云治理“马路杀手”
因为一则关于交通事故的报道,美国一个县的地方报纸《太阳哨兵报》,总发行量不足23 万份,近年来却名声大震,并获得了2013 年度的普利策新闻奖。
2011 年10 月,美国佛罗里达州劳德代尔堡市(Fort Lauderdale) 发生了一起因为超速行驶而导致的恶性交通事故,肇事者是一名退休警察。当地报纸《太阳哨兵报》的记者克斯汀(Sally Kestin) 在查阅历年的数据之后,怀疑警察开快车的行为可能相当普遍。
为了获得相应的证据,克斯汀抱着测速雷达,一连几天守在高速公路边,一看见有超速的黑点,就驱车直追。但路上车辆太多,追来追去,常常发现不是警车,一到晚上,是否警车更是难以辨认;二是就算运气好,碰上的恰好就是警车,克斯汀也无权截停,仅仅通过照片或录像,证据还是不够充分。
克斯汀最后想出的办法,是根据美国的《信息自由法》,向当地的交通管理部门申请数据开放。因为警车是公务车,公民有权了解其使用状态,她因此获得了110万条当地警车通过不同高速路口收费站的原始记录。然后她对这些数据进行了整合和分析。她选取两个特定的收费站并测算两点之间的距离,再在110万条记录中找到每一辆警车通过这两个不同收费站的时间点,两点之间的距离除以其时间差,即为该警车在这段路程中的平均行驶速度。
令人震惊的是,13 个月期间,当地的3900 辆警车一共发生了5100 宗超速事件。也就是说,警车超速的行为几乎每天都在发生,96%的超速在144 公里/小时至176 公里/小时之间,当地1/5 的警车都有时速超过144 公里的劣迹。而且,时间记录表明,绝大部分超速行为发生在上下班时间和上下班的途中。这意味着,这些开快车的行为并非为了执行公务。
铁“数”如山。克斯汀的报道一见报,舆论一片哗然,引起了当地警务部门一场大地震,数十名警察受到开除、停发工资、警告、剥夺驾驶权等不同程度的处罚。
一年之后,克斯汀又向交通管理部门申请开放了新的数据。同期对比的数据分析表明,当地警察超速的个案已经下降了84%。克斯汀在新的报道中,甚至把数据分解到了各个警务部门,详细地罗列了每一个部门的改进水平。
克斯汀的相关报道获得2013年度普利策新闻奖。可以想象,如果不是通过使用数据,类似于“警察群体开快车”的社会问题,可能人类永远都无法在法庭上得到证实,这种知法犯法的特权行为,也永远得不到有效的治理和纠正。
克斯汀用数据来治理警察开快车的事迹,可以给我们带来诸多思考,其中最直接的启示是可以用数据来监督、发现行驶超速的问题。
10次车祸9次快。大量统计数据表明,超速行驶是引发交通事故最主要的原因。然而由于缺乏有效的治理手段,超速行驶一直是公路上的“超级杀手”,难以根治。
目前我们监测超速的主要手段是警察巡逻加上雷达测速。这种方法人力成本、时间成本和设备成本都很高,而且实施范围相当有限。克斯汀采取的测速方法,只需要获得车辆通过A收费站和B收费站的时间,就能计算出车辆在这个路段行�的平均速度,是否超速一目了然,可谓快捷方便。同时,它监测的对象是道路上行驶的所有车辆,是全样本,能够打消驾驶员的侥幸心理。此外,雷达测速只能监测车辆驶过某一个监测点的速度,驾驶员可以通过在监测点缓行的办法规避检查,而A?B两点测速法则反映的是车辆在某个路段整体行驶的平均速度,更符合控制超速行为的初衷。
不妨再进一步设想:如果一辆车在行驶过B收费站的时候,B收费站就能够获得A收费站的数据,进行实时的计算,那这种监测是否更加有效呢?
其实,实时获得上一个收费站的数据在技术上已经完全不是难题,答案就是“云”。如果我们把一个地区所有收费站的数据都放到同一朵云上,那每一个收费站都可以实时分析和整合其他收费站的数据,对一个路段的超速行为进行实时计算、然后处罚。
不难发现,与传统雷达测速方法相比,这种基于云的计算监测有很多优点。例如,无需采购测速雷达和摄像头,把传统执法过程中的单点监督变成了过程监督,把对个别车辆的监测提升为对一条公路上所有行驶车辆的全样本监测,这种云治理,作为一种现代交通管理措施,值得予以探索、推广和普及。
可以预计,随着大数据和互联网的发展,云在社会治理当中的作用会日益凸显。但我在一些地区的调研发现,虽然云计算的概念近两年在中国炒得很热,然而在应用层面,尤其是公共治理领域,好的案例还相当有限。最主要的原因,是中国社会普遍低估了云计算的意义,对于云在公共服务和企业管理中的应用前景认识不足。在《数据之巅》这本书中,我提出,未来网络服务于人类的主要形式就是云,在通往智能时代的道路上,云应该成为除水、电、气之外的第四公共部门。
利用云,改善高速公路上对行驶超速的治理,其意义不仅在于降低交通事故的发生率,守护人民的生命线,更有望成为政府信息化的示范工程,成为推进治理能力现代化的新期待。
(徐子沛系信息管理学者,新著《数据之巅》)
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