蔣沅嫄

(北京航空航天大學(xué) 公共管理學(xué)院，北京 100083)

截至2016年，中國的城市化率已達到57.35%。[1]隨著城市化水平的快速提高，我國城市承載力漸漸與規(guī)劃預(yù)期脫軌，由此滋生出各種“城市病”。其中城市交通問題已逐步演變?yōu)橹萍s城市可持續(xù)發(fā)展的主要障礙。據(jù)2013—2014年《中國經(jīng)濟生活大調(diào)查》數(shù)據(jù)顯示：北京市每天交通擁堵的時間為1小時55分，由此造成的直接經(jīng)濟損失年均為700億元。盡管中國各大城市都積極嘗試解決交通問題，但由于時空、經(jīng)濟、環(huán)境、技術(shù)等條件的限制，傳統(tǒng)的交通管理措施仍無法根治當前的交通問題。在“人、車、路”交互形成的交通系統(tǒng)中，城市居民無疑是其中最為關(guān)鍵的因素。從本質(zhì)上說，城市交通問題肇始于城市居民出行行為的能動性與隨機性，而城市交通流量的實時分布狀態(tài)也往往直接取決于城市居民的出行行為。因此，采集并剖析城市居民出行行為大數(shù)據(jù)，深挖居民出行信息，掌握居民出行規(guī)律，合理疏導(dǎo)交通流，科學(xué)規(guī)劃交通設(shè)施，不僅是有效緩解當前城市交通亂象、提高交通通行效率的有效方式，也是城市全面優(yōu)化發(fā)展、國家治理能力現(xiàn)代化建設(shè)的必然趨勢。

一、文獻綜述

數(shù)據(jù)治理是城市化發(fā)展和國家治理能力現(xiàn)代化建設(shè)的必然要求。通過對城市各類大數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用，政府才能從以主觀經(jīng)驗導(dǎo)向的模糊治理模式向以“數(shù)據(jù)說話”的精準治理模式轉(zhuǎn)變。因此，為服務(wù)于城市智能交通管理的需要，學(xué)者早已就城市居民出行行為大數(shù)據(jù)的采集和應(yīng)用等方面展開研究。

(一)城市居民出行行為大數(shù)據(jù)采集的研究

1944年美國頒布實施公路法案后，為彌補道路設(shè)施規(guī)劃信息不足的缺憾，美國公共道路局率先采用起訖點調(diào)查方法采集城市居民出行行為數(shù)據(jù)，即通過到戶訪問區(qū)域內(nèi)居民，采集調(diào)查期內(nèi)居民的出行方式、起訖點等基礎(chǔ)出行數(shù)據(jù)及其居住的單元、人口量、汽車擁有量等家庭特征數(shù)據(jù)。[2]隨著城市化的發(fā)展，采集對象逐步從宏觀群體走向微觀個體，而采集方式也從傳統(tǒng)的入戶調(diào)查向郵寄反饋、電話采訪、活動日志調(diào)查轉(zhuǎn)變。[3]自1979年引入美國交通規(guī)劃理論后，我國對于城市居民出行行為調(diào)查的研究也層出不窮，研究內(nèi)容覆蓋了城市居民出行行為的調(diào)查問卷設(shè)計、調(diào)查對象選擇、調(diào)查開展策略等各個方面[4-5]，旨在提高城市居民出行行為大數(shù)據(jù)的調(diào)查質(zhì)量。[6]而隨著公共交通的發(fā)展和公交票制的改革，學(xué)者也對基于票務(wù)信息系統(tǒng)采集的城市居民公交出行數(shù)據(jù)進行了探討，研究內(nèi)容覆蓋數(shù)據(jù)采集的過程、方法及設(shè)備設(shè)置等。[7-8]

20世紀90年代，以GPS、GIS技術(shù)為代表的定位技術(shù)在民用領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。為保證數(shù)據(jù)的精確性、規(guī)范化和規(guī)?；?，一些學(xué)者引入GPS技術(shù)作為采集城市居民出行行為數(shù)據(jù)的新方式。在采集對象上，部分學(xué)者以居民個體為調(diào)查對象，通過GPS調(diào)查數(shù)據(jù)和日志調(diào)查數(shù)據(jù)的結(jié)合，研究城市中不同類型居民的出行行為規(guī)律[9-10]；另有部分學(xué)者從浮動車輛開展研究，以車載GPS為工具采集經(jīng)緯度、時間、速度、方向、車輛載客狀態(tài)等信息，并通過GIS技術(shù)覆蓋城市路網(wǎng)信息圖層，以挖掘城市居民出行時空分布數(shù)據(jù)。[11]

自2008年《Nature》雜志報道“Big Data”專題研究之后，在城市管理中應(yīng)用大數(shù)據(jù)研究日益增加，這也為城市居民出行行為大數(shù)據(jù)的采集和應(yīng)用提供了新思路。國外往往以某一特定城市的居民為研究對象[12]，監(jiān)測和記錄這些人員的手機通話記錄、社交軟件使用記錄、移動網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、短信數(shù)據(jù)，并通過表格、統(tǒng)計分析、可視化等手段，獲取城市居民出行行為大數(shù)據(jù)。[13-14]國內(nèi)學(xué)者集中探討基于手機等移動終端定位數(shù)據(jù)采集城市居民出行行為大數(shù)據(jù)的技術(shù)操作過程、核心問題及發(fā)展前景。[15-17]

