中间人&183;大平台——角色定位下的城市规划大数据“资产化”(5)

Tab.1 the sources and possible use of big data in urban planning

数据来源可能的用途被设计的数据城市空间形态地形图、地籍图了解高程、坡度、权属土地利用调查了解地貌特征相关规划成果理解相关规划空间引导人口普查数据理解社区划分及人口构成公共事务管理数据城市事件道路交通运行数据迁移和定位市政设施运行数据量度城市迁移有机数据判别社区服务设施能力

定位数据地 理空间化市民行为，发现市民健康规律，移动电话例如市民外出就餐习惯和糖尿病发者之间的监控摄像相关关系车票购买业态及设施配置卫星定位优化商业设施布局商业数据优化医疗卫生设施布局刷卡消费优化物流设施配置房产销售交通流动

在线网购优 化交通运行（如控制交通流、增设交通设健康数据施）

门诊挂号制

定合理的基础设施规划（如交通小区划电子医疗病历定、公共交通运送策略）

药品销售调 查疾病传染事件的模式和分布（如疾病监其他数据控和筛查）社交网络

能源使用

光学、红外、光谱图像

监控、报告和验证温室气体排放

气

象数据（气温、气压、风速、湿度、发现风险（如泄露、烟流）、紧急事件管理污染度、能见度等）

建立能源有效利用标准

理解城市气候变化，

制定应对策略

城市规划提供决策支持，是大数据分析的决社会问题的可能[14]。如果将社会在自身运使命。

行中集合数据的过程看作一个生态系统，那么社会正在极宽广的领域内自我量度。社3.1 大数据的获取：“被设计的数据”和会自我量度所产生的数据在这个生态系统“有机数据”

中具有现势的自然性，Robert Groves将其定数据本身没有意义，其只有在被使用义为“有机数据（Organic Data）”。

后才能变为信息。使用者将问题带入数据收“被设计的数据”和“有机数据”共同集中去理解数据的意义，并在数据转化为构成了城市规划中的大数据来源，在对城信息的过程中获得解决问题的答案[13]。将所市空间形态和城市事件的复合理解中，具面临的问题作为预设目的，由此预测所需要有多种可能的用途（表1）。

的信息，并从相关政府职能部门量身收集到的相关数据，Robert Groves将其定义为“被3.2 大数据的组织：遵循数据资产化的完设计的数据（Designed Data）”。

整流程

以问题预设为导向，被设计的数据转数据只有在相互关联后，才可能转化为化为信息的目的性强，转化为信息的可能性价值。数据综合是大数据提取的主要途径，高，但它忽略了一个新的事实，即当前的信它主导了数据的取舍，奠定了数据资产化的息社会中，各行业运行及市民日常生活自然元数据基础[11]。而数据组织的关键是建构产生的数据极大地增强了分析、理解和解

规划信息大平台，为数据综合提供载体。

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