智慧城市中的传感器故事讲述了我们的城市生活
汉堡市中心，洁白而闪亮。 柏林克罗伊茨贝格（Berlin Kreuzberg），介于时髦与时髦之间，色彩斑dr。 法兰克福有贪婪，霸道的银行大楼； 慕尼黑的英式花园也很安静：城市是伟大的主角。
对于记者来说，我们所生活的城市很难掌握。 它们是充满活力的实体，是记者进入并被其带走的生命海洋。 它们是矛盾和不连贯的。 从记者的角度在街头层面上很难理解大局。 私有和公共场所，透明和隐藏空间的混合使事情变得更加复杂。 可能会分解一些数据，例如选举行为，一直到人们居住的街道。但是其他类型的数据又如何呢，例如用水量或交通行为呢？ 实时数据如何影响我们对这些事情的看法？ 联网的汽车和公共汽车能告诉我们什么，或者将所有智能手机传感器结合起来告诉我们什么？ 我们可以汇总智能手机数据并将其转换为有关城市私人空间的故事吗？ 关于超市中的污水和线路，交通堵塞，垃圾桶的填充水平和咖啡馆订单，送货服务路线和邮递员的数据，隐藏了哪些故事？ 他们都有自己的故事来讲述一个城市的节奏。 物联网（IoT）收集了许多此类数据。 如果我们解开覆盖我们城市的数据层，我们将以新的出乎意料的方式读取数据。
西班牙城市桑坦德（Santander）已证明，就像传感器可以使公寓变得“智能”一样，城市也可以。 桑坦德（Santander）是欧洲网络最发达的城市，拥有超过12,000个传感器，并且已成为来自世界各地的无数代表团的目的地。 传感器可以帮助组织整个城镇的停车位，就好像它们是一个大型停车库一样，它们可以监督水和能源的消耗，可以确保收集废物并为公园浇水。 这个拥有17.5万居民的城市是一个巨大的实验室，可以为不止一个创新的新闻故事提供灵感。 但是，首先要在不同种类的数据中找到一个故事，然后直接进行叙述，而又不会使其变得过于复杂，这并非易事。 一些开拓性的城市，例如新西兰基督城的“传感城市”，或芝加哥的“物联网”，都与其市民共享智能城市数据。 正如媒体研究人员Ethan Zuckerman和Catherine D’Ignazio所指出的那样，其他人则将其公民转变为无偿数据收集者，从而对该城市有利。
在数据层面上，我们可以真正了解这座城市。 驾车者和骑自行车者之间在街道上争夺空间并不是一件单独的事，但是如何使事故之外的其他事情变得可见？ 我们在城市中的哪个地方遇到朋友和熟人？ 在哪里与陌生人互动？
每个城市都有其独特的声音。 噪声的分布是可以绘制城市地图的另一个数据集。 它喧闹，喧嚣的喧嚣在哪里，安静，贴心的角落和寂静的避风港在哪里？ 噪声图可以使所有这些可见。
最后，有一个社区的商品。 例如，在美国南部，就像世界上许多其他地方一样，水是一种稀缺资源。 传感器数据可以揭示谁在浪费珍贵的物品。 对于智能城市报告，物联网新闻方法可以发挥其全部优势。
城市空间提供伪装
大多数时候，将传感器放置在城市空间中完全没有问题。 移动网络总体来说很好，有许多僻静的角落和角落，甚至没有通电也是不可能的。 除了城市基础设施之外，另一个优点是观众对这些主题的总体兴趣。 根据实时数据做得好的作品可以为当地新闻界提供全新的视角，而这些视角通常由单调和霸道的惯例主导。 它可以以新的出乎意料的方式描述我们所有人居住的空间。
记者从字面上说，每天都会走出这种报道的想法。 在许多德国城市中，开放知识基金会在美国同行的启发下，帮助建立了德国实验室规范。 在这些实验室中，编码人员会面并实现鼓励公民参与的项目。 他们正在为马格德堡的当地公共交通和德累斯顿的智能停车解决方案寻求更好的解决方案，他们在慕尼黑为地方政治收集透明的数据，或者创建一个程序以调查伍珀塔尔市市民对城市规划的看法。 到目前为止，记者很少会利用这些实验室提供的资源和可能性，通过它们的数据来了解城市。 就德国实验室规范提供的所有资源中最稀缺的一种：编码器而言，这是令人惊讶的。
