9大国际案例告诉你,开放数据如何让城市更美好
2016-09-22 18:02:00 来源:本站 浏览:1690

开放数据使城市生活更美好。今天我们汇编了9个国际案例,这些跨越各国的政府与私营部门共同协作、通过开放数据进行的实践,涵盖了从健康、餐饮、居住、出行、经济到阅读以及服务残障人士等各个方面。

 

①  美国 Hackcessible方便轮椅出行

 

 

Hackcessible是一个能够显示那些有可能影响人们旅行路线的障碍物信息以及在旅行中的海拔高度变化的地图。设计团队从西雅图市获得人行道的数据,用谷歌地图来获取海拔的信息,并利用OneBusAway API获得公交信息。

 

Hackcessible最初是为使用轮椅或拐杖的人设计的,但设计成员发现该应用程序也可以有效地帮助其它腿脚不便的人避免市区内大的的斜坡和高地。

 

这个新的应用程序,是在一个往返西雅图的黑客马拉松活动上推出的。该黑客马拉松活动鼓励企业家去为完善城市的交通问题提出切实的解决方案。它汇聚了各地的政府部门包括市长、私人企业、非营利机构和其它社区建设者的力量,促使市州和国家组织去开放其公共数据,使得这些数据可以更便捷的被应用程序的开发者运用,解决那些真正被忽视的问题。

 

②  NHS公开的处方数据节约了数百万英镑

 

 

在短短的八周时间内,初创企业ODI运用NHS公开的处方数据,对GP,CCGs,和PCTs的处方模式进行研究。该研究发现:NHS去年一年中,在两个专有的他汀类药物上存在每月平均2700万英镑潜在的不必要支出。

 

一个开放的公共数据可以为医生、患者、政客、NHS以及公众提供一个发现潜在的节约的便捷平台。开放医药处方数据的价值究竟如何评估?NHS医疗主任Bruce Keogh爵士说:“不同的处方习惯每年消耗着NHS数百万的英镑。透明的信息共享将帮助临床医生了解他们是否超过或低于一个平均的处方水平,在提高治疗质量的同时可以降低成本。”

 

③  美国Yelp监管旧金山餐桌

 

 

美国旧金山的Ylep平台是一个包含但是不仅局限于价格、地址、菜单的大数据“搜饭”平台,甚至还包含各家商户的食品安全状况,使得人们在搜索美味餐厅的时候便能知道该餐厅的卫生情况,避免食物中毒等问题。

 

目前在美国已经有7个城市的相关部门已经在Yelp上上传了城市餐馆的卫生检查结果。

 

现在Yelp尽管没有反映用户的具体回馈数据,但是以旧金山1998年那一次要求所有餐馆都公布他们的卫生检查数据为例,因为食物卫生不达标而造成的住院率下降了13%。很多人相信Yelp的数据开放和信息公开可以带来积极影响。

 

④ 美国Placelive当宜居变成一种消费选择

 

 

PlacelLive相比其他的售房网站,有一个特别的设计,就是当用户选择新住宅时,该住址的宜居性信息会清楚明白地提供给用户。目前为止,PlaceILive已经呈现了纽约、芝加哥、旧金山、伦敦和柏林等这些地方的相关数据。

 

PlaceILive提供的一个非常核心的数据其实是被称为生活质量指数(LQI)的数据:这其实就是对于在一个城市中的每一个住宅地址的分值。这个LQI的分值包括住房周边的安全性、人们的支付能力、人口状况、娱乐、噪音、邻居、未来规划等等。围绕一个住址的选择,现在这个平台上的信息甚至已经细致到包括以下这些信息的密度和分布的呈现:伦敦的诊所、柏林的失业率、旧金山的公交车站、曼哈顿的甜甜圈店……

 

⑤ 加拿大Maluuba让人类免去阅读无聊文件

 

 

加拿大的Maluuba公司已经开发出了一种深入学习的算法,能够阅读并高精确度地回答与阅读文本有关的问题。

 

Maluuba让算法经过了数百个儿童故事的训练,该算法回答有关阅读文本的选择题,正确率已经达到了70%左右。不像其他的文本理解算法,Maluuba的算法在做少量文本分析时仍然有效。

 

Maluuba希望用这种方式来教会计算机代替人类阅读无聊的文件(比如用户手册)。

 

⑥ 美国FiscalNote集成立法数据

 

 

大多数的立法数据,比如法律文本、法规、法院判例等等,即使开放了,也都是非机构化的形式,并且分散在各个州政府的网站上。跟踪和分析这些数据的传统方式既费时也费力。为了改变这种数据利用的困境,提供一个实时分析和预测政府行为的平台,2013年Tim Hwang和他的两位高中好友JonathanChen、Gerald Yao一起创建了FiscalNote公司,将所有的立法数据集成在一个网站上提供服务,利用开放立法数据提供产品服务,致力于运用人工智能和数据挖掘等技术预测立法机构的投票结果,从而判断议案能否通过,使开放数据产生的效益最大化。

 

⑦ 俄罗斯Yandex用机器学习识别非法贷款

 

 

俄罗斯国家银行正使用由分析公司Yandex数据工厂开发的机器学习系统来识别那些频繁资助其他非法活动并诈骗消费者的非法贷款机构。

 

该系统分析了数以千计的贷款相关的网站,能够以98%的准确率确定一个组织是否为授权的贷款的机构。俄罗斯国家银行已经用这个系统发现了2500家涉嫌无牌放贷的机构。

 

⑧  美国Premise用只能手机照片监控价格波动

 

 

世界银行和总部位于旧金山的数据公司Premise已经试点了一个系统。在政府统计机构缺乏资源来收集足够经济数据的区域,该系统使用众包的智能手机照片来监控货物的价格波动。

 

人们可以在购物的时候把价格标签拍下来,并提交给由Premise开发的应用程序,然后Premise汇集同一区域的数据,以便更好地了解价格波动情况。有了这些数据,原本不会有资源收集数据的政府现在也可以更好地了解经济政策决定的影响。

 

世界银行和Premise从一年前开始进行试点,覆盖了15个国家,包括柬埔寨,加纳和巴西。

 

⑨ 英国SuperRouter规划上下班最佳路线

 

 

总部位于英国的手机导航软件公司Citymapper开发出了一款名为SuperRouter的新服务,它可以为所有运输方式分析成本和等待时间,包括公交车,火车,出租车服务,步行和骑自行车,以确定最快、最具成本效益的路线。

 

例如,SuperRouter可以生成步行和坐地铁相结合的路线。如果火车晚点了,还能推荐在特定路段乘坐Uber来代替地铁。