大数据下的公共交通

大数据下的公共交通（通用3篇）

大数据下的公共交通 篇1

无论是“智慧城市”浪潮, 还是“互联网+”行动, 交通都被各地政府作为升级改造的核心, 而云计算和大数据成为主要手段。实际上, 交通大数据的获取, 目的不在于庞大的数据信息, 而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理, 并产生新的应用, 最终回归到原有系统, 改变现有的交通生态。

大数据正在我国的交通领域展示出无限可能—

每年的十一黄金周期间, 因集中出行造成的交通拥堵, 总让人不胜其烦。长假何时才能不“常堵”?今年的十一假期前, 为了给公众出行提供更全面的交通信息服务, 交通运输部路网中心联合高德地图, 共同发布了《2016年国庆节全国公路网出行预测报告》, 为打算假期出行的人们提供权威的科学预测。

从后期回顾监测数据与前期预测数据对比看, 节前发布的预测报告结果基本吻合实际出行情况, 其预测的准确性具有一定的实际参考价值, 有助于公众提前掌握拥堵信息, 及时作出合理出行计划。

而这一切都得益于交通大数据的分析。大数据的广泛应用正宣告着一个新时代的到来。既然时代潮流不可阻挡, 那么该怎样如何认识大数据以及大数据与智能交通的关系?在大数据背景下, 交通行业的相关部门与企业如何运用更强的洞察力和决策力, 发现关键信息, 将海量数据信息转换为生产力?在第六届公交都市发展论坛上, 一场有关“大数据与公共交通”的专题探讨引起与会者的极大关注。

大数据深挖无序交通行为背后规律

如果非要追问大数据有什么用, 那么使人们了解需求, 认识到问题的本质, 大概是大数据最重要的作用之一。

以北京中关村某科技公司的程序员员工为例:程序员的特征是什么?在什么地方居住?从居住地到工作地花费多长时间?一般搭乘什么交通工具上下班?每天加班时间有多长?深夜选择什么交通工具回家?当这些大数据被收集起来并进行智能分析, 即可了解这一群体的基本出行需求, 同时为相关部门或企业有针对性地制订未来交通个性化服务提供很多真实的数据参考。

论坛上, 深圳市都市交通规划与设计研究院副院长张海涛以手机信令数据举例说:“通过手机通信的事件记录, 比如开机、发短信、打电话, 以及通信网络与交通网络的地理映射, 我们基本可以得到与交通相关的十类以上数据, 包括居住地、工作地、出行点、OD、轨道客流、出行聚集、出行模式、换乘客流、出行时间等, 一方面可以还原手机用户的出行特征, 一方面可以通过数据更加理性地认识一个城市和交通的规律。”

西南交通大学交通运输与物流学院院长刘晓波也在演讲中分享了深圳市出租车大数据的挖掘技术案例并得出结论:深圳市出租车行业2015年初受专车影响显著, 载客量损失10个月稳定并逐步恢复;电子打车平台通过减少搜寻时间, 对于出租车在运行时段的运营效率提升明显, 过度竞争会严重影响网约车/出租车的运营效率;在与网约车的竞争中, 出租车在高峰时段和在人口密集地区显示出优势;专车服务并没有给深圳市带来任何额外的交通拥堵, 即使是在拥堵高峰时段, 额外的车辆投入十分有限。“由此分析表明, 深圳市出租车和网约车在市场竞争环境下能够实现共生, 管理部门可以通过制定必要的规定, 以确保这一市场的高效运作。”

而这些分析成果, 在以前既不可想象, 亦无法做到。近年来, 国内各大中型城市陆续开展着与交通大数据相关的项目建设, 公交都市、智慧交通、交通运行协调指挥中心等, 大量项目的上马对大数据技术的需求量也不断加大。只是, 面对海量数据, 获取不是目的, 通过加工实现数据增值才是大数据的价值所在。

大数据实现公交精细化管理

相较于传统的调研方法, 基于大数据分析, 更智慧化的公共交通管理与更多元化、个性化的公共交通服务正在逐步成为现实。

“常规公交如何在众多交通方式中提高竞争力, 满足人们个性化、多样化的出行需求?构建多层次的大公交数据管理和挖掘工具。”张海涛在现场向与会者提出疑问。

他介绍说, 通过对公交大数据的深度挖掘与探索, 开发出深圳公交基础设施协同管理系统、公交管理决策支持系统、公交IC卡大数据挖掘处理技术和公共交通服务指数系统等, 最终能够使整个城市的公交项目得到最佳优化。