在下文中，我想更详细地概述三个项目，因为它们是城市空间物联网新闻的原型，其中一个来自柏林（“ Radmesser”，希望使骑自行车的人在城市交通中更加清晰可见），另一个来自斯图加特（ “ Feinstaubradar”收集有关特定物质的数据），另一份来自洛杉矶（“ Bel Air的湿王子”，发现了浪费的水泵）。
大多数自行车事故是由以下原因造成的：车子经过的骑行者之间的空间太小；货车意外关闭；道路工程阻塞了自行车道；或者是骑车者超越了右侧交通拥堵的汽车。 柏林的许多人对于骑自行车游览城市交通并不感到安全，这就是该项目的发起者声称的原因，为什么人们选择不骑自行车穿越城市。 “ Tagesspiegel”记者Hendrik Lehmann说：“我们的首要目标是找出汽车与骑车者之间没有安全距离的频率和地点。 数据根据地区，交通量或一天中的时间而有所不同吗？ 骑车人自己扮演什么角色？”
没有可用的研究可以回答这些问题。 因此，团队自己收集了必要的数据，然后将其转变为可理解的新闻内容。 他们将传感器（计划，钎焊和组装在一起）安装到了报纸的100个自行车阅读器的自行车车架上。 传感器测量到过往汽车的距离。 莱曼说：“我们低估了实际制造传感器的难度，但另一方面，我们学到了很多关于胶合和钻孔的知识，以及关于整个代码库的知识，而这些东西我们以前都没有注意到。”
该项目解决了一个相对较小的日常问题，并结合了鲜为人知的有关车辆行驶时必须保持的距离的法规。 该团队由两名物理学家（迈克尔·格格和戴维·迈丁格）和一名新闻记者（亨利克·莱曼）组成，将许多能力结合在一起。 他们的项目充满了真空，因为之前没有人设法解决问题的根源，更不用说将其变成令人信服的新闻内容了。 格格说：“我们认为，使用数据新闻工具来解决这个问题可以为我们带来最好的结果。 我们吸引了广泛的听众，我们可以从许多不同的角度公正而批判地看待这个问题。”
骑自行车的人蜂拥而至城市的所有[十二]个地区。 到11月11日，他们总共骑行了13,300公里。 平均而言，他们每个人在经过柏林130公里的路上。 总共，汽车，卡车，公共汽车，摩托车和踏板车通过了16700次自行车。 自行车与过往车辆之间的距离超过1.5米的超车被评为“狭窄”，适用于9402条记录的过往操作。 这意味着远远超过每隔第二个驾驶员就没有保持安全距离。 3019次，该距离甚至不到一米，并且有192名驾驶员经过了不到50厘米的距离 。” — Radmesser上的Der Tagesspiegel
该项目为团队赢得了“数据新闻”类别的“年度最佳记者奖”（2018年“ Reporterpreis”）。 附在自行车车架上的传感器是改进的驻车传感器。 传感器组件的成本加起来不到25欧元。 传感器每秒大约向左和右发送超声波二十次，左侧的两个传感器确定汽车是否在骑自行车，反之亦然。 小型Arduino Nano微控制器负责监控。 项目团队并不仅仅依靠自行车和车辆之间的距离测量。 传感器盒通过蓝牙连接到骑车人的智能手机，手机连接在车把上。 每当骑车人经过左侧的车辆时，手机都会自动拍摄照片。 结合传感器的超声波监控和随后的照片，一种算法可以计算出哪种类型的车辆通过了骑车人，以及它们之间有多少空间。 格莱格说：“图像识别使我们能够确定是确实是一辆通过自行车的汽车，另一辆自行车，一辆公共汽车还是一辆完全不相关的东西，例如鸽子。”这就是AI可以转动一个非常简单的传感器的方式。盒成为非常强大的新闻工具。
