《300萬倫敦通勤者的一天，1分鐘看完 - 彭博社》

傑伊·戈登每當倫敦的通勤者在上公交車或下地鐵時刷一次牡蠣卡，這筆交易就會被記錄為當天數百萬數據點之一，追蹤城市的舞蹈。總體而言，這個數據集龐大得令人難以置信，記錄了成千上萬的人在城鎮之間的通勤和小動作。

你如何從如此龐大的數據集中提取一些有用的模式？首先，你要將其可視化。下面的動畫來自交通規劃師傑伊·戈登，他將2011年一個典型星期三倫敦公共交通的1600萬筆交易轉化為一個一分鐘的時間推移動畫：

彭博社城市實驗室貝爾法斯特的中央車站為北愛爾蘭公共交通開創了新時代芝加哥應考慮所有預算危機的解決方案，普利茲克説消除美國道路死亡的月球計劃AOC提議300億美元的社會住房管理局該動畫基於來自倫敦交通局的私人牡蠣數據，這些數據與麻省理工學院的研究人員共享（這些數據並不公開，部分原因是它包含有關個人通勤模式的潛在敏感信息）。作為他在麻省理工學院的碩士論文的一部分，戈登設計了一種方法來推斷通勤者的旅行模式，使用牡蠣數據（例如，公交通勤者只在上車時刷卡，而不是下車時，這使得學者們需要通過算法推斷他們的完整通勤模式）。

在上述動畫中，綠色點代表乘坐火車或公交車的乘客（點越亮，乘客越多）。藍色點表示這些乘客在當天第一次乘車前或最後一次乘車後的位置——很可能是他們的家。紅色點顯示的是在兩次交通旅行之間的持卡人——換句話説，就是在工作、在商場或使用其他交通工具如出租車的人。

在一天的時間裏，從凌晨3點開始，我們可以看到倫敦人起牀，從外區前往市中心，在午餐時間四處奔波，下午5點左右回家，然後在那些靜態的藍色位置上入睡。動畫包含了一些粗略的近似值。例如，倫敦地鐵的乘客似乎是從起點直接移動到目的地，而不是沿着地鐵軌道的精確路線。動畫還排除了使用紙質票的乘客（在系統中佔少數）。但戈登的圖像確實考慮了我們所知道的每個人進行交通旅行所需的時間（使用Oyster數據或GPS公交跟蹤）。

戈登使用基本的紅綠藍色譜構建了動畫，以允許所有這些發光點的重疊。例如，在一天的中間，市中心呈現黃色，因為那裏的大多數人要麼在交通中（綠色），要麼我們假設他們在辦公室（紅色）。戈登解釋道：“純白色”是所有的——一切都是滿的，很多人都在家裏和工作之間通勤。

旅行模式無意中反映了城市的土地使用情況。白天市中心的活動節點揭示了倫敦的商業核心。從市中心向外，一些幹道呈紅色，而另一些則呈藍色；紅色的可能是繁忙的商業走廊，公交車流量較大。在更高的分辨率下，城市中的一些黑點甚至捕捉到了公共公園和泰晤士河，那裏沒有人通勤、工作或睡覺。

戈登的目標不僅僅是創造一個誘人的動畫。像這樣的可視化實際上可以被交通規劃者使用。“一個規劃者早上進來，”戈登設想道，“喝一杯咖啡，觀看昨天的一分鐘動畫，尋找模式。如果有什麼看起來奇怪，他們可以説‘昨天在國王十字地鐵附近發生了什麼？’”

也許是火車故障，或者公交車在交通中被堵住。然後，規劃者可以在更高的分辨率下放大可視化，或者提取其他相關的數據報告。最初的過程顯然需要一台計算機。“但這仍然依賴於規劃者的專業知識，”戈登補充道，“去注意一些看起來奇怪的東西。”

在磁性交通卡出現之前，這一切都是不可能的。現在，它們允許交通系統不僅跟蹤單獨的乘車記錄，還能跟蹤個體在多次出行中的乘客模式。如果沒有牡蠣卡，我們仍然可以看到早上的一陣出行，然後在下午更多。但我們無法將它們彼此連接或形成一個連貫的整體。

“即使你在10年前擁有一台強大的計算機，當時收集這些數據的唯一方法是通過調查，而人們仍然在這樣做，”戈登説。“這真的很廣泛，而且你得到的樣本很小。這項工作的優勢在於你每天都能獲得大量樣本。”

那一個由數百萬數據點組成的動畫僅代表一天的時間。明天的倫敦——或者星期六，或者在冬季風暴期間——可能看起來完全不同。