Просто о сложном

Осенью 2015 года американский математик и исследователь города Клаудио Сильва посетил Москву и Екатеринбург с лекциями об использовании больших данных (big data) в урбанистике. Сильва является профессором Политехнического института Нью-Йоркского университета и руководителем Center for Urban Science and Progress (центра городских исследований и прогресса — прим. ред.), основанного в 2012 году мэром Нью-Йорка Майклом Блумбергом. Вопросы касательно этического аспекта использования личной информации, влияния больших данных на урбанистику и практического применения результатов научных исследований остаются открытыми. И не имея фундаментальных знаний в области информатики и компьютерных технологий разобраться в том, как устроен процесс изучения визуализации big data (больших данных — прим. ред.), довольно сложно. Поэтому TATLIN решил поговорить с человеком, который не только знает, как следует получать и обрабатывать большой объем данных, но и уверен в несомненном успехе их дальнейшего применения. 

— Во время своей лекции вы говорили о различных способах использования больших данных (big data) во многих областях. По вашим словам, современными вычислительными методами пользуются не только исследователи городского планирования, но и архитекторы. В таком случае, интересно узнать, какое место в данной системе рациональных подходов занимает категория эстетики?

— Возможно, вы удивитесь, но эстетика в нашем деле чрезвычайно важна. Мы не занимаемся разработкой готовых инструментов, а стремимся создать систему, в которой любой архитектор вне зависимости от специфики личного опыта сможет эффективно работать. Но несмотря на все удобства новейших программ, интуиция не перестает играть одну из определяющих ролей. Во время разработки новых проектов или проведения расчетов я всегда обращаюсь к своему внутреннему чутью. Даже тогда, когда мне приходится размещать огромное количество цифр в колонках, решать вопросы, связанные с техническими компонентами, я думаю об эстетике. 

Поэтому, я склонен считать, что работа с big data позволяет не только проверить интуицию на прочность, но и раздвинуть границы ее влияния.

Предположим, вам нужно построить здание в конкретном месте. Следовательно, вы начинаете думать о вписанности в общий контекст, предполагаемом виде из окна, температуре внутри помещений, уровне шума, близости метро. Все эти вещи одинаково важны. И та работа, которая производится нами посредством современных вычислений, помогает удостовериться, либо, наоборот, в собственной правоте, а также достичь наилучших эстетических показателей. Мы надеемся, что такой инструментарий позволит создавать места, максимально пригодные для жизни в самых разных экономических условиях.

— Принимая во внимание специфику проводимых вами исследований, можно предположить, что в вашей команде имеются специалисты из совершенно разных областей. Расскажите, как строится процесс работы?

— Вы совершенно правы, у нас очень большая команда, в которой состоят не только люди, разбирающиеся в вопросах технологического развития, но и профессионалы в сфере computer science (компьютерных наук — прим. ред.), urban data science (городских цифровых наук). Одну из важнейших ролей играют социологи, которые, например, занимаются изучением жилых территорий. В Нью-Йорке есть Furman Centre, который занимается исследованиями жилых кварталов и городской политики. Их команда изучает развитие разных районов, публикует в открытом доступе полученные данные и на их основе разрабатывает проекты, которые впоследствии предлагает правительству. Так что, мы ведем работу не только внутри нашего Центра, но и взаимодействуем с различными институтами.

Одной из самых больших проблем в таких городах как Нью-Йорк, является джентрификация. Со временем некоторые районы становятся слишком дорогими для людей, которые жили там до реконструкции. 

С одной стороны, это хорошо — на территории бывшего грязного квартала появляется разнообразная инфраструктура с барами, ресторанами и детскими площадками, но с другой, закрываются действительно хорошие места по причине невыносимо высокой арендной платы.

Кроме того, в CUSP существует программа, специально предназначенная для специалистов, обладающих базовыми знаниями во всех необходимых областях — это важно, ведь знать все невозможно.

