2016规划年会：大数据，规划人绕不开的三个问题 -

图片来自王德老师分享

2016中国城市规划年会今日结束，在今日的“大数据分析与机器学习在规划创新中的应用”自由论坛中，专家总结和思考了大数据在城市规划领域的发展方向，并对未来机器学习在规划创新领域的应用做了深入探讨。

今天我们想摘录出论坛中钮心毅老师的观点，供大家一起思考和探讨。同时，留言参加讨论，可以有机会获得由《上海城市规划》杂志送出的十本“数据增强设计”专刊。感谢作者分享与《上海城市规划》杂志的支持。

大数据与城市规划：我们需要新的理论和研究方法吗？

钮心毅教授就大数据与城市规划的关系提出了规划人应该回答的几个问题：

目前需要在现有城市规划理论框架内解释大数据应用理论基础、梳理应用方向。例如，手机信令数据可以表示“居住”、“游憩”、“交通”三大功能的关系，手机信令的优势在城市功能的联系，而不在于他是“大样本”。

在城市层面上，应用在“居住-就业”、“居住-游憩”中传统数据难以解决的空间定量关系测度。

在公认、无争议的理论框架中找到大数据应用的理论解释，不仅仅是方法，而是获得学科内普遍认同的途径。

如果没有规划理论基础，会对大数据产生“审美疲劳”。

我们不能离开科学的研究方法。目前很多数据来源于互联网的API、POI数据，对于API数据来说，是为了商业应用开发的，商业应用是短期的、转向快，而城市规划决策是长期的、转向慢的。

作为公共政策的城市规划，不能建立在“黑箱”的基础上。

对于我们来说，可行的研究方法：需要知道数据来源、产生的机制、数据格式、算法原理（需要得到公认），把黑箱变成白箱。

例如手机信令的分析，运营商不提供原始数据，但是研究者清楚数据来源机制等，算法自己编写，形成“白箱”（虽然没有一手数据获取）。

大数据应当需要新的技术框架，研究方法会有变化，但应遵循科学的研究方法。

大数据不是针对传统技术概念制定的数据，如果不突破传统技术框架束缚，将很难发挥大数据优势。

大数据分析基于实际证据的判断，传统城市规划模型基于仿真、预测。

两者需要融合。包括大数据与传统规划模型的融合框架，大数据与规划支持系统的融合框架。

在现有城市规划理论框架内解释大数据应用理论基础、梳理应用方向。

大数据应用当然需要新的研究方法，但应该是遵循科学途径的研究方法。

大数据需要与传统模型融合，需要与规划支持系统融合，融合的技术框架值得探索。

感谢作者分享，作者邮箱：niuxinyi@tongji.edu.cn