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城市大数据研究与智慧城市建设

一、大数据时代的到来 
  
我们当今的生活中充满了信息和数据,处于被大数据的包围中,每一个人都切身感受到了大数据时代的到来。 
  
1.1大数据是什么 
大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的整合共享,交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。其具有三个鲜明的属性: 
非结构化:大量半结构化、非结构化的数据是大数据重要的形态和组成部分。 
持续地更新:处于动态更新的状态。 
实时地获取:时时刻刻不断进行更新。 
  
1.2大数据的特征 
IBM用了3个特征来定义大数据:数量大(Volume)、种类多(Variety)和速度更新快(Velocity)。数量上由TB转变为了更大的ZB,种类上则由结构化数据转变为结构化和非结构化混合的数据,而速度上则由原本的批量数据转变为了流数据。随后,IDC在3V的基础上又增加了1V,即数据价值(Value)。规划学科本身是一门数据密集型的学科,因此我们对数据价值的认识较为清楚且深刻。 
  
1.3大数据给我们带来了什么 
现在国际上有很多著作解释了大数据给我们生活带来的变革,如维克托·迈尔·舍恩伯(Viktor Mayer-Schönberger)的《大数据时代:生活、工作、思维的大变革(BIG DATA: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think)》。我们逐渐意识到大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据正在开启一次重大的时代转型。 
  
1) 思维颠覆: 
以往我们做研究会通过现象和问题去探索其背后的原因机制,渴求的是明晰的因果关系,而大数据则先关注现象与现象间的相关关系,对其内部的机制并不是太关注。在某种程度上,这样的变革可以说是一种颠覆,由因果关系转为对相关性的关注。 
  
2) 巨大商机: 
大数据在卫生医疗、公共事业、手机定位服务、零售业、制造业等领域的数据收集以及分析研究为各行各业带了巨大的发展契机。企业对此比较敏感,纷纷积极参与到大数据时代潮流中,希望把握住商机。 
  
3) 数据来源: 
传统的数据来源往往是向统计部门索取统计年鉴、行业统计资料,或者通过社会调查、深度访谈等形式获得。而大数据的来源则更加丰富,大体上有以下几类。通信和互联网运营商,如:移动、联通、电信等;互联网网站,如:SNS(微博、twitter、Facebook等社交网络),Youtube等视频网站,淘宝等电子商务网站以及政府网站;企业以及公共服务数据,如:公交IC卡、医疗、保险等;移动终端数据,如:智能手机、GPS个人位置数据等;以及卫星云图等数据。 
  
4) 双刃剑: 
大数据带给我们新的商业、科研机遇的同时,也给我们带来了个人数据的隐私安全问题。我们在电子终端上的定位数据、购买记录、下载记录等等都存在着泄露的风险,这会对我们的生活造成一定程度上的干扰。 
  
1.4案例介绍: 
国际上以及国内许多城市都在试点建设智慧城市,以期提高公共服务的质量水平,为老百姓提供更为优质的生活。 
  
例1:智慧台北建设——丰富的应用服务 
台北智慧城市的建设分为基础建设与应用服务两个部分。基础建设主要是无线与光纤宽频网络建设,应用服务则较为丰富,包括以下六个方面:悠游卡多元应用,智慧型运输系统(ITS),1999市民服务热线,单一窗口服务的市政网站,行动应用服务(LBS)以及市民健康照护。其中1999热线将原本分散的热线整合到了一起,很好地满足了老百姓的日常咨询需求。 
  
例2:阿姆斯特丹智慧城市——数据和系统平台 
阿姆斯特丹智慧城市的建设以数据和系统平台建设为亮点。通过数据和系统整合来推动智慧城市建设,11个不同的控制中心来管理城市主要基础设施:电力、水、供气、功能交通、气候调节等。 
  
例3:巴塞罗那——智能垃圾处理与回收系统 
巴塞罗那通过在垃圾箱安装感应器,感应其内部垃圾储存量、气味等等信息,并自动将其反馈到指挥中心,指挥中心再根据其发出的信号来安排、分配垃圾运输车的出行频率和路线,从而减少收集过程中的碳排放以及节约人力成本。 
  
例4:芝加哥——街道传感器 
芝加哥在道路上预埋了传感器,实时测量温度、湿度、光照、声音、空气质量、人流密度、路况甚至通讯信号等数据。政府、机构、公众都可以随时在网上免费获取、使用这些信息。这是城市大数据的全新收集方式,采集到的数据会被用来研究城市环境,并为芝加哥的城市规划提供数据支持。 
  
