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城市治理与政策研究21.地铁里灰色人群的识别分析PDF文本
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地铁里灰色人群的识别分析王良，茅明睿摘要：地铁是人们出行的重要交道工具，它方便了人们出行的同时也为一些利用地铁作为工作场所的特殊群体（非地铁公司工作人员）提供了便利，这里以行乞、卖艺和发放小广告人员最为典型，我们称之为地铁里的灰色人群，这些行为带来了安全、道德、卫生等一系列的社会问题。本文利用北京市2014年和2015年某几周的地铁刷卡数据，采用数据挖据方法，基于“极端出行”的研究思路，识别出了地铁里的灰色人群，分析了他们的居住地分布以及行为特征，并通过比较2014年与2015年的地铁刷卡数据，观察北京公共交通调价对其行为模式的影响。该方法突破了公众参与的限制，提出了大数据促进主流积极参与到被动参与的新思路。关健字：灰色人群，地铁，极端出行，大数据，数据挖掘1.地铁里的灰色人群随着地铁等公共交通的不断完善，地铁逐渐成为大城市人们出行的首选交通工具，北京目前已开通运营的地铁共有18条线路，共计269个地铁站，每天客流量近千万人次。北京与上海、深圳、广州等城市相比，在2014年12月28日北京公共交通调价方案实施以前地铁票价相对低廉，国内大多数城市地铁使用分段收费制度，例如上海地铁起步价3元，9元封顶，广州采用2元起步价，最高14元，而在北京，市政府实行鼓励公交先行的方针政策，地铁实行2元一票制的票价方案。由于北京地铁票价实行一票制，而且相对低廉，使得地铁在方便市民出行的同时也成为包括地铁乞讨、卖艺、发小广告等人群的聚集地，这个群体可能带来安全、道德、卫生等一系列的社会问题，一直是城市管理者和地铁运营方关注的对象[1]。地铁里的灰色人群定义为以地铁为工作场所特殊性质工作人员（非地铁公司工作人员），他们以乞丐、卖艺、发小广告等人群为代表，根据国家民政部对流浪乞讨人员定义一一那些在城市无固定居所、无合法经济来源、无正当职业的外来人员界定为“流浪者”，把以沿街乞讨的方式获取钱物的人员界定为“乞讨者”，这些人员以各种手段获得乞讨，有的通过描述困境感动施舍者、劝告说教等语言诉求施舍者：有的通过爬走、作揖、下跪、磕头等动作表达：有的以年迈、疾病等获得施舍者的同情：还有的通过歌唱、武术等表演吸引施舍者。总之，他们通常游走在合法与违法的边缘[1]。興尚理跗素衬网Z.Z0.ET
2.基于大数据的城乡规划研究大数据的发展为城市规划带来了新资源、新机遇，互联网思维和跨界也频繁地被规划师提起，百度迁徙、村等互联网公司在城镇化等方面的跨界更是引起了规划人的关注和热议[2]。在这个背景下，互联网公司所掌握的数据和技术对于城市规划、城市研究的价值，以及如何与互联网公司合作去开展城市规划和研究值得规划行业探索[3]。龙瀛等利用公交刷卡数据分析北京职住关系和通勤行为[4]，茅明睿等基于某电商的用户数据对北京毕业大学生市民画像的应用研究[3]，胡志赛等利用手机数据分析湛江市城市综合交通规划居民出行[5]，龙瀛等利用公交一卡通刷卡数据评价北京职住分离的空间差异[6]，龙瀛等利用公交刷卡记录研究极端出行[7]。3.工作开展形式3.1地铁里灰色人群行为特征的思考地铁里的灰色人群将地铁作为工作场所，由于北京地铁在2014年12月28日调价前采用一票制计费，票价2灵，果限制地铁丙部换集次数以皮站内停宙时kC般为成少时间和费用上的开销，地铁里灰色人群的出行模式为同一站进出，站内滞留时间较长。但是仅根据上述限制条件并不能唯一标识出灰色人群，因为在地铁中具有上述特征的人群还包括地铁公司工作人员以及交通协管员，而由于地铁公司工作人员使用的是员工卡，在地铁刷卡记录数据中有相应的字段进行描述，而且我们通过询问调查，交通协管员进出站一般不刷卡，因此我们能够通过同一站进出以及站内滞留时间长来识别灰色人群，我们使用的数据是北京市公共交通调价前2014年8月11日（周一）一一8月17日（周日）以及2014年9月6日（周六）一一9月8日（周一）共10天的1C卡刷卡记录。