面的决策证据,需要通过基于证据的决策技术形成有机整体支持城市交通规划决策。


第三,需要研究大数据技术获取的成果的应用方式。由于交通大数据并非是针对城市交通规划的“定制数据”,也就是说从决策角度来看所产生的是“间接证据”,如何使用间接证据进行决策判断是难以回避但必须克服的障碍。


第四,需要架设基于大数据获得的宏观属性与基于问卷调查等获得的微观特征之间的联系桥梁。在聚类分析基础上的宏微观属性关联研究很值得期待,它将宏观态势演化与微观机理联系在一起。


第五,需要构建适合交通规划的大数据驱动技术分析方法体系。包括:数据质量的控制与修补、聚类分析与特征提取、规律发现与演化过程观察、问题导向的技术集成等环节。


大数据带来的是一种重要的技术变革,将大数据技术硬塞进传统技术概念的框架会限制其优势的发挥,将大数据技术与传统技术对立起来有可能导致不切实际的理想。在研究大数据技术应用的同时,认真思考城市交通规划领域的认识论、方法论问题,有助于新技术应用的可持续发展。


十二、 大数据与城乡规划:玩具乎?工具乎?


吴志强(同济大学建筑与城市规划学院)


到目前为止,我加入关于城市大数据的研究群已达到12个,这些群组大都是城市规划专业、城市研究领域年轻一代的学者。我特别为规划界年轻一代学者的全身心投入感到骄傲。


然而,我不得不说,这一代年轻学者在城市大数据研究中的兴奋和突破,并没有与规划专业在转型期中间最迫切需要解决的问题系统关联起来。


由此,我把这类大数据作为分析城市规划的自得其乐突破,称为大数据 “玩具”;而把大数据对城市规划核心问题的突破,称为大数据“工具”。


值得肯定的是,在国内城市规划研究领域中间,不乏优秀的大数据研究成果。


许多杰出的学者已在大数据对于城市规划中间最需要解决的研究问题上作出探索,积极开拓了城市研究的最前沿领域,值得鼓励。


但是另一方面也需要警惕,过热的大数据研究逐步被“玩具化”,避免成为昙花一现被人遗忘。


所谓“玩具”与“工具”的本质区别在于:


“玩具”者,目的在于“玩”。因此,但凡可以娱人眼球的研究成果均成为目前不少研究中盲目追求的目标,产生大量过度包装的研究成果、过度炫目的图面表达、过度复杂的分析过程,而忽视了研究自身的意义及对于解决城市中最迫切问题的贡献。


而“工具”者,重点在于“工”,是手段而不是目的,真正的目的在于诊断城市中仅凭过去技术方法无法获知并解决的城市问题,而这些问题恰恰是迫切的、亟需解决的。


大数据作为工具为精准地诊断出这些城市问题创造了条件,将城市最本质规律与城市发展、规划干预真正紧密联系起来。


作为“玩具”的大数据研究,由于对于城市规划自身的诉求与关注点缺乏精确思考,缺乏目的性,遇到什么数据源就用什么数据源,过度关注表达效果而忽视结论的实践意义,因而对于城市根本问题的解决帮助甚微。


相比之下,作为“工具”的大数据研究对城市自身问题的诊断、对城市规划干预的支撑、对城市研究方法的促进均有明显的作用。作为“工具”的大数据研究应包含以下三个层面:


① 描述性研究。


包括城市规划的土地利用信息和多重数据源关联并一一对应的大数据平台;


② 规范性研究。


探索数据与规划干预之间的逻辑关系。


例如,自然环境数据对规划导致必然的因果关系、周边区域经济数据对城市战略定位产生的因果关系、城镇群的数据与城市文化创造力的相互关系、城市人的数据与城市内部要素配置的相互关系、城市要素网络之间的拓扑关系等等,在理清本质逻辑的基础上进行动态模拟推演,从而达到最优的干预效果;


③ 方法论研究。


本质是数理分析方法,通过数据可视化的形式直观的反映出过去的城市研究中无法反映的迫切问题,大数据体现了工业文明之后不能理解的美学。


为了避免大数据成为“玩具”而非“工具”,我提出若干需要慎重思考的关键问题:


一是目前的大数据研究太“滥”,“滥”在凡是基于一定量数据的研究均急切的扣上“大数据”的帽子,实际上更应关注在大数据的基础上,明确了解未来究竟怎么运用大数据工具的走向;


二是大数据的致命弱点是什么?大和小是相对的概念,什么是小数据?对于研究有意义的最小数据是什么?从这个角度出发,大数据研究不应当追求数据量的大,而是应当关注大数据中,对城市建设来说,最有效的数据是什么;


三是大数据本身需要突破数据库的整理、元数据格式以及数据的获取渠道,这一项研究在以往有突破,但是没有真正实施;


四是数据的遴选过程和链接过程,如何将冗余的、对研究产生误判的数据剔除,以及大数据与小数据是如何链接的,从而可以在研究中互补,多种数据研究方法均作为工具,共同应对城市中的迫切问题。


最后,从BIM(Building Information Model),到更高层面、更复杂内涵、更迫切需求的CIM(City Intelligent Model),是国家层面的战略需求和大数据研究的必然趋势。


过去的发展经历是用传统粗放农业的方法在建设我们的城市,是不智能的,而大量城市信息的获取,超越单体建筑信息,对城市乃至国家的转型发展、核心竞争力的提升,起到更为深远的作用。


走向作为“工具”而非“玩具”的大数据研究,应当是每一个城市研究学者肩上的责任,也是城市规划从传统走向智能的必由之路。


撰文/城市规划学刊编辑部

 
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