總體來說，對城市居民出行行為大數(shù)據(jù)的采集主要經(jīng)歷了傳統(tǒng)的居民出行調(diào)查、票務(wù)系統(tǒng)信息采集、基于GPS技術(shù)的移動數(shù)據(jù)采集與基于手機等移動終端的定位數(shù)據(jù)采集四個階段。目前，采集居民出行行為大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用現(xiàn)代化數(shù)據(jù)采集方法，故所采集的數(shù)據(jù)是海量的、無序的、散亂的，因此，現(xiàn)階段學(xué)者對居民出行行為大數(shù)據(jù)采集的研究更多集中于如何設(shè)計新的技術(shù)和設(shè)備實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化、提高數(shù)據(jù)可用性，以防止因數(shù)據(jù)膨脹造成的數(shù)據(jù)閑置。

(二)城市居民出行行為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的研究

目前，國內(nèi)學(xué)者對居民出行行為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的研究，主要覆蓋城市規(guī)劃與城市交通管理兩個方面。

在城市規(guī)劃方面，學(xué)者們主要采用案例研究方法，通過分析城市規(guī)劃實例，闡述如何以城市各區(qū)域居民的出行行為特征和晝夜活動節(jié)律為參照標準，為城市交通樞紐規(guī)劃布局、功能區(qū)選址、城市熱點問題解決提供科學(xué)可行的建議。[18-21]在城市交通領(lǐng)域應(yīng)用方面，學(xué)者們以城市居民出行行為大數(shù)據(jù)為依據(jù)[22]，分析城市職住格局、通勤分布、居民出行軌跡、交通客流信息、道路交通狀態(tài)[23]，論述其對城市公共交通線路規(guī)劃優(yōu)化、公共交通調(diào)度及運營改進的重要意義。[24]

總的來說，傳統(tǒng)的居民出行調(diào)查、GPS數(shù)據(jù)采集最早是為國內(nèi)城市交通管理部門服務(wù)的，在交通領(lǐng)域的應(yīng)用相對領(lǐng)先；而在城市規(guī)劃、路政建設(shè)、旅游規(guī)劃、突發(fā)事件管理等領(lǐng)域的應(yīng)用研究則處于模仿學(xué)習(xí)國外先進經(jīng)驗與價值展望的階段。在具體的城市交通管理實踐中，由于存在種種技術(shù)障礙，城市居民出行行為大數(shù)據(jù)在城市交通規(guī)劃、公交調(diào)度指引、出行路線方案設(shè)計等領(lǐng)域的應(yīng)用更多地表現(xiàn)為學(xué)者的理論設(shè)計和實踐的參考作用，其事實價值還有待考證。

綜上所述，目前國內(nèi)外學(xué)者對于城市居民出行行為大數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用的研究覆蓋面廣，且理論成果豐富。相對來說，國外學(xué)者多側(cè)重于應(yīng)用領(lǐng)域的研究，而國內(nèi)學(xué)者則聚焦于理論論證；就研究層面來說，工程技術(shù)和政策研究等應(yīng)用理論相對比較成熟，而基礎(chǔ)研究比較缺乏；就研究內(nèi)容而言，較多關(guān)注技術(shù)探討和方案設(shè)計，而對城市居民出行行為數(shù)據(jù)平臺和運行體制的關(guān)注度不高；就研究方法而言，多依賴于建立模型和數(shù)據(jù)可視化分析等實證研究，而較少應(yīng)用規(guī)范研究。因此，本文擬采用規(guī)范研究方法，從采集和應(yīng)用兩個維度著手，綜合評估城市居民出行行為大數(shù)據(jù)的事實價值。

二、城市居民出行行為大數(shù)據(jù)采集的方法體系

迫于城市交通壓力，城市居民出行行為大數(shù)據(jù)在推進“國家治理能力現(xiàn)代化”建設(shè)中的作用日益凸顯。而數(shù)據(jù)應(yīng)用的前提在于數(shù)據(jù)采集的可靠性，因此有必要對城市居民出行行為大數(shù)據(jù)的采集方法、采集內(nèi)容和呈現(xiàn)進行系統(tǒng)分析。當前，采集方法主要有傳統(tǒng)的居民出行調(diào)查、票務(wù)信息系統(tǒng)采集、基于GPS技術(shù)的移動數(shù)據(jù)采集和基于手機等移動終端的定位數(shù)據(jù)采集四種；采集內(nèi)容主要是城市居民個人特征數(shù)據(jù)和實際出行數(shù)據(jù)兩部分，其結(jié)果主要以出行流量、出行分布、出行方式、出行目的以及出行時段與耗時等指標呈現(xiàn)。

(一)采集方法

1.傳統(tǒng)的居民出行調(diào)查。居民出行調(diào)查是指被調(diào)查居民通過主動回憶和自述報告記錄其在調(diào)查日或調(diào)查期間內(nèi)已發(fā)生的出行活動及其時空信息，并通過建立數(shù)據(jù)模型對調(diào)查結(jié)果進行綜合分析。傳統(tǒng)的居民出行調(diào)查中最具代表性的是家訪調(diào)查法、郵寄調(diào)查法、電話詢問法和問卷調(diào)查法，其優(yōu)勢是簡單易行、操作便利，且采集內(nèi)容全面。