3.2异常站点首先我们给出地铁异常出行的定义：在同一站进出，且进出站时间超过2小时的普通卡用户定义为异常出行行为。在选定的10天(8月11日-17日和9月6日-8日)中，共有37290140条交易成功的记录，其中异常出行记录为22846条，通过走访调查，我们得知在地铁中异常出行可能是由下述五种情况产生：1)事先约好在地铁站内见面或者给别人送或取东西的城市居民：2)来北京游玩的外地人通过坐地铁来体验北京便捷的交通并期待熟悉北京环境的：興尚理筑素前网ZC.NE1
3)与某人约好在某地见面，进入地铁后由于一些原因中途取消约会原路返回的：4)进行出行调查的学生团体：5)地铁轧机故障。考虑到上述五种情况出现的频率并不会太高，为了降低上述行为对挖掘灰色人群行为模式的干扰，我们将异常出行记录中只出现一次的异常出行记录删除，剩余的记录数为5098条，它们由1663人产生，可以计算得到异常出行总数占总出行记录的0.01367%，我们称之为总的异常出行比例。我们需要进一步从这些异常记录中将偶然情况过滤掉，给出灰色人群的判定标准，并找到他们的主要空间分布和行为特征。考虑到职业的行乞者等灰色人群会反复从居住地附近的同一站点进出，且据媒体报道这个群体有集聚、结伴情况[8]，因此可以从异常出行记录中找到他们主要的活动站点，也就是异常站点。我们给出异常站点的定义：异常出行比例大于总异常出行比例的两倍，且异常刷卡次数不小于50人次，由这个限定条件，找到以下15个异常站点，它们的异常出行量以及异常出行比例如图1所示016异常进出站比率(%)筑J.000图1异常站点Fig.1 Abnormal station3.3地铁里的灰色人群我们认为上述站点的异常出行比例和异常出行次数之所有偏高，是因为上述站点中存在着较高比例的灰色人群进出，因此我们试图从这15个异常站点中找出地铁灰色人群的出行模式，利用这种模式来搜索所有地铁刷卡数据中的灰色人群，通过观察上述15个异常站点的异常出行比例和异常出行量，发现异常出行比例和异常出行量均较高的四个地铁站：宋家庄、新宫、生命科学园和沙河站，他们的不同次数异常出行的人数如图2-5所示興尚理筑素前阀Z.ZC.ET
量球现法e通人发k人图n理如裤七池人好A/3U世C母2图2宋家庄站不同次数异常出行的人数图3新宫站不同次数异常出行的人数Fig.2 The number of differentFig.3 The number of differentabnormaltravelpeople in SONGJIAZHUANGabnormaltravel people in XINGONG生韩年5得由5泡人短人人行题回A/以C图图4生命科学园站不同次数异常出行的人数图5沙河站不同次数异常出行的人数Fig.4 The number of differentFig.5 The number of differentabnormaltravel people inabnormaltravel people in SHAHESHENGMINGKEXUEYUAN通过对上述四个异常出行比例与异常出行量均较高的典型站点进行分析，发现四个异常站点均满足一个普遍的、合理的趋势一一异常出行的人数随着异常出行次数的增加而减少，观察图2-5，我们还能发现这四个典型异常站点还有一个共同点一一异常出行的次数为4次的人数比异常出行3次的人，我们认为这种现象是由这些异常站点中灰色人群的比例较高导致的，由于灰色人群将地铁作为工作场所，他们必然保持着一定的频率进出地铁站，因此，我们有理由相信，上述四个典型异常站点中异常出行的次数为4次的人数比异常出行3次的人是由于其高比例的灰色人群频繁的进入地铁站内工作造成的。基于上述分析，为了找到灰色人群的行为规律，我们形成了灰色人群的判定标准：同一站点进出，且进出站时间超过2小时，并保持有4次以上类似的出行行为的人群为地铁里的灰色人群。理罚素前网Z.Z心.ET
