大数据下的纽约城市治理

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纽约是美国最大的城市，人口约851万，作为全球重要的金融、政治、经济和文化中心，纽约的城市管理面临着极大的挑战。随着大数据技术的逐渐成熟，大数据为城市治理创新提供了新的工具和手段，在创新城市治理中的作用越来越明显。于是，深受各种“大都市病”困扰的纽约率先推动大数据在城市治理中的应用，取得了不俗的成绩，有效降低了治理成本，提升了治理效率，更形成了一些成熟可借鉴的实践经验。

搭建智慧城市的体系框架

为保障政府数据开放和大数据应用顺利推进，纽约市政府加大配套的法律和制度建设。一是出台法律法规。2012年，纽约颁布了地方性开放数据法案《纽约市开放数据法案》。2013年，又颁布了《306号行政命令》，提出“数据驱动”的城市服务目标。二是组建完善组织体系，领导协调推进大数据应用。纽约市成立了市长办公室数据分析团队（MODA），任命了城市首席数据分析官（CAO），并与此前已经设立的首席信息官（CIO）、首席数据官（CDO）一起，形成了市长统领“三驾马车”式的全市推进大数据应用的技术管理架构。

纽约市专门建立了一个“纽约市公开数据门户网站”的数据公开渠道，有数以千计可供公开下载的数据类型。如网站所提供下载的纽约市消防栓地图，列出了250个最容易被开罚单的消防栓位置，甚至标出了某个消防栓因为停车不当而产生的罚款收入，最高的可达5.5万美元/年。访客通过访问相关公开数据，获取了有价值的信息，为公众提供了极大的方便，尤其为避免不必要的罚款提供了警示。

为将大数据更好地用于城市的管理和服务，纽约市开发出了“市长实时仪表盘”（参见图1）。该盘集成了大量城市管理的实时数据，比如整个纽约街头的交通情况、红绿灯布局、街道整洁、倒塌树木等应有尽有。以交通拥堵为例，如果画面上摄像头标志变红了，那就表示这里发生了拥堵或事故，点开摄像头就可以看到现场的情况。这一仪表盘不但为市长决策提供了良好的支撑，也为老百姓获得高质量的政府服务创造了条件。

将数据精炼成有价值的信息

数据本身是无意义的，必须将原始大数据加工成能解释、预测社会现象的精炼数据，帮助决策者掌握更全面的信息或更有力的证据。其中，两类基本方法成为数据转换为有用信息的关键，即预测与关联。

上世纪70年代起，纽约市黑帮横行、毒品泛滥，治安状况不断恶化。90年代中期，纽约警察局开发了一个以地图为基础的统计分析系统--CompStat（见图2），治安开始逐年好转，应用第一年凶杀案就减少24%，到2009年凶杀案更是大幅减少。这一系统原理非常简单，通过将每天发生的罪案数据录入到系统中，分析出在什么时间什么地点最容易发生什么样的案件，以便及时部署警力予以应对，效果十分明显。CompStat系统正是使用预测这种数据分析方法，根据现有数据预测未来可能发生的事件，提前做好预案。

此外，纽约市警察局还利用数据统计的关联法，有效防范各类违法犯罪行为的发生。其原理为先广泛收集可能与待解释现象相关的大量数据，然后筛选出关联度最高的一组数据或计算成一个指标，以此为依据辅助决策。警方将一段时间内的罪案数据进行统计，分析出各时段不同罪案类型的发生情况，如谋杀、强奸、盗窃、抢劫等，并快速进行各项历史数据横向与纵向的比较。每一个分局都有这样一份统计，每周更新一次，这一数据的统计对更好地研判治安形势有重要意义。

“最大程度不变动”降低进入成本

为让大数据更好地嵌入城市治理，纽约秉承着“最大程度不变动”的工作推进原则。一方面，为降低各部门阻力，纽约市尽可能使用城市現存的信息系统、数据库和网络，而非选择安装昂贵的新信息系统来保持兼容，或迁移到政府云，最大程度不改变各部门原有的系统。MODA为此特意开发出一个能够将不同地理标签记录连接在一起的系统，这样来源于多个机构的数据更容易在分析中进行合并和共同使用，实现来自各部门数据的匹配和聚合。另一方面，为减少使用者的抵触情绪和学习难度，最大程度不改变一线工作人员的原有工作方式，纽约大数据推进小组与其合作，优化大数据治理模式下的新工作方式，不仅提高一线公职人员的工作效率，更注重提高员工的工作满意度。

大数据平台建设主要是技术问题，一个技术过硬的团队即可解决。然而，大数据在社会治理领域的运用面对的是千变万化的社会问题和群众需求，无法单纯依靠个别团队来完成。纽约尝试引入社会群体的力量来帮助收集数据、识别需求、开发应用以更好地服务社会。2015年纽约市举行的NYC Big Apps比赛，征集到452个应用.这些应用针对具体的社会治理问题设计开发了许多成功的数据产品，不仅可以增加数据平台的使用率，还可以提高社会治理水平，改善人们的生活，更向社会公众普及了数据思维和数据产品的设计开发方法，创造潜在的就业和发展机会。