Правительство Кыргызстана расторгло соглашение с компанией Huawei на реализацию проекта «Умный город» с заявленным бюджетом в $60 млн и заявило, что Кыргызстан реализует этот проект своими силами. Я хотел бы немного определиться с этим проектом, разъяснить, что мы подразумеваем под «Умным городом».
В первую очередь, нам надо определиться, какие цели мы ставим перед «Умным городом»? Какие именно задачи мы хотим решить и какие метрики мы используем для подтверждения того, что эти цели мы достигли?
Например, если мы не ограничиваемся только «Безопасным городом» и говорим, что основными задачами «Умного города» в Бишкеке являются безопасность, комфорт жителей и эффективность управления ресурсами города, то мы должны очень четко понять: а что подтверждает, что в вопросе безопасности мы действительно достигли цели? Какие метрики подтверждают, что в городе стало безопаснее? А какие промежуточные данные подтверждают, что мы на верном пути? Это должны быть предельно ясные, измеряемые параметры. Мы не можем говорить о просто снижении аварийности или смертности на дорогах, это очень размытый показатель. В первую очередь нам надо определить конкретные метрики, которые мы можем измерить.
Например, одним из параметров безопасности мы определяем показатель смертности в ДТП по городу, чтобы он не превышал 4 смертей на 100 000 человек, это чуть меньше показателя Испании в 2006 году. В 2016 году в Кыргызстане этот показатель был 22.
Для примера, другая метрика безопасности - количество убийств на 100 000 населения, или, например, преступления с применением насилия (Violent crimes). В Канзасе, например, этот показатель составляет 1,417.3 на 100 000 населения.
Также к вопросам безопасности можно отнести качество воздуха с рекомендациями ВОЗ, где среднегодовой лимит для частиц PM2.5 составляет 10 μg/m3. В Бишкеке этот показатель выше в 2-3 раза.
Такой же подход в определении конкретных метрик мы применяем к остальным целям, которые мы определили для «Умного города». И вот здесь начинается самое интересное - определение второго уровня метрик, которые влияют на метрики первого уровня.
Например, мы решили, что одной из метрик безопасности является снижение смертности на дорогах. Какие другие данные показывают нам, движемся мы к намеченной цели или нет? Чтобы определить точно, какие параметры влияют на дорожную смертность, нам необходимо проанализировать данные, которые мы уже имеем в службе дорожной безопасности. Нам необходимо собрать все данные, по всем смертельным ДТП за весь возможный период, чем больше, тем лучше, и проанализировать, какие косвенные параметры наиболее влияют на вероятность аварии.
Соответственно, прежде чем мы подойдем к реализации проекта «Умный город», нам необходимо проанализировать данные которые мы уже имеем. И раскрыть эти данные, без персональной информации, чтобы любой желающий мог перепроверить их. Таким образом, мы не только мониторим ситуацию и анализируем причинно-следственные связи, но и повышаем подотчетность МВД, что в свою очередь повысит доверие к органам правопорядка. Но для этого надо наладить регистрацию данных в машиночитаемом формате и открыть к ним онлайн-доступ.
Уровень доверия к милиции, кстати, так же является одной из важных метрик.
Вполне возможно, что анализ данных по смертельным ДТП покажет, что большинство из них сопровождаются превышением скоростного режима, алкогольным опьянением, состоянием автомобиля или плохой видимостью на дороге, а возможно, увидим совсем неожиданный параметр. По каждому из этих выявленных параметров мы определяем еще один уровень метрик. Я их называю косвенными метриками.
Изменение показателя одной косвенной метрики не влияет сильно на основную цель, но совокупность косвенных метрик как раз-таки то, из чего складывается проблема. Если мы понимаем, что высокая скорость является одной из составляющих смертельных случаев (что наверняка - на низкой скорости убить человека сложнее), ты мы делаем вывод, что для решения проблемы средняя скорость по городу не должна превышать допустим 40 км/час. И тут уже начинаем разрабатывать комплекс мер для достижения этого показателя.