4.结果分析4.1灰色人群的人数根据上一节对地铁里灰色人群的定义，我们找到10天中(8月11日-17日和9月6日-8日)共有481人，他们共产生了2396条地铁异常出行记录，这些记录所包含的站点信息如下图所示14012010060u宋家庄英素材JFig.6 Distribution of Gray People它们的空间分布如图7所示图7灰色人群居住地所在站点的空间分布Fig.7 The spatial distribution of Grey People's residence以及地铁灰色人群地铁使用次数与相应人数关系如下图所示興尚理筑素前阀Z.ZC.ET
触特工作人特鲜用实数及破人数么之合回区分回21011图8地铁灰色人群地铁使用次数与相应人数关系Fig.8 Relationship between the number of Gray People and the time to use subway通过观察图7可以看到灰色人群有以下几个主要分布特征：1)该群体基本分布在中心城外围，边缘集团和绿化隔离地区的地铁站点周边：2)其最主要集中在中心城各市区地铁线的终点站，比如5号线的北端一一天通苑北、天通苑，南端一一宋家庄站：1号线西端苹果园站，八通线东端士桥站：6号线西端海淀五路居站，东段草房站：4号线南端新宫站、枣园等：这些站点大多既是市区线路的终点站，也是郊区线路与市区线路换乘的起点站：3)对于其在城北生命科学园沙河、回龙观等区域的聚集地，茅明容等研究表明该区域客流量较大、客流群体年轻且收入高、以外地来京大学毕业生为主[3]，高消费群体的居住地如图9所示，这类地点能使他们更容易获得报酬：图9高消费群体的居住地Fig.9 Residence for high expenditure4)灰色人群集中的站点周边通常都有待改造的棚户区（图7中土黄色）或者城中村（图7理筑素前阀Z.ZC.ET
中灰色)，该地区能够为灰色人群提供廉价的住房。4.2地铁内活动时长上述481位地铁灰色人群产生的异常出行中，在地铁中的平均活动时间为9.2小时，远高于一般乘客搭乘地铁的0.7小时，这进一步验证了灰色人群工作的特殊性，他们搭乘地铁次数与平均时长的关系如下图所示一0调师地地次数与干时长的关季A脑目以G回平长小01210图10搭乘地铁次数与平均时长的关系Fig.10 Relationship between the time of Gray People to use subway and the average曲当津衔麦才time17.I7c通过对灰色入群的“工作”时长分析表明：(1)10天中“工作”49次的灰色人群平均每次在地铁中“工作”近10小时，他们会在地铁内解决吃饭问题：(2)10天中“工作”10-11次的灰色人群每次“工作”时长近4小时。4.3出行特征通过分析地铁中的灰色人群的进出站时间，我们发现无论周末还是工作日，他们都会集中在6点半到7点半之间进站，而在18：00与19：00之间出站，这里进一步验证了站内停留时间长的特征，他们一周中每天的进站时间与人数的关系如下图所示灰色人群出行待征进站时间矿周-0属二。需三。粒。题。大。需日回以出≡围多图1201001011121314151617181920图11每天进站时间与进站量的关系興尚理筑素前阀Z.ZC.ET
Fig.11 Relationship between entry time and the number of Gray People以及出站时间与人数的关系如下图所示灰色人群出行特征（出站时间矿周。。三◆和。五。六。周日圆以业≡ⅢC回人次100806040201314617181921图12每天出站时间与出站量的关系Fig.11 Relationship between exit time and the number of Gray People从上述两幅图中可以看出，地铁里灰色人群的进站时间和出站时间基本与上下班高峰时间一致，而且周末的进出站量明显低于工作日的进出站量。4.4苹果园典型分析为了更好地反映灰色人群的有模式，我们以苹果园地铁站作为典型站点进行分析。研究发现，在苹果园地铁站共找到10位灰色人群，他们在地铁中的平均时长为8.1小时，出行模式同样是早出晚归，在早高峰时间进入地铁站，晚高峰出站。根据新华社、中华网等媒体关于地铁乞讨的报道，位于苹果园地铁站西北侧的金顶山村是北京典型的“乞丐村”[8-9]，这类报道也验证了我们分析的合理性，金顶山村的影像图和街景图如下所示图13金顶山村的影像图理筑素前阀Z.ZC.ET
