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日期: 2017-02-08 | 来源: 澎湃新闻 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
2016年第11届中国智能交通大会上，北京交通发展研究院院长郭继孚分享了对当前城市道路交通拥堵排名、多种交通指数差异的思考，引起了行业内的极大反响和反思，并在2016年12月15日澎湃新闻市政厅的文章《不靠谱的交通大数据乱象》中进行了详细陈述。这里基于自2007-2012年开展上海市中心城道路交通状况年报等交通分析评估工作的经验做些交流，分享和探讨交通拥挤评价中的指标那些事。
指标体系是大数据与行业应用结合的关键
近年来随着多源大数据的出现、以及IT技术的日益成熟，多个城市相继推出了针对城市特点的交通指数评估交通运行情况，而争议最大的则来自某互联网企业推出的城市拥挤排名，争议的核心点就在于该指标的代表性和专业性。
针对大数据的行业应用，同济大学杨东援教授提出,大数据需要建立从感知、认知到洞察的方法论。其中的指标体系构建正是大数据与传统数据、及规划理论相衔接的关键。通过指标体系对大量数据核心要素的提取，可以避免让让公众和决策者淹没于数据的海洋之中，但这样也给指标的设置提出了更高的要求。
数据信息获取流程（作者自绘）
以当前争议最大的某互联网公司的报告为例。针对拥堵评价，其报告提出了拥堵延时指数指标，认为指数越高表示出行延时占出行时间的比例越大，也就越拥堵，于是开展了“城市拥堵排名”。但站在专业人员角度看，拥堵是这样评测的吗？
为什么评价拥堵需要严谨？
在交通运行评估中，拥挤的定义是很专业的工作——在媒体上，“拥挤”会被俗称为“拥堵”。对于一个路段来说，拥堵比较简单，可将其定义为低于一定车速。但当我们面对一个城市的庞大路网时，情况就没有这么简单了。美国最大的交通运输研究机构德克萨斯交通研究所TTI（Texas A&M Transportation Institute）提出，衡量路网拥挤程度主要分为三个维度——绝对程度（severity）、空间范围（extent ）和持续时间（duration）。
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