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資料科學實現智慧城市,公共運輸更便利

也許很多人認為智慧城市就等於資訊儀表板,其實智慧決策不一定能夠真正解決每一個人的問題,卻是可以造福多數在相同土地上的居民或使用者,讓這生活環境更便利。闕嘉宏博士以公共交通運輸為例,分享如何利用資料科學打造智慧城市。
 
 

創代科技執行長  闕嘉宏
▲創代科技執行長 闕嘉宏

 

也許很多人認為智慧城市就等於資訊儀表板,其實智慧決策不一定能夠真正解決每一個人的問題,卻是可以造福多數在相同土地上的居民或使用者,讓這生活環境更便利。

 

智慧城市的隱形推手

 

「這個城市超乎你的想像,有非常多的人願意貢獻心力,只為了打造更美好的城市。」闕博士表示,像這幾個月面臨颱風時,大部分的民眾都在期許著放假的小確幸,但卻忽略了有群人24小時、一天三班,透過災害數據執行相關的救災工作。

 

同樣的,城市的運輸網路運作,也會有一群專業且認真的團隊,日復一日地進行重要的分析工作。闕博士的數據團隊長期深耕交通票證分析市場,很慶幸地能受到各大部門的賞識與合作,雙方不分你我地解析市民行為,協助城市打造更順暢、便利的大眾運輸服務。

 

密度分群演算,整合城市公共運輸數據

 

即便是相同的城市,跨運具的整合其實是不容易的事情。以雙北市為例,具有捷運、高鐵、台鐵、市區公車、國道客運、微笑單車六大交通運輸系統,但其實業務是彼此獨立的,想要分析人的移動軌跡,就必須要想辦法讓這些單位運輸資料建立整合。

 

闕博士團隊打造了專屬的密度分群演算,把2萬9千多個站牌變成是統一編碼,並且發明了一套遞迴演算法,將電商推銷機制,借鏡到旅次解析,每天能分析約450萬筆電子票證數據,將每個旅客的行為模式從幾點幾分?從哪裡來?要去哪裡?甚至深入到在哪一個座標位置,持續地透過資料分析找出改善需求,做出對市民更好的服務。

 

資料分析,讓市民交通更便利

 

如果有一大群人的通勤具有相同的起迄點,但是他們都被迫需要轉乘一次才能到達目的地,那就是亟需改善的交通需求。雙北市政府與闕博士在進行合作的過程中發現,實際上,汐止區到台北市政府站區便是市民們非常龐大且重要的通勤路徑,轉乘點便在南港站覽館;藉由三方一同研究相關的改善方案,將上下班時間的特定公車進行延駛,讓市民們除了捷運轉乘外,也能選擇公車來進行直達服務,更能有效地紓解人潮。

 

政策配合,定期票提高公共運輸使用意願

 

定期票受到許多通勤族肯定,也提升民眾公共運輸使用意願。(圖 / Wikipedia,Rsaが撮影,Rsa)
▲定期票受到許多通勤族肯定,也提升民眾公共運輸使用意願。(圖 / Wikipedia,Rsaが撮影,Rsa)

 

同時,光靠資料科學家的努力是不夠的,與優秀的政策規劃團隊協作,更是最重要的關鍵要素。舉例而言,「雙北1280定期票」就是城市資料科學非常棒的共創成果;1280定期票一推出,就受到有非常多人的肯定,當然也會有檢討的聲浪;闕博士表示,在沒有定期票之前,雙北市與團隊積極去分析市民們的通勤樣態、消費次數、門檻級距分佈等。

 

一般而言,通勤族大約1周有3.8天搭乘公共運輸,但是使用定期票之後,1周搭乘的天數變成了6.8天,換言之,除了上班外,民眾連假日的時間也都願意選擇公共運輸,持續減少自行開車所帶來的壅塞問題,中間所創造出來的內外部價值,絕非僅用的補貼損益即可衡量的。

 

交通管理,利用電信數據解決塞車問題

 

除了城市內部的移動得已進行分析外,長距離的移動也有機會進行分析。宜蘭被稱為台北人的後花園,從資料分析來看,此言不假,闕博士利用實際的手機電信數據追蹤宜蘭假日旅客的旅途鏈,發現宜蘭市、羅東和礁溪是最熱門的景點,並且超過9成的人都是來自台北市、新北市,特別是板橋和三重人,累積旅客皆破萬。

 

以相同的運量來比喻,40人可能會要開20餘台小汽車,但相同的40個人卻可以用1台大巴進行進行輸送,對於道路的面積使用減少率可想而知。闕博士也表示,現階段可能很難再透過工程面解決宜蘭塞車問題,例如蓋出第二條雪山隧道,但卻可以從交通管理的軟體面來思考。從實證分析顯示,先選擇了具有三鐵共構的板橋試辦直達策略,成功增加了20.8%載客量。

 

闕博士認為,有很多的資料科學家,都願意為了城市而努力,「去做,比想做更重要」,與更多正向思考與正能量的人交流合作,真的是資料科學家最幸福的事情。

 
 
來源:
  • 原標題:數據科學x智慧城市x實例分享
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