2020年11月13日下午，英国伦敦大学学院博士张永平应邀参加“杭城论道”学术沙龙，分享了题为“城市大数据在城市研究中的应用”的学术报告。张永平博士主要从事智慧城市、城市大数据、地理信息科学和城市规划与治理等领域的研究工作，擅长运用大数据分析人文地理现象。李学文副教授主持了本次讲座，中国移动浙江公司大数据中心城市实验室产品总监王晓亮参与并进行了精彩的点评。
随着大数据、人工智能和机器学习的不断普及，社会科学的研究面临新的“窗口”。研究的数据对象从传统的有限样本向接近全样本的“大”数据转变，同时给未来城市的研究方法和理论产生冲击。在这一背景下，张永平博士通过两类城市大数据在四大情境中的运用，向我们展示了大数据与城市研究领域的交叉。
张永平博士首先介绍了大数据的定义和常见的城市大数据，他指出新兴的城市大数据具有规模大、时空精度高、收集成本低的优点，但是出于对用户隐私的考虑，往往缺乏了社会科学研究最关注的社会经济属性。直到深度学习等新一代的定量研究方法出现，大数据在20世纪后期开始深入嵌入城市研究领域。
随后张永平博士通过四个研究案例介绍了共享单车大数据和地铁刷卡大数据在城市情境下的运用。
共享单车数据来源主要是用户骑行数据和出行轨迹。基于2017年7月上海的共享单车骑行轨迹数据，假定共享单车的环境效益来自于替代传统的汽车出行方式后所产生的能耗节约，采用定量方法估算用户出行距离，进而估计共享单车的环境效益。此外共享单车大数据可以确定最优规划情境下电子围栏的位置与数量，推动了城市内部电子围栏的设施与规划，有效地解决了乱停乱放问题。
公交刷卡大数据包含了乘客刷卡时间和起始站点。利用刷卡数据可以推测出乘客的团体出行行为，进一步刻画出社会关系，研究的理论支撑来自于社会心理学中的个人空间理论和空间关系学理论。在“时间兴趣面（TAI）”研究中，个人刷卡数据可以构建一个时间二维平面活动模型，以行为开始和结束时间作为横纵坐标轴，识别个人活动点。通过聚类研究方法，对乘客刷卡大数据进行分析，并进一步描述出时间兴趣面的轮廓。
最后，在讨论问答环节，在座的师生对“结伴出行”的政策应用、不同城市情境背后的经济学本质、以及城市大数据的处理模型展开了热烈的讨论。张永平博士也对大家感兴趣的“结伴行为”在社会、经济和可持续发展中的意义进行了深度的解释。
中国移动浙江公司大数据中心城市实验室产品总监王晓亮对讲座进行了精彩的点评，他指出时空分析的方法论对于当下国内最常用的手机信令数据在时空上的标准化有着相当大的启发，也有助于识别具有相似性的OD。他也很期待和浙江大学中国新型城镇化研究院在数字化城市治理中达成更深入的合作。
【主讲人简介】
张永平，英国伦敦大学学院(University College London) 博士。主要从事智慧城市、城市大数据、地理信息科学和城乡规划与治理等领域的研究工作。目前已在 Journal of Transport Geography, Environment and Planning B, Applied Energy, Cities，Applied Geography 等SSCI/SCI 期刊发表学术论文 13篇，也是Environment and Planning B, Transportation Research Part A & D 等十余个国际期刊审稿人。
往期内容
第一讲 康奈尔大学贾攀乐教授 “交换条件、知识溢出与产业质量提升”
第二讲 康奈尔大学李善军教授 “从雾到霾：污染披露信息的价值”
第四讲 中央财经大学王伟教授 “中国城市的命运天平与城市更新的时代方略”