例5:葡萄牙帕雷德斯市——智能建筑监测 
该计划在每栋建筑里安装传感器,监测建筑的能源使用情况、温度、工作人员数量等,传感器收集的信息将传送到城市中央处理器,它将根据这些信息适时调节建筑的能源使用。 
  
例6:维也纳——数字化历史街区 
维也纳是世界闻名的历史文化古城,通过数字化技术对历史街区每栋建筑的位置、构建、温度等方面进行信息采集,从而完成对整个历史街区全面的动态监控和数字化管理。 
  
例7:巴西里约热内卢 
在整个都市区范围内采用整体监测控制和数据采集系统,提高水分布系统、电力和燃气分布系统的效率,并通过交通管理系统优化城市流动性。此外,还在城市中心区设置了一块大屏幕,通过智能操作中心,展示城市历史区的整体景观。 
  
例8:首尔U-city 
通过信息化建设为城市以及居民提供多层面的数据服务。城市管理服务:利用无线传感器网络,管理城市道路、停车场、地下管网等;城市安全服务:利用无线传感网络,监测火灾,提高火灾监测自动化水平;城市交通服务:建设智能交通服务系统,为市民提供便捷服务;居民生活服务:通过智能电力、智能卡等,提高居民生活服务水平。 
  
例9:智能建筑设计 
智慧城市落实到单体即智慧建筑设计。有一种新的大厦理念,将城市商务、休闲、娱乐、文化创意结合在一起,形成新的综合体,并通过信息技术管控其供水、排水、燃气、供热、供电、家具等系统,从而做到建筑节能。 
  

  
二、信息技术在城乡规划、建设与管理中的应用 
  
  

2.1 中国大数据以及信息化现状 
中国现已成为全球最重要的大数据市场之一,中国人口数是全球第一,也就造就了全球第一的互联网用户数和全球第一的移动互联网用户数,创造数据的规模远远超过全球其他各个国家。 
中国的信息化历程大致分为三个阶段,1980年代是第一阶段,各个部门购置电脑,完善装备,并初步建立数据库。1990年代以及2000年初开始逐步领域信息化,一个领域内的部门开始联通、整合。2008年后,随着信息基础设施日益完善,信息化技术进入了应用阶段,包括企业应用以及个人应用。我们今天所谈及的智慧城市正是建立在信息化技术发展的基础上,应用于政府管理、企业运行以及城市居民的生活。 
  
2.2 智慧城市产生背景与概念阐释 
作为城市化进程的下一阶段目标,智慧城市目前得到了广泛的讨论,但对于其定义我们往往存在着许多误解,首先我们来看一下其产生的背景。 
  
2.2.1 产生背景 
1) 2000年,美国提出“精明增长”(Smart Growth)概念,并以此为原则指导城市建设。 
2) 欧盟一直致力于推动在都市甚至区域发展过程中融入智慧的理念。 
3) OECD和欧盟统计局(EUROSTAT)强调:城市知识创新为城市发展提供新的动力,宏观层面表现为信息通讯技术在影响城市经济方面扮演了重要的角色。 
4) 智慧社区论坛(Intelligent Community Forum)也研究了全球信息化变革所产生的地方效用。 
5) 智慧城市聚焦于ICT基础设施建设,但同样也关注文化创意科技产业、人力资源、社会关系资本和环境等城市发展的其他重要驱动力。 
  
2.2.2概念阐述 
智慧城市即利用新一代信息技术,以整合、系统的方式管理城市的运行,让城市中各个功能彼此协调运作,为城市中的企业提供优质的发展空间,为市民提供更高的生活品质。 
对于城市规划来说,智慧城市需要更加智能的城市规划和管理、资源分配更加合理和充分、城市有可持续发展的能力、城市的环境保护到位、能够提供更多的就业机会、对突发事件具备应急反应能力等。因此我们认为“智慧城市”的建设是信息化、城市化不断向纵深发展的一个综合性表现。简单来说,其内涵就是打造更聪明的城市。
 
