CF好city啊

摘要： 在對開放數據（Open Data）進行分析和可視化呈現后，紐約、倫敦、柏林三座城市的人們使用共享單車出行的軌跡躍然于屏幕之上。

文/UCLab 編譯/DT財經字幕組 何奕霖

兩名德國“數據俠”，盯上了共享單車

近來，ofo和摩拜單車受到關注，兩家公司瘋狂融資、互吐口水搶奪國內共享單車市場，不禁令人感慨：時隔多年，國人的“自行車情結”又回來了？

其實，與國內一些城市相同，共享單車的出行方式在歐美多地也十分流行。

全球范圍內，越來越多人認為自行車會成為日后城市交通的關鍵工具之一，因為騎自行車有很多好處，例如自行車作為一種相對獨立的交通方式，可以免受城市堵車之苦；同時也可以鍛煉身體，實在一舉兩得。

近幾年世界上很多城市都設置了城市共享自行車系統，方面居民和旅客的日常使用。由于發展較早，倫敦、柏林、紐約等歐美城市的共享單車體系已經比較成熟。

當人們在使用這些共享單車時，也產生了大量的地理位置信息數據。

最近，兩名來自德國的數據俠Till Nagel和Christopher Pietsch對這些數據產生了興趣，并藉此制作出一系列可視化作品。

兩人收集了倫敦、柏林及紐約的城市共享單車數據，將使用者的路線軌跡制作成動態地圖，使城市共享單車的流動躍然于屏幕之上。

通過對這些出行數據的動態可視化展示，人們可以直觀地看到整個城市范圍內共享單車的流動，而且還可以對比三座城市，看到不同的城市結構是如何影響到自行車的使用等情況。

紐約、倫敦、柏林：共享單車軌跡里的城市差異

兩人的可視化項目，命名為“cf. city flows”，已在多地展出，其主體為三個并列的大屏幕，以及可以操作的交互操作板，人們觀看時也可以互動操作。

人們可以選擇三種數據展示模式：the citywide view、the station view和small-multiple view，三種模式可以看到數據不同角度的特點，方便大家比較各個城市的不同特征。

其中，The citywide view展示了一天中所有共享自行車的軌跡，可以根據不同的時間點進行查看。

每段軌跡都以細長而光亮的路徑記錄，讓大家直觀地看到整個共享自行車系統的行走路線。軌跡的記錄以實時位置最為光亮，而之前位置的光則逐漸暗下來——這種風格被稱為“螢火蟲風格”。

通過觀察，人們可以清楚地看到紐約曼哈頓中部和中央公園之間的阻礙，柏林城內城也存在這種情況。而且，紐約在街道設計上的網格構造也得以呈現，而倫敦和柏林則在歷史演變中逐漸形成各自獨特的街道規劃。

同時，對比上圖中三個城市的數據也可以發現，柏林和倫敦、紐約使用共享自行車的人數上也有巨大的差異。實際上在柏林，自行車的受眾面很廣，居民日常出行都使用自己的自行車，而城市自行車共享系統大多服務于游客。

另一個模式small-multiple view，則對城市中的三個自行車站進行了細致的觀察。

各車站的信息通過4個板塊進行展現：進入自行車站的路徑將會被標于上方，而出來的路徑會被標于下方；而左右兩邊則展示白天和夜晚的數據。

使用small-multiple模式，則可以更好地進行市內、市外的比較。

人們可以看到市內不同站點的區別以及站點在不同城市的使用區別。例如在倫敦，數據圖展示出住在郊區的人們喜歡乘坐地鐵來到滑鐵盧站，在去往工作地的最后幾公里路上，人們習慣使用自行車。

不同的城市各有特性，這些特性都可以在城市流動的層面上進行比較。

此外，還有記錄特定場所自行車進出記錄的the station view，還可以對流入量與流出量單獨查看。在每一個城市中流動量大的場所將會被記錄，場所的名稱也都顯示在地圖上。

通過點擊各個場所，我們可以清楚地看到該場所的流動量，而進出場所的路徑會用不同顏色記錄，方便大家進行比較。

在cf. city flows的展示中，作為展示補充，控制臺上會展示更加細致的數據，例如共享自行車的總數量，自行車站的數量還有總流動量等。

數據來源及分析原理

如今，開放數據的價值正得到重視，越來越多的城市共享單車運營方開始嘗試開放部分數據——包括基本的自行車數量、位置數據，到實時的空閑自行車數據，再到各個停放點之間的流動數據等。

其中，前兩種（數量、位置、空閑車輛數）數據比較豐富，但有關流動軌跡的數據，僅有少數運營方進行了公開。

Till Nagel 和Christopher Pietsch選擇了數據較全的紐約、倫敦和柏林。其實這些城市的共享單車運營方也沒有提供單車使用的GPS信息。

但兩人找到了替代辦法——他們利用運營方提供的標有實時空閑車輛信息的地圖，以及各個?？?租用點的單車租用/還回數據，來進行推算。

原理是：當這個地圖上某輛單車“消失”，就意味著一段行程的開始，而當這輛自行車（實時地圖上也提供了自行車的專屬ID信息）在另一個?？空境霈F，就意味著這一段行程結束。因此，在他們的可視化項目中，一些非用戶使用行為也可能被包括在了其中。

由于沒有用戶實際的軌跡數據，兩人使用了HERE（一家地圖服務商）的導航服務作為依據，而展示作品使用的底層地圖，則是參考了Nolli Map，這個地圖對公有區域和私人領域做出了詳細區分，建筑信息也使用了可以使用的最詳盡的數據。

DT字幕組出品

“cf. city flows”項目由Till Nagel與Christopher Pietsch共同完成，文字、視頻和圖片均摘自德國Urban Complexity Lab官網。

Till Nagel與Christopher Pietsch來自柏林，關注城市數據的可視化設計，兩人均是Urban Complexity Lab的成員。

編譯：DT字幕組何奕霖

“DT字幕組”致力于發掘和傳播全球數據領域的優質內容，長期招募組員，歡迎郵件勾搭：wangzhaoyang@dtcj.com

更全面了解這個作品和觀看相關資料視頻，可關注DT財經公眾號"DTcaijing"或者下載DT財經APP“DT·一財”

（了解更多有趣又有料的商業數據分析，歡迎關注DT財經微信公眾號“DTcaijing”，下載“DT·一財”APP）