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无障碍城市部署始于无偏见的数据洞察力

发布时间:2021-06-09 04:44 所属栏目:[大数据] 来源:互联网
导读:特别是在新冠疫情爆发期间,运输业进行数字化转型,引入了数据分析和自动化系统,以使通勤者的旅程更加顺畅。 但是,大多数交互是在人与周围基础设施之间进行的

特别是在新冠疫情爆发期间,运输业进行数字化转型,引入了数据分析和自动化系统,以使通勤者的旅程更加顺畅。

但是,大多数交互是在人与周围基础设施之间进行的,而不是在公共汽车或火车上进行的。但基础设施是不是被动的,它是一个关键。 

新技术可以为我们的城市带来巨大的好处,但是不加考虑地实施,弊大于利。近年来,纽约市的LinkNYC信息亭就是一个例子。引入WiFi是为了使所有公众都能轻松访问WiFi,它缺乏可听见的指令和屏幕阅读功能,因此无法将盲人社区排除在外。尽管美国盲人联合会采取了行动来纠正这一问题,但它显示出一种更广泛的趋势:城市规划人员并没有真正了解边缘化人群的需求。

人工智能可以确保他们做到这一点。借助AI,市政当局可以在升级基础架构的同时实现无障碍规划。识别行为并准确预测所有行人的意图(无论环境,活动,文化或能力如何),可实现真正具有包容性,经济上可行的城市。 

基础设施是为大多数人而建,而不是边缘化人

总体而言,城市基础设施是为大多数人设计的,而没有过多考虑具有不同能力的行人和道路使用者。

包容性基础设施的字面意义不同。

包容性基础设施被定义为可增强社会包容性的积极成果的任何发展,对于增加社会和人口流动性至关重要。这是一个推动因素:一项统计数据称,这是挖掘拥有不同能力的家庭的2490亿欧元捆绑消费能力的关键。这具有良好的商业意义;公共交通系统中的更多资金意味着该行业要进行创新的预算更高。确保所有人都能充分获得工作,医疗保健和社会生活,这对周围的经济都是有益的。  

尽管如此,大多数数字创新仍然存在现有的偏见。基于数据的决策具有洞察力,但是如果数据基于交通枢纽或城市风貌(不包括社会阶层),则只会使问题变得更糟。

辛辛那提(Cincinnati)的移动实验室(Mobility Lab)等公司使用的Uber数据就是这一问题的一个例子。该合作伙伴关系的目的是使用Uber数据,包括骑手数据,乘车共享上下车活动数据,交通计数数据,视频文档和现场观察,以帮助城市优化规划并确定企业扩展和投资的理想地点。 

但是,Uber的数据与其他任何汽车叫车服务一样,都是天生的偏差。此前有超过四分之一的美国骑手被记录为收入最高的四分之一,盖洛普(Gallup)在2018年进行的一项民意调查发现,有41%的Uber和Lyft用户的年收入超过9万美元。

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