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1、从“模型仿真”到基于大数据的“证-析” 为了真正理解交通大数据分析的概念，有必要思考从“模型/仿真”到基于大数据的“证-析”的变化其真正的内涵。自1930年美国设立交通工程学会以来，交通工程作为一个独立的学科领域，至今已经取得了巨大进展。相比早期理论体系，今天的交通工程在理论精细化、方法多样化、方法论体系化等方面均获得了显著进步。但是，我们不能够说现有理论和技术已经能够充分且真实地捕捉到需要给予关注的交通现象和规律。城市交通显而易见是具有不确定性的社会现象，由于行为主体（人）行动意志的介入，以及行为主体自适应演变，造成了交通现象所具有的离散性、波动性和复杂性。这就是城市交通系统的其本来面目，而
2、将交通流及交通行为视为均质现象，记录了其确定值和平均值的交通模型，并非真实地表现了现实的交通现象，而是一种适当的简化。尽管构建在相对单纯和理想的条件基础之上的交通工程理论模型，对于真实系统现象的变动性、离散性和复杂性特征方面的研究是不充分的，但是在讨论设施需求规模和空间布局等问题时，这种简化被认为是允许且合理的，并不会造成工程决策中不能接受的误差。尽管如此，随着交通规划和交通设计的深化，系统可靠性问题日益受到重视，研究者已经不再满足于对随机现象期望值的分析，交通模型中增加了探究其波动特征的功能。建立在已有经验和认识基础之上，依托可以获得的数据，用来说明机理并推断未来的交通模型，从分析逻辑上看还
3、是属于遵循一种线性外延思维模式。但是，当今世界正处于一个快速变化的时期，城市交通也不能例外。例如，就在政府主导的公共自行车推进效果有限的时候，共享单车给城市交通带来一种激烈且令人目眩的变化过程（表 1）。这一过程变化之快，使得传统经验的更新、新的分析模型的构建等难以跟上变化的脚步，迫使相关决策重新回到依靠主观判断的方式。表1 共享单车发展大事记共享单车问题只是冰山一角，由于新老矛盾交织与新旧利益碰撞，城市交通已经呈现出与以往差异显著的阶段特征，协调多阶层、多样化的交通需求关系，解决城市交通领域的不平衡、不协调和不充分问题，诸如此类的要求促使我们增强识别问题和及时发现的能力、快速提炼和传播经验的
4、能力、更加全面把握问题的能力。显然，这不是单纯依靠模型和仿真就能够满足的要求，需要寻找新的技术方法和研究范式。伴随交通领域内各种信息系统建设和应用，使得我们有机会超越内省、小范围观察、个案研究，对城市交通系统有了新的认识工具。在这种技术进步背景下，适应快速变化的发展需求，有必要建立一种以事实证据为依据、自下而上、平等主义地、开放地探讨各种可能性的机制和研究模式，避免在不充分经验基础上的“理论”套用与灌输。在城市交通领域中，成熟的模型分析和仿真技术所发挥的重要作用不可否认。但是也必须看到模型分析师、理论家与决策者处于不对称的位置。正如我们在共享单车发展历程中所看到的那样，“模型分析师”永远只能根
5、据已经了解的规律讨论问题，这种“依据已经发生的”推演未来，是难以发现我们所不了解的问题；“理论家”永远是事后总结出“应该”怎么做的清晰明了的理论，从结果向前追溯展现很大成功的理论，在社会快速变化阶段前瞻时往往出现失误；但“决策者”永远要面对的是当下的问题，必须在诸多可能的选项中进行抉择，并面对诸多可能的结果。对于决策者来说，及时发现情况变化已经偏离“传统”轨迹，或者出现新趋势和新问题是非常重要的，只有这样才能够在关键的决断时点做出正确的抉择。正因为如此，催生了从“模型与仿真”走向基于大数据的“证-析”方法的变革。所谓“证-析”是指：一方面强调判断和决策中的证据，尤其是数字化的具象证据，以求增加
6、判断与决策的权威性和说服力；另一方面强调在正确的认识论基础上通过证据产生洞察，而不是避免让精巧的数学模型剥夺了我们思考的能力。其实，传统的模型和仿真也是一种基于数据的证据，基于大数据环境的“证-析”强调的是充分使用各种来源的数据（当然也包含模型和仿真所产生的数据），形成更加全面的证据体系来影响决策，其形式是通过证据支持或反驳人们决策时所依据的直觉、常识或现有理论。基于大数据的“证-析”并非仅限于技术方法范畴的变革，如果人们从思维或方法上就忽略证据的作用，那么所有搜集和分析数据以期获取证据的努力全部是徒劳的。因此，我们需要在认识论邻域做出相应的变革，基于大数据的“证-析”方法与复杂系统理论正在逐步融合。