2.票務(wù)信息系統(tǒng)采集法。當前，城市票務(wù)信息系統(tǒng)中用于采集居民出行行為大數(shù)據(jù)的主要是公交IC卡系統(tǒng)。公交IC卡系統(tǒng)一般包括IC卡、數(shù)據(jù)采集盒、服務(wù)臺、充值設(shè)備、刷卡機等組成部分。居民乘坐公共交通工具時需要在上下車兩次刷卡以完成繳費，而刷卡收費機會同時生成并記錄其出行的起訖位置、上下車刷卡時間、途經(jīng)站點等數(shù)據(jù)，并存儲于數(shù)據(jù)采集盒中。公交公司員工只需要在固定時間對采集盒中存儲的數(shù)據(jù)進行采樣提取。這種采集方法的優(yōu)勢是公交IC卡小巧便于攜帶，數(shù)據(jù)采集過程受主觀因素影響程度低，且采集時間短、自動化程度高，可實現(xiàn)全天候?qū)崟r采集。

3.基于GPS技術(shù)的移動數(shù)據(jù)采集法。這種采集方法的核心內(nèi)容是通過被調(diào)查者攜帶手持GPS設(shè)備或車載GPS裝備以采集其出行軌跡數(shù)據(jù)，并將采集到的數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)叫畔⒐芾碇行?，?jīng)由地理信息系統(tǒng)分析提取居民出行行為信息。其優(yōu)勢是數(shù)據(jù)量大、自動化程度高、定位精準、覆蓋范圍廣、操作便捷，且采集的時效性和數(shù)據(jù)的可靠性均比較強。

4.基于手機等移動終端的定位數(shù)據(jù)采集法。這種采集方法的主要思路是憑借指定的定位技術(shù)提取手機或其他移動終端用戶的相關(guān)行動軌跡信息，并在電子地圖上進行標識以獲取被定位對象的實時位置。手機定位數(shù)據(jù)主要分為手機信令數(shù)據(jù)和手機話單數(shù)據(jù)。手機信令數(shù)據(jù)主要包括用戶開關(guān)機、位置更新(正常位置更新與周期性位置更新)、電話主被叫、掛斷及短信收發(fā)、網(wǎng)絡(luò)使用及小區(qū)切換等數(shù)據(jù)；手機話單數(shù)據(jù)主要包括用戶主被叫、收發(fā)消息、位置更新以及使用網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，其中使用網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)主要指手機APP數(shù)據(jù)，如導(dǎo)航或地圖APP會將用戶的出行路徑規(guī)劃數(shù)據(jù)進行保存并上傳。這種采集法的優(yōu)勢是成本低、數(shù)據(jù)量豐富、采集實時性高。

由于我國擁有相對完備的戶籍管理制度，因此在對居民出行行為數(shù)據(jù)進行采集時，政府部門仍首選傳統(tǒng)的居民出行調(diào)查方法。而基于GPS技術(shù)的移動數(shù)據(jù)采集法雖然已經(jīng)成熟，但其在交通領(lǐng)域應(yīng)用時依然是作為居民出行調(diào)查的輔助工具。票務(wù)信息系統(tǒng)采集主要服務(wù)于公共交通管理部門，因其研究群體代表性不足，目前僅適用于分析乘坐公共交通工具出行這一特殊居民群體的出行行為特征。由于智能手機普及率依舊不足、國內(nèi)社會調(diào)查缺乏規(guī)范性和標準性，以及保護用戶個人隱私信息安全的需要，單獨使用手機定位數(shù)據(jù)提取居民出行行為信息的方法仍然處于理論設(shè)計和試驗階段，缺乏實踐驗證。隨著智能手機的發(fā)展和推廣，基于手機等移動終端的定位數(shù)據(jù)采集將是未來城市居民出行行為大數(shù)據(jù)采集的重要發(fā)展方向。

(二)采集內(nèi)容和呈現(xiàn)

城市居民出行行為大數(shù)據(jù)采集內(nèi)容主要涵蓋居民的個人特征數(shù)據(jù)和實際出行特征數(shù)據(jù)兩部分。個人特征數(shù)據(jù)主要包括居民的年齡、性別、收入水平、文化背景、工作地點、車輛保有量等。實際出行特征數(shù)據(jù)是對居民現(xiàn)實出行狀況的描述，主要采集調(diào)查期間居民的出行次數(shù)、起訖點、出行目的、出行時刻及耗時、出行方式等基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)；此外，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，還需采集包括換乘方式、中轉(zhuǎn)站、出行路線、停車位置、活動所在地設(shè)施類型等數(shù)據(jù)。

由于現(xiàn)實中采集到的居民出行行為大數(shù)據(jù)是海量的、無序的，因此，要實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值，就要通過編碼錄入、建立模型和統(tǒng)計分析等手段提取居民出行行為的時空分布規(guī)律，使之具有可視化和可讀性。一般情況下，城市居民出行行為大數(shù)據(jù)系統(tǒng)主要輸出居民的出行特征以及居民出行影響因素之間的相關(guān)性分析結(jié)果，具體包括出行流量、出行分布、出行方式、出行目的以及出行時段與耗時等。其中，出行流量是對出行總次數(shù)、人均出行次數(shù)以及出行量與其相關(guān)因素之間關(guān)系的描述，主要呈現(xiàn)出行流量以及所調(diào)查居民的職業(yè)、年齡、出行目的和出行方式等因素對于居民出行行為產(chǎn)生的影響；出行分布是對調(diào)查區(qū)域內(nèi)各種出行流量和流向的描述，主要呈現(xiàn)居民的出行起訖點信息、過境客流、通勤客流分布以及這些因素與出行方式、出行目的等因子之間的關(guān)系；出行方式是對出行結(jié)構(gòu)的描述，主要呈現(xiàn)居民在選擇交通工具時，其年齡、職業(yè)、工作地點、居住地等因素所產(chǎn)生的影響；出行目的是對居民出行動機的描述，主要呈現(xiàn)居民出行需求偏好所占的比重。

三、城市居民出行行為大數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐與分析

目前，我國居民出行行為大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用于交通規(guī)劃與設(shè)計、公共交通工具調(diào)度、行車路線規(guī)劃等領(lǐng)域。其中，傳統(tǒng)的居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)、基于IC卡的票務(wù)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)仍具有主體性地位，而基于GPS技術(shù)的移動數(shù)據(jù)及基于手機等移動終端的定位數(shù)據(jù)更多地作為參考性數(shù)據(jù)。

(一)居民出行行為大數(shù)據(jù)在交通規(guī)劃領(lǐng)域的應(yīng)用

科學(xué)合理的交通規(guī)劃與路網(wǎng)布局是有效規(guī)避城市交通問題的基礎(chǔ)性條件，而居民出行行為大數(shù)據(jù)為城市交通規(guī)劃的科學(xué)化、合理化提供了參數(shù)依據(jù)。在城市交通規(guī)劃與布局中，目前國內(nèi)各大城市已逐步將“居民出行行為信息”作為一種規(guī)劃要素，列入設(shè)計參照標準。在城市交通規(guī)劃項目中，各城市往往先應(yīng)用傳統(tǒng)的居民出行調(diào)查方法初步獲取當?shù)氐淖籼卣鳌⒊鲂薪Y(jié)構(gòu)、出行需求等基本信息，再結(jié)合城市居民手機定位數(shù)據(jù)綜合分析當?shù)氐墓δ軈^(qū)劃分、客流趨勢、出行OD分布、出行耗時以及交通樞紐節(jié)點等信息，最終根據(jù)不同區(qū)域的交通特征提出相應(yīng)的交通規(guī)劃方案。

1.湛江市綜合交通規(guī)劃項目。2014年，湛江市在城市綜合交通規(guī)劃項目中將傳統(tǒng)的入戶調(diào)查數(shù)據(jù)(住戶特征、個人信息、車輛特征等)與手機話單數(shù)據(jù)相結(jié)合，以服務(wù)于城市交通規(guī)劃需求。調(diào)查中，湛江市在全市范圍內(nèi)對460萬中國移動用戶進行了為期1個月的手機話單數(shù)據(jù)采集，共采集到11.12億條數(shù)據(jù)，然后對獲取的大數(shù)據(jù)進行模型分析，提取到湛江市人口及就業(yè)崗位分布、出行率、客流趨勢、出行OD分布及交通樞紐節(jié)點等信息。研究發(fā)現(xiàn)，當時湛江市的人口和就業(yè)崗位主要集中在海灣西岸的霞山、赤坎兩個老城區(qū)，并開始向東岸麻斜和海東新區(qū)集聚，但南岸發(fā)展不足；而且霞山、赤坎、麻斜也是居民出行率和客流量的最高地區(qū)，其中心城區(qū)出現(xiàn)早晚高峰現(xiàn)象，通勤壓力大。在充分了解當時城市各區(qū)域居民出行需求之后，湛江市交通規(guī)劃部門提出，應(yīng)著重發(fā)展老城區(qū)的快速公共交通，在中心城區(qū)道路信號交叉口采用信號協(xié)調(diào)控制，以便更好地緩解城市交通集聚。

2.西安市居民出行調(diào)查項目。為高效、合理地布局軌道交通線網(wǎng)，2008年西安市應(yīng)用兩階段分層抽樣法對全市“八區(qū)一縣”519個交通小區(qū)開展了居民出行調(diào)查。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，居民出行次數(shù)明顯增長，出行結(jié)構(gòu)以機動化出行和公交出行為主，出行目的基本為通勤和上學(xué)，早高峰時段居民出行比例上升，而晚高峰時段居民出行比例下降但持續(xù)時間有所延長，出行耗時明顯下降而出行距離增加，出行空間分布從單中心結(jié)構(gòu)向多中心結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變。總之，西安市交通需求總量增速明顯，交通壓力較大，中心城區(qū)道路飽和，市區(qū)機動化程度提高且正在形成新的交通功能區(qū)域。通過采集居民出行行為大數(shù)據(jù)，西安市交通規(guī)劃部門掌握了當時城區(qū)的主要交通特征，并據(jù)此提出新的交通規(guī)劃方案：首先，在明城墻區(qū)及外圍區(qū)域的小寨、高新、曲江等客流密集段設(shè)立直達公交線路，加設(shè)公交站點和公交班次，延長公交運行時間；其次，在中心城區(qū)道路交叉口增設(shè)交警執(zhí)勤點，通過交警的管理和交通安全宣傳緩解因行人或非機動車橫穿道路、無視交通標線而造成的機非混行現(xiàn)象；最后，構(gòu)建綜合性的交通運輸體系，完善地下交通設(shè)施，提高城市路網(wǎng)密度。

