[ 導讀 ] 預計紐約會繼續在大數據分析系統加大投入。不過目前有個問題就是，如何找出證據顯示因為有了這些數據分析和防范，從而避免了火災發生？

        對于紐約消防隊員來說，除了救火外，日前他們多了一項新任務：檢驗全紐約各棟建筑物的安全性。

        目前紐約大概有 100 萬棟建筑物，平均每年當中約有 3000 棟會發生嚴重級別的大火。那是否有方法能夠預防悲劇發生呢？據華盛頓郵報報道，紐約消防局的數據分析師認為，每棟建筑物擁有獨特的屬性，通過分析就能得知一些建筑物其實本身就屬“火”。

        能判斷一棟建筑物是否屬“火”主要遵循不同的因素：例如貧窮，低收入家庭的房子往往更容易發生火災，而且低收入人群居住密度較高，火災的危害性更大。另外，建筑物的年齡也需要關注。老房子問題更多，因為它們很容易有各種由電線線路引起火警的潛在問題，而且老房子消防設施落后，發生火災后才發現附近根本沒有足夠的水龍頭，危險指數是普通建筑物的兩倍。

        諸如此類，紐約消防員將影響房屋起火的因素分為 60 個。除去危害性較小的小型獨立屋，相關人員通過特定算法，為城市中 33 萬棟需要檢驗的建筑物單獨進行打分，得出危險指數高低。而整個紐約城的消防數據，也因系統的檢測和防范得到更新。

        這樣當消防員每周出勤檢驗時，系統都會列出建筑物的詳細資料和危險指數，決定哪些是優先“照顧”的對象。這個龐大的數據挖掘計劃從去年七月開始實施，預計會將全紐約建筑為歸類成 2400 種，例如學校、圖書館這種比較重要的設施就會列入超常規檢驗對象。

        在前市長Michael Bloomberg驅動下，紐約已逐漸成為數據城市。過去幾年不同職能部門通過數據解決了如垃圾、火災、治安問題。

        預計紐約會繼續在大數據分析系統加大投入。不過目前有個問題就是，如何找出證據顯示因為有了這些數據分析和防范，從而避免了火災發生？消防局發言人表示：“最好的答案還是數據本身，因為最后我們能看到火災數量的下降。”

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