交通论文发表大数据交通治理的挑战、机遇与对策

 　　党的十九大把“交通强国”写入国家发展战略。交通治理的时空境遇和历史场景随着中国交通发展战略转轨转型发生深刻变革。交通治理问题的复杂性不断彰显，交通治理难度空前加剧。大数据在已经改变了传统交通治理状态，进而使大数据交通治理有了全新发展控制。在自身承担相对较大压力与挑战过程中，必须有针对开展交通治理活动，包括打造大数据交通治理思维，确定大数据交通治理为交通强国战略的组成部分，完善社会参与大数据交通治理的机制。

　　《交通工程》(原《道路交通与安全》(双月刊))2000年创刊，是由北京市科学技术协会主管，北京交通工程学会和北京工业大学共同主办，面向从事交通规划、交通安全、交通运营、交通控制、交通工程设计、交通信息、交通行为、交通政策、交通管理、智能交通、节能环保和道路工程等领域的学术期刊。

　　交通强国战略需要推进交通治理体系和治理能力的现代化，采取有效措施，全面优化交通治理格局，在进行体制再造过程中，使交通治理水平得到全面提升，同时体现交通制度的优势特征，确保改革开放政策实施后，存在的交通问题得到全面解决，同时调整主体格局，包括体制机制、流程环节和治理能力，最终实现我国交通强国的价值规范和主张要求，从而达成现代化交通治理体系和治理能力。

　　从交通治理现状来看，交通治理体系与交通主管部门期许的治理目标之间存在“脱嵌”的状况。大数据技术应用是以智能手机、互联网、物联网等信息技术为核心逐步发展起来的，其自身属于集成技术管理范畴，随着信息技术发展速度不断提升，交通治理体系自身也存在较为明显的不符合发展状态。虽然大数据为交通主管部门的科学决策、社会监督、交通服务等方面的监管能力，同时提高综合操作水平打下坚实基础，但大数据与交通治理体系的不适应给交通治理现代化提出了极其严峻的挑战。例如，多数高速公路已经开始了相关大数据治理，但应用中依然出现了一些问题：2017 年 8 月 10 日京昆高速陕西安康段秦岭 1 号隧道发生大客车碰撞隧道口事故。2017 年 5 月 23 日河北省张石高速浮图峪 5 号隧道内发生车辆爆炸燃烧事故。事件暴露出了有关部门在应用大数据时的问题：业务系统数量多，数据无法共享;缺乏数据分析处理，数据展示不直观;内容展示单一，场景固化;跨部门协作效率低，事件处置信息分散。结果，事故隐患未能第一时间发现，导致了问题最终爆发。

　　开展大数据交通治理对交通治理服务管理影响的系统性研究，找准当前大数据交通治理问题，分析大数据对交通服务模式、企业经营组织以及行业管理等方面带来的深入影响，明确大数据交通治理方向，研究重构符合中国交通强国战略阶段性目标的大数据交通治理体系，着重体现管理理念、管理方式以及管理职能的转变，研究提出推进大数据交通治理的工作建议及相应的保障措施，加快推动互联网与交通治理服务管理深入融合和创新发展，促进移动互联网、云计算、大数据、物联网等先进技术在运输行业管理中的应用，提高其交通服务品质和推动行业转型发展，促进提升行业体系和治理能力现代化，开启交通治理服务管理的新模式。以大数据交通治理理念来审视、研判、引领移动新时代交通治理新模式，推动各种运输方式之间高效衔接、互联互通，重新对交通服务的外延概念进行有效填充，确保生态圈再造功能得到相应满足。对应体系建设，有利于构建科学、合理的交通服务管理的绩效评估指标体系，推进交通服务管理绩效评估理论的科学化，为寻求交通治理服务管理水平提升的针对性、系统性、有效性、长效性提供改革对策，推动交通强国战略。

　　一、大数据交通治理的特点

　　信息化进程分为计算机时代、互联网时代和大数据时代。随着信息技术革命浪潮的涌现，互联网、移动互联网、社交网络、物联网、车联网、智能手机、平板电脑等信息技术的完善与普及，人类生产的数据正在呈指数级增长。交通大数据发展过程中，一些问题慢慢浮现出来。如数据采集的权限、使用、暴露都面临着法律的空白，需要积极立法，确定数据采集与应用的重要性;加快体制改革，设立与完善相应的数据采集与使用的规章制度;加快信息化发展的步伐，积极引导大数据的正确引入与发展。大数据和交通运输都是满足人的发展的，人的根本需求满足优先于交通本身需求的满足，大数据交通治理则为保障交通运输服务最好满足与人民群众美好生活的需要。交通产业作为天然的大数据应用行业，其数据来源庞大、种类繁多，且应各地经济发展状况不一造成了行业管理体制的数据采集与整合困难，数据业务处理的低效甚至失效以及因数据迅增带来成本的增加。但挑战与机遇总是相随的，大数据交通业顺应了经济社会的发展，给人们出行带来了便捷，提高了运输的效率、节约能源资源、减少污染排放，也优化了交通产业结构。