— С первого взгляда кажется, что привлекая к работе с big data совершенно разные силы, работа с населением будет выстроена более последовательно и глубоко. Исходя из этого, способен ли ваш подход устранить конфликты между государством и населением? Насколько он эффективен в вычислении будущих проблемных зон?

— Что ж, конфликты подобного рода происходят ежедневно. Каждый из нас является неотъ­емлемой частью этого процесса. Я работаю в Нью-Йоркском университете, и в недавнем времени он начал расширяться. Перемены не обошли и мой кампус, поскольку стройка ведется рядом с ним. Дискомфорт от этого испытываю не только я, но и мои коллеги-преподаватели — все мы понимаем, что понадобится еще несколько лет, прежде чем шумные строительные работы будут закончены. Из-за этого иногда мне приходится работать дома — я отвожу детей в школу и возвращаюсь обратно. С одной стороны, это довольно удобно, людям нравится приходить ко мне в гости с деловыми вопросами и предложениями, но так не может быть всегда – нередко мне приходится работать по ночам. Конечно, со временем можно привыкнуть ко всему, но часто нелюбовь к своим соседям рождается по одной простой причине — у вас нет возможности изменить ситуацию. Если вас устраивает окружение, то любые незначительные изменения могут оказать отрицательное влияние. Открытие фешенебельного ресторана, нового торгового центра влияет на транспортные, людские потоки. Поэтому я могу сделать вывод, что мы по-прежнему плохо подготовлены к переменам.

Постепенно начинают появляться технологии и программы, способные предотвратить конфликтные ситуации, реально просчитать изменения. Часто можно услышать: «Кажется, от этой стройки или объекта будет много шума», — но это лишь предположения.

Сегодня, имея определенный набор данных, можно действительно рассчитать, как себя будут чувствовать люди при одних условиях, что нужно сделать для улучшения ситуации. Иными словами, теперь можно легко выстроить реальный диалог между проектировщиком и огромным городом касательно того, куда следует двигаться, что менять.

Современные технологии позволяют преобразовывать не только отдельно взятые здания, площади, улицы, но и территорию целых мегаполисов. И, что важно, за счет правильного обращения с данными работать с информацией становится намного легче. Надеюсь, что в скором времени мы сможем с большей эффективностью информировать людей о принятых решениях. Думаю, это положительно отразиться на обеих сторонах.

— Насколько известно, 2 года назад вы проводили исследование “Visual Exploration of Big Spatio — Temporal Urban Data: Temporal Urban Data: A Study of New York City Taxi Trips”. Анализ передвижения такси по Нью-Йорку предоставил вам удивительную информацию о многих, неизведанных до тех пор, аспектах жизни города. За день до приезда в Екатеринбург вы были в Москве — городе, который славится своими многочасовыми пробками, хаотичным и зачастую непредсказуемым движением горожан. Заметили ли вы разницу между Нью-Йорком и Москвой? Можно ли переложить схему вашего исследования на другие города?

— Нью-Йорк — это очень интересный и сложный город. И что удивительно, за все годы проживания на его территории я уяснил одну важную вещь — он воспринимается совершенно по-разному в зависимости от места пребывания. Маленькие желтые такси уже давно стали достопримечательностью города, но это не отменяет того огромного списка проблем, которые они порождают. Если вы живете в Бруклине, то вам никогда не придется наблюдать высокую плотность движения такси. Но на Манхеттене обратно пропорциональная ситуация. В некоторых случаях вам следует пройти несколько кварталов, и перед вами остановится желтый кэб. Это очень удобно, все на Манхеттене только и делают, что передвигаются на такси, ведь на него всегда можно положиться. 

