雾霾天污染源头数据待公开 公众期待“大数据”

一年一个地区的数据杂乱无章，但是跨年度、跨地区的数据越来越多，规律就浮出水面。于是改变某些地点的坡度，加大安全带佩戴检查力度，循“数”管理。同时，NHTSA还将数据公开，仁者见仁，提出多种交通管理新办法。

在《大数据》一书中，类似这种社会应用提高社会管理水平的例子，比如如何降低纽约地铁内的犯罪率，医保制度如何更完善等还有很多。此外，也有沃尔玛为什么会将尿布和啤酒捆绑销售、每次飓风来临之前为何要加大一种小甜品的仓储等商业销售案例。当然还有奥巴马利用数据分析有效争取选票，两次竞选成功的数据功劳。

美国数据治国基础源于《信息自由法》，这部长达十几年，经过几方人士不断妥协、抗争、再力争才通过的法律。公民有了知情权、政府有了公开信息的义务，数据才变得像资源一样被开采并且能够被利用，否则，数据分散、隐藏在各个地方，之后的挖掘、可视化、应用都是瞎扯。

由此看来，依靠大数据分析北京或其他城市空气污染的形成及对策，任重道远。

首先，就是数据的来源。高耗能企业的生产规模、排放量这些数据是否层层上报，准确统计？掌握此数据的部门是否能向社会公开？北京500万辆汽车所加汽油到底有哪些成分，产生的尾气对空气污染指数的“贡献”率到底多大？

目前似乎这些都还做不到。中共中央政治局常委、国务院副总理李克强在谈到北方地区大面积空气污染严重时，强调必须有所作为，同时公开、透明并及时向公众公开了PM2.5的数据，提醒公众有污染，损健康，要加强自我防护。要树立全民意识，需要全民参与，共同治理。

确实，从1月10日开始，北京出现持续重度污染天气之后，“环保北京”、“气象北京”、“北京环境监测”、“平安北京”等政府官方微博第一时间发布相关信息。虽然这些只是提示性的信息，也算走出了一小步。

不过，更进一步的信息，比如按照《北京市重污染日应急方案》，污染最严重的区县停驶30%公车，到底有多少公车停驶，相关部门都一直没能给出确切的数字。

大数据收集、挖掘、应用是技术问题，而数据公开与否就是态度问题了。

翻看着北京极重度污染几天中官方发布的各种干巴巴的污染指数，很羡慕《大数据》一书中的几个图表，一个是1850年代，南丁格尔这名英国的战地护士，在考察了在克里米亚战争中英国士兵死亡情况后，作出的简单图表，清晰地反映出“战斗死亡”和“非战斗死亡”的悬殊对比，由于医疗卫生条件恶劣导致死亡人数大大超出直接阵亡人数，这张图表直接促成了英国政府建立野战医院的决定。

还有一张出现在2010年2月1日《华盛顿邮报》上，当时，奥巴马宣布了联邦政府新的年度预算。《华盛顿邮报》利用可视化技术，制作了图表，用线条的粗细表明各项收支金额的大小，左右两列表示收支，钱从个人所得税、企业所得税、消费税还是遗产税来，向哪里去，是用于国防、社会保障、医疗还是债务利息支出，一目了然。

2012年2月，《纽约时报》又用“圈圈”对2013年联邦政府的预算进行了可视化展示。他们用圆形的大小表示金额的多少，颜色表示增减，绿色代表增加，红色代表缩减，变化额度越大，颜色越深。

这些直观的图表是大数据可视化的结果，如果想通过图表看出污染源在哪儿，停驶车辆有什么样的效果，还得耐心等待，因为我们目前第一步还没有迈出——数据公开。