3.上海市虹橋樞紐-九亭公交專線項目。九亭鎮(zhèn)坐落于上海市松江區(qū)東北部，毗鄰虹橋樞紐。該區(qū)11.5萬常住人口的出行嚴重依賴地鐵9號線，且該區(qū)的斷頭路、瓶頸路、錯位路較多，導(dǎo)致交通經(jīng)常擁堵、出行極為不便。針對九亭鎮(zhèn)居民向上海市委提出建設(shè)“九亭-虹橋樞紐”方向公交配套設(shè)施的訴求，市交通委主任于2015年4月8日親赴九亭鎮(zhèn)現(xiàn)場調(diào)研。根據(jù)現(xiàn)場調(diào)研結(jié)果，結(jié)合當?shù)鼐用竦氖謾C定位數(shù)據(jù)提取到九亭鎮(zhèn)居民的出行需求信息，市交通委制定了九亭-虹橋樞紐專線規(guī)劃方案：設(shè)立虹橋樞紐九亭公交專線，打通淶坊路與閔行中星路之間的斷頭路，建設(shè)滬松公路高架(九新路至滬亭路段)，西移滬亭路上匝道。

(二)居民出行行為大數(shù)據(jù)在公交調(diào)度領(lǐng)域的應(yīng)用

鼓勵綠色公交出行，建設(shè)以公交為主的城市綜合交通體系已日漸成為各大城市緩解交通擁堵的策略。隨著居民公交出行需求量的持續(xù)增加，優(yōu)化公交線網(wǎng)、科學(xué)調(diào)度公共交通設(shè)備和設(shè)施已成為公共交通日常運營組織工作的重點。在地鐵調(diào)度方面，北京市根據(jù)地鐵早晚高峰時段的客流數(shù)據(jù)，對城區(qū)骨干線路最小行車間隔進行調(diào)度，如地鐵10號線早高峰時段行車間隔已縮短至1～2分鐘，同時在早高峰時段還對列車進行了提速。在公交調(diào)度方面，以齊齊哈爾市的BRT規(guī)劃項目為例，交通管理部門依據(jù)居民出行調(diào)查采集的大數(shù)據(jù)，對該市的公交客流時空分布特征進行分析并提出：為滿足居民出行需求，應(yīng)當新建兩條以站前大街和齊齊哈爾南站為核心樞紐的快速公交線路。

以上案例分析表明，在城市交通規(guī)劃、公交調(diào)度、行車路線規(guī)劃等領(lǐng)域，居民出行行為大數(shù)據(jù)已逐步成為重要的參照標準。在西安、深圳湛江和上海九亭的交通規(guī)劃設(shè)計以及各大城市的地鐵、城鐵、公交調(diào)度中，政府管理部門在對當?shù)鼐用癯鲂行袨榇髷?shù)據(jù)進行采集和處理的基礎(chǔ)上，挖掘居民的出行需求和人流分布信息，以期緩解城市交通壓力。當前，我國居民出行行為大數(shù)據(jù)的實踐應(yīng)用雖然尚未占據(jù)國內(nèi)大城市交通領(lǐng)域的主流地位，也遠遠跟不上其技術(shù)與理論的探討，而且在城市交通領(lǐng)域的應(yīng)用過程也僅作為一種輔助性手段，不具有決定性價值，但其應(yīng)用價值已經(jīng)得到了實踐認證。

四、城市居民出行行為大數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用中存在的問題

目前，我國城市居民出行行為大數(shù)據(jù)采集和應(yīng)用中仍存在四個主要問題，即數(shù)據(jù)成本高昂、數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證、數(shù)據(jù)共享不暢與信息壁壘嚴重以及個人隱私泄露與數(shù)據(jù)安全隱患。

(一)數(shù)據(jù)成本高昂

由于城市居民出行行為存在動態(tài)性和隨機性，全面把握其出行行為規(guī)律勢必需要付出高成本。受限于經(jīng)濟成本，眾多數(shù)據(jù)需求方尚不具備完全獲取和利用數(shù)據(jù)的能力，由此導(dǎo)致城市居民出行行為大數(shù)據(jù)的利用率不足，無法實現(xiàn)其最佳價值。

就采集階段而言，采集方法的選擇不僅受采集需求的影響，也與采集資金密切相關(guān)。例如傳統(tǒng)的居民出行調(diào)查，為保證調(diào)查時居民的出席率，就需要提前進行大規(guī)模的宣傳，而且調(diào)查員的篩選和培訓(xùn)、調(diào)查的開展都需要大量的人力、物力。就應(yīng)用階段而言，由于采集數(shù)據(jù)樣本量大，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的錄入、存儲、校對、核實、處理等難度高，因此對數(shù)據(jù)專員的需求量也較大。而現(xiàn)代化數(shù)據(jù)采集具有全天候、實時性的特點，所采集的數(shù)據(jù)是離散的、非語義型的，要將這些數(shù)據(jù)用于分析城市居民的出行行為，就必須對數(shù)據(jù)進行可讀化、可視化分析，這將需要消耗大量的人力成本與時間成本。

(二)數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證

數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低直接決定著居民出行信息的適用性，并最終影響城市規(guī)劃、公交調(diào)度等措施是否精準有效。城市居民出行行為大數(shù)據(jù)質(zhì)量評價主要包括代表性、真實性、精確度三個方面，而在數(shù)據(jù)采集、應(yīng)用過程中都有可能出現(xiàn)質(zhì)量問題。