Впрочем, все обстоит не совсем так — перед незнакомцами, «чужаками», машина останавливается далеко не всегда. Проведенное нами исследование полезно не столько выводами касательно «поведения» машин, сколько информацией о том, что означает их скопление или уменьшение количества в городском контексте. Например, повышение активности возникновения такси на протяжении какого-то времени нередко может быть признаком начала процесса джентрификации. Или, с другой стороны, изучение полученных данных может быть полезно для понимания того, как будет меняться изучаемая территория. 

В общем, я считаю, что такси имеет полное право претендовать на звание своеобразного сенсора, датчика, передающего зашифрованные сигналы о том, что на самом деле происходит в городе — например, в отношении загрязнения воздуха.

Но поначалу, как только мы занялись разработкой системы данных, меня удивляло буквально все: с какой скоростью движутся машины, где они останавливаются. И благодаря этим сведениям ответы на некоторые вопросы стали попросту очевидными.

Что касается Москвы, то, действительно, там все только и делают, что говорят о проблемах передвижения и пробках. Знаете, для меня это стало потрясением — ни о чем подобном я и догадываться не мог. Я считаю, что все эти проблемы подлежат рассмотрению, обсуждению и решению. После моей лекции в зале возникла дискуссия, в которой принял участие один потрясающий профессор, имя которого я, к сожалению, не помню. Он только и говорил о физических ограничениях, которые являются корнем зла.

Знаете, в каждом городе имеются ограничивающие факторы. И это далеко не единственная вещь, которую я готов оспорить.

К примеру, лично для меня является очевидным, что проблему трафика невозможно устранить посредством решения транспортных задач. Нужно также учитывать такие факторы как удобство, мобильность горожан. Дело ведь не в том, насколько хороший транспорт запущен, а в проектировании города — именно от этого зависит, будете ли вы тратить ежедневно по 2-3 часа, переезжая с одного места на другое. Но что самое удивительное, это исследование подтолкнуло меня к идее сделать все возможное для того, чтобы создать среду, побуждающую людей совершать больше пеших прогулок. Я очень надеюсь, что полученные данные будут учтены при проектировании будущих городов, предназначенных для самых разных людей.

— Кстати, о прошлом и будущем городов. Вам довелось выступать с циклом семинаров Высшей школы урбанистики «Адаптивный город». Какой смысл вы вкладывае­те в этот термин? Что для вас представляет адаптивный город?

— Я думаю, что адаптивность — это, в первую очередь, характеристика территории. Иными словами, она означает способность подстраиваться, терпеть любые изменения, в том числе и экономические. Многие города изначально были портовыми, индустриальными, торговыми — то есть, имели свою конкретную специфику. Но затем, в какой-то момент, эта особенность была утрачена и территория оказывалась в тупике. Скажем, Нью-Йорк стал именно тем городом, который смог приспособиться к новым обстоятельствам. Честно говоря, Детройт оказался не таким гибким — что выяснилось за счет неспособности местных жителей самостоятельно реабилитироваться и переключиться на другой вид деятельности. Но опять же, все зависит от того, сможет ли город обеспечить безопасный переход от одной системы к другой. К примеру, со сменой ориентации должна произойти и перепланировка города — если территория утратила свой статус торговой точки, то нужно привнести новую жизнь на центральную площадь.

Понимание многих вещей приходит со временем. Понятие адаптивности включает в себя целый список мероприятий. В первую очередь, сами люди должны уметь встраиваться в новую экономическую ситуацию, понимать последовательность решений, принимаемых сверху. Все очень тонко. 

Для того чтобы изменить хотя бы часть инфраструктуры, следует учитывать миллион самых разных факторов. Я думаю, прежде чем приступать к планированию, следует четко понимать область будущих изменений, постоянно задавать себе вопросы. Что случится, если население увеличится на 25% за следующие десять лет, что произойдет, если уменьшится? Нужно иметь план, и не важно насколько он будет плох или хорош — наличие плана намного лучше его отсутствия. Он даст вам почву для размышлений.

Статья из этого издания:
  • Поделиться ссылкой:
  • Подписаться на рассылку
    о новостях и событиях: