2021年臺北市跨年活動配合防疫需要,嚴格管控人數上限,並全面實施實聯(名)制入場,透過實聯制儀表板快速掌握進場情形。 (圖片來源/臺北市大數據中心)

 大數據應用 1   臺北市2021跨年活動人潮管制

靠實聯制儀表板管制4萬人進場

2021年臺北市跨年活動配合防疫需要,嚴格管控人數上限,並全面實施實聯(名)制入場,透過實聯制儀表板快速掌握進場情形。(圖片來源/臺北市大數據中心)

在2020年的最後一天,不少民眾都會參加各地跨年活動慶祝,但在COVID-19疫情影響之下,為降低群聚感染風險,不少縣市停辦2021年跨年活動,臺北市照常舉行,成為國內少數仍舉辦跨年活動的縣市。

為了避免群聚感染風險,除了要求民眾進場要消毒、戴口罩,北市還祭出人數總量管制,限制現場人數上限為4萬人,並且配合防疫需要,活動現場控管出入口,並全面以實聯(名)制進場,包括使用身分證掃描進場,或是以臺北通App、MyCode隨行碼進場。

為讓臺北市跨年決策小組能夠監控現場人數控制,臺北市大數據中心協助綜合各方面資訊,建置跨年實聯制儀表板。通過這個儀表板,能夠看到當天入場總人數,以及民眾是從哪個出入口進出,使用哪種實聯(名)制方式進場居多,入場民眾的性別比例等等。

為了即時掌握現場人數狀況,以MyCode隨行碼為例,由於是資訊局建置的系統,因此每有一位民眾使用隨行碼入場,系統就會回傳一筆資料給實聯制資料庫,同時傳送一筆不含個資的統計資料到跨年實聯制儀表板,讓決策小組掌握即時的入場人數。

值得注意的是,除了實聯名制之外,這次活動也和電信業者合作以POC概念驗證,利用手機與基地臺間的通訊技術,推估當天活動現場週邊的人數,供跨年決策小組參考,電信業者推估人數也同樣整合到儀表板,以讓活動決策小組參考。

 大數據應用 2   臺北市小黃招呼站設置優化

找出百大上車熱點調度近3萬輛小黃

透過分析叫車業者一周的資料,結合時間前後與空間分布,可以掌握臺北市計程車招呼的熱門路段。(圖片來源/臺北市大數據中心)

國內擁有最多計程車的是哪個縣市? 沒錯,就是臺北市,目前在臺北約2.8萬輛計程車,這麼多的計程車雖為民眾搭車帶來便利性,但空車繞行、臨時停車造成交通壅塞或導致交通事件發生。因此,市長柯文哲要求交通局在一個月內,提出新洞見及對策,交通局因此找上大數據中心團隊,著手研究如何優化臺北市計程車招呼站的設置。

交通局向叫車業者取得一周資料,包括電招、App叫車、路招等,以了解民眾上車及下車需求,以地圖套疊圖資,能看到民眾在臺北市各個路段的上車、下車分布情形,如什麼時段、什麼路段,使用電招或是App叫車、路邊招車等方式上車,觀察民眾上車的招呼熱點或熱區。

從數據來看,計程車電招較分散,而路招則以大馬路為主。另外,結合時間與空間,大安區和信義區都是計程車招呼的熱區,但從時間軸來看,兩區的招車熱區時段大不同,可能因信義區夜生活較多,信義區白天和晚上的搭車行為明顯不同。

大數據中心從資料中,列出北市計程車招呼熱區的百大熱點路段,每個路段在當周有多少次上車行為,供交通局設計程車招呼站參考,交通局目前派員現場勘察,依當地路況、路寬是否允許,決定是否設置計程車招呼站。

這項政策研究衍生相關議題,如何疏解內湖地區交通尖峰時刻的壅塞情形。這項研究不只是交通局,也涵蓋產業局、都發局所提供的資料,為降低計程車空車在尖峰時段前往內湖載客,大數據中心和交通局討論,利用計程車可附近公有停車場免費停車一小時,將停車場空位資訊提供給叫車業者,吸引計程車空車提前一小時至內湖,減輕內湖交通壅塞的問題。

 大數據應用 3   雙北300條公車路線優化

分析每日130萬人次乘車大數據

臺北市政府去年和新北市政府合作,鼓勵搭車的民眾上下公車都要刷卡,蒐集完整的乘車數據進行分析,掌握民眾的起始、終點站乘車行為,作為雙北市300條公車路線優化的依據。(圖片來源/臺北市公運處)

每天約有300條公車路線、3,500輛公車往返臺北市與新北市,每天約130萬人次搭乘公車在雙北市移動,如何掌握民眾乘車需求,優化公車路線安排,對臺北與新北市政府而言,都是大眾公共運輸上難解的題。

為了更精準的掌握民眾的乘車行為,雙北市、公車業者歷經多次協商終於2018年達成共識,2019年他們開始鼓勵民眾上下公車都要刷票卡,蒐集完整的公車搭乘數據,才能取代過去只有片面資料,需從其他資料比對、再經過推算,才能對民眾乘車行為有粗略的了解,但還無法精確掌握民眾的乘車行為樣貌。經過上下車動線、上下刷卡獎勵、更改票證感應機後,才成功讓大多數民眾習慣上下車刷卡這個新制度,同時掌握9成的乘車數據。

臺北市公運處利用乘車的OD(起始站點)、車上人數變化、旅次鏈查詢等資料,找出民眾在哪裡上車較多,到哪裡下車居多,作為調整行車路線的參考,例如民眾通勤以某個路段為主,可調整該路線公車的路線,也能縮減乘車時間,而較冷門的公車路線,可改採預約乘車的方式,避免運輸資源的浪費。針對車上人數較少的路線,改以小巴載運,讓中巴能夠挪到其他運量較高的路線使用。

以數據分析為依據,調整公車營運路線,不論是新增、裁撤或是變更等,都能有數據佐證支持,或多或少降低民眾反彈的聲音。未來若能從公車取得影像、行車等其他數據,進一步擴大數據的應用,例如以AI辨識路上其他車輛違停,或者是辨識駕駛是否有不良駕駛行為等等。

 大數據應用 4   追蹤24萬市民卡片綁定趨勢

三倍券加碼政策成效分析

為讓臺北市掌握三倍券加碼政策成效,北市大數據中心去年7月建置三倍券儀表板,綜整民眾綁定三倍券的趨勢。(圖片來源/臺北市大數據中心)

去年COVID-19疫情迫使民眾減少實體消費,改為線上消費,嚴重衝擊國內各個產業,政府為振興經濟,去年7月祭出振興三倍券,民眾花費1千元,就能獲得三千元的三倍券,希望能帶動民眾的購物消費,降低COVID-19對經濟的衝擊。

臺北市政府去年響應三倍券政策,針對敬老、愛心卡領三倍券,北市加碼回饋一千元,為了三倍券加碼政策成效,大數據中心在去7月建置了振興三倍券儀表板,針對北市敬老卡、愛心卡及學生卡綁定振興三倍券加碼政策,透過即時統計與歷史數據呈現趨勢。

從三倍券儀表板中,約24萬綁定卡片的民眾是自行登記或是透過機關的協助登記,最近七日的申請人數、綁定的卡證類別佔比,以及年齡、性別比例,不只是臺北市,儀表板也收整全國綁定的狀況作為參考。


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