晏路辉
目前我们已经可以获取到海量数据了,随着监测手段越来越丰富,包括卫星、传感设备的广泛应用,数据每时每刻都在从不同的国家、不同的山川、不用的设备以及不同的人身上产生。联合国平台、各国政府、科学部门以及私营部门都采取了大量的措施来获取数据。过多的数据,尤其是过度无序的数据正成为科学界、商界等新的烦扰。从某种程度上讲,我们并不缺少数据,但是如何从海量数据中挖掘出有价值的信息,并翻译成真实社会中所能理解的语言;如何基于社会和人的基本需求开发数据来解决环境问题,正在成为新的挑战。数据是前提,但我们的目标是解决环境问题,需要基于数据采取行动,而不是仅仅对数据进行分析。
气候危机是人类面临的共同挑战。近些年,众多地区、国家和企业都宣布了其应对气候变化的碳减排甚至碳中和目标,欧盟和英国都宣布2030年达到碳中和,中国也承诺2030年比2005年碳强度减少60%-65%。目标有了,问题也来了,微观层面怎么实施?先进的科学技术是实现碳减排的重要工具,而大数据等新技术也正发挥着帮助人类减缓和适应气候变化的独特价值。
大数据是指将数量巨大、杂乱无序的数据进行高速、有效加工,形成高质量、有价值的数据信息的技术。其实说大数据是新技术也有些牵强,几十年前就有了数据挖掘这样的技术,而大数据是数据挖掘技术在基础设施(数据处理时间和空间能力等)升级上的产物。数据量,无论是大还是小,能够服务于社会和人的需求才是有价值的资源。例如疫情期间杭州采用的健康碼,通过自我填报结合后台大数据验证的方式,为疫情防控,阻断传播做出了特别贡献。而本次中国三大通讯运营商的短信查找近期访问地以控制疫情扩散的功能,也是把数据充分应用于业务场景发挥到了极致,真正帮助社会系统提升了效率。中国的大数据红利时代也正在到来。
我们此刻的语境是应对气候变化,解决环境问题。我们的目标是减少碳足迹以及提升社会系统的效率。大数据应用于气候变化的领域有很多,比如采集气象数据预测分析气候变化趋势、验证人类活动对气候变化造成的影响等。Google利用卫星图像和数十年的海量数据对乌尔米亚湖的环境损害进行评估和分析,并采取正确的应对措施;中国科学院利用大数据对地区环境污染状况进行监测和评估等;IBM通过大数据帮助Vestas提升风力发电机精准定位、实现最优能源输出的效果。
这些应用都非常有价值,但听起来似乎离我们每个人还稍微有点远,也并不是本文的重点。本文主要目的是希望分享和分析大数据在人们触手可及的生活场景中有哪些成熟或者潜在的应用,让数据助力我们每个人参与应对气候变化以及环境问题。我们并不缺乏数据,而是缺乏利用数据的工具,通过数据建立人与人、人与物就可持续议题的互动,这是我们希望看到的,也是最高效应对气候变化的方式。笔者认为大数据应对气候变化应该朝着这几个方向努力:高频、触手可及、有趣而有意义。
首先分享一个应用案例:高德近期与北京市交通委合作,在高德地图里推出了北京地铁公交拥挤程度的直观展示,这是一个典型的通过数据的共融合作来为民众提供低碳服务的案例。
为什么说这是一个低碳服务,因为乘客在知道拥挤程度后才可能选择更合适(体验更好)的交通出行方式。数据透明给了乘客乘坐地铁公交的更大可能,这样才更容易推动公众参与低碳环保,为应对气候变化做出自己的贡献。参与低碳环保固然是崇高的行为,但首先也需要尊重人性,只有符合人性的方向和行动才是最容易推进的,才能事半功倍。公共服务要努力做到不伤用户体验(当然也不追求奢侈),这才是当下推动低碳环保事业的金钥匙。这也就是为什么现在很多人宁愿选择公交车而不是地铁出行的原因,因为至少很多时候公交并没有地铁那么拥挤。笔者一直也在思考,要让公众积极参与到低碳环保中,首先是需要让其自发自愿地参与,而不是精神上的被迫行为,不是道德绑架。
这个案例就基本符合上面说的大数据应用于公众低碳环保的几个必要条件:高频、触手可及、有趣而有意义。乘坐地铁公交是每个人几乎每天都要发生的高频行为,手机应用触手可及,通过类似电池电量的展现形式新颖有趣,能引导公众更合理地采取地铁公共交通方式,为低碳环保做出合理的贡献,这个创新意义重大。
另一个将数据应用于低碳领域并且与消费者建立强互动的案例来自于美国家庭能源管理公司Opower。Opower的商业模式是为电力公司进行数据分析,将数据分析结果反馈给终端用户,从而为电力公司赢得市场竞争力。他们最大的一个亮点是为用户提供节约能源的增值服务,他们在给用户发送电力消费账单的时候,会同时提供用户的邻居正在节能减排的信息。一般而言,人们不会为了公众的利益而主动减少能源消费,这是一个当前无法驳斥的事实。但是为了不在邻里亲朋面前丢面子,他们就会这样做。告诉人们他们的邻居正在节能减排,他们自身就会开始注意节能。通过数据和行为刺激助力于减少用户的能源消费,这比起强制停电等办法更容易被人接受。“高频、触手可及、有趣而有意义”的大数据应用条件同样适用于这个案例,尤其是“有趣而有意义”这一点更是体现得淋漓尽致——利用心理因素的驱动,促使更多人参与到低碳环保行动中。
我们在分析如何利用大数据减少社会的碳排放,而数据因自身的产生、存储以及传输而产生的巨大碳排放也绝不可忽视。要让数据服务于社会,首先就需要让数据本身变得清洁。2009年的时候,Google曾经对外公布,每完成一次搜索操作所产生的二氧化碳排放量为0.2克;而美国哈佛大学的物理学家阿历克斯·维兹纳尔·格罗斯则称,每一次搜索所产生的二氧化碳排放量高达7克。
国际环保组织绿色和平的“Clicking Clean”报告对全球领先的科技公司的数据中心能源使用情况进行了盘点和排名。
“Clicking Clean”报告对BAT等中国科技巨头的数据中心用能情况进行的排名显示,中国企业在清洁数据中心这个领域都处于相对较低的位置,虽然这与中国的主要电力来源是煤电有直接关系,但走向全球的中国科技企业要参与全球竞争,在节能环保领域还有很大的进步空间。
相对来说,数据基本都是被政府和科技巨头们掌控,如何分享数据,在应对气候变化领域共融合作是下一步各方的主要发力点。美国白宫通过分享政府的气候变化相关数据(https://www.data.gov/climate)鼓励私营部门利用政府公开数据,开发更多的应用于减缓和适应气候变化的项目和工具,这是非常值得鼓励的尝试。
当然除了数据本身,人工智能等技术手段能将数据的价值充分挖掘并发挥出来,这需要我们更多的投入,也需要政府和私营部门更深入的合作,创造更多有价值的工具,通过数据为社会和人类的决策提供科学准确的依据。