大資料應用實例｜新加坡地鐵分析搭乘資料 緩解通勤人潮

新加坡地鐵（SMRT）四通八達，然而，近年來，新加坡民眾的日常通勤頻繁受擾。像是在2012年，SMRT的多起列車故障，使SMRT被新加坡陸路交通管理局（The Land Transport Authority，LTA）罰了200萬新元（約臺幣4,880萬元）。而為了要舒緩新加坡民眾受列車故障、延遲，以及無法想像之事件的困擾，LTA、SMRT、IBM，以及電信公司星和（StarHub）於今年6月初宣布展開2年的試辦計畫，用大資料來緩解列車故障等狀況對民眾造成的影響。

在這個稱為Fusion AnalyticS for Public Transport Emergency Response（FASTER）的計畫下，LTA和IBM得到StarHub所收集的通勤者的去個資化、定位資料，還有SMRT提供的重要地鐵站錄影資料、儲值卡交易資料，再分析收集到的資料，來幫助LTA和SMRT處理人潮擁擠問題，像是透過發送警報告知乘客，哪區的通勤狀況可能會有所延遲，讓乘客能改變他們的交通路線。

IBM新加坡研究中心主任Laura Wynter表示，儲值卡資料能告訴我們有多少人正進出地鐵、電信收集的資料能給我們民眾在進地鐵站前從何而來，還有民眾在離開地鐵站後，是前往何處的一個想法。她也表示，這提供給他們一個人口流動的形態。「這使我們能對交通網路提供更有效的管理，例如，我們知道在哪一個月臺、哪一輛列車的人數擁擠程度，還有民眾要花多少時間才能搭上列車。」

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