　　中国汽车保有量的不断增加，以及高速公路的飞速建设，也让大数据的应用价值也有了显著增长。2016 年末，我国公速公路历程总值已经超过 13 万 km，位居世界首位。是乘用车出行位于各种交通方式的首位，同比增长 17.6%，机动车保有量超过 3 亿，而且 2017 年上半年增长 3.18%。所以，从行业到社会，大数据与交通治理相结合的必要性越来越大。大数据与交通的紧密结合，这与中国汽车行业智能化发展有责密切关系。2017 年 9 月 9 日，工信部发布信息显示，《智能网联汽车公共道路适应性验证管理规范(试行)》已经初步完成，目前正在紧张修改阶段。作为世界全球第一大车市的中国，互联网智能齐射发展迅猛，如比亚迪、猎豹、东风启辰等等，无一例外都将“智能互联”作为了重点。全新的车载互联系统，语言控制等方面均能够满足人际交互要求，整个过程中，可以根据自身需求随时唤起导航，包括语音拨打电话等等。这一切都需要大数据技术做支撑，在提升汽车科技含量的同时，也能够有效时时监控路段信息，所以大数据与交通治理的结合不仅只限于行业高端应用，更会与普通民众相结合。

　　随着互联网与产业的不断结合、升级与发展，交通运输业与各行业数据的联系日趋紧密，信息的繁多杂融为大数据交通的发展带来了机遇与挑战。抓住信息化、数据化的浪潮，是实现交通运输行业产业变革、优化、发展的关键。大数据交通，对较大数据集的收集，运用数据处理工具对其进行加工、分析、操作。而互联网的迅猛发展，人类所获得的数据信息已超过目前所拥有数据处理工具的承受范围。“云计算”的出现为适应当下的信息爆炸提供了过渡。人类信息量以每 3 年增长 1 倍的速度上涨，大数据技术也随之运应而生，数据的动态与静态相结合，使大数据的使用也正经历着量变到质变的发展。随着云时代的来临，大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。Google、百度、facebook、阿里巴巴、新浪等 IT 技术前沿的互联网公司在不同程度上得到应用推广。

　　(一)大数据的物理属性和社会属性

　　大数据之所以大受青睐，关键在于其自身带有显著的物理与社会双重属性特征。其中，对于大数据而言，物理属性的核心内容即是其带有显著的技术方面特征，同时可以为相关技术转型工作开展打下坚实基础。从技术方面来看，大数据不等同于将数据简单的罗列起来，而是要将零散、分散的数据统一整合为一体，同时是彼此之间保持较为显著的关联作用关系。对于现代交通治理工作开展而言，部门数据库建设、APP 社交网站集成等，都需要进行深层次的数据信息挖掘，在充分总结相关法律规律基础上，确保可以为公共政策制定，提供有效信息参考依据。

　　任何国家的治理现代化均需要依赖特定的实践路径，其目标能否顺利实现，主要取决于采取何种治理技术进行交通治理。治理技术是在公共事务之具体操作层面、应用层面所形成、积累的技术应用、制度安排、实践技能与操作技术之特殊知识的总和。对于现代化交通治理理念而言，科学的技术是实现现代化交通治理发展目标的基本条件。其自身发挥十分关键的媒介作用，现代信息技术的发展是诱发制度创新与治理转型的良好契机。现代国家的治理技术可以从不同类型角度将其分为科技型、规则型、技术型 3 种方式。其中，科技型技术通过多样性物质手段的引入，确保相关生态环境得到有效治理，在不断进行弹性空间设计过程中，使存在问题可以得到全面解决。[1]通过科技型技术的引介，规则型技术的嵌入以及行为型技术的辅助，为深度改革提供精细的基础，在动态过程中实现更为充分的交通治理能力，推动交通治理体系和治理能力的现代化。[2]从这个意义上讲，作为治理技术的大数据为交通治理现代化提供了坚实的技术支撑，大数据时代为交通治理能力的大幅度跃升提供了广阔的舞台和发展空间。

　　大数据自身带有较为显著的社会属性特征，整个过程中，社会因素所具备的影响作用相对更为显著。整个过程中，相关衍生要素可以在政府治理创新活动开展过程中发挥十分关键的影响作用[3]大数据的社会属性基本决定其在交通治理中的应用方式和发展前景。大数据时代的交通治理活动既可以对治理理念产生较高关注度，同时可以开展宏观架构建设活动。所谓现代化，其实可以被視为通过科技革命所带来的力量爆发，由此使得人类活动领域不断扩张的趋势以及这种趋势使人类社会内部在结构与文化等力方而持续分化与变动的历史过程。技术层面的变革最终会体现在差异化社会关系、人际互动模式调整过程中，在逐步改善生活港式基础上，确保环境变革发展需求得到相应满足。就技术创新与交通治理的互动关系而言，一方面，技术创新的速度和应用范围，受制于一个国家的特定历史文化传统对不同的技术创新所赋予的价值和意义，社会政治主体可以主导对不同治理技术的优先排序和最终选择。同时，从目前发展状况来看，采取有效措施，提高交通治理结构安排水平，整个过程中，技术创新效用发挥所具备的影响作用相对较为关键。另一方面，技术创新的累积性效应也能够改善国家生态治理环境，在开展量化考核活动过程中，确保治理模式所具备的技术支撑作用能够全面体现出来。

