В Нью-Йорке находится около одного миллиона зданий, и каждый год в 3000 из них вспыхивают крупные пожары. Могут ли власти предсказать, какие постройки загорятся в ближайшем будущем?
У Департамента борьбы с пожарами Нью-Йорка есть ответ на этот вопрос. Аналитики департамента могут рассказать, что некоторые здания обладают специфическими характеристиками, которые делают пожар в них гораздо более вероятным, чем в соседних домах.
Например – бедность.
«Небогатые районы наиболее подвержены риску пожара», говорит Директор подразделения аналитики Департамента Джефф Чен.
Другие факторы, связанные с серьёзными возгораниями: возраст здания, наличие проблем с электропроводкой, число и расположение разбрызгивателей автоматической системы пожаротушения, наличие лифтов. Здания, которые пустую или не охраняются, имеют в два раза больше шансов загореться, говорит Чен.
Всё это может звучать достаточно очевидно. Однако весьма трудно учитывать все релевантные факторы одновременно.
Именно по этой причине власти Нью-Йорка определили примерно 60 различных факторов и создали алгоритм, который присваивает каждому из 330 тысяч зданий под наблюдением пожарных инспекторов рейтинг риска. (Департамент борьбы с пожарами не ведёт надзор за домами на одну и две семьи).
Теперь, когда офицеры отправляются на еженедельные обходы, компьютер выдаёт им распечатку со списком зданий, проранжированных в соответствии с их рейтингом риска – и они знают, какие дома им следует посетить в первую очередь.
Эта программа анализа данных была запущена в прошлом июле и будет расширена до 2400 категорий в ближайшие месяцы. До её появления все проводимые инспекции были в целом весьма случайными, говорит Чен. Здания, которые имели высокие приоритет безопасности – например, школы и библиотеки, обследовались чаще. Но город прежде ещё никогда не выбирал для инспектирования конкретные здания на основании их уровня риска.
То, что происходит в Нью-Йорке – который стал гораздо более интенсивно использовать технологии анализа информации при бывшем мэре Майкле Блумберге – пример того, как всё больше муниципальных служб стараются найти применение данным, которые они рутинно собирают в ходе своей деятельности.