最重要的是，该项目的图形编辑非常令人信服。 它结合了精美的外观和易用性，可以轻松浏览故事。 故事不是以数据为重点，而是以图形方式讲述。 在各章中告诉我们，每个项目也各自独立工作，并用动画说明了该项目的首次测试过程。 总体而言，这是一个新闻灯塔，用于讲述未来的机动性故事。
威胁健康
“斯图加特的无形污染到底有多严重？城市中正在面临着哪些健康威胁？”这就是一个名为“ Feinstaubradar”（译为“特殊物质雷达”）的项目的预告片，该项目通过当地新闻媒体“斯图加特新闻”。 该团队将现代技术与传感器新闻相结合，使他们的新闻能力成为一个政治事务领域。 内卡特（Neckartor）斯图加特（Stuttgart）市的一个特别十字路口，由于空气中的颗粒物含量高（PM10）而成为“德国最肮脏的交汇点”，因而风靡一时。
大城市的肺部正在咳出烟尘颗粒。 多年以来，PM10的含量一直超过法定限值。 那是那个地方独有的吗？ 在与该市的开放知识实验室和luftdaten.info的共同努力下，该新闻媒体设法激励读者建立750个PM10传感器，并将收集到的数据传递到新闻室。 在一个长期以来一直是梅赛德斯-奔驰和保时捷等汽车制造商所在地的城市，有关某些车辆的驾驶禁令的争论特别激烈。
该报纸的编辑扬·格奥尔格·普拉韦克（Jan Georg Plavec）说：“我们有想法在慕尼黑的黑客马拉松期间收集我们自己的故事数据。” “我们实施的关键修改是，我们从整体上看问题，而不是依赖于选择性的监视点。”他们与编码员Christian Fremmeld和设计师Oliver Biwer一起，构建了一个与新闻室CMS连接的系统。
PM Radar以双重方式评估数据：首先，实时地图通过不同的颜色显示当时那部分城市的PM10水平升高。 其次，由第三方提供商AX语义自动生成的文本可为所有市区和周围社区提供PM10报告。 普拉韦克说：“我们想做的事情比其他所有新闻编辑室都要多，因此可以自动生成文本。”该项目引起了报纸读者的极大兴趣。
2018年，PM Radar赢得了Konrad-Adenauer基金会授予的优秀社区新闻奖。 陪审团写道：“编辑团队使用现代技术和数据新闻工具，使他们的新闻能力在涉及政治问题的话题中得到重视-这是地方层面的大数据。”
没有什么比我们呼吸的空气更贴心了
空气污染的概念是传感器新闻界的最爱，或者至少是导致项目频繁进行的那些主题之一。 #breathe在印度受到了广泛关注。 在印度的15个城市安装了用于监视空气污染的商用分布式设备。 该项目由非营利性数据收集组织IndiaSpend和Twitter India发起。 这些设备从各自的位置生成带有＃标签#breathe的推文。 IndiaSpend网站上显示了具有最新以及历史测量值的地图。
麻省理工学院的感官城市实验室开发了一个名为“内罗毕清洁空气”的项目。 罗马尼亚当地报纸“ Gazeta de Sud”计划了一个名为“ HowYouBreathe”的项目，但是该项目显然没有资金。 麻省理工学院另一个有意义的城市实验室项目称为“一个国家-两只肺”，并试图通过一个有趣的案例研究比较香港和深圳的两个公民。 实验表明个性化是可行的。 顺便说一下，该项目使用配备了不同传感器的垃圾车来收集整个城市的数据。
传感器新闻并不总是必须是电子的。 德国西南广播电台SWR的项目#Abgasalarm（转换为#exhaustgasalarm）基于化学传感器的数据。 全国范围内有关柴油的丑闻引起了对污染物二氧化氮（NO2）的关注-柴油车是涉及NO2的主要污染源。 SWR项目使用的测量管价格便宜，易于安装。 这些管中有200个分发给了听众，让他们听了一个星期。 收集的数据在地图上可视化，从而意识到在大城市和农村地区都可以发现受污染的空气。 总共超过21个地点的污染限值。 广播公司写道：“最高的污染量是在维斯洛赫测得的。 这个小镇的空气含量为63.4微克/立方米，其污染程度与科隆或汉堡这样的大城市相同。