在數(shù)據(jù)采集階段，采集方法的殊異會導(dǎo)致數(shù)據(jù)在不同程度上存在質(zhì)量問題。其一，不同的數(shù)據(jù)采集方法各有其特性和適用范圍，因此其采集對象也往往具有某種獨特性。如傳統(tǒng)的居民出行調(diào)查一般采用抽樣方法，抽樣群體通常來源于城市戶籍信息系統(tǒng)，而對城市流動人口的調(diào)查樣本明顯不足，因此影響數(shù)據(jù)的代表性。其二，由于不同的數(shù)據(jù)采集方法各有其局限性，因此其采集的范圍不具有全局性。如應(yīng)用票務(wù)信息系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)時，因采用乘客不區(qū)分站點上車刷卡模式，使各站點、各斷面的客流變化信息遺失，從而影響數(shù)據(jù)的真實性。其三，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集方法或多或少存在技術(shù)缺陷，因此無法保證采集數(shù)據(jù)精確性。例如，當城市居民忘記攜帶設(shè)備或者位于沒有信號的室內(nèi)時，GPS技術(shù)也無法采集到其出行行為大數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)使用階段也存在兩個影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題。其一，政府管理部門通過居民出行調(diào)查雖然積累了豐富的數(shù)據(jù)資源，但由于缺乏質(zhì)量意識，政府官網(wǎng)上的數(shù)據(jù)更新滯后，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果落后于現(xiàn)實，無法滿足用戶個性化的數(shù)據(jù)需求。其二，政府管理部門出于績效考核指標的需要，可能掩蓋一些不良數(shù)據(jù)，因此，政府管理部門公布的數(shù)據(jù)往往不是原始數(shù)據(jù)，而是加工校正后的數(shù)據(jù)，影響了數(shù)據(jù)的真實性。

(三)數(shù)據(jù)共享不暢與信息壁壘嚴重

數(shù)據(jù)是信息的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)經(jīng)過分析和提取能夠產(chǎn)生新的服務(wù)和功能，因此，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為信息化時代的一種新的資產(chǎn)，而數(shù)據(jù)的公開和共享將會導(dǎo)致數(shù)據(jù)擁有者喪失既有的權(quán)力和利益。在現(xiàn)代市場經(jīng)濟環(huán)境下，無論是政府管理部門，還是企業(yè)，甚至是個人，都會積極保護自己的數(shù)據(jù)，互不交換和共享數(shù)據(jù)資源，由此造成“數(shù)據(jù)割據(jù)”的現(xiàn)象普遍存在。

譬如在數(shù)據(jù)采集過程中，由于尚未形成統(tǒng)一的格式模板，各單位出于不同的研究目的而采取不同的數(shù)據(jù)采集方法，因而形成文本文字、圖形圖像、聲音、視頻等多元化的數(shù)據(jù)類型，基本統(tǒng)計數(shù)據(jù)出現(xiàn)同名異義、同義異名、單位不統(tǒng)一、類型不一致等異構(gòu)問題；又因各單位采用的技術(shù)標準也不盡相同，使其數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)互不兼容、數(shù)據(jù)存儲模型不一、數(shù)據(jù)條塊分割嚴重，采集到的數(shù)據(jù)尚不能有效實現(xiàn)融通與共享，形成“信息孤島”效應(yīng)。目前，我國政府部門雖然通過政府公報、政府網(wǎng)站、報紙、新聞媒體等渠道主動公開信息，但因缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)共享平臺，有關(guān)居民出行行為大數(shù)據(jù)的公布更是散見于各類工作報告和總結(jié)中，所以對數(shù)據(jù)的提取相對比較困難。由于“信息孤島”的存在，各調(diào)查單位在構(gòu)建居民出行行為大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中必須重復(fù)采集數(shù)據(jù)，才能滿足各自的應(yīng)用需求，于是造成資源的大量浪費；受制于部門職責(zé)權(quán)限和數(shù)據(jù)采集成本，各單位都難以全面準確地采集到相關(guān)數(shù)據(jù)，從而無法從根本上把握居民出行行為規(guī)律，緩解城市交通問題。

(四)個人隱私泄露與信息安全隱患

在居民出行行為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用過程中，數(shù)據(jù)的開放性、廣泛性和實時傳播等特點對信息安全和居民隱私保護帶來了極大挑戰(zhàn)。首先，居民無法了解被采集的出行行為大數(shù)據(jù)將用于何處、何時使用，是否在實現(xiàn)目的后被統(tǒng)一銷毀；其次，個人、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)營者、商業(yè)公司、設(shè)備供應(yīng)商、黑客組織甚至包括政府機構(gòu)均能通過數(shù)據(jù)監(jiān)控和網(wǎng)絡(luò)使用記錄等方法采集到居民的出行行為大數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)在收集前可能并未經(jīng)過居民同意，其使用也未必經(jīng)過居民授權(quán)；再次，由于數(shù)據(jù)的公開性不足，居民無法對采集主體進行有效監(jiān)督，因此城市居民出行行為大數(shù)據(jù)在使用過程中可能會因為采集主體的利益需求而被用作它途，造成大數(shù)據(jù)的使用范圍與采集目的不一致；最后，由于技術(shù)缺陷導(dǎo)致的數(shù)據(jù)泄露會直接侵犯公民的隱私權(quán)，造成信息安全隱患。

五、城市居民出行行為大數(shù)據(jù)采集和應(yīng)用的優(yōu)化管理策略

2015年國務(wù)院發(fā)布的《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》明確指出，“用數(shù)據(jù)說話、用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)創(chuàng)新”[25]的現(xiàn)代化治理模式。應(yīng)優(yōu)化城市居民出行行為大數(shù)據(jù)的采集和應(yīng)用，促進智慧城市建設(shè)，推動城市化發(fā)展進程。

