纽约，大数据挖掘预防火灾

作为一个国际化的大都市，纽约大约有100万栋建筑物，平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。那是否有方法预防悲剧的发生呢？据华盛顿邮报报道，纽约消防部门的数据分析师认为，每栋建筑物都有着独特的属性，通过对大量数据的分析就能看出哪些建筑物更易“惹火上身”。
纽约市长手下有一支大数据分析团队，他们的主要职责就是搜集各类城市数据信息，进行趋势分析预测，解决城市治理顽疾。在前市长Michael Bloomberg的推动下，纽约已逐渐发展为数据型城市。过去几年间，不同职能部门通过数据挖掘（data mining）和数据分析解决了包括下水道油污堵塞、罪犯追踪在内的多种城市治理问题。要准确掌握纽约这类超大城市的脉络和动向，数据挖掘是其中重要的一环。
判断一栋建筑物是否属“火”有几条重要的标准：例如贫穷、低收入家庭的住房往往更容易发生火灾，而且低收入人群由于居住密度较高，一旦发生火灾危害更大。建筑物的建成时间也是一个应该着重考量的因素，相对而言，年代久远的房子问题更多，它们很容易由于电路老化或布局不合理引发火灾，而且老房子消防设施落后，发生火灾后，消防员赶赴现场，往往会发现附近根本就没有足够的消防栓。另外，建筑物，尤其是高层建筑中，电梯也是一个重要的影响因素，在很多电梯间明确标注着火灾时严禁使用，这是由于“烟囱效应”使得火势在建筑竖井中蔓延更快，而一旦断电电梯停运，人员的处境就更加危险了。但也有一些电梯配备了备用电源，一般是柴油发电机，并有足够的防火隔离措施，方便住户快速逃生。诸如此类因素，不一而足。
纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为 60 个。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅，分析人员通过特定算法，对城市中 33 万栋需要检验的建筑物单独进行打分，计算火灾危险指数。这样一来，消防员在出勤时可以根据建筑物的详细资料和危险指数，重点关照“火灾危险分子”。
这项庞大的数据挖掘系统在去年7月份开始实施，并在下半年将数据监测项目扩大到2400余项，诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所都会被列入重点监测和检查对象。不过目前公众的质疑在于，如何证明数据分析和防范措施的有效性？纽约消防局发言人表示：“答案还是数据本身，因为我们最终会统计出火灾数量是在下降的。”
芝加哥，给路灯杆装上传感器
可穿戴设备的兴起，使传感器堂而皇之地爬上了人的身体；接着，我们的卧室厨房也被Nest等温控和烟雾传感器占领；我们随身携带的手机，集成的传感器将近10种之多：光线感应器、距离传感器、指纹扫描、GPS、陀螺仪、心率传感器、加速感应器、气压传感器、手势传感器等等；而最近，美国芝加哥市更把传感器安装到了街边路灯杆上，用于收集城市不同角落的路面信息和环境数据。
众多传感器被包括在设计精美、布满小孔的金属盒子里，然后安装在灯柱上，装点城市的同时也能监测空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速，还会通过监测手机Wi-Fi或蓝牙信号清点过往的行人。第一批“灯柱传感器”将在今年7 月中旬安置在芝加哥市密歇根大道上8个繁忙的十字路口。后续会首先在旧城区布置，预计 2015 年底完成，并在未来几年全面占领芝加哥市的大小街区。
面对公众对于侵犯个人隐私的质疑，参与这个计划的科学家，芝加哥城市计算和数据中心负责人Charlie Catlett称，设备在设计之初便做好了规划，只侦测信号，不会记录移动设备的MAC和蓝牙地址，“我们的目的是为了更好地理解城市，这也会让芝加哥市成为最有科研价值的城市。”
在近10年间，全球各大城市都致力于收集城市的各类信息数据，从空气质量、温湿度，到道路车流量和人流量，这种种举措都是为了让城市运作得更加安全高效，而芝加哥市则做得更为彻底——其正在全力打造“大数据之城”。虽然收集和分析大量城市的信息数据，并不会对城市的交通、环境或是安全形势起到立竿见影的效果，但研究人员相信，这些数据将有助于更好地研究和理解现代都市的运作原理，然后逐步从数据中挖掘有价值的信息；而且随着数据量的不断增大，科学家们可以发现和构建不同的模型，并将反过来指导城市规划和政策制定等等。比如芝加哥市安装的此类永久性的数据采集装置将会为政府、独立研究机构或是大学提供概念验证和方案测试服务，并会随着传感器技术的进步及时进行产品升级，满足潜在的科研和学术需求。
另据芝加哥城市信息技术委员会成员Berman介绍，每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215425美元之间，运行后的年平均用电成本约为15美元。该研究项目得到了包括思科、英特尔、高通、斑马技术公司（Zebra Technologies）、摩托罗拉以及施耐德等的技术和资金支持。
过去10年，我国一直在不遗余力地鼓励、扶持国内智慧城市的发展，中央和各地方政府投入了大量的资金进行相关的基础设施建设，以平安城市中的科技强警战略和“3111”试点工程两大项目为例，从2004年国家提出创建平安城市、平安社会到2010年止的6年多时间内，科技强警示范城市总量达180多个，“3111”示范城市覆盖80多个地市以及下属的400多个市、县和街区，总投资额达千亿元以上，先后投入使用的各种终端设备和传感器数量巨大、收集到的各种信息和数据更难以统计。如何才能更有效地用好这些基础设施？