臺北市大數據應用實例大公開

2021年臺北市跨年活動配合防疫需要，嚴格管控人數上限，並全面實施實聯（名）制入場，透過實聯制儀表板快速掌握進場情形。　（圖片來源／臺北市大數據中心）

 大數據應用 1   臺北市2021跨年活動人潮管制

靠實聯制儀表板管制4萬人進場

2021年臺北市跨年活動配合防疫需要，嚴格管控人數上限，並全面實施實聯（名）制入場，透過實聯制儀表板快速掌握進場情形。（圖片來源／臺北市大數據中心）

在2020年的最後一天，不少民眾都會參加各地跨年活動慶祝，但在COVID-19疫情影響之下，為降低群聚感染風險，不少縣市停辦2021年跨年活動，臺北市照常舉行，成為國內少數仍舉辦跨年活動的縣市。

為了避免群聚感染風險，除了要求民眾進場要消毒、戴口罩，北市還祭出人數總量管制，限制現場人數上限為4萬人，並且配合防疫需要，活動現場控管出入口，並全面以實聯（名）制進場，包括使用身分證掃描進場，或是以臺北通App、MyCode隨行碼進場。

為讓臺北市跨年決策小組能夠監控現場人數控制，臺北市大數據中心協助綜合各方面資訊，建置跨年實聯制儀表板。通過這個儀表板，能夠看到當天入場總人數，以及民眾是從哪個出入口進出，使用哪種實聯（名）制方式進場居多，入場民眾的性別比例等等。

為了即時掌握現場人數狀況，以MyCode隨行碼為例，由於是資訊局建置的系統，因此每有一位民眾使用隨行碼入場，系統就會回傳一筆資料給實聯制資料庫，同時傳送一筆不含個資的統計資料到跨年實聯制儀表板，讓決策小組掌握即時的入場人數。

值得注意的是，除了實聯名制之外，這次活動也和電信業者合作以POC概念驗證，利用手機與基地臺間的通訊技術，推估當天活動現場週邊的人數，供跨年決策小組參考，電信業者推估人數也同樣整合到儀表板，以讓活動決策小組參考。

 大數據應用 2   臺北市小黃招呼站設置優化

找出百大上車熱點調度近3萬輛小黃

透過分析叫車業者一周的資料，結合時間前後與空間分布，可以掌握臺北市計程車招呼的熱門路段。（圖片來源／臺北市大數據中心）

國內擁有最多計程車的是哪個縣市？ 沒錯，就是臺北市，目前在臺北約2.8萬輛計程車，這麼多的計程車雖為民眾搭車帶來便利性，但空車繞行、臨時停車造成交通壅塞或導致交通事件發生。因此，市長柯文哲要求交通局在一個月內，提出新洞見及對策，交通局因此找上大數據中心團隊，著手研究如何優化臺北市計程車招呼站的設置。

交通局向叫車業者取得一周資料，包括電招、App叫車、路招等，以了解民眾上車及下車需求，以地圖套疊圖資，能看到民眾在臺北市各個路段的上車、下車分布情形，如什麼時段、什麼路段，使用電招或是App叫車、路邊招車等方式上車，觀察民眾上車的招呼熱點或熱區。

從數據來看，計程車電招較分散，而路招則以大馬路為主。另外，結合時間與空間，大安區和信義區都是計程車招呼的熱區，但從時間軸來看，兩區的招車熱區時段大不同，可能因信義區夜生活較多，信義區白天和晚上的搭車行為明顯不同。

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大數據中心從資料中，列出北市計程車招呼熱區的百大熱點路段，每個路段在當周有多少次上車行為，供交通局設計程車招呼站參考，交通局目前派員現場勘察，依當地路況、路寬是否允許，決定是否設置計程車招呼站。

這項政策研究衍生相關議題，如何疏解內湖地區交通尖峰時刻的壅塞情形。這項研究不只是交通局，也涵蓋產業局、都發局所提供的資料，為降低計程車空車在尖峰時段前往內湖載客，大數據中心和交通局討論，利用計程車可附近公有停車場免費停車一小時，將停車場空位資訊提供給叫車業者，吸引計程車空車提前一小時至內湖，減輕內湖交通壅塞的問題。

 大數據應用 3   雙北300條公車路線優化

分析每日130萬人次乘車大數據

臺北市政府去年和新北市政府合作，鼓勵搭車的民眾上下公車都要刷卡，蒐集完整的乘車數據進行分析，掌握民眾的起始、終點站乘車行為，作為雙北市300條公車路線優化的依據。（圖片來源／臺北市公運處）

每天約有300條公車路線、3,500輛公車往返臺北市與新北市，每天約130萬人次搭乘公車在雙北市移動，如何掌握民眾乘車需求，優化公車路線安排，對臺北與新北市政府而言，都是大眾公共運輸上難解的題。

為了更精準的掌握民眾的乘車行為，雙北市、公車業者歷經多次協商終於2018年達成共識，2019年他們開始鼓勵民眾上下公車都要刷票卡，蒐集完整的公車搭乘數據，才能取代過去只有片面資料，需從其他資料比對、再經過推算，才能對民眾乘車行為有粗略的了解，但還無法精確掌握民眾的乘車行為樣貌。經過上下車動線、上下刷卡獎勵、更改票證感應機後，才成功讓大多數民眾習慣上下車刷卡這個新制度，同時掌握9成的乘車數據。

臺北市公運處利用乘車的OD（起始站點）、車上人數變化、旅次鏈查詢等資料，找出民眾在哪裡上車較多，到哪裡下車居多，作為調整行車路線的參考，例如民眾通勤以某個路段為主，可調整該路線公車的路線，也能縮減乘車時間，而較冷門的公車路線，可改採預約乘車的方式，避免運輸資源的浪費。針對車上人數較少的路線，改以小巴載運，讓中巴能夠挪到其他運量較高的路線使用。

以數據分析為依據，調整公車營運路線，不論是新增、裁撤或是變更等，都能有數據佐證支持，或多或少降低民眾反彈的聲音。未來若能從公車取得影像、行車等其他數據，進一步擴大數據的應用，例如以AI辨識路上其他車輛違停，或者是辨識駕駛是否有不良駕駛行為等等。

 大數據應用 4   追蹤24萬市民卡片綁定趨勢

三倍券加碼政策成效分析

為讓臺北市掌握三倍券加碼政策成效，北市大數據中心去年7月建置三倍券儀表板，綜整民眾綁定三倍券的趨勢。（圖片來源／臺北市大數據中心）

去年COVID-19疫情迫使民眾減少實體消費，改為線上消費，嚴重衝擊國內各個產業，政府為振興經濟，去年7月祭出振興三倍券，民眾花費1千元，就能獲得三千元的三倍券，希望能帶動民眾的購物消費，降低COVID-19對經濟的衝擊。

臺北市政府去年響應三倍券政策，針對敬老、愛心卡領三倍券，北市加碼回饋一千元，為了三倍券加碼政策成效，大數據中心在去7月建置了振興三倍券儀表板，針對北市敬老卡、愛心卡及學生卡綁定振興三倍券加碼政策，透過即時統計與歷史數據呈現趨勢。

從三倍券儀表板中，約24萬綁定卡片的民眾是自行登記或是透過機關的協助登記，最近七日的申請人數、綁定的卡證類別佔比，以及年齡、性別比例，不只是臺北市，儀表板也收整全國綁定的狀況作為參考。

https://www.ithome.com.tw/news/143186

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