　　(二) 大数据成为交通治理资源

　　大数据作为典型的科技型治理技术，对社会发展和交通治理模式有着非常重要的形塑作用。从目前发展状况来看，全球范围内正在开展较为激烈的数据革命活动，其不仅体现在工业化发展过程中，同时信息流的实时交汇所发挥的影响作用也相对较为关键。正是由于相关领域控制难度大幅度提升，不同事物之间的相互联系和相互依存程度不断加深，亟须科学合理的交通治理以防止或缓解世界不稳定因素所造成的系统性风险和伤害。舍恩伯格认为，大数据时代的社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需要关注相关关系，只需要知道是什么。

　　二、大数据交通治理的机遇

　　从实际发展状况来看，采取有效措施，全面推进治理体系的现代化建设，使其能够满足时咨询服务展需求。在逐步适应法律机制、政策法规基础上，确保相关发展能够体现科学性、完善性特征。整个过程中，充分强调治理能力培养的重要性，一切按照制度要求处理相关问题，突出依法治国的重要性，在充分发挥制度优势特征基础上，满足依法执政、民主执政目标实现的相关要求[6]。既有交通治理体系一定程度上不适应时代的变化，交通治理现代化的核心是提高交通治理能力。

　　(一)提升交通治理的科学决策能力

　　对于整个交通治理能力而言，决策水平所发挥的影响作用相对较为关键。通过制定科学决策，可以确保交通治理阶段内的桥梁纽带效用全面发挥出来。在大数据技术作用下，我们能够更好的实现相关发展目标，并且还可以让我们同时做其他事情，尽管它不是万能的。习近平提出，要运用大数据提升国家治理现代化水平。要建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制，推进政府管理和社会治理模式创新，实现政府决策科学化、社会治理精准化、交通社会服务高效化。

　　1.大数据时代的交通决策将带有显著的“社会化”特征，同时也为科学决策制定打下坚实基础

　　随着信息技术发展水平不断提升，对于社会公众而言，意愿的表达及信息传递成本等始终处于不断下滑趋势，任何一个社会个体都可以利用信息化方式进行个人意愿的体现，进而打造规模较大的“微”事件集合。大数据时代，政府对交通运输企业的管制将变得过时，当公司变成完成任务即解散的组织时，这是理所当然的结果。当一家公司重视的是产出而非公司的长期存活时，现有的章程就会完全变成一种障碍[7]。未来的交通运输公司评估实际绩效的数字化、即及时性将完全颠覆过去对交通运输企业的理解。交通主管部门可以采用数据挖掘技术将分布较为零散的小概率事件有针对性联合起来，通过采取有效措施，对相关风险概率进行相应计算，进而为发展决策制定打下坚实基础。进入大数据发展阶段后，在多样性政策决策作用下，通过浏览网页、转发微博等方式都可以了解网络舆情实际发展状态，交通主管单位在有效把握公众关注的重点话题、真实需求及政治期望基础上，完成科学决策制定，

　　同时可以更好的与群众进行互动，确保民众智慧效用能够全面发挥出来。要以推行电子政务、打造智慧型城市等角度入手，完成相应技术融合，打通信息壁垒，形成覆盖全国、统筹利用、统一接入的数据共享大平台，构建全国交通信息资源共享体系，满足跨区域、跨系统、跨部门方面的相关管理需求。

　　2.大数据时代政府决策制定过程中，必须将数据的实时性特征全面体现出来，通过对智能终端进行相应研究，完成信息数据的有效预测，满足相关角色过度要求

　　大数据时代的事物具有很强的关联性，对日益扩大的数字数据分析可以将潜在关系全面体现出来，同时为改善相关决策方式提供有效参考依据。实现事前控制，有效降低政府治理成本。举例说明，在改善城市交通拥挤问题方面，北京交管局于 2013 年对最近 3 年时间内北京交通运行规律进行全面总结，通过进行科学预算，发现 9 月份有 9 天交通特别拥堵，是全年拥堵问题最为严重的月份。之所以造成此种现象，主要原因在于学生开学、天气突变、旅游高峰等。利用大数据技术进行全面测算，北京完成了相应行动方案制定，要求在特殊天气情况下，企事业单位可以设定弹性工作时间，有效错开高峰期。

　　进入大数据发展阶段后，相关部门可以利用信息化工具将搜集到的数据信息有效应用到系统操作过程中，通过进行深层次划分活动，包括开展实时信息监控，确保信息与时间能够满足同步化发展要求，增强政府决策的科学性和有效性。大数据时代的决策行为将结合数据分析状况进行，而不是完全根据直觉要求，完成对应公共决策制定，确保存在的相关问题可以得到全面解决。交通主管单位通过进行核心数据分析活动，为公共决策制定提供有效参考依据，同时利用自身经验，将对应因果关系全面体现出来 [8]。大数据的采集和分析往往不是按照既定层次进行，而且从扁平化角度入手，完成对应参考决策制定。交通管理单位利用大数据技术对公共决策进行有效评估，判断是否满足响应性、公平性要求，同时确保科学化、民主化发展水平可以得到全面提升。

