美国运输部发布信息要求(Request for Information, RFI),向运输部部长办公室(The Office of Secretary of Transportation)通报数据融合、分析和可视化方面的行业来源、商业实践、技术能力及运营能力现状。运输部通过此举提高其运用安全数据指导政策制定和决策的能力,从而增强多种地面运输方式的安全性。对信息要求的反馈应于美国东部时间2018年12月7日14时前提交。
由回顾性分析向预测性分析转变,加强对未来可能面临的安全风险的了解。利用多种地面运输方式的新数据集和新分析工具去搭建综合数据生态系统,对安全数据进行快速、严谨、创新性地分析和理解,为决策者制定政策提供支持。与行业利益相关方合作,利用新数据源和创新做法,在安全风险管理方面发挥领导作用。
我们将以数据为基础进行决策,把排除运输安全风险作为首要战略目标,重点是:
数据可视化:通过清晰、明确的数据可视化,为政策制定者提供数据分析和预测的结果。
数据融合:对美国运输部现有的数据库和私营部门的新数据源进行整合,为回答安全问题奠定基础。
预测性见解:为降低人员伤亡可能性,使用先进的分析技术识别风险模式,找到预测和降低安全风险的方法。
为了实现以上愿景,美国运输部正在实施以下三个战略:
建立基于对风险的了解和预测去分析数据、辅助政策制定和决策的能力:
实现系统内的数据融合,并通过与其他单位协作实现数据互连和数据融合;
促进传统和非传统利益相关方间对安全数据的创新运用和数据可视化,使数据成为持续提升安全性的有用信息。
美国运输部发起了一项与数据可视化相关的安全挑战赛,要求参与方提出数据可视化的创新办法,令数据以一种能够揭示严重道路和铁路事故成因的方式呈现,加深我们对运输安全的认识。目前,该挑战赛的第一阶段竞赛已经落幕,五位选手成功入围,他们将在第二阶段的比赛中对各自构思的数据分析可视化工具进行概念验证。
美国运输部的Volpe国家运输系统中心(简称“Volpe中心”)正在牵头开展一个试点项目,通过国家公路交通安全管理局(National Highway Transportation Safety Agency, NHTSA)的电子数据转移试点(Electronic Data Transfer pilot),将Waze提供的事故数据众包与马里兰州收集的事故数据结合起来,探索近实时交通事故预测的可能性。Volpe中心使用这些数据集,通过机器学习技术训练统计模型预测事故。美国运输部从试点中了解到,这些基于Waze数据的模型预测的事故情况与警察报告的事故情况很大程度上相符。该试点项目为未来美国全国范围内事故计数工具的扩大使用奠定了基础。
本试点项目是一项持续性研究,旨在探究一般行驶速度、限速和平均行驶速度对乡村道路交通事故率和事故严重程度的影响,并了解道路设计、交通量与速度、事故之间的关系。借助国家绩效管理研究数据集(National Performance Management Research Data Set, NPMRDS,GPS设备的匿名数据的数据库),联邦公路管理局(Federal Highway Administration, FHWA)正在研究车速在事故中的作用。国家绩效管理研究数据集以五分钟为间隔,提供全美公路系统上的一般车速数据,当与传统数据集结合使用时,可以帮有关人员更深入了解车速与事故的关系。
本试点项目旨在了解行人在事故中遇难与交通系统和行人所处环境之间的关联。经过对联邦公路管理局、国家公路交通安全管理局、环境保护局(Environmental Protection Agency, EPA)和美国人口普查局(U.S. Census Bureau)的数据进行分析,发现了两个关键点:在城市地区未设通行控制的干道上,行人因事故死亡的风险很高;在城市地区其他类型道路或农村地区道路上,行人因事故死亡的风险虽然也存在,但较低;此外,就业密度高的零售业也与城市和农村地区行人遇难风险的增加有着密切关系。该试点得出的经验教训对了解特定地点的事故风险特点有所帮助。
国家公路交通安全管理局正在研发一个全国范围的机动车事故致死伤害普查库致命事故数据分析报告系统(Fatality Analysis Reporting System, FARS),以补充特定领域的现存数据。同时,为提高可视化软件的运行速度,该局也在对2016年交通情况摘要(Traffic Fact Sheet)的交互式可视化系统进行测试。该局希望产生更多互动信息,今后以一种有助于政策制定、有益于公众的新方式将数据呈现。
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