Fig.13 The shadowgraph of JINDINGSHANCUN图14金项山村的街景图Fig.14 The streetscape of JINDINGSHANCUN4.52015年地铁调价后对行乞群体的影响北京市自2014年12月28日以后，公共交通的计费方式由以往的一票制改为表1中的分段计价方式，确且规定如果在地铁停留时间超过4小时的将需补3元车费NE里程（公里）0-66-1212-2222-3232-5252-7272-92票价（元）3456789表1北京地铁新计费方式Table.1 New charging method for Beijing Subway地铁的调价对灰色人群造成了何种影响呢？我们利用2015年1月7-1月13日地铁刷卡数据，寻找地铁中灰色人群的行为变化。4.5.1人员及行为模式的变化在2015年1月7日-1月13日共7天里，我们发现481名灰色人群中有58%的人(277人)查不到他们的刷卡记录，除去其公交IC卡丢失等特殊情况，可以推测他们更换了其工作场所（比如到城市里其他的公共场所行乞等)或己经离开北京，而剩下的204人中只有8人仍保留着原有的出行模式，即只有4%的人仍从事着以前的“工作”，为了避免由于在地铁中滞留时间超过4小时而被处罚，他们在地铁中的滞留时间由原来的9.2小时降为3.2小时。4.5.2灰色人群群体的变化利用上述地铁里灰色人群的定义方法，我们从2015年7天的地铁刷卡记录中又出现了84興尚理筑素前阀Z.ZC.ET
位新的灰色人群，他们在地铁中的“工作”时间为4.4小时，而8位2014年与2015年相同的灰色人群，只有一位改变了活动站点，下图给出了灰色人群人员的变化2014年与2015年地铁灰色人群数量比较8人相同2015年净2人2014年481人图152014年与2015年地铁灰色人群数量比较Fig.15 Comparison the number of Gray People between 2014 and 2015总的来说，受地铁调价的影响，2014年的地铁里灰色人群以及其行为均发生了改变，从总的异常行为量上看，灰色人群的群体活跃度下降了81%。一方面很大一部分(42%)灰色人群己经从地铁里消失仅剩余58，而剩余的这些人中，7行为模式也发生了巨大的改变，仅主系闪..有4%的人仍以原有方式出行，而且“工作”平均时长也大幅下降，这主要源于新的地铁计费方案使得他们活动成本的上升：另一方面，又有84人成为新的地铁里灰色人群，他们在地铁里的平均“工作”时长由2014年的9.2小时降为4.4小时，他们的居住地仍聚集在5号线北端的天通苑北、天通苑，南端的宋家庄站以及4号线南端新宫站，通过分析发现，苹果园站不再是灰色人群的聚集地，新华网对典型“乞丐村”金顶山村的报道也验证了我们的研究[10]。5.思考北京市于2015年5月1日起，正式实施《北京市轨道交通运营安全条例》，该条例规定在车站、车厢内乞讨卖艺，将据情节，被处50元以上、1000元以下罚款。灰色人群是一个客观存在的群体，不在传统的城乡规划研究的范畴，不易通过任何调查方式所感知，利用公交IC卡刷卡数据可以感知到他们的存在，并掌握他们的出行模式，以此来评估经济手段、公共政策对该群体造成的影响。进一步，居民的日常行为轨迹和物理世界的动态变化情况正以前所未有的规模、深度和广度被数字世界所捕获，通过对他们的数字脚印进行分析和处理，从大量的数字脚印中挖掘和理解个人和群体出行模式和城市动态规律，并把数字脚印的信息理筑素前阀Z.ZC.ET
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