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 微文:城垣大赛:大数据在城市研究和实践中的发展历程与重要意义
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摘要: 2020年4月,第四届“城垣杯?规划决策支持模型设计大赛”正式拉开帷幕。为了更好地搭建量化城市研究的学术交流平台,大赛主办方首次为参赛团队协调提供百度地图慧眼和联通智慧足迹等大数据支持。本期我们将回顾大数据在城市研究和实践中的发展历程与重要意义,并期待大赛选手利用大数据在城市研究的立意选题与技术方法上有所创新与突破。一、“大数据”初现“大数据”、“人工智能”等名词如今已是耳熟能详、司空见惯的概念。可将时间拉回十多年前,2008年9月《自然(Nature)》杂志第一次推出了名为“大数据”的封面专栏,2011年5月麦肯锡发布了第一份名为《大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿》的研究报告。那时,刚刚“问世”的大数据,还带着些神秘的面纱,人们对这一新的概念、生产力以及它带来的可能性充满好奇与期许。同一时期,不仅仅是大数据,定量城市研究对于实际参与城市规划编制的从业者来说仍是较为陌生......(2020-05-16 13:41:01)| 本站微文频道仅收录微信文章标题与文首300字  |   作者:国匠城

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城垣大赛:大数据在城市研究和实践中的发展历程与重要意义




2020年4月,第四届“城垣杯?规划决策支持模型设计大赛”正式拉开帷幕。为了更好地搭建量化城市研究的学术交流平台,大赛主办方首次为参赛团队协调提供百度地图慧眼和联通智慧足迹等大数据支持。本期我们将回顾大数据在城市研究和实践中的发展历程与重要意义,并期待大赛选手利用大数据在城市研究的立意选题与技术方法上有所创新与突破。


一、“大数据”初现


“大数据”、“人工智能”等名词如今已是耳熟能详、司空见惯的概念。可将时间拉回十多年前,2008年9月《自然(Nature)》杂志第一次推出了名为“大数据”的封面专栏,2011年5月麦肯锡发布了第一份名为《大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿》的研究报告。那时,刚刚“问世”的大数据,还带着些神秘的面纱,人们对这一新的概念、生产力以及它带来的可能性充满好奇与期许。

同一时期,不仅仅是大数据,定量城市研究对于实际参与城市规划编制的从业者来说仍是较为陌生的一个领域,地理信息系统(GIS)亦不是人人都熟练操作的规划工具。彼时,城市规划编制往往关注定性的概念化分析和艺术形式的表达,依赖经验判断分析。这其中的原因一方面是随着时代变化,从业者对于城市规划这一学科内涵认知不同,另一方面是以往的数据获取在时效、颗粒度等方面的局限性很大程度上也制约了定量城市研究在城市规划编制中的应用。在大数据普及推广之前,城市规划师以及城市研究人员在新的城镇化发展背景下难以科学、系统、客观地认知城市。


二、数据开放运动


就在“大数据”这一概念被提出后的十余年间,感知技术、互联网技术高速发展,现实世界与互联网中的虚拟世界也在加速融合。与此同时,民间组织、政府、学术机构、商业公司也在逐渐形成合力,致力于打破数据壁垒、开放数据。在此背景之下,城市定量研究及其在城市规划行业的应用有了更加肥沃的土壤。越来越多的学者和从业人员意识到了信息技术对城市研究的深刻影响,特别是大数据和开放数据的出现,使得城市研究者获取大样本量居民个体数据和空间感知数据成为可能。基于开放大数据所做的各种城市案例研究也开始在城市研究和城市规划实践中收获更多的影响力。

三、“以地为本”的大数据:空间分析


早期城市研究的重点一直在于揭示和建立“空间分布及规律”。自20世纪70年代起,城市研究经历了从以“空间分析”为研究中心转向以“社会理论”为研究中心的重要历史转折时期,开始关注城市中人群行为及社会运行机制,并逐步建立起了一套面向复杂因果关系的研究范式。

从城市研究大数据“热潮”以来,基于大数据的城市研究同样经历了这一演进过程。早期,相关的城市研究仍基于“以地为本”的大数据,侧重对静态的城市形态、结构及土地利用情况进行分析与总结,这亦与国内传统的城市规划思路相契合。

《由OSM和POI推导用地现状图》
(北京市城市规划设计研究院,2013)