提示：如果您所在的地方或居住和就业的空气污染超出法律限制，您实际上可以非常轻松地进行监控。 瑞士制造商Passam提供整套服务，其中包括40欧元的评估结果。
将公民包括在传感器驱动的项目中是有意义的，并且这样做的尝试通常引起人们的兴趣，而且也许令人惊讶。 联合监测甚至可以对社区产生有益的影响。 Catherine D’Ignazio和Ethan Zuckerman写道：“监测建立了社区团结，并帮助公民确定是否应采取行动，以公民身份要求公司或政府进行清理，或采取其他行动来减轻环境危害。” 波士顿市政府发起的Streetbump项目使用汽车驾驶员来定位坑洼。 驾驶员安装的应用程序使用其智能手机的两个传感器来查找波士顿街道上的坑洼，其中一个用于测量加速度以识别颠簸的道路，而GPS传感器则用于定位。
识别太空中的水浪费
在加利福尼亚，水的短缺是一个大问题。 2016年夏天，洛杉矶遭受严重干旱。 但是，并非所有区域似乎都没水了。 在富人和超级富人的城市Bel Air的花园中，喷泉和游泳池没有明显的缺水现象。 贝莱尔（Bel Air）的一户家庭消耗的水本来可以满足90个家庭的需求：贝莱尔（Bel Air）的一位财产所有者将1180万加仑（约45,000立方米）的水泵入了他的花园。 加利福尼亚的平均家庭每年需要132,000加仑（约499立方米）。
但是，纽约市不想向调查报道中心Reveal的新闻小组透露任何有关谁在浪费大量水的信息。 用水无论多么浪费都是合法的：任何人都可以抽出所支付的水。 因此，记者开始考虑其他方法来发现“贝莱尔的湿王子（和公主）”。
他们有一个主意。 水具有明显的效果，尤其是在干旱期间：它可以使干燥的花园变成绿色的绿洲。 因此，研究人员将卫星图像与颜色传感器结合在一起。 他们使用“归一化植被指数”（一种最初用于在卫星图像上跟踪干旱和森林砍伐的算法）来确定任何给定的洛杉矶土地（静止）的绿度。 为了确保他们没有犯任何错误，记者还使用了多光谱图像来生成有关地面湿度的估计值。 他们使用这些算法估算了每个物业所需的水量。
“是的，每年要维持半英亩的草坪健康，洛杉矶需要消耗近550,000加仑的水。 并假设您的灌溉系统是100％有效的，而从来没有。” – 我们如何找到Bel Air的湿王子
这个故事的记者以新颖和创新的方式使用科学库存来达到他们的新闻目标。 他们与所有业主面对面。 并非所有人都回答。 那些确实证实了研究者研究的人。 “抽水特许权使用费”的成员包括：好莱坞大片《 银翼杀手》的制片人Jerrold Perenchio，投资银行家，肥皂生产商和沃尔玛女继承人。 Reveal的Micheal Corey写道：
“我们做对了吗？ 到目前为止，只有一个人告诉我们他的实际用水量。 我们估计，华纳兄弟公司前董事长，道奇队前首席执行官罗伯特·戴利每年使用210万至420万加仑汽油。 他告诉兰斯[威廉斯]，他被收取了约400万加仑的费用。” — 我们如何找到Bel Air的湿王子
寻找Bel Air的湿王子可能是传感器新闻业最疯狂的例子之一。 就像PM Radar和柏林的骑自行车者一样，这一切都始于日常新闻无法正常处理的日常问题。 因此，推动这些项目的同事们敢于探索新领域，并使用他们自己构建的新设备和工具。 他们信任原型和临时解决方案。 他们对以为自己由内而外认识的城市有了新的见解。
