Сарагоса, Испания, опубликовала карту шума городских улиц. Данная инициатива проводится городом с 1998 года. Согласно исследованию, появление трамвая в городе способствовало уменьшению уровня шума на ключевых узлах маршрутов на 7.5 дБ. И вы до сих пор верите, что трамвай это шумное громыхающее "ведро"?

http://idezar.zaragoza.es/visorMapaRuido/

Визуализатор данных Крис Вонг победил с проектом NYC Taxis: A Day in the Life в конкурсе на лучшую инфографику и визуализацию данных Kantar Information is Beautiful Awards. Он изобразил работу такси в Нью-Йорке на интерактивной карте.
https://life.ru/t/%D0%B2%D0%B0%D1%83/1020140/kak_vyghliadiat_13_mlrd_marshrutov_taksi_iz_kosmosa

Один из первых проектов — результат программы Mapbox Cities, муниципалитет Мельбурна, Smart City Office, получивший поддержку в рамках программы (а получают муниципалитеты некоторое менторство инженеров Mapbox и технические консультации) сделали 3Д модель города с указанием статуса строительства объектов.
https://www.mapbox.com/blog/cities-melbourne-3d-development/

Social Bicycles Inc. — бруклинская компания занимающаяся организацией сервисов велопрокатов без станций, запустила свои первые 100 электровеликов в Сан-Франциско, смотрите как круто: https://vimeo.com/223078063

специальный сайт: https://jumpmobility.com/

New York Times опубликовали отличный материал как за последние годы поменялась подземка — насколько вырос пассажиропоток (а перегруз подземки стал очень заметен), на что это повлияло, и на каких линиях что изменилось: https://www.nytimes.com/interactive/2017/06/28/nyregion/subway-delays-overcrowding.html

Ребята из Яндекса опубликовали на Хабре видеозапись и расшифровку моего выступления про городские данные на конференции «Data&Science: Город».

Нескромно делюсь ссылкой здесь:
https://habrahabr.ru/company/yandex/blog/331586/

На Москву надвигается сильный ливень и грозы.
С помощью этого сервиса можно отслеживать молнии в режиме онлайн:
https://www.lightningmaps.org/?lang=en#m=sat;r=0;t=3;s=0;o=0;b=0.00;n=0;y=55.7342;x=37.3213;z=7;d=8;dl=2;dc=0;

Shuttl, оператор парка маршрутных такси, работающий в Дели, предложил пассажирам необычный способ внесения платы за проезд с помощью смартфона: вместо сканирования штрихкода или использования технологии NFC мобильное приложение Shuttle издает короткий звуковой сигнал, похожий на чириканье птиц, который декодируется смартфоном водителя в качестве платежа. Процедура не требует технологий беспроводной связи. Система «голосового» обмена данными между машинами (M2M), применяемая в Shuttle, разработана британской компанией Chirp («чириканье»). Обмен информацией с ее помощью занимает около 2 секунд, за это время можно передать 50–100 бит — «вслух» или неслышно, с помощью ультразвука. Такой подход компанией был выбран не просто так: "маршрутки" в Дели работают незаконно, поэтому факт оплаты пассажиром нужно было скрыть.
https://ride.shuttl.com/

Fast.co рассказывает про интересное исследование, которое ведётся уже с 1968 года. Исследователи института соц.исследований университета Мичиган, полное название исследования которого National study of socioeconomics and health over lifetimes and across generations, изучают множество аспектов в жизни американских семей, _внезапно_ выяснили, что наш опыт использования общественного транспорта в молодости влияет на предпочтения выбора транспорта в дальнейшем, даже если человек меняет место жительства, например, переезжает из Нью-Йорка насыщенного транспортом в Калифорнию. Хоть и эффект не столь явный, но факт довольно забавный)

https://www.fastcompany.com/3069056/if-you-use-public-transit-when-youre-young-youre-less-likely-to-drive-later

Помимо начинающегося Мосурбанфорума (про него я расскажу подробнее завтра), завтра же пройдёт две отличные лекции (трудно выбрать, согласен):

1. Сара Вильямс, директор Civic Data Design Lab Массачусетского технологического университета, уверена в том, что результат в работе с данными можно получить только тогда, когда данные тщательно собираются, интерпретируются и превращаются в реальные инструменты, направленные на создание общественного блага.

На примере проектов, реализованных в Civic Data Lab, Сара расскажет о том, как использование и визуализация больших данных повлияли на принятие социально-значимых решений. Это проект — Мататус в Найроби, Кения, где впервые была создана альтернативная транзитная карта; проект по измерению уровня загрязнения воздуха в Пекине, исследование городов-призраков в Китае.
Сара Вильямс подробно расскажет, о том как велась работа с данными в этих проектах, на своей лекции «<Большие данные и общественное благо».