《地块尺度的全国城市空间扩张模拟》
(北京市城市规划设计研究院,2014)


四、“以人为本”的大数据:人本分析


近年来,随着“以人为本”规划理念的不断深入,城市规划研究的思路在不断创新和转变,大样本的居民个体行为数据的研究价值受到了更多的关注,有较大的发展空间和发展潜力。


以知网上的论文发表数量为例,空间感知类大数据(以“POI(兴趣点)”为例)相关研究起步较早。该类数据从2005年前后开始受到关注,在2011年前后开始高速发展,并于2016年左右到达高峰。相较而言,时空行为大数据(以“手机信令”为例)则从2014年起才进入发展阶段,目前相关研究的数量规模也远不及空间类大数据。

知网年度发表趋势
(上图:以“兴趣点”为搜索关键词,
下图:以“手机信令”为搜索关键词)

这其中的原因,除了观念转变的滞后性外,也有“以人为本”的时空大数据自身给城市规划师和研究人员带来的限制:用于分析居民行为和需求的大样本时空行为数据一直有着获取途经难、处理技术门槛较高的问题。

随着互联网技术的高速发展,现实世界和虚拟世界的边界正在逐渐模糊,数据挖掘能力和计算能力都在不断突破,数据的生产与处理已经不是制约研究人员获取数据的瓶颈问题。更关键的是,如何在保护个人隐私数据的前提下,突破数据生产者和使用者之间的壁垒,有效挖掘数据的价值,真正从人本视角总结城市的发展规律。这是数据提供方、城市规划从业者这些年来在不断磨合寻找的方向。

《早高峰期间西二旗工作人口流向分析》
(百度地图慧眼)

《广州市职住分析示意》
(联通智慧足迹)

五、城垣杯与大数据


为了深入探索及推动我国国土空间规划量化研究,自2017年首届城垣杯决策模型支持大赛开幕以来,大赛吸引到了国内外关注城市定量分析及其应用的规划从业者以及高校师生,填补了国内城市定量研究,特别是城市决策模型交流平台的空白,提高了规划信息化在行业内的关注度和参与度。

同时在这三年中,参与大赛的队伍规模在不断扩大,主题内容不断丰富,技术方法不断进步,也有越来越多的队伍在大数据、人工智能和城市规划的结合点上深耕探索,开拓创新了许多新的研究方法和技术思路。大赛的变化也记录与见证着国内城市决策模型研究的发展脚步。

《基于城市内部多种土地利用的空间扩张模拟研究》
(第一届城垣杯 特等奖作品)

《基于大数据的城市就业中心识别及其分类模型研究》
(第二届城垣杯 特等奖作品 )

《中国城市公共空间时序:识别、测度与影响评价》
(第三届城垣杯 特等奖作品 )

为了促进大数据在城市规划、城市研究领域的应用,搭建交流平台,解决当前时空行为大数据获取难的困境,今年的第四届城垣杯城市决策模型大赛特别引入了联通智慧足迹和百度地图慧眼两家公司作为大数据提供方,首次为参赛队伍提供大数据方面的支持。截止至4月30日,已有百余支参赛队伍数据申请表,应用方向涉及了大赛所设置的全部15个主题。经过组委会与数据提供方多轮筛选和仔细斟酌,综合考虑了数据安全、数据处理能力以及数据与参赛选手需求间的匹配度等多种因素,最终选择了20支队伍予以支持。

大赛此次提供的大数据是由海量时空行为数据经过数据清洗和脱敏后的数据。数据内容包括了人口画像、职住地、通勤等方面的内容,地域上涵盖了北京、上海、武汉等多个案例城市,时间为一个月的连续跨度。从内容多样性、时间连续性和案例丰富性上都有较大的潜力支持各类城市研究。目前大赛支持的数据形式包括两种:(1)标准数据包为各类数据不同尺度的统计值;(2)DaaS数据建模平台支持选手在平台上灵活建模,并将结果(统计值)下载。这两种模式既保护了个人数据隐私和数据安全,又可以有效的支持参赛队伍基于大样本时空行为数据开展相关研究。目前约四成选手选择使用DaaS数据建模平台,六成选手选择使用标准数据包。

希望基于此次合作探索,大数据与当前城市规划领域核心的研究者和从业者能够碰撞出新的火花,从人的视角出发,在分析城市发展现状、总结发展规律、模拟发展趋势以及预测未来场景等各个方向有所突破。

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