Big data в строительстве

«Большие данные» (Big Data) в градостроительстве Текст научной статьи по специальности « Компьютерные и информационные науки»

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Волынсков Владимир Эдуардович

В статье рассматривается актуальная на сегодняшний день концепция работы с «Большими Данными». Обосновывается необходимость применения данной технологии в градостроительном планировании ,территориальном зонировании, а также при решении транспортных проблем, вопросов безопасности и социальной комфортности.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Волынсков Владимир Эдуардович

Big Data in Urban Planning

The article considers the current concept of work with Big Data . The necessity of applying this technology in town planning, territorial zoningand for solving transport problems , security issues and social comfort is substantiated.

Текст научной работы на тему ««Большие данные» (Big Data) в градостроительстве»

«Большие данные» (Big Data) в градостроительстве

В статье рассматривается актуальная на сегодняшний день концепция работы с «Большими Данными». Обосновывается необходимость применения данной технологии в градостроительном планировании,территориальном зонировании, а также при решении транспортных проблем, вопросов безопасности и социальной комфортности.

Ключевые слова: «большие данные», градостроительное планирование, транспортные проблемы, безопасность.

Big Data in Urban Planning. By V.E.Volynskov

The article considers the current concept of work with Big Data. The necessity of applying this technology in town planning, territorial zoningand for solving transport problems, security issues and social comfort is substantiated.

Keywords: Big Data, urban planning, transport problems, security.

Сегодня термин «Большие данные» (Big Data) широко обсуждается среди специалистов в области информационных технологий. А как эта концепция может быть использована в градостроительстве?

Для начала нужно отметить, что в последние пять — десять лет количество информации, накопленной в мире и касающейся различных сфер нашей жизнедеятельности, значительно выросло. По некоторым оценкам, в этот промежуток времени было создано более 90% всех данных на планете: это информация о пользователях Интернета, которую они выкладывают сами через социальные сети и другие сервисы, соглашаясь на её обработку, данные сотовых операторов и GPS, информация с камер наружного видеонаблюдения на улицах, данные различных датчиков с автомобилей, причём как личных, так и такси и т.д. Постепенно оцифровывая все сферы своей жизни, человек начинает осознавать, что в этих «цифровых следах» кроется понимание того, как устроена наша жизнь, если можно так сказать, «с высоты птичьего полёта». Очевидно, найдя правильные пути обработки огромных массивов информации, можно с высокой вероятностью предсказывать то или иное событие и корректировать свою деятельность, чтобы добиваться максимального результата везде — от рекламных кампаний, продающих только то, что нужно конкретному пользователю, до предикторов городского трафика или природных катаклизмов. Иными словами, Big Data — это массивы информации, способы их обработки и сферы применения (рис. 1).

Название «Big Data» относится к числу немногих, имеющих вполне достоверную дату своего рождения: 3 сентября 2008 года вышел специальный номер старейшего британского научного журнала «Nature», посвященный поиску ответа на вопрос «Как могут повлиять на будущее науки технологии, открывающие возможности работы с большими объёмами данных?»

Осознавая масштаб грядущих изменений, редактор номера «Nature» Клиффорд Линч предложил для новой парадигмы специальное название «Большие Данные», выбранное им по аналогии с такими метафорами, как «Большая Нефть», «Большая Руда» и т.п., отражающими не столько количество чего-то, сколько переход количества в качество.

Но вернёмся к градостроительству. Город состоит из сложной системы различных связей — пространственных, пешеходных, транспортных. Выявлять их можно с помощью потока данных, который генерируют жители, — сигналов мобильных телефонов, транзакций по кредитным карточкам, постов в социальных сетях, которые находятся в открытом доступе (рис. 2).

Эти данные позволяют увидеть город с абсолютно нового ракурса и оценить проблемы трафика, культурной идентичности городских районов и многое другое.

