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[导读] 过去几年中,美国各大城市已开始利用收入、窃案、交通、火灾、疾病,停车等方面的资料来解决众多城市问题。无论让市民更容易找到停车位,或引导卫生检查员优先锁定高风险的餐馆,或替最可能遇到火灾的家庭安装

过去几年中,美国各大城市已开始利用收入、窃案、交通、火灾、疾病,停车等方面的资料来解决众多城市问题。无论让市民更容易找到停车位,或引导卫生检查员优先定高风险的餐馆,或替最可能遇到火灾的家庭安装火灾侦测器,大数据技术已开始改变城市的运作方式。

据华尔街日报(WSJ)报导,拜科技进步之赐,各大城市近几年开始大数据分析技术。云端运算已大幅降低数据储存成本;机器学习技术让市府官员得以运用先进分析工具;物联网(IoT)和廉价传感器的兴起,可追踪枪击案、交通空污等大量信息;而手机和App的普及,让市场和公务员能一起监控问题并将信息反馈给市政府。

城市运用海量数据最具创意的方式,或许是事先预测火灾等灾难。火灾侦测器对防止火灾夺走人命相当重要。美国国家消防协会(National Fire ProtecTIon AssociaTIon)表示,火灾警报器可将家庭火灾的风险降低一半。

纽奥良虽像大多数城市一样有火灾侦测器安装计划,但直到最近还是要由市民主动申装。纽奥良绩效与责任办公室主任Oliver Wise要求数据库团队利用两次人口普查调查数据,找出最多家庭未安装火灾侦测器,而且老人跟小孩最多,若发生火灾难以逃生的街区。

此外并且用其他数据锁定曾有房屋失火的小区,以机器学习技术制作出一张地图,标示出最可能发生火灾的地区,让消防局可优先安装火灾侦测器。

纽奥良消防局长TIm McConnell表示,自2015年初开始进行此计划以来,该部门已安装约1.8万个火灾侦测器。相较之下,旧方案下每年不超过800个侦测器。

预测分析技术也被用于改善芝加哥的餐厅卫生检查。芝加哥公共卫生局靠30多名检查员检查全市逾1.5万家餐厅有无违法行为,因此需提升排定优先检查顺序的效率。

芝加哥城市创新科技部的资料团队开发出一种算法,其中包含餐厅是否曾有违规行为、已营业多久、天气状况等11个变量,借此找出可能违法的餐厅来排定优先检查。这套算法在2015年投入使用后,检查人员比之前早7天检查可能发生严重违规行为的餐馆,而且查出严重违规行为的餐厅数量增加15%。

此外,城市正在用传感器监控一切。透过物联网,配备传感器的水管可侦测漏水,电表可追踪用电情况,停车表可自动标记逾时停车。堪萨斯市在2016年3月通车的轻轨沿线路灯上安装视讯传感器。该市利用这些传感器收集交通相关信息及沿路的空停车位,并且公共网站上显示这些信息。

这些传感器甚至能计算人潮,做为投资咖啡厅或零售店的重要依据,并能协助市府官员预估人群大小,在大型活动后安排清洁队。传感器还能侦测动作,因此也能用于调整LED路灯,若附近没人就会调暗省电。

而在墨比尔(Mobile)市,建筑法规检查员能借手机和Instagram App,在短短8天内清点完该市的1,200间受损房屋。检查员可利用Instagram拍摄房屋相片,让市府人员在地图上看到哪里有遭破坏、遗弃或有其他问题的房屋。

洛杉矶则用手机资料清理城市街道。该市卫生团队用影片和手机记录乱倒垃圾的行为,并利用App回报需立即关注的问题。行动小组收集的资料汇编在城市详细地图上,并依干净程度以不同颜色标示每条街道。

洛杉矶还在在线发布此地图,让所有人都能了解城市街道的清洁程度。洛杉矶数据长Lilian Coral表示,这项才刚进行一整年的计划,让不干净的地区减少80%。

值此同时,波士顿利用Google的Waze导航App,让驾驶能实时分享路况,以补充监视器和传感器的实时信息,更详细了解街道上发生的情况。来自Waze用户的讯息可提醒哪里出现交通问题,让官员更快作出响应。

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