其中, 公交基础设施协同管理系统基本实现“一个数据平台、一个工作平台、一个活的系统”三位一体的统一, 有效解决“数量不清、地点不明、信息不准”等问题, 有效避免各部门因为信息传递失真、走样等问题, 有效保证了基础数据源的权威性、时效性;公交管理决策支持系统综合利用数据融合与挖掘算法, 将公交IC卡大数据转化为公交客流指标和出行特征, 并提供不同时间粒度、不同空间维度的查询分析功能, 为公交线网优化和行业监管考核提供依据。使得线网优化更科学, 行业监管更有力;通过公共交通服务指数, 反映乘客切身感受, 查找行业发展短板与瓶颈, 还可以实现服务横、纵向比较, 鞭策激励企业持续改善服务, 同时, 如实反映外部条件制约, 促使相关部门做好外部保障。

张海涛表示, 通过公交数据的融合和数据化挖掘, 期望能够在常规公交上做好三件事:首先是感知, 对常规公交的运行状态、运行速度、服务质量等有更好的感知;然后进行判断, 对公交运营进行一个全面评估, 对将来发展进行一个趋势性检查, 并且生成解决方案;最后付诸行动, 比如实现对城市公交线网的优化, 对公交运营进行全过程管控等。

刘晓波也表示, 打造智慧城市的核心就是智慧交通的建设, 这其中最关键的就是交通设施和交通组织的精细化管理, 体现在公共交通领域, 主要通过对公交大数据的分析和挖掘, 进行科学的公交规划。

“通过应用大数据, 在公交规划方面, 我们最终要实现三个目标:一是服务优化, 简单说就是给公交提供稳定可靠的到达时间;二是运营角度, 企业一定要保证车上的人始终是凸函数, 核心元素就是人多坐我的车, 把车坐满;三是系统效率, 达到上面两个目标的情况下, 用更少的车、更少的司机和更方便的工作方式完成上述两个目标的目的。”刘晓波说。

大数据在预测上的价值所在

大部分人都有过类似经历:从市区出发时, 通过导航软件查到“高速公路畅通”, 但到达高速时却堵得一塌糊涂。只能反映实时路况而无法预测路况, 是目前所有导航软件的软肋。让人欣喜的是, 2016年2月, 春运期间, 浙江省交通运输厅基于其拥有的高速历史数据、实时数据与路网状况, 与阿里云大数据计算能力相结合, 预测未来1小时内的路况。结果显示, 实时路况监测成本下降了90%, 未来路况预测准确率在91%以上, 成全球已公开的最好成绩, 而阿里云还在联合广州做公交车拥挤情况的预测。

这一举措可谓大数据在交通领域的又一经典应用。据专家介绍, 大数据最核心的利用价值之一便是预测, 其核心逻辑是, 根据过往统计学规律, 结合历史数据和实时数据, 预测未来要发生的事情。

深圳市城市交通协会特约研究员凌擂就在此次演讲中说道:“从因果关系到相关关系的变革是大数据的关键, 建立在相关关系基础上的预测才是大数据的核心。”

作为全球领先的一站式多元化出行平台, 滴滴出行副总裁张贝则介绍了滴滴是如何利用大数据构建技术优势, 帮助用户进行智能预测分析, 以提高出行效率带来美好体验。

“我举两个例子, 一是能够智能推荐上车点, 并且同步告诉司机。现在超过50%的叫车都是在室内, 是等车到了才出门。我们预测用户到哪里等车, 并推荐上车地点, 现在有23%的订单是不打电话的, 比以前下降了3%, 而平均接驾时间也因此下降了30秒, 速度更快, 效率更高。二是能够智能预测用户目的地点。当用户打开滴滴时, 预测地点直接放到菜单第一列, 减少输入时间, 方便使用。对于用户常用的地址, 对高频用户我们第一列可以猜中35%, 对低频用户我们第一列可以猜中25%, 再加上第二列或者第三列, 我们能够预测用户90%的常用地点。而所有这些, 都是基于大数据的预测。”