Рис. 1. «BIG DATA»-подход

Рис. 2. Карта пользователей «Инстаграмм», позволяющая оценить плотность населения в определённое время

Современный градостроитель не может существовать без понимания того, как устроены «Большие Данные», как ими можно пользоваться, визуализировать их. Перемещения людей в городском пространстве часто выглядят очень хаотично, но на самом деле где-то в виртуальном пространстве все они очень сильно связаны, что может сильно помочь при выстраивании социальной и инженерной инфраструктур в городе и соблюдении интересов жителей (рис. 3).

Один из самых известных исследователей городов, использующих «Большие Данные» — Роб Китчин, профессор Национального университета Ирландии. Он более двадцати лет изучает эту сферу в рамках проекта «Программируемый город». Сейчас Китчин участвует в двух крупных проектах, на каждый из которых выделено несколько миллионов евро. Один инициирован Европейским исследовательским советом и предполагает анализ социальных, политических и экономических последствий от создания умных городов. Второй

— продолжение работы над проектом «Dublin Dashboard»

— сайтом открытых данных, объединившим официальную статистику о городе и интерактивные карты обо всех аспектах жизни Дублина. Сейчас профессор масштабирует этот проект на всю страну по заказу Научного фонда Ирландии (рис. 4).

Интересен также вопрос использования «больших данных» при решении транспортных проблем. Здесь можно привести пример Лондона. В городе используется универсальная электронная карта для общественного транспорта — «Oyster Card». На основе анализа данных о передвижениях жителей можно проводить анализ и вносить изменения в маршруты или длину маршрутов различных видов транспорта — автобусов, трамваев, поездов. Тем более что, как правило, перевозки на разных видах транспорта оказывают разные поставщики, и при необходимости изменения какого-либо маршрута нужен единый инструмент воздействия на них (рис 5).

Не так давно в Барселоне специалисты по сбору и анализу «Больших Данных» пытались подойти к решению локальных городских проблем, широко используя информационные ресурсы, имея в виду, что эти же методы рано или поздно будут внедрены на уровне всего города. Системы автоматизированного сбора данных с объектов на тот момент были не так развиты, а вот собирать и обрабатывать электронную информацию от жителей, имеющих доступ в Интернет, можно было вполне успешно. Таким образом, специалисты имели возможность выяснять мнение людей, проживающих на заранее определённых городских территориях, в отношении реконструкции или планирования строительства некоторых ключевых объектов.

Очень важно вырабатывать локальные решения проблем ещё и потому, что современные мегаполисы — это зачастую очень крупные агломерации. И, как следствие, все они больше тяготеют к полицентрической структуре. Ведь известно, что крупный город может иметь деловую часть (а теперь их всё чаще бывает несколько), районы, ориентированные на проживание, парковую зону и т. д. Однако даже в отдельных районах иногда есть потребность иметь функционально различные территории, в

пределах которых люди могли бы заниматься профессиональной деятельностью, отдыать, общаться между собой, совершать покупки и т. д. При этом в каждом из этих районов могут преобладать

Рис. 3. Карта «входов» в «Фейсбук»

Рис. 4. На портале открытых данных «Dublin Dashboard» можно найти свыше тысячи интерактивных карт и массивов со статистикой, касающейся Дублина

Рис. 5. Транспортная карта «Oyster» существует в Лондоне с 2003 года. Полученные через неё данные власти используют для оптимизации работы общественного транспорта, а дизайнеры — для создания эффектных визуализаций

жители той или иной культуры, того или иного возраста, тех или иных устремлений и т. д. Есть городские территории, жители которых знают, что там же проживали их родители, деды и прадеды, а есть такие, которые заселены совсем недавно. В этих условиях определённая доля самоуправления просто неизбежна, и новых методов городского менеджмента, основанных на максимальном привлечении электронных данных, это тоже касается. А для этого городские власти как минимум должны формировать адекватную инфраструктуру. Это конечно же электронные коммуникации и вычислительные ресурсы, которые в данном случае крайне эффективно использовать через облачную модель. Очень большую роль в решении управленческих задач с помощью концепции «Big Data» сегодня играют так называемые «открытые данные» (open data), основной эффект которых состоит не столько в том, что любой может их просмотреть, сколько в том, чтобы легко можно было создавать оперирующие ими приложения. И среди них далеко не последнее место занимают приложения для решения задач отдельных территорий в пределах мегаполиса. При этом само направление формирования информационных ресурсов категории «Open Data», безусловно, должно развиваться на уровне городского менеджмента в целом.

