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大数据与城市规划——我们需要新的理论和研究方法吗?

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2016-11-13

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【派姐说说】

感谢同济大学钮心毅老师授权【城市数据派www.udparty.com】发布以下PPT内容。文字内容由城市数据派整理而成,未经演讲者本人审核


今天在这里和大家交流下最近困扰我的一些问题,如果不把这些问题讲清楚,我们这个活很难干下去,希望和大家进行讨论。



问题1:大数据与城市规划理论是什么关系?

理论指导方法、技术、应用,城市规划也毫无例外会应用这些,那是不是有专门支持大数据的城市规划理论呢?大数据会突破传统城市规划理论框架吗?


我想会,但是在没有的情况下,我们这个活怎么干,要等着新理论出现再干吗?我的想法是能否让大数据植入现有的城市理论框架,在现有的理论框架中解释大数据应用的基础


只是在现有的城市规划理论框架下,我们看到的手机数据,更加从城市功能联系流的角度,是看联的作用,不是光看大的作用,能够在现有的理论框架内,来阐述手机数据技术应用的基础。


在技术层面、应用层面我们做了很多的研究,现在应该思考一下,有很多的理论基础到底在哪里?今年以来听到的置疑声很多,理由都不是技术层面的,全都是质疑说你为什么要做,做了是怎么回事。没有理论指导,会走向为了技术而技术,为了大数据而大数据,走向圈内自嗨的路。


所以,西方有句谚语,当你手上只有一个锤子的时候,你看到什么都是钉子。我们做具体技术工作的很容易陷入怪圈,所以我觉得需要找到一个好的理论基础。


我们现在等不到大数据的理论基础,那在现有的城市规划理论框架内解释大数据应用基础、梳理应用方向,能做到吗?从城市功能的联系角度来看大数据,其实是专注最主要的城市功能,就是居住、游憩、工作,三大功能通过手机信令来联系,是能发挥出传统数据不能解决的居住和休息的城市功能的联系。


在这个方向上发展的话可以由传统的城市规划来解释,因为传统城市规划数据是看不到联系数据,只是看到功能的分布,联系的信令数据把它联系在一起,这个就是它的优势和理论基础所在。


如果在行业内公认的无争议的框架内找到大数据应用的理论解释,不仅是推动方法、技术发展,更是获得学科内普遍认同的途径。没有规划理论基础,也许很快出现审美疲劳。像吴志强校长说的我们到底是做玩具,还是做工具。不光是做工具,还要做有理论支持的工具。


问题2:大数据应用,我们需要新的研究方法吗?

这个是最近更困扰我的一件事。我认为这句话是博眼球:要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要因果。那这样以前大学学的都被通通推翻了。


是不是有了大数据,就不要传统的研究方法?所谓三要三不要是大数据研究时代的必经途径吗?大数据需要“大数据”的研究方法吗?这个事很重要。


举一个例子:互联网的APIPOI是否能用于城市规划决策支持、规划研究?现状所有数据都掌握在非行业的手里,由于涉及到个人隐私的问题,而无法获得原始数据。这样一来,我们基于这个API算出来的结果,对底层来说就是典型的黑箱问题。底层的算法不会告诉你,是商业机密,大概是怎么做的,大概是真的还是假的,我们只有相信它。


还有数据获取,总的来说恐怕连二手数据都赶不上。我一直认为城市规划不能建立在黑箱决策上。如果是商业数据来做,愿意相信你,做出决策也没有问题。我想城市的公共政策决策,不能这样赌。换句话说,我们需要白箱。互联网数据怎么来,他应该告诉我。假如我们不相信这个的话,就无法做下去了。原来的研究方法还要不要?要不要讲原来的研究规矩,要就不要干了,不要就干不成。



总的观点就是不能离开科学研究方法。


运营商没有给我们原始数据,只是让我们在它的平台上再进行算法,这种情况下,我认为也是一种半黑箱的做法。如果我们知道数据的来源、数据产生的机制、格式、算法、原理,黑箱也就是白箱,我们怎么能找出既符合现有的情况,又符合科学研究方法的途径,这个途径我们现在做大数据研究所不能绕过去的,不能回避的问题。


我想透明的算法是这个关键,也许我们到不了顶层的数据,我们需要的是分析结果,中间的分析算法不能被这些互联网公司和运营商,就是产生数据的公司封闭在这里。


现在的门槛越来越高,从第一个箭头,逐步要拉到第二个箭头,真到第二个箭头封闭的话,这个活不要干下去了。我们呼吁数据要开,开放的不是数据本身,而是算法。这个才是我们要解决的研究方法的途径。大数据的应用有新的方法,但是科学的方法和途径是不能忽视的。

问题3:需要将大数据融合入传统技术框架吗?

什么是传统的技术框架?举一个简单的例子,最传统的城市模型的方法。在大数据时代,是突破传统框架,建立新的框架还是要转变模式?大数据会给传统城市模型带来新生还是又一次丧钟?这个丧钟在1970年代就敲过一次了,后来借着GIS又活过来了,现在又处于半死不活的状态。大数据不是针对传统技术概念定制的数据,如果不突破传统技术框架束缚,将很难发挥大数据的优势。

 

大数据分析基于实证的判断,传统城市规划模型基于仿真预测,这两个存在融合需要。这两个途径都值得去试验,我们更多的在尝试做第一种,机器学习也好都是在城市规划界没有尝试过的。


我觉得把传统的框架融合在一起的方法我们也能走,因为传统模型经过这么多年的发展,有他存在的基础和需要,这个理论基础也是得到大家认同的,如果可以用大数据的优势弥补它在数据获取和参数校正上的弊端,用传统模型来做预测岂不是能发挥大数据从现状分析到预测的有效的途径。我认为这个途径是可行的。



今年年初做了一个很小的实验,就是区域划分的划分模型,用这个模型来做区域城市之间的腹地,势力圈的划分。这是我在王德老师工作的基础上做的一个工作:手机信令数据作为Huff模型分析城市腹地提供了校正手段,经过校正的模型可以在城镇体系规划中用于预测中心城市城市势力圈的变化趋势,选择的不同的数值看结果,是往大的衰减还是往小的衰减,校正出来的模型跟现状比较吻合,比原来我们认为的要大一点。传统的方法都有建模、校正、预测三个阶段,我们现在数据往往忽视校正这块,就是拿现状过来建模之后直接干了。


我想在大数据,至少在现阶段,来自于原来不能获取的阶段,对模型参数进行校正,用较正后的模型   用原来的方法来做方针和预测,大数据和传统模型结合这个是可行的途径

最后总结,大数据城市规划话三个绕不过去的问题:

第一,大数据与城市规划理论是什么关系?

第二,大数据应用,我们需要新的研究方法吗?

第三,需要将大数据融合入传统技术框架吗?


大数据时代需要大数据的理论方法。但是当前的需要是,在现有的城市规划理论框架内解释大数据应用理论基础、梳理应用方向,恐怕不会引起业内的质疑,得到更多的认可。尤其是应用方向恐怕更不会引起业内的置疑,会得到更加普遍的认同。


大数据应用当然需要新研究方法,但应该是遵循科学途径的研究方法。大数需要与传统模型融合、需要与规划支持系统融合,融合的技术框架值得探索。这个也是今后我准备努力的方向,谢谢各位!



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