本周是智能社区论坛的年度峰会，我是高级研究员。 尽管每个大陆都有140多个智慧社区的工作坊和会议，但最吸引人的事件是与年度Top7和最终赢家的讨论。
这些聪明的社区是使用信息技术和宽带通信促进社区和经济发展的领导者。 它们代表了那些自称为“智能”城市的下一层，因为他们从各种科技公司购买产品来管理城市的基础设施，例如路灯管理。
但是，聪明的社区不应仅仅满足于以供应商为主导的“智慧城市”的讨论，而应该提升到一个新的水平-创建一个始终在学习的社区。
作为背景，请考虑过去二十年来为创建学习型组织（公司，非营利组织和政府机构）而进行的努力，这些组织正在努力不断学习其市场或服务领域中正在发生的事情。
同样的想法也适用于结构较松散的组织，例如在城市生活和/或工作的人社区。
值得注意的是，与城市中的许多大数据项目不同，这不是专家的自上而下的练习。 它涉及到每个人都在学习有关生活和工作地点的新见解的过程。 志愿者的努力也使缺乏现金的地方政府考虑启动此类项目变得可行。
从这个意义上讲，这是全世界公民科学运动的另一种体现。 拥有超过一百万自愿公民科学家的Zooniverse可能是最好的例子。 将Zooniverse视为城市大数据。
人们还有其他收集和分析数据的示例。 Geo-Wiki的座右铭是“让市民参与环境监测。”还有“空气质量之蛋”，“一个社区主导的空气质量传感网络，使人们能够参与有关空气质量的对话。”
同样，有一个Smart Citizen项目，该项目在巴塞罗那Fab Lab实验室开发，旨在创建“开放源代码技术，使公民能够在更智能的城市中进行政治参与”。 麻省理工学院的明智城市实验室甚至配备了用于环境和交通安全传感的汽车。
无人机已经在农村地区用于环境感知，但是随着它们变得更加安全并且其飞行时间（即电池）变得更好，它们将能够停留更长的时间，以便在城市中进行实时数据收集。 魁北克市的一家小公司DroneXperts已经在市区使用无人机。
确实，随着日子的流逝，越来越多的关于社区生活的数据可能会成为这项公民科学工作的一部分，而不仅仅是环境数据。
显然，城市自己的数据（涉及各种主题以及来自各种数据收集传感器）是其中的一部分。 市政府甚至有他们不知道的信息。 例如，位置仪可以使用“公共视频源和计算机视觉算法来创建有关位置，街道和街区的实时数据层”。
有非官方的数据来源，例如Waze的汽车交通互联市民交换中心也可提供。
来自社交媒体提要的情感数据是另一个来源。 甚至可以从居民个人的各种个人跟踪设备（例如Fitbit）中（匿名）获取数据。 有关背景信息，请参阅约翰·林奇一年前关于“从量化的自我到量化的城市”的演讲。
自然，关于社区的所有这些数据可以成为公立学校关于科学，数学甚至社会研究和艺术的课程中令人兴奋的一部分。 学习将与学生变得更加相关，因为他们将专注于他们所居住的地方。 学生可以在相同或不同的教室中，或在整个国家和世界范围内相互交流和合作。
几年前在芝加哥开始的“学习城市”项目主要是关于在教室外为K-12学生开放文化和知识机构，这很好，但是与这个想法不同。
因此，“学习社区”不仅适合学生。 对于成年居民来说，这是实现简·雅各布关于充满活力，民主的社区的愿景的一种方式，但是与二十多年前她和她的邻居所拥有的手段相比，二十一世纪的手段更为强大和有见地。
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