随着移动互联网技术的不断深入发展, 未来的交通预测, 可覆盖范围将更广泛:预测公交客流量及客流分布, 使公交运力、运量配置更加有效, 公交线路规划更加合理;与地铁数据结合, 预测地铁站人流和地铁线拥挤情况;不久的将来, 假若无人驾驶汽车变得普及, 必须要有强大的智能调度能力, 而大数据的预测技术可以给智能调度提供基础, 等等。

“大数据正在改变人们的生活与理解世界的方式, 成为新发明和新服务的源泉, 而更多的改变正蓄势待发。”凌镭表示。

大数据应用“痛点”如何各个击破

虽然大数据技术在交通领域的发展前景一路看好, 但仍需解决一系列基础型问题, 如数据的获取、挖掘和共享的技术难题, 大数据引发的诸如隐私、安全和版权等问题。这些也成为各地政府、交通企业、交通系统集成商等共同面临的难题。

从多方渠道收集大数据, 到面对海量信息进行筛选, 如何才能保证数据质量, 并做到挖掘价值最大化?对此, 张贝表示, 滴滴平台每天产生超过70TB数据 (相当于7万部电影) , 每日处理超过90亿次路径规划请求, 日均定位数据超过130亿。在去年, 滴滴出行平台完成14.3亿订单, 累计行驶里程达128亿公里, 相当于环绕中国行驶29万圈, 累计行驶时间达4.9亿小时。“这些都对大数据技术的处理能力提出相当高的要求。”

就在论坛召开前的一个月, 滴滴出行发布了交通云计算平台, 该平台将为智能交通出行服务, 帮助城市交通建设及公众出行作决策。滴滴方面称, 在滴滴智能交通云平台上, 通过收集到的出行大数据, 可以实现区域热力图、OD数据分析、城市运力分析、城市交通出行预测、城市出行报告以及信号灯动态配时等, 同时还能在公共出行服务, 比如实时路况、实时公交、ETA、城市运力补充等方面发挥价值, 并帮助交管部门进行路网优化提供决策依据。

从交通大数据的来源看, 目前仍不够丰富和完善, 形成大量的数据孤岛, 如何在政府各部门之间、各城市之间共享大数据是个问题。有专家表示, 交通系统内部各部门间数据隔绝现象仍很明显, 如公交、地铁、出租等领域的信息交叉衔接还不够充分, 实时动态的数据还没有完全打通, 这会影响对数据的分析和交通情况的决策;还有部分相关部门或企业缺乏数据公开的动力, 有的则是利用数据已经开展商业化应用, 因此不愿共享。

也有业内人士担忧, 交通大数据技术的应用在为用户出行带来便利、为行业管理部门解决治堵等一系列问题的同时, 数据安全问题值得引起重视。因此, 厘清隐私权与大数据共享的边界, 对隐私权和商业秘密形成有效监管是相关部门需要考虑的重要问题。特别是当前, 对于个人数据隐私保护、数据权属、政府数据公开等问题, 尚无明确规定, 基本处于相关法律与监管的缺失状态。中国政法大学传播法中心研究员朱巍介绍, 目前对个人数据的保护, 大多依照2012年通过的“关于加强网络信息保护的决定”, 远不能应对实际需求。同时, 数据交易平台在运行中也有数据权属不明的困惑, 期待法律明确交易规则和红线, 让企业有法可依。因此, 从访问权限、数据存储、网络传输、物理集成等多方面全方位建立起一套安全保障体系, 做到“事前可管、事中可控、事后可查”, 在大数据时代显得尤为迫切。

高德地图CEO俞永福曾表示, 面对“局域网+”形成的大数据孤岛问题, 关键是实现“人人为我, 我为人人”的大数据生态, 即每个人、每个企业、每个交通管理部门都成为同一个大数据系统的提供者, 每个人, 每个企业, 每个交通管理部门, 也都成为同一个大数据系统的受益者。

当前, 我国城市交通发展处于挑战和机遇并存的关键历史阶段。一方面, 随着城镇化、机动化的持续快速发展, 城市交通拥堵加剧、污染严重、事故频发, 面临严峻挑战;另一方面, 我国城市处在老城改造、新城建设的大发展时期, 是实现生态城市、绿色交通的最佳时机, 可以通过“互联网+交通”的融合发展, 通过智慧交通实现我国城市绿色交通系统建设的跨越式发展。

