可視化與公共交通的那些事（2）：堵車了麼？
一天，我爸給我發了幾個截圖，說發現地圖上有些本不應該擁堵的路段居然是黃色。黃色表示較擁堵，他懷疑那可能是交警在查酒駕。我感覺他已經找到了路況地圖的正確打開方式。
生活中的我們，已經對路況地圖再熟悉不過了。滴滴司機會告訴你，他選擇了走某一條路，因為另一條路在地圖上”很紅”。自己開車的人，經常先打開路況看看走哪條路比較不堵。開車遇到突然堵車了，會習慣性打開地圖，看看前面堵了多長，有沒有機會繞開。
在美國波士頓的公交控制中心（Bus Control Center），坐著一組調度員，他們每天也觀測著實時路況地圖。這個地圖工具是我於2017年底完成的公交路況可視化工具。
之前，我們在這個系列聊過地鐵綠線可視化工具的案例。同樣是公共交通那些事，今天就來聊一聊這個公交路況項目背後的故事，和這個工具是如何設計和開發的。
遲到的可視化福利
那年，我在MBTA（Massachusetts Bay Transportation Authority，美國馬薩諸塞州交通局）做可視化的工作。記得一天下午，我提前下了班，正往地鐵站走著，就碰到了剛開完會回來的大領導。她神采奕奕地說，在綠線可視化工具案例分享會議後，公交調度部門表示很有興趣，希望能有一個類似的工具看擁堵路況。
我們已如此熟悉路況地圖，自然也會覺得，公共交通部門一定早就有實時路況地圖了。然而並沒有。
調度人員坐在控制中心室裡，在屏幕上監控公交的準點運營情況。控制中心配備有調度系統，系統上可以看到每輛公交車的所在位置、延誤情況等信息。但當時這個系統沒有實時路況信息。當公交延誤時，調度員通過系統對講機聯繫公交司機，了解是否堵車等情況。
他們不僅要監控日常的發車情況，還要處理因地鐵臨時故障的應急調度。
我第一次去控制中心訪談的時候，遇到地鐵紅線故障了，調度人員們正在緊急調度公交服務。地鐵和公交，一個在地下，一個在地面，除了有時倆站台挨得近和轉乘有優惠之外，平時很難注意到它們之間患難相扶的情誼。
實際運行中，公交比地鐵更靈活，但也因此比地鐵更易受路況的影響。而每個公交司機都只能匯報自己眼前的情況。只靠對講機，調度員很難給出更有全局預見性的調度指令。
公交路況可視化工具正是為這樣的困境而設計。在這個工具，我將擁堵數據和公交車輛位置數據可視化，並實時更新。這樣，調度員能看到服務範圍內的車輛實時運行情況和路況，隨時掌握運營全貌。他們不僅能知道車輛是否遇到了堵車，還能預見車輛的堵車並提前採取措施。
數據聯盟
我們會自然以為，路況數據一定來自相關交通部門的開放與分享。有趣的是，MBTA自己並沒有可用的實時路況數據，而是與Waze合作，獲得了數據使用的接口。
Waze是目前美國極受歡迎的導航地圖，其前身叫“以色列免費地圖（FreeMap Israel）”，由一位以色列程序員Ehud Shabtai開發於2006年。 FreeMap Israel的初衷是一個社群項目，類似於維基百科，旨在通過社群用戶的眾包（crowdsourcing）協助，創建以色列地圖的免費數字數據庫。 2008年，Shabtai將其商業化，並更名為Waze。 2013年，Waze被谷歌收購。
在以前，為了支持數據分析與科研，研究機構一般自己花錢收集或模擬一些數據。比如招募幾百個目標人群，讓他們填寫問卷，或裝一個GPS或攝像頭來採集數據。民營商業產品還沒有明確地數據意識。他們更習慣於直接使用科學家們的科研成果。
在如今的大數據時代，人們與商業產品的日常互動愈來愈緊密，大量的用戶行為被真實地記錄在交易數據裡。這些企業也開始有意識地掌握和利用這些數據。這使得那些基於數據分析的科學家，反而需要向企業尋求數據合作。
像MBTA這樣的官方機構也不例外，公交可視化工具就是其中一個例子。數據的協作與融合，已經不僅是一種可能的趨勢，更是已無法忽視的現象。
可視化設計
公交路況可視化工具從信息的實時性和全局性解決了公交調度的困境。在可視化設計上，採用的是示意地圖（Cartogram），一種基於地理位置的主題地圖，又稱比較統計地圖。
Isabel Meirelles將主題地圖分為六種類型：點分佈圖（Dot distribution map）、符號圖（Graduated symbol map）、分級圖（Choropleth map）、等值線圖（Isopleth map）、流向網絡圖（Flow and network map）、區域距離圖（Area and distance cartogram）。
在交通的可視化領域，都不乏這些地圖類型的運用。公交路況可視化工具主要使用了點分佈圖和流向圖。
點分佈圖很容易理解，就是一個點符號代表一條數據信息。比如，我用箭頭符號表示公交車輛，每個符號在地圖上的位置則是該公交當前實際的位置。
對於路況數據的可視化，我用了熟悉的流向圖。最簡單的流向圖就是繪製折線。折線是由多個坐標點有序連接而成的線段，線段的顏色和粗細可以根據數據來設計。在設計中，最常用來繪製GPS定位數據的軌跡。也有用這個設計思路來表達網絡關係，如兩地或多地之間的進出口貨量。
在我的這個案例裡，只是根據路段當前時速，將線段的顏色做了數據的可視化。
同樣展示車輛運行狀況，之前的綠線地鐵可視化工具並沒有使用地圖，只是採用了等距的站點來表達位置信息。而這個公交路況工具不僅使用了地圖，還採用了信息非常詳盡的地圖。
這是因為，雖然地鐵運營和公交運營都是公共交通運營環節，但場景卻不同。
相對於公交，地鐵的調度相對簡單，線路固定，即便擁堵也主要是內部矛盾。而公交堵起來了，是可能考慮繞道的，而能不能繞道、怎麼繞道，則需要更豐富的地圖信息了，比如前方路口是否允許左轉、左轉後是否更堵等。
並且，綠線工具是給現場調度的，每個調度員在具體的某一個站台工作，即便他需要了解其他支路或車輛信息，但他主要關注的仍是當前站台的進站和發車情況。而公交調度員們是在室內一起工作，雖然每個人會著重負責某幾條線路，但一個地方的堵車，很可能影響好幾個調度員的工作。
最後
無論在設計還是技術上，公交路況可視化工具都是個極其簡單的應用工具。沒有WebGL，沒有Mapbox，只是簡單輕量的Leaflet.js，但已足斤足兩地解決了調度員的需求。這不禁讓我反思，有時我們對可視化創新的追求是不是有點跑偏。尤其是那些極盡酷炫之所能事的可視化，極像一部大製作爆米花電影，場面夠震撼，故事卻顯牽強。
綠線地鐵可視化工具，見：《可視化與公共交通的那些事（1）：我的車到哪兒了？ 》
敬請期待另一個MBTA可視化案例 — — 可視化與公共交通的那些事（3）：乘客去了哪兒？
該案例中的ODX可視化工具於今年1月獲得了公交績效評估挑戰賽第一名（2019 TRB Innovations in Transit Performance Measurement Challenge）。該挑戰賽由美國運輸研究委員會舉辦，旨在推動數據分析和傳達的方式創新，並邀請了各地運輸機構，如MBTA。