Традиционными поставщиками данных (а в последнее время и «Больших данных»), представляющих интерес для управления крупными городами, являются компании телекоммуникационного и банковского секторов. Эти компании, как хорошо известно, очень плотно работают с населением, охватывают почти все его слои, а результат их работы сегодня во многом связан и с получением электронных данных. Но по мере того, как работа самых различных отраслей, связанных с управлением городским хозяйством, обрастает инфраструктурой датчиков автоматического съёма информации, а качество обратной связи во взаимоотношениях «поставщик услуг — заказчик услуг» растёт, к числу таких традиционных поставщиков данных добавляются другие компании. Это организации, занимающиеся водоснабжением, водоотведением, уборкой территорий, сбором и переработкой мусора, системами канализации и пр.

Очень большое значение следует придавать сотрудничеству с профессиональными общественными организациями. Особенно это бывает необходимо, когда речь идёт не о давно отлаженных механизмах поступления электронных данных, а об инновационных проектах. В таком случае, как правило, приходится обсуждать множество вопросов, которые до этого, быть может, вообще нигде и никем не рассматривались. Какие данные нам действительно нужны, какими ресурсами мы располагаем для их сбора и обработки, насколько они будут достоверными и как на их основе мы будем решать поставленную задачу? Подобная работа была организована в Барселоне, когда там серьёзно задумались о проблеме повышения энергоэффективности за счёт использования энергии Солнца. Если говорить более конкретно, то была поставлена задача определить отражающие и поглощающие свойства зданий в городе, а также возможность попадания на их стены и крыши прямого солнечного света в различное время суток и в разное время года. Иными словами, необходимо было решить

уникальную задачу определения теплофизических характеристик целого города. Тесные контакты с общественными организациями, имеющими отношение к строительному бизнесу, к энергетике и экологическим проблемам, тут трудно переоценить.

И если всю собранную в таком проекте информацию начать обрабатывать, ставя при этом задачу детальной оптимизации использования солнечной энергии и имея возможность собирать данные по энергоэффективности уже в ходе установки альтернативных источников, то это будет уже полноценное применение концепции «Big Data».

Стоит добавить, что концепция использования «больших данных» также может серьёзно помочь при решении вопросов безопасности, когда речь идёт не только о комфорте горожан или эффективном функционировании коммунальных служб, а о безопасности жизни людей. «Большие Данные» помогают полиции эффективнее оценивать уже известные факты, например, в реальном времени определять наиболее опасные районы города (рис. 6).

Подобные решения уже используют в полицейских отделениях Сиэтла, Нью-Йорка и Лос-Анджелеса, который уже отчитался о результатах использования программы: количество насильственных преступлений сократилось на 21%, а краж со взломом — на 33%. Технологии позволяют полиции принять меры ещё до того, как кто-то позвонит «911». Учитывают всё: информацию о школьных прогулах проблемных подростков, чекины и статусы в соцсетях, данные из медицинских карт, специфические покупки, видеозаписи с камер наблюдения и т.д. Анализ больших данных также позволяет вовремя определять разнообразные тренды, например, тот факт, что в преступной среде оружие и пули являются своего рода валютой. Серьёзную роль в этом деле играют социальные сети, особенно «Фейсбук» и «Инстаграм». Специалисты отмечают, что аналитические системы уже неплохо справляются с прогнозированием уличных преступлений (например, похищениями автомобилей или убийствами при совершении другого преступления), а также уличных беспорядков и террористических актов.

Зарубежный опыт показывает, что использование больших данных способствует повышению эффективности органов власти. Экономия от использования больших данных в Великобритании в области государственных услуг оценивается в 16-33 млрд фунтов в год, что означает экономию в 250-500 фунтов на душу населения. Оценки Евросоюза показывают, что использование больших данных сокращает административные расходы на 15-20% и может привести к ускорению роста производительности труда на 0,5% в год.