首当其冲的非发展绿色、便捷、高效、经济的公共交通系统莫属。通过大数据智慧交通技术手段提高公共交通系统的服务水平, 引导城市居民出行方式的转变;同时以大数据智慧交通技术提升道路交通管理水平, 提高城市道路体系的综合利用效率;优化区域交通组织, 以先进的交通管理手段, 如先进的交通信号系统、交通诱导系统、交通违法自动考量系统, 减少路口延误、排队等候, 使得道路通畅、停车场管理等更加规范。

对此, 交通运输部党组成员兼总规划师、综合规划司司长赵冲久曾公开表示, 车多、拥挤其实并不会与出行产生矛盾, 关键在于如何依靠技术和规划来最大限度地让整个城市得以有效运转, 而这就需要大数据的采集与分析, 通过精准运算, 才能达到事半功倍的效果。

同济大学教授、中国城市交通规划学会副主任委员杨东援也在发言中指出, 大数据是技术推动、需求拉动和任务理念变革所共同呼唤的创新。大数据技术在交通领域的应用, 既非将其塞入传统技术的框架, 也非对关联分析等技术的简单套用。因此, 对于城市公共交通来说, 大数据不仅是变革和机遇, 更是富有挑战性的舞台。

科技的浪潮一浪接着一浪。而利用大数据服务于公共交通领域的应用正遍地开花, 也凸显着大数据的战略意义:即大数据本身不在于庞大的信息量, 而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。如果把大数据比作一种产业, 那么这种产业实现盈利的关键, 在于提高对数据的“加工能力”, 通过“加工”实现大数据的“增值”, 并产生新的应用, 最终回归到原有系统, 改变现有的交通生态。对于未来交通大数据如何大显身手, 我们充满期待。

近年来, 国内各大中型城市陆续开展着与交通大数据相关的项目建设, 公交都市、智慧交通、交通运行协调指挥中心等, 大量项目的上马对大数据技术的需求量也不断加大。只是, 面对海量数据, 获取不是目的, 通过加工实现数据增值才是大数据的价值所在。

Windows.视窗

大数据本身不在于庞大的信息量, 而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。如果把大数据比作一种产业, 那么这种产业实现盈利的关键, 在于提高对数据的“加工能力”, 通过“加工”实现大数据的“增值”, 并产生新的应用, 最终回归到原有系统, 改变现有的交通生态。

Windows.视窗

西南交大交通运输与物流学院院长刘晓波认为, 通过应用大数据, 在公交规划方面, 最终应实现三个目标:一是服务优化, 简单说就是给公交提供稳定可靠的到达时间;二是运营角度, 企业一定要保证车上的人始终是凸函数, 核心元素就是人多坐我的车, 把车坐满;三是系统效率, 达到上面两个目标的情况下, 用更少的车、更少的司机和更方便的工作方式完成上述两个目标的目的。

大数据下的公共交通 篇2

在智慧城市时代,运用信息与科技来解决城市公共安全问题无疑成为了最主要的手段,大数据标志着“信息时代”的到来,他为城市公共安全治理带来了机遇也带来了挑战。

1大数据时代遇到的机遇与挑战

大数据能够使人们掌握更加全面的信息,通过对这些信息的处理可以更准确的预测出事物的发展规律,例如2009年谷歌公司通过美国人最频繁的5000万检索的词条和美国疾控中心在2003年至2008年间季节性流感传播时期的数据进行了比较,通过分析这些大量的数据来判断人们是否患上了流感,谷歌公司通过此预测出了H1N1,而疾控中心在流感爆发后两个星期才发现,由此可见大数据带来的机遇,可以有效的预测即将发生的灾难,从而采取预防措施减少损失。

大数据本身就是一把双刃剑,在公共安全的治理方面,它既带来了机遇也带来了挑战,我们应该充分认知大数据。

1.1大数据带来的隐私安全的问题

大数据需要将分布在各个领域的信息整合起来,挖掘出其中有价值的信息,为了使得到的信息准确,这就需要各种信息的流通透明,由此,就会形成大数据的发展必然会影响到个人隐私的安全,例如为了获取数据在公共场合的监控使人们的隐私被暴露,甚至无时不刻追踪着人们的轨迹,严重威胁了人们的自由与隐私。