(一)加強頂層設(shè)計，構(gòu)建綜合性大數(shù)據(jù)共享平臺

隨著我國經(jīng)濟社會的發(fā)展，智慧城市建設(shè)已經(jīng)成為城市發(fā)展轉(zhuǎn)型和根治“城市病”的重要保障。而在智慧城市的建設(shè)中，勢必離不開大數(shù)據(jù)的支撐。就城市交通管理而言，居民出行行為直接影響著城市交通流的分布，并最終決定著城市交通狀況。因此政府應(yīng)統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，構(gòu)建能采集、整合、處理、交換和發(fā)布居民出行行為大數(shù)據(jù)的綜合性平臺，避免因數(shù)據(jù)源不足造成的決策失誤，防止因分散建設(shè)、互不統(tǒng)屬造成的資源浪費和資源閑置。首先，政府應(yīng)當實行部分數(shù)據(jù)采集市場化，鼓勵專業(yè)性企業(yè)通過招、投標方式協(xié)助政府采集數(shù)據(jù)；其次，政府應(yīng)建立數(shù)據(jù)分析專業(yè)人才隊伍，對企業(yè)自主采集的數(shù)據(jù)進行集中整合和處理；最后，政府應(yīng)開放授權(quán)，并鼓勵企業(yè)和個人按需取用數(shù)據(jù)，以提高數(shù)據(jù)使用效率、實現(xiàn)數(shù)據(jù)最優(yōu)化配置。

(二)設(shè)立數(shù)據(jù)標準，執(zhí)行全面數(shù)據(jù)質(zhì)量管理

數(shù)據(jù)質(zhì)量關(guān)系著智慧城市建設(shè)的成敗。對于城市智能交通管理來說，其管理效果取決于居民出行行為大數(shù)據(jù)的質(zhì)量。因此，為優(yōu)化城市交通戰(zhàn)略規(guī)劃、提升居民出行體驗，政府應(yīng)當把建立數(shù)據(jù)標準、執(zhí)行全面數(shù)據(jù)質(zhì)量管理作為智慧城市建設(shè)的重點工作內(nèi)容。首先，政府部門應(yīng)以預(yù)防為主，制定數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)管條例和控制計劃，明確各個數(shù)據(jù)經(jīng)手人員的質(zhì)量控制下限，并對其進行定向培訓(xùn)。其次，政府部門應(yīng)以質(zhì)量為導(dǎo)向，構(gòu)建績效評估制度和責(zé)任約束機制，并以用戶反饋為評估標準，保留對數(shù)據(jù)管理員的事后追責(zé)。最后，政府部門應(yīng)從數(shù)據(jù)采集、存儲、處理及使用的全過程出發(fā)控制數(shù)據(jù)質(zhì)量。在數(shù)據(jù)采集階段，要執(zhí)行統(tǒng)一的采集標準和采集格式，以傳統(tǒng)的居民出行調(diào)查為主，根據(jù)應(yīng)用需要輔助使用現(xiàn)代化采集手段；在數(shù)據(jù)存儲與處理階段，要執(zhí)行統(tǒng)一的存儲標準，去除重復(fù)數(shù)據(jù)，刪去無效數(shù)據(jù)，矯正錯誤數(shù)據(jù)，核實遺失數(shù)據(jù)；在數(shù)據(jù)使用階段，政府應(yīng)根據(jù)用戶的需求，在其官網(wǎng)上及時公開數(shù)據(jù)來源、重要分析步驟和使用說明，避免數(shù)據(jù)使用的失誤和濫用。

(三)完善法規(guī)政策體系，保障數(shù)據(jù)安全

安全和發(fā)展從來都是城市建設(shè)和管理的關(guān)鍵要素，而數(shù)據(jù)安全已成為當前智慧城市建設(shè)中至關(guān)重要的因素之一。為保障大數(shù)據(jù)安全，政府部門應(yīng)完善隱私保護和信息安全的相關(guān)法規(guī)政策體系，以法律形式明確城市居民出行行為大數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)歸屬，嚴格界定數(shù)據(jù)來源方、需求方、管理方之間的權(quán)利義務(wù)關(guān)系。首先，政府應(yīng)清晰界定隱私權(quán)與知情權(quán)的界限，明確數(shù)據(jù)公開的范圍、方式、程序與使用規(guī)范，并對數(shù)據(jù)使用權(quán)限進行評級管理，根據(jù)數(shù)據(jù)公開等級設(shè)置相應(yīng)的收費檔次，防止數(shù)據(jù)濫用。其次，政府應(yīng)建立信用記錄檔案和數(shù)據(jù)使用資質(zhì)認證制度。在使用數(shù)據(jù)前，需求方須提交使用資質(zhì)證明，由系統(tǒng)隨機生成抽檢標識并提交相應(yīng)部門進行審查，然后生成一次信用記錄；對于信用較差的用戶，政府可以限制其使用權(quán)限，從而督促數(shù)據(jù)使用者謹慎使用數(shù)據(jù)，重視數(shù)據(jù)安全。最后，政府應(yīng)實時監(jiān)控作為數(shù)據(jù)擁有者的企業(yè)和相關(guān)行業(yè)部門，督促其定期維護數(shù)據(jù)安全，防止其進行不正當數(shù)據(jù)交易。

[1] 國家統(tǒng)計局.2016年中國城鎮(zhèn)化率達到57.35%[EB/OL].(2017-01-20)[2017-11-20].http://www.ce.cn/xwzx/gnsz/gdxw/201701/20/t20170120_19752962.shtml.

