Technologia dużych zbiorów danych dla lepszej polityki transportowej w naszych miastach
Ciężko się pozbyć starych nawyków, niezależnie od tego, o jaką dziedzinę życia chodzi – czy uczenie dziadków korzystania ze smartfona, czy wdrażanie technologii dużych zbiorów danych w administracji publicznej. Za przykład mogą posłużyć tutaj wypadki drogowe. Zazwyczaj decydenci podejmują odpowiednie działania dopiero po otrzymaniu skarg od mieszkańców lub organizacji społeczeństwa obywatelskiego. Jednak dzięki technologii dużych zbiorów danych mogliby mieć stały dostęp do interaktywnej mapy miasta zintegrowanej z danymi policyjnymi i na bieżąco sprawdzać sytuację na drogach. Na tym właśnie polega różnica pomiędzy nieśpiesznym i oderwanym od rzeczywistości stylem kształtowania polityki a nowoczesnym i skutecznym podejmowaniem trafnych decyzji wtedy, kiedy są najbardziej potrzebne. „Wielu decydentów nadal pracuje według tradycyjnych schematów i podejmuje decyzje dotyczące polityki w oparciu o statyczne modele bazujące na konsultacjach i zamkniętych spotkaniach, co często trwa rok, a nawet dłużej. Ich działania są przeważnie mało elastyczne i powolne, a gdy już podejmą jakieś decyzje, są one często dawno nieaktualne”, mówi Lieven Raes, koordynator projektu PoliVisu (Policy Development based on Advanced Geospatial Data Analytics and Visualisation).
Od interaktywnych map po lepsze decyzje
Zespół projektu PoliVisu postawił sobie za cel zmianę tych utartych schematów poprzez zwiększanie umiejętności korzystania z danych oraz udostępnianie zaawansowanych technologii. Jego narzędzia do wizualizacji polityki opierają się na interaktywnych mapach wyświetlających dane i umożliwiających kompleksowe analizy. Projekt dotyczył głównie transportu i mobilności. Jak mówi Raes: „Jest to obszar, w którym można wykorzystać bardzo wiele potencjalnych zbiorów danych. Mobilność stanowi trzon każdego miasta i jest idealną dziedziną do przeprowadzania eksperymentów w różnej skali: dla obszarów o różnej wielkości lub o zróżnicowanym stopniu zaawansowania w zakresie wdrażania technologii dużych zbiorów danych”. Wypadki drogowe nie były jedynym przedmiotem analiz zespołu, który zajął się także opracowaniem narzędzia do śledzenia ruchu na drogach oraz narzędzia pozwalającego zwiększyć bezpieczeństwo na przyszkolnych ulicach. To pierwsze rozwiązanie gromadzi w czasie rzeczywistym dane na temat natężenia ruchu, a także umożliwia przeprowadzanie symulacji dotyczących wpływu sytuacji kryzysowych czy prac drogowych na ruch w mieście. Z kolei drugie rozwiązanie wykorzystuje czujniki umieszczane przez mieszkańców na swoich oknach, które mierzą natężenie ruchu i wysyłają władzom miasta zgromadzone dane, a na ich podstawie decydenci mogą podejmować odpowiednie decyzje, np. o zamknięciu określonych ulic dla ruchu każdego dnia rano. „Na początku uruchomiliśmy trzy działania pilotażowe w trzech miastach”, tłumaczy Raes. „W Issy-les-Moulineaux (Francja) szukaliśmy sposobu na rozwiązanie problemu dużego natężenia ruchu. W Gandawie (Belgia) władze miasta nie wiedziały, gdzie studenci spędzają najwięcej czasu, zatem nie były w stanie zaoferować im odpowiednio dostosowanych usług we właściwych miejscach. Żeby znaleźć potrzebne informacje, eksperymentowaliśmy z różnymi źródłami danych. Trzecim miastem pilotażowym było Pilzno (Czechy), dla którego przygotowaliśmy prognozy dotyczące ruchu samochodowego po wprowadzeniu ograniczeń w związku z robotami drogowymi, żeby zminimalizować negatywny wpływ prac na sytuację na drogach. Zespół projektu stworzył łącznie 15 wizualizacji polityki. Wkrótce opublikuje także książkę oraz uruchomi kurs internetowy na temat danych niezbędnych do kształtowania polityki – w ten sposób badacze chcą promować korzyści z wizualizacji danych dla lepszego podejmowania decyzji. Dane nie zawsze były łatwo dostępne, ale trud się opłacił: trzy pilotażowe miasta nadal korzystają z narzędzi projektu PoliVisu. „Potrzebne dane często nie istniały lub posiadał je ktoś, kto życzył sobie dużo pieniędzy za ich wykorzystanie. Na przykład w Gandawie nie było ani jednego źródła danych. Musieliśmy je zebrać od różnych podmiotów, na przykład uniwersytetów (w formie zanonimizowanych rejestrów) czy firm, między innymi od operatora sieci komórkowej Proximus). Ale dzięki temu władze miasta już doskonale wiedzą, gdzie przebywają studenci w ciągu tygodnia i w weekendy”, dodaje Raes. Przed zakończeniem projektu zespół planuje udostępnić zainteresowanym miastom zestaw narzędzi do przetwarzania danych i wizualizacji, który będzie zawierać uporządkowaną i możliwą do dostosowania metodologię, a także prawdziwe przykłady skutecznego zastosowania narzędzi jako inspirację do korzystania z otwartych (geo)danych w procesach kształtowania polityki.
Słowa kluczowe
PoliVisu, transport, technologia dużych zbiorów danych, ruch, natężenie, szkoła, ulice, kształtowanie polityki, wypadki drogowe