Если мы говорим о безопасности общественного здравоохранения, то есть очень много исследований на эту тему, где можно найти целый ряд метрик, на основе которых можно отслеживать ситуацию в городе. Это включает в себя качество и количество точек «фаст фуда», количество курильщиков в городе, инфраструктуру для здорового досуга и прогулок и т. д.
Измерение уровня комфорта города - это еще более сложная задача, которая требует полного взаимодействия с горожанами. Для одних, комфорт — это поменьше машин на дороге и возможность ездить самому без пробок и парковать машину, где удобно. Для других это тенистые пешеходные улицы, парки и скверы. Для третьих - количество и разнообразие инфраструктуры досуга. Так или иначе, для определения метрик комфортности города, надо опять-таки работать с данными. Необходимо собирать мнение горожан, учитывать интересы наиболее уязвимых групп населения. Город должен быть комфортным для всех горожан, особенно для малоимущих, для людей с особыми нуждами, для детей. Исходя из этого принципа уже можно определять данные, которые будут отражать реальную ситуацию в городе.
В некоторых городах США стали внедрять так называемый индекс счастья, основанный на опросах, насколько счастливыми чувствуют себя горожане. Этот индекс состоит из нескольких параметров, таких как баланс работы и частной жизни, на который, кстати, влияет время, которое человек проводит в дороге между домом и работой, количество парков, стоимость аренды и покупки жилья, стоимость продуктов. Можно еще собрать с десяток параметров. Я уже писал в своей предыдущей статье, как деревья влияют на экономику города и что количество зеленых насаждений в городе, в частности, количество квадратов зеленых насаждений на душу населения, является отличной метрикой комфортности города.
Эффективный Smart city - это в первую очередь smart citizens. Каждый гражданин, пользующийся сотовым телефоном, «твиттером», «вотсапом» является источником данных. Вопрос лишь понимать, как эффективно использовать эти данные.
Сотовые компании генерируют огромное количество данных по перемещению людей. Элементарно дата-сеты с количеством пингов сотовых телефонов включают в себя геолокацию. Мы не узнаем из этих данных, куда ездил определенный человек, хотя, конечно, сотовые компании это могут сделать, но для Smart city, эти данные дают понимание - куда, откуда и когда движется основная масса горожан. Это позволит принимать правильные решения при распределении маршрутов общественного транспорта. Именно на основе этих данных мы уже потом можем программировать светофоры для повышения пропускной способности, понимать, есть ли необходимость делать улицу односторонней и так далее.
Другими словами, концепция «Умного города» это в меньшей степени миллионные траты на различное оборудование, а в большей - изменение самого принципа управления городом. Я бы даже сказал, что нам нужен в первую очередь Smart-Data City, система управлением города на основе анализа данных, тех самых метрик. Тогда мы будем очень четко понимать, какие результаты мы ожидаем получить.
Процесс управления городом будет более адаптивным и динамичным, он позволит быстро реагировать на изменение каких-либо метрик, понимать причинно-следственные связи и находить решения для этих проблем. В первую очередь нам необходимо раскрыть наш существующий потенциал, начать работать с данными и принимать решения на основе данных. Это не требует огромных инвестиций, но требует политической воли изменить систему управления городом. Это сложно, но уже существуют апробированные методики управления городом на основе данных. Не стоит рассматривать набор технологий как панацею от всех наших бед.
Техническая составляющая - это вторично, прежде чем покупать компьютер, нам нужно четко понимать, для чего он нам нужен, какие задачи мы будем выполнять на нем. Без этого четкого понимания, мы или купим компьютер, который не подходит нам по своим техническим параметрам, либо переплатим огромные деньги за функции, которыми мы пользоваться не будем.
Студент Гарвардского университета, исполнительный директор Фонда «Сорос-Кыргызстан» Шамиль Ибрагимов.