　　(二)提升交通行业社会服务能力

　　进入全新社会发展阶段后，数据逐步演变成为一种权利，为了满足社会潮流发展需求，整个过程中，交通社会的服务意识有了显著进步。在数据开放性水平不断提升状态下，知识与权力都是不断开放，经济发展水平的提升，政府打造开放型智慧城市，确保相关因素可以为社会服务生态环境建设打下坚实基础。随同交通社会服务环境的开放水平不断提升，整个服务机制有了全面优化，民众需求更为凸显，而且服务灵活性特征十分显著，在对应因素作用下，服务质量也有了全面上升，交通主管部门的交通社会服务能力全面提高过程中，进入全新数据发展阶段，公众及政府行为都在相应监督体系内，随着交通社会服务主动性特征持续增加，公民也会自主加入到交通社会服务过程中，避免交通社会服务质量存在相关问题，进而满足行业运作的安全性要求;政府利用大数据分析方式，对交通社会服务质量进行相应评估，希望客户满意度、服务完善性等均处于不断上升发展状态。[9]

　　从公路交通发展状况来看，大数据的应用更能够有效提升公共交通的服务。例如，陕西省临汾市公交公司所推出的 e 出行“掌上公交”，标志着公共交通进入“智慧公交”新时代。市民可通过下载安装该 APP，查询市区、城郊、城际范围所有公交线路的沿途站点、首末班车时间，以及将要乘坐公交车的实时位置、预计到达指定站点的距离等。同时，可以设置振动或声音提醒，在公交车即将到达指定站点时给予提醒。借助这种大数据技术，每一辆公交车的信息都能有效统计，指挥中心的工作人员也会对市民通过 APP 反馈的意见和问题，及时予以答复和解决，从而大大提升交通行业的交通社会服务能力。

　　(三)提升交通治理应急管理能力

　　大数据时代自身也承担相对较高发展压力，大数据技术可以为相关资源治理活动开展打下坚实基础。举例说明，利用大数据可以将危机事件的真实情况有效还原。目前，微博、网络的新媒体资源已经完全取代传统媒体所具备的相关作用，网络成为了信息传播的主要渠道，虽然信息传播速度较快，但信息真伪的识别难度相对较大，长期发展下去，势必导致公共危机事件产生。在充分发挥大数据平台作用基础上，有针对开展风险分析活动，进而保持较为敏感的交通运输风险因素感知状态。

　　交通治理部门需要利用大数据对行业的海量运行数据进行跟踪分析，尝试从客观事实角度入手，有效还原事件的真实情况。通过开展大数据预测评估活动，可以将危险事故发生概率控制在最低范围内。同时，制定风险预测及方案系统，时刻做好相关准备工作，避免在危机事件产生过程中，自身承担相对较高损失压力。[3]

　　处于特殊的交通治理环境，中国网民的诉求是现代性甚至是后现代的，但是其行为却是传统的。大数据技术应用过程中，危机防范能力也会得到全面提升。利用物联网传感器进行监测，确保能够掌握地形发展状态，包括是否存在泄漏问题等。相关因素有助于降低社会危机事件发生概率，同时也为社会危机风险管理活动开展做好充分准备。从目前发展状况来看，大数据技术应用过程中，风险治理及社会危机等都是重点关注对象。整个过程中，利用大数据对非正常概率事件进行研究，不仅能够降低危机事件发生概率，同时也能够保持良好的风险预警能力，避免相关因素对社会发展造成极大不良影响。

　　三、大数据交通治理的挑战

　　(一)交通治理缺乏大数据意识

　　从目前发展状况来看，我国交通大数据系统包含的数据信息形式众多，如人口分布、土地使用情况等，该类型数据都是由城市相关部门所提供;而交通数据则与交通设施分布状况相关，其中，交通流量、交通事故等因素均占据重要影响地位;在对交通需求信息进行全面分析基础上，完成对应分布图绘制。我国交通数据资源暂未满足信息共享发展要求，之所以存在此种现象，首先，客户自身不愿意开展信息共享服务;其次，技术水平也无法满足信息共享要求[10]。2014 年后，铁道部、交通部等都开展物联网技术应用活动，从调查信息中我们能够发现，自身发展落后美国甚至将近 50 年。2016 年中国移动互联网用户量突破 7 亿，同比增长 12%，高于 2015 年 11%的增速。2016 年中国移动互联网用户每日在线时长，合计已经达到 25 小时之上，同比增长 30 个百分点。2016 年，中国用户大部分媒体时间都花费在互联网体系内，而且移动互联网所占时间也相对较长，这是电视所不可比拟的。从共享出行角度分析，目前，我国发展水平已经处于全球领先地位，共享汽车与共享单车市场规模较大，每年出向量规模庞大，市场份额所占比例也相对较高 [11]，互联网和手机均能够产生大量数据资源。从目前发展状况来看，我国拥有众多可收集数据，而且数据收集方式也相对较多，只是全民暂时较为缺乏数据收集理念。

　　现阶段，国内数据存在的问题即是系统性、连续性暂未满足目标要求，很多数据都无法长期进行累积，进而导致不能从历史角度分析相关规律。整个过程中，主观隐瞒真实数据的行为也比较常见，例如，各地方对矿难事件的报道，很多信息都与真实情况不符。交通事故报道也不例外。正是由于数据信息不真实，进而无法还原整个事件发展过程，导致在大数据时代，交通治理思维难以有效的被建立起来。