技术进步造就了智慧城市,它并不止于技术。更重要的是贯穿其中的思想, 以及背后隐藏的人文因素。 
  
2.2.3 特征 
“智慧城市”的内涵特征相对较为模糊,并且经常发生变化。下面是西方学术界关于智慧城市讨论出现频率最高的。 
特征总结: 
1) 基础设施发展的新台阶 
基础设施包括商业服务、居住、休闲和ICT。大数据则主要聚焦于网络化基础设施的使用推动城市经济发展、办公效率和社会、文化的发展;创造城市竞争环境的重要策略。 
2) 创造城市竞争环境的重要策略 
利用ICT推动经济繁荣和提升城市竞争力是智慧城市的重要途径。同时,智慧城市强调“商业主导型”城市发展,构建商业友好型环境以吸引商业企业的入驻,如迪拜、日本高知等。 
3) 包容性城市、可持续城市的重要途径 
可持续是智慧城市的主要策略构成,其中包括了社会可持续性和环境可持续性。而对于社会的可持续发展中,智慧城市强调多阶层城市居民的社会包容性和城市发展的公众参与,同时要求社区应当学会如何学习、适应和创新。 
  
2.2.4 中国建设智慧城市的现状与问题 
近些年国内开展了三批国家级智慧城市试点的建设工作,试点城市遍布大江南北。这些试点在智慧城市建设模式、运行与管理方面进行了有益的探索,有不少值得肯定的成功经验,当然也会产生这样那样的问题。毕竟,智慧城市建设,在中国仍然是还在探索过程中。我们需要思考这些问题: 
智慧城市不能蜂拥而上,需要去寻找适当的发展路径与建设模式,即从各自城市所面临的问题出发。 
智慧城市并不是一个万能标签,可以随便乱贴,也不是一个救命稻草。智慧城市建设中,技术基础设施是一个很重要的基础,但空间、土地与人口等社会经济因素的响应才是最本质的方面。 
智慧城市的建设是一个复杂的系统工程,虚实空间的相互作用及不同技术间 的融合与集成至关重要。
 
智慧城市的管理比建设还困难,需要探索可持续发展的模式;智慧城市考验政府的管理水平,智慧城市需要城市领导者的大智慧。 
  
2.3 智慧城市已上升为国际战略 
国家出台了许多政策强调了互联网+以及大数据的建设。科技部、住建部、工信部等部门也都在推进智慧城市规划与建设工作,尤其是住建部,先后推出了3批202个国家智慧城市试点城市(区、县、镇),智慧城市建设已然成为推动国家新型城镇化发展的重要抓手。 
  
2.3.1 智慧城市目标 
对于中国高速城镇化的国情而言,智慧城市建设的目标是更加智慧地推进新型城镇化建设,实现城乡一体化发展,其中产业升级、社会治理、生态环境修复、民生改善和基础设施功能提升是智慧城市建设的主要方向。 
  
2.3.2 智慧城市试点城市评价指标体系 
国家住房和城乡建设部颁布了《国家智慧城市(区、镇)试点指标体系(试行)》。其包括4个一级指标、11个二级指标和57个三级指标。主要涉及产业、民生、社会治理、生态环境、保障体系和基础设施建设。其核心的思想在于丰富、传递一种现代城市的发展观,更涉及到城镇化发展的价值观、推进方法论、以及城市整体的规划、建设、管理、运行。 
  
2.3.3智慧城市发展理念 
《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》提出了创新、协调、绿色、开放、共享“五大发展”理念,在理论和实践上有新的突破,对破解发展难题、增强发展动力、凝聚发展优势具有重大指导意义。我们不能为了所谓的“智慧”而出现过度信息化或盲目信息化,这是不可能为我们的城市带来真正智慧的。同时,我们获得了大量的数据,但拥有这些数据以及信息并不意味着我们就是智慧的,我们需要树立正确的智慧观念。 
  
2.4我对智慧城市的理解 
我对智慧城市的认识可以概括为四个字:感,传,知,控。 
“感”为感知,即最基层的各种传感器,我们可以从中获得很多数据;“传”为传递,即将传感器收集的数据传递到综合平台上;“知”为了解分析,即对传递上来的数据在平台上进行整合与分析,为城市各种需求服务;“控”为控制,即将数据分析的结构运用于实际,提出治理措施和手段。可以看出,智慧城市的管控过程不只是信息化的过程,更是在数据流动支撑下形成城市发展与治理框架的过程。简单来说就是用更多的数据来分析解释城市问题,从而找到更好的策略来促进城市的发展。 
  
2.5大数据研究的国际观点 
2.5.1吉姆·格雷(Jim Gray)的第四范式 
吉姆·格雷(Jim Gray)于2007年描绘了 “第四范式”(the fourth paradigm)的愿景。将大数据科研从第三范式(计算机模拟)中分离出来单独作为一种科研范式,是因为其研究方式不同于基于数学模型的传统研究方式,强调了数据密集型科学研究的快速发展。 
  
2.5.2 阿莱克斯·彭特兰(Alex Pentland)的《智慧城市》 
在《智慧社会》一书中,全球大数据权威、可穿戴设备之父、MIT人类动力学实验室主任阿莱克斯·彭特兰指出:重要的是目睹人们实际做了什么,而不是听他们说自己做了什么。如果运用恰当的社会网络激励,我们将能够切实提高生产率,实现更高效的沟通。 
  
2.5.3 凯文·凯利(Kevin Kelly)的《未来20年科技的必然走向》 
在这个主题演讲中,凯文·凯利向我们描述了未来科技、社会和经济的最前沿图景,并提出了分享、互动、流动以及认知四点未来信息技术的关键。 
  
2.6 大数据的反思 
我们需要认识到大数据时代不仅仅只有大数据,且大数据仍存在许多弊端。 
1) 大数据成为“热点”促使政府和企业重新发现和认识数据的价值,学术研究可以从中受益。借助于智能技术,我们也可以根据需要去订制中数据、小数据。 
2) 大数据的覆盖范围目前仍有局限性:虽然 Twitter、Facebook、微博的用户已经开始扩展到更广泛的用户群体,但其依然无法普遍代表整个社会群体,特别是老人、低收入、欠发达地区的人群是这些渠道中显著的缺失代表。当然,随着智慧城市(社区)的建设,这部分群体也将可能被大数据所覆盖。 
3) 由于大量非结构化数据的存在,大数据也会存在一些天然的问题。大数据在描述相关关系具有科学性和精准性,但是在解释因果关系方面以及精准研究,还需要借助多手段的数据获取。在解决实际问题时, 更倾向于多种手段的组合与集成运用(GPS、GIS、网站数据等的组合运用)。 
  
2.7 技术对城市发展的全面影响——技术改变城市生活 
技术变革在经济增长和发展过程中处于核心地位,随着“转型与升级”成为今后改革与发展的主线,技术进步对今后中国社会经济发展的影响会越来越大。 
2.7.1技术对人、空间以及日常活动的影响 
调查发现中国手机网民的规模逐年增加,已成为网民中的主要组成部分,占据了80%的比重,其中,农村地区互联网的普及率相比于城镇地区相对较低,未来有更加大的发展空间。 
技术对空间的影响有以下三方面: 
1) 影响空间临近性和区位的具体含义。技术决定着克服空间距离的能力,因而影响着区位的重要性和有效空间组织的具体操作; 
 
2) 影响着地点(place)的特征。技术决定着一个地点可能会发生什么、什么人可能会生活在哪儿,以及居民对地点的感觉。 
通过改变社会对自然的需求和改变环境管理的手段,塑造着人地关系。信息技术支持人们对于时间的分段利用以及对活动的时空重构,从而使得城市居民日常活动的碎片化。 
  
2.8 利用大数据时代的机遇去致力于解决问题 
大数据在降低经济社会运行成本、提高政府决策效率和社会公共服务方面都有广阔的应用空间。我们需要做的,就是从政府、企业、居民三个层面去挖掘大数据的学术及应用价值。 
  
  

三、基于大数据的智慧城市研究与规划 
  

  
3.1传统城市空间规划面料方法革新 
信息技术加速了知识、技术、人才、资金等的时空交换,使得城市生产与居民活动范围持续扩大、类型更加复杂,并出具了产业重构和空间重组,进而改变着区域和城市的空间格局。 
由于时空概念被重新定义,以空间研究和布局为核心内容的城市空间规划面临着研究范式的转型和规划编制方法上的革新。 
  