Напрашивается решение о том, что сегодня среди руководящих городскими процессами должностей обязательно должна появиться позиция управляющего со значительными полномочиями, который занимался бы исключительно работой с «Большими Данными» и их применением при городском планировании. В общем же, такая идея не нова, и в крупных (правда только в коммерческих) организациях за рубежом существует должность Chief Data Officer (главный сотрудник по работе с данными). Роль, обязанности и сфера ответственности

специалистов, занимающих такую позицию, ясны, и данные о том, как им удаётся решать проблемы в реальном бизнесе, тоже имеются. Необходимо также развивать социальную культуру работы с Big Data, привлекать инвестиции в специализированные научно-исследовательские и образовательные программы.

Актуальность исследований концепции применения больших данных подтверждает утверждённая Президентом России В.В. Путиным 9 мая 2017 года «Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы». В ней определены цели, задачи и меры по реализации внутренней и внешней политики Российской Федерации в сфере применения информационных и коммуникационных технологий, направленные на развитие информационного общества, формирование национальной цифровой экономики, обеспечение национальных интересов и реализацию стратегических национальных приоритетов. Приведу наиболее важную цитату из Раздела II Стратегии «Россия в современном информационном обществе»: «.. .14. Главным способом обеспечения эффективности цифровой экономики становится внедрение технологии обработки данных, что позволит уменьшить затраты при производстве товаров и оказании услуг. 15. Конкурентным преимуществом на мировом рынке обладают государства, отрасли экономики которых основываются на технологиях анализа больших объёмов данных. Такие технологии активно используются в России, но они основаны на зарубежных разработках. Отечественные аналоги в настоящее время отсутствуют».

Сегодня власть, бизнес, общество, а главное профессиональное сообщество архитекторов и градостроителей получают уникальную возможность влиять на жизнь и устройство городов с помощью такого инструмента, как Big Data. Но для этого необходимо решить ряд задач.

Во-первых, необходимы изменения в нормативно-правовой базе. А именно, на сегодняшний день существуют международные и государственные стандарты по защите информации. Но они касаются преимущественно вопросов обеспечения безопасности информационных технологий. А необходим стандарт, который регулировал бы правила использования и применения Больших данных профессиональным сообществом. Какие дан-

Рис. 6. Карта Лондона с отмеченными «горячими» точками

ные необходимы, как они могут быть выданы, кому, на каких основаниях разрешены и возможны к выдаче такие данные и т.д. Причём такой стандарт должен регулировать все уровни данных — открытые, закрытые, облачные, спонтанные и т.п.

Во-вторых, существует проблема увязки деятельности планировщиков, градостроителей, урбанистов и процесса сбора и обработки данных. Как правило, сегодня, градостроитель в своей работе даже не задумывается о возможности применения при проектировании аналитики Больших данных. А ведь это достаточно сильная помощь для его деятельности, открывающая к тому же новые возможности. Нужен язык внедрения нового типа данных во все государственные институты, занимающиеся проблемами планировки, застройки и изучающие различные процессы развития городов.

И, наконец, в-третьих, требуется научиться работать с Большими данными и правильно их использовать. То есть необходимо разработать методы применения Больших Данных в градостроительстве. Основаны они должны быть на различных типах данных и способах их обработки и применяться для различных градостроительных задач: зонирования, обеспечения безопасности, улучшения транспортного и пешеходного сообщения.

«Большие Данные» должны сыграть важную роль в градостроительном планировании. Ведь с помощью них можно преодолеть разрыв между концептуальным осмыслением городов и реальными городскими данными, собранными различными техническими средствами. Другими словами, осознать город как сложную систему с огромным количеством различных связей, работающих вместе, и, используя собранные точные данные об этих связях, вывести городское планирование на совершенно новый качественный уровень.

1. Barry Culiingworth and Roger W.Caves // Planning in the USA. Policies, issues, and processes. Fourth edition. Routledge. — London and New York, 2014. — 517p.

2. Kitchin, R. The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences. — Sage, London, 2014.

Источник