Регистрация: https://urbanhse.timepad.ru/event/531088/

и второе, любителям транспорта:

Джарретт Уокер – один из самых инновационных планировщиков и главных сторонников общественного транспорта в Северной Америке. Он убежден, что передвижение по городу может быть простым и приятным, если проектировщики сперва обратят внимание на геометрию пространства, которое делит весь общественный транспорт. На своей лекции Уокер выведет слушателей за рамки второстепенных факторов и расскажет о достижении главной цели проектирования общественного транспорта – о том, как обеспечить людям свободу и широкие возможности, несмотря на растущие потребности большого города. Он поговорит об интеграции общественного транспорта на многих уровнях: от небольшой застройки до городской агломерации, об особенностях сельской местности и университетского кампуса, а также в чем специфика работы с российскими городами, и как научить горожан ездить с пересадками.

http://www.strelka.com/ru/events/event/2017/07/06/the-free-people-public-transport-for-citizens

6-12 июля проходит Moscow Urban Forum 2017, в рамках форума проводилось исследование «Агломерации. Мир > Россия > Москва» в ходе подготовки которого был разработан специальный сайт, посвящённый исследованию.  Адрес сайта: http://agglomerations.ru

Сайт «Эпоха агломераций» — это инструмент работы с данными, в котором можно изучать агломерации по всему миру; инструмент сравнения, который позволяет в деталях и в едином масштабе рассмотреть, в чем агломерации похожи, а чем отличаются друг от друга.

Для исследования были выбраны 23 агломерации в 3х группах:

«Крупные» мировые агломерации: Шанхай, Пекин, Нью-Йорк, Лондон, Сеул, Токио, Буэнос-Айрес

«Малые» мировые агломерации: Милан, Копенгаген и Мальмё, Монреаль, Брисбен, Окленд, Лион

Российские агломерации: Москва, Санкт-Петербург, Ростов-на-Дону, Екатеринбург, Пермь, Самара и Тольятти

Сайт исследования: http://agglomerations.ru

Во время работы МУФ (до 12 июля) инструмент можно попробовать на центральном стенде выставки форума.

И смотрите как это красиво  — плотность рабочих мест, например, в крупных агломерациях.
https://www.youtube.com/watch?v=h1fY5Stb1o4

У редакции этого канала назревает желание посетить Казань. 30.07-01.08 Чтобы совместить полезное с полезным, планирую провести открытую лекцию про городские данные. В связи с этим ищу помощи в организации и месте проведения (30-40 мест, кафе, коворкинг и т.п.).
Если среди читателей есть желающие помочь информационно — напишите мне @karmatsky

И да, в конце 20х чисел возможен Екатеринбург,

Stay tuned!)

Выставка Мосурбанфорума вчера закончилась, однако интерактивный проект официального исследования продолжит свою жизнь в интернете.

Этот проект — часть исследования «Агломерации. Мир>Россия>Москва», сделанного к Moscow Urban Forum 2017. Представленная здесь картографическая информация, графики, схемы и тексты помогут читателю разобраться, что такое агломерации, как они устроены и как их существование влияет на жизнь каждого жителя крупного города.

Важный фактор, который создаёт агломерационный эффект, — наличие социально-экономических связей, например, массовых трудовых поездок. Для определения границ и ядер агломераций исследователи выбрали методологию OECD. Если коротко, следуя этой методологии, ядром агломерации можно считают территорию, на которой проживает более 1500 чел/км², а границей агломерации — территорию, из которой не менее 15% трудоспособного населения регулярно совершает поездки в пределы городского ядра.

Для российских агломераций точных статистических данных о трудовой маятниковой миграции не существует, поэтому для определения границ агломераций и городского ядра мы использовали данные мобильных операторов. К слову, эта методика использована впервые и, в отличие декларативного подхода указания границ, такой способ ориентируется на большие данные и показывает реальное положение дел.

https://medium.com/@urbica/agglomerations-a6b6dccabcf5

Что такое индекс качества городской среды и как он помогает определить главные проблемы города?

Специалисты КБ «Стрелка» проанализировали качество российских городов:

http://telegra.ph/Indeks-07-12

Александр Кукушкин использвал данные о 2х миллионах поездок Ситимобил за 2015-2017 год проанализировал и визуализировал эти данные:
http://lab.alexkuk.ru/taxi/

Казань!

30 июля, в 17:00, в Штабе пройдет лекция «Дизайн города, основанный на данных».
Город — хитросплетение связей и отношений между его компонентами. С общемировым трендом роста городского населения возникают всё новые вызовы для городов: мобильность, качество городской среды, экология и множество других факторов. Для преодоления этих вызовов и развития городских сервисов теперь требуется знать о городе гораздо больше — без аналитики данных уже невозможно делать выводы и строить планы на будущее.
На паре примеров из опыта команды Urbicа мы рассмотрим как можно улучшить общественный транспорт, сделать удобнее систему городского велопроката, и, как город может стать удобнее для пешеходов. И что самое важное: мы поговорим с чего начинать исследование городской среды и какие инструменты и данные доступны каждому горожанину уже сейчас.
О лекторе:
Андрей Кармацкий, руководитель Urbica, команды, занимающейся анализом и визуализацией городских данных, преподаватель магистерской программы «Город и технологии: прототипирование городов будущего» НИУ ВШЭ, автор телеграм-канала «Городские данные»
Вход свободный, по регистрации: https://shtab.timepad.ru/event/540457/