3.2信息技术在城乡规划、建设与管理中的应用 
城乡规划理念与发展趋势有这样一些发展态势:“自上而下”与“自下而上”结合的规划理念;基于大数据应用的城乡规划方法体系创新;基于GIS的城乡规划系统整合。信息技术在城乡规划中的方法和技术包括:数据获取与处理技术;现场调研手段;方案编制新方法;规划公众参与方式。城乡建设与管理中的信息技术包括:城乡政务体系;城乡交通体系;城乡社区体系;城乡基础设施体系。 
智慧城市是未来国家解决城市问题的重要抓手,这就要求智慧城市总体规划必须改变传统城市规划以政府既定城市发展目标为原则的编制模式,转变为以解决城市问题为导向、以服务城市主题为根本的智慧化综合发展手段。以大数据为主构建城市智慧运行的数据中心体系,为城市的智慧发展、可持续发展提供科学依据,是当前我国智慧城市规划与建设的必然选择。我们应抓住智慧城市建设的机遇,从战略性新兴产业的高度,去进行大数据的开发与应用: 
1) 整合基础数据库(政务信息、法人、地理空间及人口数据库等),建立智慧城市数据中心。 
2) 开放数据(政府、企业),完善法律制度,面向不同使用者分级开放(加快地理空间、交通、环保等领域公共信息的开放,尤其是非敏感信息)。 
3) 开发数据,发挥数据的应有价值(提高资源配置能力和效率,提高公共服务质量)。 
4) 应用数据,支撑智慧城市的规划与建设(鼓励有大数据能力的企业进行大数据应用创新)。 
  
3.2.1智慧城市规划的内涵 
1) “自上而下”与“自下而上”的规划理念的紧密结合; 
2) 以大数据分析为核心的城市空间综合研究; 
3) 基于多规划协同的智慧规划体系构架; 
4) 城市规划、建设与管理智慧化集成 
  
3.2.2智慧产业发展规划 
1) 通过智慧城市建设,能促进和带动一批新型产业的发展,促进产业结构的转型; 
2) 创新网络与产业集群建设; 
3) 新型智慧产业园建设; 
4) 智慧服务业规划。 
  
3.2.3智慧基础设施的整合规划 
1) 不同技术之间的整合、提升与协同对于城市空间规划的意义很大; 
2) 信息基础设施的选点布局:如3G网络的覆盖; 
3) 不同类型基础设施之间的整合与协同(包括开放时间的安排); 
4) 城市公共服务智慧化(医疗、文娱、购物、人防、防灾减灾和传染病等); 
5) 基于位置服务的城市地区范围内信息与知识的平等获取、权威发布与共享; 
6) 资源与信息整合。 
  
3.2.4智慧交通规划布局 
1) 基于居民出行的交通系统布局; 
2) 智慧出行系统; 
3) 出行者信息系统规划; 
4) 公共系统与城市用地互动布局; 
5) 土地利用-交通出行-生活健康; 
6) 动态道路交通诱导系统; 
7) 停车诱导系统。 
  
3.2.5智慧的空间规划与设计 
1) 城市体系规划; 
2) 智慧空间是实现信息技术和传感系统植入并与人的生活、工作、交通等活动互联的实体空间,是人才、知识、技术高密度集聚的地域载体; 
3) 公共空间的智慧化建设; 
4) 智慧商业空间; 
5) 智慧办公空间; 
6) 第三空间的建设 
  
3.2.6 智慧城市——新的社会空间组织形态 
在社交网络、互动创新平台的支撑下,可以实现创新要素在不同国家、地区和城市之间的瞬时流动,从而实现创新要素在不同区域之间的共享流动和价值最大化。同时,也有利于不同区域的远程协作、创新共赢。众创空间等城市创新空间则成为创新要素汇集和远程协作的节点。 
1) 数据驱动的智慧组织 
互动模式如何转化为群体智慧?群体的组织智慧,很大程度上独立于个体参与的智慧,但与不同想法的互动模式有关;面对面互动比网络在线互动更能促进生产率;团队外部的面对面探索模式+团队内部的参与模式+高校创意团队。 
2) 数据驱动的智慧城市 
(1)感知城市:移动感知如何创造城市神经系统。使用新技术来创造一个“神经系统”;消费者偏好、金融风险和政治观点等,了解一个城市典型的行为模式之后,可以更好的规划交通、社会服务和经济增长;大数据与交通规划;大数据与疾病预测、公共健康;信用卡数据研究购物模式;从数字神经系统到数据驱动的社会。 
(2)城市科学:大数据与社会物理学如何变革城市的发展;用“想法流”的广度和速率预测城市的生产率;社会互动与社会探索共筑美好城市;为了使创意产出最大化,商业和文化区域应该使探索机会最大化。 
社会纽带的密度是个体之间想法流动的关键决定因素,决定了新行为的传播。更高的社会纽带密度能够产生更大规模的想法流,进而提高生产率和创新能力。 
大多数数字社交媒体更善于传播事实(和谣言),而不是新习惯。驱动大多数电子互动的正是现实世界的互动,但同样的,电子媒体能够加强一个可信的关系,尽管两人在物理上可能仍然是分开的。 
3) 第三空间 
西雅图公共图书馆:以知识的积累、合作办公或创作为主要目的,包括图书馆、非整数的工作场所、创意空间等类型。 
画廊、音乐厅:第三空间画廊,每个月举办一些沙龙,包括相应的演出和展示。 
联合办公空间:新单位空间为流动工作人士、商务人士提供流动的办公空间,包括办公桌、无线网络、会议室等。 
智慧办公中心:建设智慧办公中心,满足不同创意阶层、创新阶层和独立科技研发组的办公需求。同时满足金融、可研、咨询等创新型企业协同发展的要求。 
休闲活动空间:以休闲和娱乐作为主要的互动目的。最典型的休闲类第三空间为咖啡吧、餐吧,使用这些空间举办一些科学讨论、聚会、沙龙等社交活动。 
  