1.2运用大数据处理的收益与成本问题

大数据通过收集海量信息来提高对于危机的预测能力以减少损失提高收益,但是与此同时,运用大数据所带来的成本也是非常的高的,无论是互联网还是物联网等每时每刻都产生巨量信息,这些信息不仅量大,而且复杂,仅仅依靠常规的技术已经不能处理,需要更高的技术进行处理,又因为大数据的价值密度较低,海量的信息中只有一少部分有价值,这就需要更高的成本。

1.3大数据可能诱发数据安全存储问题

随着信息技术的发展,越来越多的数据被存储与应用,人们对于这些数据资源的依赖性也越来越强,一旦这些数据遭到破坏,那么损失也是极大的,大数据的开放,给了那些破坏者更多的机会,更高的破坏程度,这样随之也会提高监管的成本,这就对数据存储带来了风险。

2我国城市公共安全存在的问题

2.1我国城市公共安全只注重事后处理,忽略了预防的问题

我国城市公共安全问题的处理一般采取应急措施,当有灾害发生,就会成立应急小组开展补救措施,缺乏一套完整的体系,我国的城市公共安全的预防意识低下,忧患意识低下,往往只有灾害发生以后才会做出对策,导致物资财政等不能及时的到位,

2.2综合信息不能及时共享

当前,我国发生灾害的时候,是由各个部门组成的临时小组,各个部门之间缺乏沟通,彼此的工作流程不一,出现信息孤岛的问题,无法实现资源的共享。

2.3城市的基础设施覆盖不足

大数据的处理技术是依赖于全面详细的数据为基础,这就需要在城市中运用信息技术对城市中各类活动进行实时监测与数据捕捉,但是,目前我国的城市中对于捕捉这种数据还存在许多的缺陷,无法实现运用大数据来进行城市公用安全管理的基础。

3大数据条件下加强公共安全治理的对策建议

3.1完善城市安全的数据覆盖网络

城市中重要的商业圈以及生活圈是人口密集、设施较多的场所,存在的安全风险也较大,例如踩踏事件、电梯事件等,这就需要加强城市的网格化管理,将数据采集的体系延伸至城市的每一个有风险的地方,防止露空,从而实现运用大数据进行城市公共安全处理的基础。

3.2公共安全的数据整合

由于我国各部门之间缺乏沟通与交流,使得彼此间的信息缺乏流通,出现信息孤岛的问题,降低了办事效率,这就需要政府运用云技术的手段,建立城市公共安全的大数据管理云平台,将与公共安全有关的数据进行集中式处理与管理,从而提高各部门的办事效率。

3.3加强大数据的安全保障

运用大数据来进行城市公共安全管理,不仅要充分开发与利用大数据资源,还要保护好居民的个人隐私以及商业机密。因此政府需要采取措施保障公共安全数据的安全,防止非法人员获得这些信息进行破坏,当然即使是政府自己也不能滥用这些数据,只能运用于城市公共安全管理方面。

3.4建立城市公共安全应急机制,完善风险管理体系

城市公共安全是一项系统工程,包括风险评估、灾难预防、应急预防、应急处置和善后应对等工作,需要专门建立一个部门来应对城市公共安全中的问题,建立协调指挥的中心,整合各部门的功能,从而形成一体化的城市公共安全应急网。

3.5建立城市公共安全风险评估和预防措施

我们应该首先加强城市的重要领域、重点活动、重点环节等公共安全应急预案,切实制定应急规划,找到应急预警点及时发布风险预警信息能够有效的预防灾害发生,即使无法避免也能将危害程度降到最低,这些预警方案应该定期进行培训与演习,并不断进行完善,使得真正在应急处理中能够有效挽救降低损失。

摘要：城市是人口密集的地方,安全是人类的最基本的需求,公共安全作为一项最重要的公共物品,是保障公民人身权和财产权的基本前提,直接关系国家的发展与稳定,随着我国的高速发展,城市作为经济、社会、文化的发展中心,城市公共安全面临着更大的威胁,严重影响了城市的发展与稳定,深圳滑坡事故、天津爆炸事故以及上海踩踏事件,从南到北发生的暴雨淹城都在证明,城市公共安全还存在重大未知领域,深入研究十分必要。

关键词：大数据,城市公共安全,应对机制

参考文献

[1]张春艳.大数据时代的公共安全治理[J].国家行政学院学报,2014(05).