　　同时可以更好的与群众进行互动，确保民众智慧效用能够全面发挥出来。要以推行电子政务、打造智慧型城市等角度入手，完成相应技术融合，打通信息壁垒，形成覆盖全国、统筹利用、统一接入的数据共享大平台，构建全国交通信息资源共享体系，满足跨区域、跨系统、跨部门方面的相关管理需求。

　　2.大数据时代政府决策制定过程中，必须将数据的实时性特征全面体现出来，通过对智能终端进行相应研究，完成信息数据的有效预测，满足相关角色过度要求大数据时代的事物具有很强的关联性，对日益扩大的数字数据分析可以将潜在关系全面体现出来，同时为改善相关决策方式提供有效参考依据。实现事前控制，有效降低政府治理成本。举例说明，在改善城市交通拥挤问题方面，北京交管局于 2013 年对最近 3 年时间内北京交通运行规律进行全面总结，通过进行科学预算，发现 9 月份有 9 天交通特别拥堵，是全年拥堵问题最为严重的月份。之所以造成此种现象，主要原因在于学生开学、天气突变、旅游高峰等。利用大数据技术进行全面测算，北京完成了相应行动方案制定，要求在特殊天气情况下，企事业单位可以设定弹性工作时间，有效错开高峰期。

　　进入大数据发展阶段后，相关部门可以利用信息化工具将搜集到的数据信息有效应用到系统操作过程中，通过进行深层次划分活动，包括开展实时信息监控，确保信息与时间能够满足同步化发展要求，增强政府决策的科学性和有效性。大数据时代的决策行为将结合数据分析状况进行，而不是完全根据直觉要求，完成对应公共决策制定，确保存在的相关问题可以得到全面解决。交通主管单位通过进行核心数据分析活动，为公共决策制定提供有效参考依据，同时利用自身经验，将对应因果关系全面体现出来 [8]。大数据的采集和分析往往不是按照既定层次进行，而且从扁平化角度入手，完成对应参考决策制定。交通管理单位利用大数据技术对公共决策进行有效评估，判断是否满足响应性、公平性要求，同时确保科学化、民主化发展水平可以得到全面提升。

　　(二)提升交通行业社会服务能力

　　进入全新社会发展阶段后，数据逐步演变成为一种权利，为了满足社会潮流发展需求，整个过程中，交通社会的服务意识有了显著进步。在数据开放性水平不断提升状态下，知识与权力都是不断开放，经济发展水平的提升，政府打造开放型智慧城市，确保相关因素可以为社会服务生态环境建设打下坚实基础。随同交通社会服务环境的开放水平不断提升，整个服务机制有了全面优化，民众需求更为凸显，而且服务灵活性特征十分显著，在对应因素作用下，服务质量也有了全面上升，交通主管部门的交通社会服务能力全面提高过程中，进入全新数据发展阶段，公众及政府行为都在相应监督体系内，随着交通社会服务主动性特征持续增加，公民也会自主加入到交通社会服务过程中，避免交通社会服务质量存在相关问题，进而满足行业运作的安全性要求;政府利用大数据分析方式，对交通社会服务质量进行相应评估，希望客户满意度、服务完善性等均处于不断上升发展状态。[9]

　　从公路交通发展状况来看，大数据的应用更能够有效提升公共交通的服务。例如，陕西省临汾市公交公司所推出的 e 出行“掌上公交”，标志着公共交通进入“智慧公交”新时代。市民可通过下载安装该 APP，查询市区、城郊、城际范围所有公交线路的沿途站点、首末班车时间，以及将要乘坐公交车的实时位置、预计到达指定站点的距离等。同时，可以设置振动或声音提醒，在公交车即将到达指定站点时给予提醒。借助这种大数据技术，每一辆公交车的信息都能有效统计，指挥中心的工作人员也会对市民通过 APP 反馈的意见和问题，及时予以答复和解决，从而大大提升交通行业的交通社会服务能力。

　　(三)提升交通治理应急管理能力

　　大数据时代自身也承担相对较高发展压力，大数据技术可以为相关资源治理活动开展打下坚实基础。举例说明，利用大数据可以将危机事件的真实情况有效还原。目前，微博、网络的新媒体资源已经完全取代传统媒体所具备的相关作用，网络成为了信息传播的主要渠道，虽然信息传播速度较快，但信息真伪的识别难度相对较大，长期发展下去，势必导致公共危机事件产生。在充分发挥大数据平台作用基础上，有针对开展风险分析活动，进而保持较为敏感的交通运输风险因素感知状态。

　　交通治理部门需要利用大数据对行业的海量运行数据进行跟踪分析，尝试从客观事实角度入手，有效还原事件的真实情况。通过开展大数据预测评估活动，可以将危险事故发生概率控制在最低范围内。同时，制定风险预测及方案系统，时刻做好相关准备工作，避免在危机事件产生过程中，自身承担相对较高损失压力。[3]