3.2.7 智慧社区规划 
信息社会下城市社区尺度的空间优化与社区建设,采用社会网络的方法,对居民的社会构成及空间分布、相关服务体系的建设、社区组织管理等几个方面进行深入研究与评价,并结合社区空间品质的定性评价讨论智慧街区的综合建构策略,探讨自下而上的自组织发展。 
国外的智慧社区可总结为以下几种建设导向模式: 
1) 创新经济导向:利用ICT进行经济转型升级,升级传统企业,培育新兴产业。 
2) 民生服务导向:利用信息技术方便居民生活,在教育、医疗、交通等方面进行改造和升级。 
3) 人才培养导向:增强本地居民获得高等教育的比例。 
4) 政府/社区管理导向:通过智慧基础设施建设的加强,提升城市/社区运行成本,促进城市/社区智能管理。 
  
3.3 新机遇下潜伏的危机与挑战 
3.3.1数据决定论:数据并不是知识 
计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”,而大脑擅长的是社会认知。在对数据的处理过程中,信息大多被编译为数字从而遗失了大量的“情景”信息,以至于这些“情景”信息很难在定量研究的数理模型中得到体现,从而难以全面反映客观而又复杂的事实存在,甚至可能产生错误的、曲解的结果。 
  
3.3.2 数据分析方法:准备的不足 
面对动态而又冗杂的“大数据”,城市研究也缺乏与时俱进的数据分析方法,远远落后于计算机科学与商学等学科。同时,更加重要的是研究人员如何从冗杂的数据中提取有效的信息。有些实地情况与此类研究自相矛盾。城市规划的从业人员并不太清楚应如何应用这些研究结果。 
  
3.3.3 数据危机:隐私、尺度与边界 
首先是数据的隐私问题。其次,大规模且实时更新的“大数据”也亟需研究人员寻找数据收集在时间与空间上的合适尺度。同时,冗杂的数据规模有赖于研究者找到合适的方法筛选出有针对性的信息,使得研究人员能够更加聚焦于研究问题。 
  
3.3.4“大数据”:盛宴下学科发展的反思 
1) 定量研究与性质研究 
我们需要反思的事在“大数据”的背景下,城市研究可能出现对定量研究的更多关注,而对定性研究的更多忽视。此外,对于定量研究与定性研究的区分一直存在着“定性研究的工作是主观的演绎一个故事,定量研究是客观的生产事实”的错误理解。然而,对于关注社会,关注人与空间关系的城市科学,却不得不面对复杂的个体与社会,很难脱离特殊的地方情景与历史情景,实验的重复性难以企及。 
2) “小数据”与“大数据” 
我们也应当警惕在“大数据”的背景下,对传统“小数据”研究的忽视。同时,数据从来就不会表达一切。相反。从数据到知识的过程,有赖于研究人员的挖掘与提炼。我们不应忽略“小数据”的价值。反而研究人员应当结合研究问题,基于“小数据”与“大数据”在采集过程中的难度以及分析问题中的优劣势,做出合理的选择。 
3) 数据垄断与跨学科合作 
“大数据”虽然在不断的积累,但是要获得这些数据却并不是一件容易的事情,这可能带来研究的“数字鸿沟”。同时,即使获得这些数据,我们在数据分析方法上仍然与其他科学存在一定的差距,这就更加需要人文地理学科加强与其他学科(例如计算机学、统计学等)的合作。

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