智慧消防提高纽约智慧城市安全系数
纽约在建设智慧城市的过程中，将智慧化带进了消防领域，利用数据挖掘预防了火灾，增强了智慧城市的安全性。据统计，纽 […]
纽约在建设智慧城市的过程中，将智慧化带进了消防领域，利用数据挖掘预防了火灾，增强了智慧城市的安全性。据统计，纽约大概有一百万栋建筑，每年其中3千栋会起大火。官员们能够预测哪些楼会着火么？纽约市消防局认为他们可以利用数据挖掘来做到这点。消防局的分析员称某些建筑和一些更容易起火的因素有关联。诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房。其他一些和致命火灾相关的因素有：建筑物的年龄，它有没有电路问题，洒水器的数量和位置，及有无电梯。那些空置的或者没有安保的建筑着火概率是其他建筑的两倍。
在纽约，相关人员根据实际经验，采用了大约60个不同的因素做了一个算法，该算法给城里的33万可审查的建筑物都算了一个危险系数（消防局不检查独栋或者双拼别墅）。当消防员进行每周的例行审查时，电脑会生成一份按危险系数排序的建筑清单，他们应当先去检查这些建筑。这个数据挖掘程序已经扩展到2400个类别里。像学校和图书馆这种拥有高安全优先级的地方理应更经常审查。然而从前纽约市并没有根据危险系数来针对某些特定建筑。在前纽约市长Michael Bloomberg的带领下纽约正变得更以数据为驱使，这是诸多市政当局在尝试使用已有的常规数据来改善服务的一个例子。
虽然看起来大数据系统起到了很大的作用，应该给大数据系统投资像是常识，市政当局还是很难衡量系统的成功性。官员也许能够引用一些比如火灾或者犯罪数量减小了之类的统计数据，但是却很难论证大数据工具就是其根本原因。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑，但是火灾数量确实下降了。
ivan 