　　处于特殊的交通治理环境，中国网民的诉求是现代性甚至是后现代的，但是其行为却是传统的。大数据技术应用过程中，危机防范能力也会得到全面提升。利用物联网传感器进行监测，确保能够掌握地形发展状态，包括是否存在泄漏问题等。相关因素有助于降低社会危机事件发生概率，同时也为社会危机风险管理活动开展做好充分准备。从目前发展状况来看，大数据技术应用过程中，风险治理及社会危机等都是重点关注对象。整个过程中，利用大数据对非正常概率事件进行研究，不仅能够降低危机事件发生概率，同时也能够保持良好的风险预警能力，避免相关因素对社会发展造成极大不良影响。

　　三、大数据交通治理的挑战

　　(一)交通治理缺乏大数据意识

　　从目前发展状况来看，我国交通大数据系统包含的数据信息形式众多，如人口分布、土地使用情况等，该类型数据都是由城市相关部门所提供;而交通数据则与交通设施分布状况相关，其中，交通流量、交通事故等因素均占据重要影响地位;在对交通需求信息进行全面分析基础上，完成对应分布图绘制。我国交通数据资源暂未满足信息共享发展要求，之所以存在此种现象，首先，客户自身不愿意开展信息共享服务;其次，技术水平也无法满足信息共享要求[10]。2014 年后，铁道部、交通部等都开展物联网技术应用活动，从调查信息中我们能够发现，自身发展落后美国甚至将近 50 年。2016 年中国移动互联网用户量突破 7 亿，同比增长 12%，高于 2015 年 11%的增速。2016 年中国移动互联网用户每日在线时长，合计已经达到 25 小时之上，同比增长 30 个百分点。2016 年，中国用户大部分媒体时间都花费在互联网体系内，而且移动互联网所占时间也相对较长，这是电视所不可比拟的。从共享出行角度分析，目前，我国发展水平已经处于全球领先地位，共享汽车与共享单车市场规模较大，每年出向量规模庞大，市场份额所占比例也相对较高 [11]，互联网和手机均能够产生大量数据资源。从目前发展状况来看，我国拥有众多可收集数据，而且数据收集方式也相对较多，只是全民暂时较为缺乏数据收集理念。

　　现阶段，国内数据存在的问题即是系统性、连续性暂未满足目标要求，很多数据都无法长期进行累积，进而导致不能从历史角度分析相关规律。整个过程中，主观隐瞒真实数据的行为也比较常见，例如，各地方对矿难事件的报道，很多信息都与真实情况不符。交通事故报道也不例外。正是由于数据信息不真实，进而无法还原整个事件发展过程，导致在大数据时代，交通治理思维难以有效的被建立起来。

　　四、大数据交通治理的应对

　　数据分析的目的是在一堆杂乱无章的数据中提炼出事物发展的内在规律。如重庆市，针对公交系统开展的大数据交通治理创新，就从大数据入手，及时解决碎片化的问题。一是线路规划、班次调整。线路优化主要以 IC 卡刷卡数据，然后会推出下车位置，通过公交大数据分析，用于指导线路优化、战略设置。我们现在形成比较完善的体系——大数据平台，用于指导公交生产。重庆公交经营里程节约 10%。以前大概一年运营 6 亿多 km。现在 5.5 亿km，通过大数据既要解决优化生产，也要让老百姓出行不受影响。二是“愉约出行”活动。大数据就是要跟乘客连接起来，才产生更大的价值。公交服务是上车为乘客服务，下车服务结束，但仍然通过互联网延伸服务。通过重庆 “愉约出行”平台，公交每天承担 500 万人次出行服务，有 450 万人次是刷卡，平均每个人每天大概是 2.25 次要刷卡。如果这张卡跟平台关联，那么相当于这个乘客每天要和平台连接 2.25 次。只要刷卡，公交公司就给他相应的积分，形成双向沟通，大数据交通的价值就体现出来。公交大数据通过互联网把公交乘客连接起来，公交品牌服务不是随着公交车的停止就停止了，而是只要他成为公交乘客，成为这个平台的会员就可以 24 小时接受服务。重庆的这种形式能真正发挥好政府与市场和社会的关系，有效政府角色的现代转型。

　　(一)树立大数据交通治理思维

　　要通过改革活动开展，将劳动、管理、资本、技术等要素有效结合为一体，通过社会财富创造，确保相关需求得到全面满足。整个过程中，维持稳定社会发展关系，打造良好社会活力，同时避免出现活力无序问题形成[20]。大数据交通是促发市场和社会活力的关键，同同日时也是平衡交通活力力与有序的关键。

　　江苏省走到了最前沿。2017 年 9 月，江苏省交通运输厅、省发改委联合印发《江苏省推进大数据交通治理便捷交通促进智慧交通发展的实施意见》，并做出了数据上的明确：到 2020 年，实现现代信息技术在交通运输各领域的深度融合应用，客货运信息服务水平全面提升，行业治理能力显著增强;基本建成智慧交通运输体系，实现“实时监测、精准服务和

　　精细化管理”。根据这份意见，江苏省将建立 20 个大数据交通治理项目，其中包括交通运输信息化基础工程、公众出行信息服务工程、货运物流公共信息服务工程、交通运输安全监管与行业治理工程，这是“大数据治国思维”的一个突出体现。这其中，ETC 系统的建设和应用提升为重点，扩展行业北斗系统应用领域，发展大数据交通治理交通新业态。这是地区省市做出的最积极的探索。

