京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
浅谈大数据为何解决不了道路交通拥堵
如今大数据被赋予了神一样的能量,好像只要是大数据当道就可以解决一切难题。这种想法显然不对,即便大数据可以帮助我们了解的更多,也不能预测到我们想象中的程度。

浅谈大数据为何解决不了道路交通拥堵
如今大数据被赋予了神一样的能量,好像只要是大数据当道就可以解决一切难题。这种想法显然不对,即便大数据可以帮助我们了解的更多,也不能预测到我们想象中的程度。
智能手机已经很普及,大多数的人们都拿着具有定位功能的手机,而4G网络又是这样的覆盖广泛,以至于我们每个人的行动时时刻刻都被运营商、互联网应用提供商所“监控”,这些数据被整合脱敏之后可以成为大数据分析的基本信息来源,从而为交通和出行提供管理上的帮助。
媒体报道,2006年,斯德哥尔摩与IBM合作,在通往市区的18个路段安装了传感器和照相机。搭载了感应装置的汽车在通过该路段时,系统会自动识别该车辆,并对其征收通行费。没有搭载感应装置的汽车通过该路段时,系统会自动识别照相机拍摄的车头照片上的车牌号码,确认汽车所有者,并对其征收通行费。该系统实施后,斯德哥尔摩市区交通量降低了25%,二氧化碳排放量减少了14%。
我们很多人都乐观的估计,主要信息足够,通过大数据分析来实现的智慧交通系统就会帮助我们做出理性的规划,从而,路路畅通。
理想很美好,可现实却很残酷。即便是各部门的大数据应用都起到了作用,国庆节出行的道路却依然拥堵,且没有任何改善的迹象。很多人都体会了去年10月1日各地道路上的堵车盛况,甚至有乘客下车在高速路上开始遛狗。在这一刻,大数据选择了失灵。
实际上,很多公司通过大数据已经对交通拥堵做出了预测。比如,去年全国最堵的京藏高速本来预计从30号到1号下午拥堵超过24小时,十一的返程高峰会出现在长假结束前一天下午3点到长假最后一天的23点。但这些数据都没有能够帮到很多人,大多数人还是会一如既往的走上拥堵的道路。
大数据肯定不是万能的,即便再强,也只是基于现实数据进行的一种分析,可以给我们提供参考,但这种参考的价值却不应该被无限制的放大。比如,我们可以提前通过大数据分析进行预警,那条道路会拥堵,会拥堵到什么程度,可如果条条大路都是超负荷的,大数据的提前预警作用也就失效了。
大数据可以帮助我们提前规划路线,避开拥堵的道路,但一旦道路全在拥堵,我们就失去了选择的机会。在这种情况下,“理性的人”应该选择呆在家里,这样就可以让自己不被堵在路上,也不会造成更大的拥堵,这样选择的人多了,道路可能就通畅了。问题是,很多人都这样想,大家都觉得别人会不出行,结果,群体性理性的选择带来了更大的拥堵。还有一种情况是,大家只有这个时候出行,再挤也要去,否则就没有别的机会可以选择。
因此,大数据的分析结果在群体性公共知识的面前,一定会变得毫无意义,甚至会起到负面作用。很多人认为,信息不对称的是导致交通拥堵的重要原因,而在实践中,信息太对称,也一样会导致拥堵。
我们获得的大数据也并非全面,还有很多人并不使用智能手机的定位功能,一些大数据分析公司无法获得数据。斯德哥尔摩是通过在公共交通工具上安装传感器,分析这些传感器数据,来掌握道路的拥挤情况,这种方式对城市道路很实用,而对于高速公路来说,目前大数据分析普遍采用的用户个人的智能手机定位数据并不可靠。
大数据分析也是十分复杂科学的工作,任何的理论或操作上的微小失误都可能造成分析结果的被错误使用。即便获得了用户数据,在分析的方法和使用的策略上也存在不足,难以充分发挥大数据的价值,这也造成了分析上的偏差,错误的引导会带来局部更为严重的拥堵。
与此同时,大数据在偶发事件面前也无能为力。在国庆节这样的大车流的情况下,一起偶然发生的交通事故就可以造成蝴蝶效应,由此带来一个路段的拥堵,然后是整个路段的拥堵,接着会造成更多辐射的路段上的连环拥堵的发生。这种事故是不可预测的,其后果也很难提前预知,而节日的道路变通的余地很小,一旦发生突发事件,交通拥堵的严重程度就会超出想象。
实事求是的说,大数据确实可以提升道路管理水平,但大数据却无法解决信息沟通中的群体错位决策,也无法解决超出符合的刚性需求到来的道路绝对拥堵,更没有办法应对随时可能出现的随机性的事故影响。大数据对于节假日期间的交通拥堵问题,绝对是有心无力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15