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外滩踩踏事故背后的大数据
百度研究院大数据实验室BDL(Big Data Lab),基于百度数据与大数据智能分析技术,尝试对外滩踩踏事故进行数据化描述,希望可以给相关人士提供一些参考。
上海外滩踩踏事故发生已经过去了半个多月,痛定思痛,从普通民众到专家教授,纷纷通过媒体对此事发表了自己的意见,希望能找到事故的真正原因,避免悲剧再度发生。 百度研究院大数据实验室BDL(Big Data Lab),秉承“以数据说话”的理念,基于百度数据与大数据智能分析技术,尝试对当时的情况进行数据化描述,希望可以给相关人士提供一些参考。 图1标明了南京东路地铁站附近区域(左下蓝框)、外滩源附近区域(右上蓝框)、事发地陈毅广场附近区域(右下黑框)和外滩区域(右侧红框)位置在2014年12月31日事发当时的人群热力图。颜色越红表示人群越密集,越蓝表示越稀疏。下文将聚焦在三个问题上进行讨论。 图1 2014.12.31事发时外滩区域人群热力图 一、当时的人流量大到什么程度?事发当时是否是当晚人流量最大的时候? 通过大数据分析,我们可以看到: 1)如图2所示,事发当晚,外滩区域(包含陈毅广场)确实非常拥挤,人流量已经达到了平时最高值的3倍多。 图2 2014.12.29-2015.1.2外滩区域人流量趋势 2)如图3所示,31日当晚20:30左右,南京东路地铁站(紫线)也曾出现过一个人流高峰。而事发当时(黑色虚线),并不是陈毅广场(红线)人流量最大的时候,其两次人流量高峰出现在21点和24点。 图3 2014.12.31-2015.1.1人流量趋势图
责编:李玉琴
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