　　(二)确定大数据交通治理为交通强国战略的组成部分

　　1.交通强国战略顶层设计将大数据交通纳入战略体系

　　笔者通过调查发现，全世界范围内经济发达国家均意识到大数据技术应用的重要性，同时在国家发展战略制定过程中，涵盖大数据技术应用等相关内容。交通强国战略设计应重视大数据交通应用，将大数据交通纳入交通强国战略体系之中。2017 年 9 月 26 日，交通部印发《智慧交通让出行更便捷行动方案(2017—2020 年)》，明确了大数据在交通领域的应用。这其中，有 3 个亮点凸显出大数据交通的发展趋势。

　　拓展铁路客运信息市场化应用。对相关系统的有效条件进行全面研究基础上，根据市场化要去，提供对应铁路客运信息，同时确保“一站式”票务信息服务需求得到相应满足。

　　提高 ETC 应用发展速度，完成《关于促进高速公路电子不停车收费(ETC)系统应用健康发展的指导意见》制定，确保相关系统安装及操作便利性特征全面体现出来，同时是 ETC 客户使用率达到目标要求。对标准箱式货车的 ETC 使用状况进行研究，在综合考虑相关因素基础上，尽可能多角度的为用户出行提供服务。支持地方相关单位对 ETC 停车场应用进行全面研究，在有效开展区域推广活动过程中，达到预期发展效果。ETC 的应用未来将会呈现加速的特点。

　　提高道路客运联网售票系统建设速度。通过改革传统售票系统，确保其满足全国联网要去。通过开放非现金支付方式，使设备投放率大幅度增加。

　　2.注重研发大数据技术，抢占技术领导权

　　科学技术是第一生产力，谁先掌握了大数据的开源技术，就能够抢得大数据的领导权。建立区域试点，让大数据交通治理能够真正在民间得到实际应用，这样才能从实际中发现问题，提升技术。目前，雄安新区与百度集团进行的智慧城市合作，就是一种非常好的尝试。后续发展过程中，雄安新区将充分强调智能公共交通所发挥的实际作用，通过打造个性化出行方式，利用大数据技术全面推进城市交通快速发展，从人性化角度入手，完成相应设计操作，特别是建设无人驾驶高新产业的示范区，将会带来第一手的数据，这是掌握大数据核心技术的重要手段和过程。

　　(三)完善社会参与大数据交通治理的机制

　　交通治理现代化最具有智慧的不只是大数据技术，人也是大数据时代智慧的象征。体制外不乏综合素质水平较高的程序员，负责开展相应数据分析活动。整个过程中，在分析师资源较为欠缺情况下，确保相关合作开展拥有良好环境条件。应该从信息资源整合、数据智能分析决策、大数据全生命周期的新技术应用、信息主动推送、智能网联汽车等方面提出智能交通的痛点及需求[21]。大数据的自然属性和社会属性为交通治理现代化提供了良好契机。尤其对于大数据企业，政府部门更应当发挥组织、协调、推广真的作用，不断激活企业的活力，从中发现大数据在交通治理领域的应用。

　　贵州省 2016 年 1 月中旬，《贵州省大数据发展应用促进条例》正式颁布，这也是国内首部与大数据相关的地方政策，不仅受法律保护，同时也能够全面促进大数据产业发展速度全面提升。2017 年 9 月 27 日，中国“云上贵州”智慧交通大数据应用创新大赛总决赛在贵州省贵阳市举行，活动激活了大数据企业的热情，收到来自全国各省市、港澳台地区，以及美、英等国的报名项目达 500 余个，算法赛报名队伍达 1716 支，除冠军外，“通村村”“城轨客流多维智能预测平台”和“基于乘客出行特征的公交线路优化平台”3 个项目荣获二等奖，“微巴”“高速公路绿色通道‘空中查验’诚信管理平台”“塞尔维亚 Sava 河大桥施工图设计 BIM 应用”等 5 个项目荣获三等奖，“基于块数据的公交线网健康诊断与优化平台”等 7 个项目获得优秀奖。项目集中体现了物联网、数据挖掘、深度学习等大数据在交通运输全领域、全维度的渗透应用，涉及公交线路优化、“绿通车”、出行行为预测、交通工程大数据等多个领域，直击交通行业痛点，描画智慧交通蓝图，具有很强的推广应用价值。比赛结束后，18 个项目与贵州省交通行业研发中心签订了《战略合作协议》，让大数据应用在贵州交通领域生根发芽。大数据时代覆盖着巨大范围的信息数据，其中包括公众消费习惯、生活方式、偏好选择等，该部分信息在国家发展战略制定过程中往往起着决定性影响作用。目前，利用大数据技术及思维模式处理交通治理过程中存在的相关问题，其需要包含交通治理工作的多个环节，通过采取有效措施，确保自身理念、工作制度等都会发生相应改变。大数据技术应用过程中，交通治理建设有了全新发展方向，在抓住相关发展给予基础上，确保存在问题可以得到相应积极。持续开展体制建设活动，确保中国现代化发展目标能够最终实现。