[2]胡颖廉.公共安全需整体治理[N].学习时报,2015,07(13).

[3]张春艳.大数据时代的公共安全治理[J].国家行政学院学报,2014(05).

[4]孙鹏,沈玮岗.基于智慧理念的城市公共安全评估体系建设[J].中兴通讯技术,2014(04).

大数据下的公共交通 篇3

一、城市公关从“神格”走向“人格”

互联网使得话语零门槛, 人人皆媒介, 威权随时可能被消解, 城市的形象也从神坛走向了民间, 随时可能被体验和评说。如果用互联网商业的思维来看, 城市可以比作是一个特殊的产品, 那么市民和其他相关受众就是其用户, 那么城市公关要做的就是如何使得“用户”和“产品”达成理想的交互体验, “产品”的形象是“用户”的口碑和体验报告。尝试将“用户”的文字、影像、方位、沟通等多个领域的复杂信息, 按照特定的模型“量化成数据”, 进行数据分析后再将结果转化为友好、拟人和可视化的公关表达, 这些数据的总和将最终构成上海城市形象发展可资利用的大数据。

城市管理者如果想获得“用户”对“产品”使用后的“感性综合形象”, 基本只能通过抽样调查的方法, 然而基于人的复杂性, 问卷和访谈等方式并不总是接近真相, 有时甚至相差甚远。但是, 在智能手机普及的当下, 用大数据的方法记录用户的行为轨迹不再是天方夜谭, 用户的文字、方位、沟通等原本多元复杂的信息皆可以量变为数据, 通过分析数据以期得到最接近真相的结果, 从而改进“产品”, 增强“用户”体验。

上海城市形象塑造的人格化可以借鉴互联网时代产品的拟人化方法。如聚美优品的“小美”、杜蕾斯的微博形象“小杜杜”等, 让品牌告别“神格”走向“人格”, 符合产品特性又颇具个性的拟人化形象不需要像以往一样通过媒体、广告等中介向用户传播信息。互联网时代是“去中心化”和“去中介化”的时代, 一切皆可以成为媒体, 企业本身通过对自身形象的平民又不失个性化的塑造达成与用户的平等交流, 通过加强自身的魅力, 收获众多粉丝, 达成N次的免费再传播, 品牌形象便通过社群得以层层传播, 扎根在用户的内心。目前, 上海市的官方微博和微信已经有了拟人化的趋势, 其不足之处在平台的互动性还是较弱, 主要是向市民输出信息, 还没形成官民互动的舆论场域。

二、城市公关从“科层”走向“社群”

作为一种管理方式, 科层制为现代社会的组织管理提供了有效的工具, 然而科层制的非人格化和唯效率化使得组织缺乏创新的活力, 有学者对城市间的类似性进行了分析, 认为这预示着某种单城性 (unicity) , 对于上海而言, 抵制单城性和塑造城市个性, 更是“城市让生活更美好”世博理念的应有之义。大上海除了华丽的外表, 发达的经济之外, 一个真实可爱、文明有序、温暖感人的上海才是一座城市真正能打动人心的地方, 也是城市公关期望达到的至高境界。

社会化媒体的层出不穷, 不断催生出各种各样的新型社群圈子:如以微博、微信、以及人人网等实名认证的社交网络为基础或是以其他平台为基础建立起来的圈子, 已经成为人们获取和传播信息最重要的渠道之一。城市公关人员在策划中应该制定“圈子整体参与就能带来利益”和“易于带动其他朋友参与协作”的活动规则, 社群成员之间共享欢乐, 而有限范围的共同体验也加强了社群成员的共鸣和信息交流。可以尝试社交地图APP的整合应用。为了让游客和本地人更加了解上海, 上海相关部门或许可以考虑与谷歌地图合作, 利用谷歌的街景车边拍照边收集无线路由器信息。可以专门设计一款上海地图App, 利用驴友版和市民版同时提供拍照共享行为的体验机会;提供便于社群朋友间互相传情的机会或内容;提供能实现“友情创意”的机会。这些数据上传到终端, 可与“上海发布”的微博和微信平台联接, 实现数据共享, 有助于政府决策, 朝“智慧城市”更近一步。

