大数据在公共交通中的应用
摘要：及时、高效、准确的交通数据获取是分析交通管理机制，构建合理城市交通管理体系的前提，而这一难题可以通过大数据管理得到解决。美国、英国和我国的深圳对大数据在交通管理中的应用进行了实践与探索。通过大数据进行公共交通管理将面临着如何开放公共交通数据、如何保护个人隐私、如何进行交通数据的存取等问题，可通过注意保护个人私密信息、提高交通数据存取的多样性、提高交通数据质量等途径去解决。
关键词：大数据 智能交通 公共交通 数据存取
中图分类号： G250.7 文献标识码： Ａ 文章编号： 1003-69３８（２０12）０6－0022-07
近年来，各国日益关注“大数据”，力图通过扩大其在国内的应用范围，进一步释放数据所蕴含的潜在价值。2012年3月29日，奥巴马政府公布“大数据研发计划”，旨在改进现有人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力，从而加速美国在科学与工程领域发明的步伐，增强国家安全，转变现有的教学和学习方式［1］。我国学届亦于2012年7月22日在北京大学举行“首届中国大数据应用论坛”，主要议题包括大数据的发展趋势、不同场景的大数据应用、云计算与大数据、大数据与商业智能等［2］，旨在共同讨论大数据的应用价值。同时，交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都是各大城市亟待解决的问题，科学分析交通管理体系成为改善城市交通的关键所在。为此，及时、高效、准确获取交通数据是分析交通管理机制，构建合理城市交通管理体系的前提，而这一难题可以通过大数据管理得到解决。
1 大数据概述
1.1 大数据的概念
世界各地应用大数据解决问题的范围广泛，既有形成“智能电网”来促进输电网络现代化，也有诸如沃尔玛这样的企业形成库存管理系统来解决运营问题。整体看来，云时代的到来促进了大数据的广泛应用：在天文学领域，大型望远镜和先进的光探测器促使宇宙界的数据快速增加，天文学研究人员由此能在几分钟内从大数据中提取相关内容，以鉴定所有的类星体［6］；在生物医学领域，生物医学的大数据有助于促进智能健康服务系统的形成［7］。在气候学领域，一家名为气候公司（Climate Corporation）的企业将大数据、气候学、农业经济学相结合，通过产生与天气相关的大数据来保护农业 ［8］。大数据除应用以上多科学研究领域外，现已扩展到公共问题领域，例如交通管理和控制。世界各地政府也都纷纷将交通运输数据由纸质型转向数字方式储存，建立智能交通系统，查看交通流量计数并依据车辆行程和路况拥挤程度进行电子收费，从而对交通堵塞和交通污染排放进行隐形控制。
2 大数据管理与智能交通
2.1 大数据：改变传统公共交通管理的路径
社会经济的快速发展促使城市机动车辆的数量大幅增加，城镇化的加速打破了城市道路系统的均衡状态，传统的交通管理信息系统难以满足当前复杂的交通需求，交通堵塞成为棘手问题。而长尾理论①告诉我们，大数据将海量数据聚合在一起，将离散的数据需求聚合能形成数据长尾，从而满足传统中难以实现的需求，例如交通需求。即：个体对某一交通路段的特定信息需求，尽管人数不多、份额较少，但聚合效应加长了数据的长尾，这些个体的需求数据会在数据的长尾下形成庞大的需求市场，为满足人群的需求以及个性化服务奠定了数据基础。可见，用大数据管理交通是交通管理模式的变革，与此同时也变革了公共交通市场管理的整个内涵，阻碍传统交通的瓶颈可通过大数据解决。其原因在于：
第一，大数据可以跨越行政区域的限制。行政区域的划分是国家为了有效统治和管理，而将一个国家划分不同行政区域。这个划分在促进各个行政区域自治的同时，也导致各个地方政府追求各自辖区利益的最大化，而对地方政府之间边界区的公共交通基础设施建设、过境交通线路等漠不关心。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。
第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。我国大部分城市的各类交通运输管理主体分散在不同主管部门，呈现出条块分割的现象。这种分散造成公共交通管理的碎片化，如交通信息分散、信息内容单一等问题。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，将用户可能利用的各种交通数据纳入系统，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，通过在大数据中进行集成检索、利用和分析来提取相关信息，满足各种交通需求，以解决实时交通障碍。
第三，大数据能较好的配置公共交通信息资源。传统的交通部门权责界定未厘清，专业分工的细化也促使公共交通管理部门职能重叠，因而在运营上浪费大量人力、物力。大数据能辅助人们制定出较好的统筹与协调解决方案，在各个交通部门之间合理配置交通职能，针对有关道路问题进行合理信息资源配置。
第四，大数据能促进公共交通均衡性发展。用传统的思维来改善交通拥堵，一般是加大基础设施投入，即加宽道路、增加道路里程来提高交通通行能力，但这种做法又会受到土地资源的限制，而且这种解决模式不利于交通发展、城市空间发展以及土地利用发展这三者之间的整合。大数据解决方案则将技术决定论与制度理论相结合，将信息技术应用于公共交通，从制度层面提高信息资本利用率，减少对诸如土地等外部资源的依赖。
2.2 大数据在解决公共交通问题上的优势
2.2.1 提高交通运转效率
公共交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助于解决这种困境。在大数据中，随着数据库摄入更多数据，所消耗的计算工作量则递减。换言之，在对公共交通的车辆进行配置过程中，配置成本会随着大数据的聚合而减小。这种高效配置能提高车辆的有效路段里程，进而提高交通运输效率，例如，根据美国洛杉矶研究所的研究，在车辆运营效率增加的情况下，减少46%～84%的车辆运输就可以提供相同或更好的运输服务［9］。伦敦市利用大数据来减少交通拥堵时间，提高运转效率。当车辆即将进入拥堵地段，传感器可告知驾驶员最佳解决方案，例如帮助驾驶者15 分钟内找到免费停车位，这大大减少了行车的经济成本。