　　[注 释]

　　①大数据的产生从 Web1.0 向 Web2.0、从互联网向移动互联网扩展,从计算机、互联网(IT)向物联网(IOT 扩展,外加上行业机构采集的数据。在未来,Web2.0 将转向以数据库和语义网为表征的 web3.0 时代。从大数据的来源可以将大数据划分为三类;第一类是行业内数据,以结构化数据为主。行业内数据主要包括业务数据和调査数据两大类,业务数据是各行业部门在业务管理中产生的数据,包括国土资源部、国家税务局、工商局、医疗机构、交通部门等公共部门产生的业务数据,也包括企业机构产生的业务数据;调查数据包括政府部门组织的大规模调研,如人口普查、经济普查和各种统计数据,也包括科研机构组织的调查,更包括各类企业、行业组织或者咨询公司组织的调查。第二类是物联网数据,以半结构化数据为主。物联网数据的获取和传输载体是千千万万个传感器,国家气象局、消防部门、环保部门交管部门等是传感器较大的需求主体,通过传感器自动慼知和传输周围环境变化,能够建立千千万万个物联网数据库,及时发现安全隐思。第三类是互联网数据,以非结构化数据为主。Web2.0 时代,互联网用户既是网站的浏览者 , 也是网站内容的制造者 , 互联网用户通过上传、提交、分享、评论等形式不断制造数据。 Facebook、 Twitter、人人网、微信、微博等社交网络,天涯、凯迪、强国论坛等社区论坛, Youtube、优酷网、土豆网等视频分享网站,百度百科、百度知道、维基百科、互动百科、百度文库等知识分享网络都是产生互联网数据的重要场域。业务数据、调查数据和物联网数据能够客观地反映具体事实,互联网数据,特别是社交网络产生的数据受一定的主主观性、程名性和随意性的影响,数据的质量和可信度相对较低,数据复杂程度较高,但这些主观性、随意性的非结构化数据是网民情结、偏好和价值的集中体现由于互联网是一个虚实转化的工具,网民利用互联网将现实中的很多问題迁移到网络空间进行讨论、质疑,这本身也是现实的一种客观反映。

　　②以微信为例,微信应用有权访问使用者手机上的以下内容:1.个人信息,读取个人通讯录,读取个人的名片,甚至是修改个人通讯录;2.读取个人的文字信息(短信或彩信);3.读取基于网络大概的位置以及确切(GPS)位置;4.网络通信,完全的网络访问权限,与蓝牙设备配对;5.修改或除个人 SD 卡中的内容;6.更改个人的音频设置,录音,拍摄照片和视频等。很多 APP 应用基本上都要求获取公民局部基至全部的个人资料和信息的权限作为交换。

　　③社会学家默顿、吉登斯和贝克对“社会行动的意外后果”问题作了系统的讨论,这种理论提出,科学知识的增长没有创造出一个我们能够预期和控制的世界,反而产生了许多不确定的风险。

　　[参考文献]

　　[1]杨雪冬.制度的绩效:参与、技术与能力[M]//杨雪冬,陈家刚.立法听证与地方治理改革.北京：中央编译出版社，2004：3.

　　[2]苏鹏辉.治理能力与治理技术[M]//张小劲，于晓虹.推进国家治理体系和治理能力现代化六讲. 北京：人民出版社 2014：208.

　　[3]唐斯斯,刘叶婷.以“数据治理”推动政府治理创新[J].中国发展观察,2014(5):32-34.

　　[4] [英]维克托・迈尔-舍恩伯格，肯尼恩・库克耶.大数据时代:生活、工作和思维的大变革[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013：9.

　　[5]贺宝成.大数据与国家治理[N].光明日报. 2014-03-27.

　　[6] 习 近 平 . 实 施 国 家 大 数 据 战 略 加 快 建 设 数 字 中 国 [EB/OL]. 新 华

　　社.[2017-12-09].http://politics.people.com.cn/GB/n1/2017/1209/c1001-29696291.html.

　　[7]詹姆斯·麦奎维.不可不知的数字经济 [M].北京：中国盲文出版社，2017:85-86.

　　[8]王融.大数据时代数据保护与流动规则[M].北京：人民邮电出版社，2017:108 .

　　[9]赵光辉.基于供给侧改革的交通社会服务研究[J].综合运输，2017(12).

　　[10] 钱红波. 美国城市交通数据资源共享对我国的启示[N].上海东方早报,2013-05-20.

　　[11] 玛丽·米克尔(Mary Meeker). 2017《互联网趋势》报告[R/OL]. [2017-06-01].http://www.iyiou.com/p/46808.

　　[12] 火山数据君. 高校系统培养大数据人才?事实可能是远水不解近渴[EB/OL].今日头

　　条.[2017-12-07].https://www.toutiao.com/i6496770177235943950.

《交通论文发表大数据交通治理的挑战、机遇与对策》

本文由职称驿站首发，您身边的高端论文发表学术顾问

文章名称： 交通论文发表大数据交通治理的挑战、机遇与对策

文章地址： https://www.zhichengyz.com/lunwen/jianzhu/jiaotongyunshu/36723.html