[2] 柳雪麗.基于GPS數(shù)據(jù)的城市交通出行特征研究[J].科研，2015(43)：216.

[3] STOPHER P R.Use of an activity-based diary to collect household travel data[J]. Transportation，1992(19)：159-176.

[4] 楊濤，王琳，周征舸.馬鞍山市居民出行選擇決策心理研究[J].城市規(guī)劃，1994(4)：39-45.

[5] 張衛(wèi)華，陸化普.城市交通規(guī)劃中居民出行調(diào)查常見問題及對策[J].城市規(guī)劃學(xué)刊，2005(5)：90-94.

[6] 柴彥威，張文佳，張艷，等.微觀個體行為時空數(shù)據(jù)的生產(chǎn)過程與質(zhì)量管理——以北京居民活動日志調(diào)查為例[J].人文地理，2009(6)：1-9.

[7] 姚寶珍，于艷弘，于濱.公交IC卡收費系統(tǒng)與客流數(shù)據(jù)采集、處理[J].長春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2005(3)：239-241.

[8] 楊盛華.基于現(xiàn)代信息技術(shù)的公交客流數(shù)據(jù)采集方法及應(yīng)用研究[D].長春：吉林大學(xué)，2009.

[9] 鄧中偉，季民河，陳雯，等.耦合被動式GPS與網(wǎng)絡(luò)調(diào)查的居民出行調(diào)查[J].交通運輸系統(tǒng)工程與信息，2010(2)：178-183.

[10] 黃瀟婷，馬修軍.基于GPS數(shù)據(jù)的旅游者活動節(jié)奏研究[J].旅游學(xué)刊，2011(12)：89-93.

[11] 童曉君，向南平，朱定局.基于出租車GPS數(shù)據(jù)的城市居民出行行為分析[J].電腦與電信，2012(Z1)：56-59.

[12] TREPANIER M，MORENCY C，BLANCHETTE C.Enhancing household travel surveys using smart card data?[C]//Transportation Research Board.88th Annual Meeting of the Transportation Research Board.Washington DC：Transportation Research Board，2009：1209-1229.

[13] BECKER R，CACERES R，HANSON K，et al.Human mobility characterization from cellular network data[J].Communications of the ACM，2013(1)：74-82.

[14] SAGL G，RESCH B，HAWELKA B，et al.From social sensor data to collective human behavior patterns：analyzing and visualising spatio-temporal dynamics in urban environments[C]// Z_GIS，Institute of GIScience at the Austrian Academy of Sciences，The German University of Technology in Oman.Proceedings of the GIForum 2012：Geovisualization，Society and Learning.Salzburg：Z_GIS，Institute of GIScience at the Austrian Academy of Sciences，The German University of Technology in Oman，2012：54-63.

[15] 陽揚，歐冬秀，何向俊.基于手機APP大數(shù)據(jù)的交通出行數(shù)據(jù)獲取方法[J].交通信息與安全，2015，(6)：40-47.

[16] 王西點.基于手機位置的實時交通信息采集技術(shù)[J].中國交通信息產(chǎn)業(yè)，2009(1)：128-130.

[17] 楊飛，裘煒毅.基于手機定位的實時交通數(shù)據(jù)采集技術(shù)[J].城市交通，2005(4)：67-72.

[18] 柴彥威，趙瑩，馬修軍，等.基于移動定位的行為數(shù)據(jù)采集與地理應(yīng)用研究[J].地域研究與開發(fā)，2010(6)：1-7.

[19] 黃瀟婷，柴彥威，趙瑩，等.手機移動數(shù)據(jù)作為新數(shù)據(jù)源在旅游者研究中的應(yīng)用探析[J].旅游學(xué)刊，2010(8)：39-45.

[20] BLOM J，VISWANATHAN D，SPASOJEVIC M，et al.Fear and the city：role of mobile services in harnessing safety and security in urban use contexts[C]//Association for Computing Machinery.CHI-Conference.New York：Association for Computer Machinery，2010(3)：1841-1850.

[21] 曹梟.基于大數(shù)據(jù)環(huán)境下手機定位數(shù)據(jù)在城市規(guī)劃中的運用[J].城市地理，2015(20)：42.

[22] 胡志賽，裘煒毅，樸蓮花，等.手機大數(shù)據(jù)在城市綜合交通規(guī)劃中的應(yīng)用——以湛江市城市綜合交通規(guī)劃居民出行調(diào)查為例[C]//中國科學(xué)技術(shù)協(xié)會，廣東省人民政府.第十七屆中國科協(xié)年會——分16大數(shù)據(jù)與城鄉(xiāng)治理研討會論文集.廣州：中國科學(xué)技術(shù)協(xié)會學(xué)會學(xué)術(shù)部，2015：7.

[23] 冉斌.手機數(shù)據(jù)在交通調(diào)查和交通規(guī)劃中的應(yīng)用[J].城市交通，2013(1)：72-81.

[24] 劉彤.用大數(shù)據(jù)把握城市交通——手機大數(shù)據(jù)在濟南公交的應(yīng)用[J].人民公交，2014(10)：43-45.

[25] 國務(wù)院關(guān)于印發(fā)促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要的通知[EB/OL].(2015-09-05)[2017-11-20].http://www.gov.cn/zhengce/content/2015-09/05/content_10137.htm.