曾经主宰城市的森严“科层”开始走向多元民主的“社群”, 这些社群打破了血缘和地缘甚至业缘的界限, 走向了趣缘和志缘社群, 这是城市内源性活力的根本。科层是威权和中心主义的代名词, 是垂直的, 而社群则代表着多元和去中心化, 是扁平的。当然, 作为巨大组织的城市, 科层的存在是必不可少的, 如何让科层和社群展开有效对话、共谋城市的发展便成了题中要义, 这也是城市公关可以大有所为的关键。

三、城市公关从单一行动走向跨界游戏

大数据从理论上几乎颠覆了抽样调查和因果联系。正如《连线》的前总编克里斯安德森所断言的:未来, 理论将走向终结, 因为人们只需要知道相关关系就可以了。不过, 尽管大数据和媒介技术日新月异, 但是其根本都是在围绕人性的习惯展开, 不管是将人的一切复杂信息予以量化后综合分析还是开发出更具有粘合性、趣味性、便捷性的移动社交平台, 最终都是在满足人的需求, 而城市如何让生活更美好则更是要在方方面面上满足相关群体的综合需求。

因此, 城市作为产品不能只按照传统的交通、教育、文化、旅游等工业时代的分类, 宏观上而言, 城市公关应该站在城市战略的角度, 发现大数据告知我们的相关关系的结果, 强化社区用户的“信任度”和“粘合度”, 在高风险低信任的社会, 利用群体智慧构建社区协作的网络。微观上而言, 城市公关在具体执行层面应该利用游戏化驾驭人性的特点, 将宏达叙事予以狂欢化的表达。近期大火的冰筒挑战也正是基于对人性的把握。城市公关需要打破原本的行业界限和业务壁垒, 比如废旧工厂改造的创意园区的推广, 老上海的记忆传播, 浦东新区、自贸区的形象塑造、重要节事活动的策划和传播等, 都需要跨界协作, 利用社群的力量和社交平台的推广形成动态系统的城市公关。

城市公关应该在全球的舞台上进行, 这一大环境也让公关游戏化有了更多和更大的责任。在文化殖民主义的当下, 文化虽多元化, 却无法平等地多元, 特别是借助互联网, 渗透性的传播速度更是极其惊人, 在我们还没有充分意识到是怎样的发展脉络的时候, 突然有一天发现, 借助公关、广告、影视剧的娱乐化, 有些东西已经成为我们生活中重要的部分, 却早已忘记了它漂洋过海的出身。因此, 对于城市公关游戏化的可持续发展和深度传播是进一步值得思考的命题。

四、城市公关从专业化走向群体创新

专业公关服务以市场规则为核心, 而城市需求却存在大量非市场因素, 其公关需求往往受制于科层制, 其次才是市场要素整合和受众沟通。但是在大数据技术和思维的影响下, 城市管理者如果在传播姿态上还是以往的传者中心化的思想, 在价值链重塑, 一切皆魅力的互联网时代, 其公关效果将大打折扣甚至可能成为花费巨资还是沦为自说自话的独角戏。基于此, 不少城市的管理者开始面向市民甚至是全球征集城市形象策划案, 比如城市微电影、城市名片、城市形象大使的征集等等, 不再仅仅满足于让公关公司全权操办内容和执行, 未来可能绕开任何中间环节, 用自己的媒介平台向大众发布公关需求。

上海应该抓住大数据发展的机遇, 充分挖掘被企业和政府部门有意无意不予以共享的大量的本土消费和市场行为的数据, 实现数据的共享和整合, 了解社群的需求, 有的放矢地在已有的“上海发布”平台上增强与社群的互动, 充分调动社群的活力, 增加平台的品牌效应, 而不是单向“发布”和被动“回答”。在大数据运用上, 城市公关可以从应用端出发, 以小型应用和微创新作为突破口, 在不断尝试和改进之后找到一个更好的服务模式, 进一步激发大的创新。如能基于高质量的大数据分析, 创新效果更好, 成本更低。同时随着应用的深入, 自然而然对其他部门的数据提出共享需求, 实现跨界混搭的合作, 最终有助于实现整个城市的数据共享。