了解人们的出行活动模式，理想情况下还要了解其背后的动机和选择，是交通规划人员工作的核心。
要规划道路或公共交通网络的延伸或调整、评估新投资的可行性，以及评估现有交通系统对特定地区居民和企业的服务情况，就必须了解行程的起点和终点，以及出行者如何选择路线、交通方式和目的地。
事实上，作为世界银行的交通专家，我们的许多工作都在于支持客户建立这种认识，并运用所得结果评估和审查投资。
这一流程的核心是起讫点（OD）调查：本质上，它是一个地区不同区域之间出行次数的矩阵（称为OD矩阵）。传统上，在城市地区获取这类信息一直是一个困难、昂贵且耗时的过程。我们通常谈论的是数百万美元的出行活动调查，涉及数千户家庭，并辅以对社会经济数据的大量分析。我们还会在主要道路和公交线路的战略要点进行流量计数，以校准调查结果。
这一过程可能耗时长达一年，许多环节都需要非常专业的技术技能和大量质量控制。调查设计、样本设计、调查员培训、确保调查员准确记录（不编造数据、不错误录入数据），以及后续各阶段的分析，都需要相当强的技术能力来实施；监督这些工作的技术水平要求几乎同样高。
我们这些从事这项工作的人，都有参与过的调查流程中的种种惨痛经历。结果是，检验备选方案和制定交通投资决策所需的基本信息收集得过于稀少——最多也不过每十年一次——而且现有调查结果甚至也存在令人怀疑的缺陷。
如今，一种崭新而出人意料的数据来源或许能带来帮助：“大数据”中的通话详单（CDR）。这类记录属于日益增多的“被动数据”信息来源，它们由普通人日常进行的交易产生。每当有人用手机拨打电话，与该通话关联的移动通信基站（通常是最近的基站）就会被记录下来，最初是为了计费。这些记录提供每次通话的位置、时间和时长，形成庞大的数据库，有望以远低于传统方法的成本生成OD矩阵。
我们正在与麻省理工学院（MIT）研究人员Marta Gonzalez教授合作。她一直在开发分析CDR数据的方案，以生成巴西里约热内卢大都会区的OD矩阵。随附论文介绍了一些初步结果，对比了里约热内卢与马萨诸塞州波士顿（MIT团队此前已在当地开展工作）的情况；这些结果表明，未来几年CDR可能成为交通规划人员的一项重要工具。
从数据来看，我们发现：
在为期五个月的时间里，里约热内卢大都会区有300万人（约占该地区人口的25%）的CDR数据可用。在OD调查中，剔除通话次数过少或过多的用户后，我们使用的样本规模更小。最终的50万名用户样本，与典型的住户调查相比仍然非常庞大。作为比较，世界银行同期在里约热内卢和圣保罗资助的一项传统调查，涉及1万至3万户家庭。
基站的密度和分布非常准确地反映了交通规划所需的精细程度。我们的数据集涵盖巴西里约热内卢州的1,421个基站。这与传统规划分析单元“出行分析区”的规模和分布相当吻合——在里约，传统模型在大都会区使用730个区域。
就结果而言，好消息是，初步分析显示，传统方法与基于CDR的方法所得结果相关性良好；以居家为起点或终点的工作（即通勤）出行总量也相当吻合，而这类出行往往决定着大运量交通投资的可行性。然而，对于其他类型的出行以及出行总量，CDR数据目前显示的数量明显高于传统方法。我们正在研究其他可能的解释，并计划在未来几个月完善分析。
需要指出的是，即使这些结果得到证实，CDR也始终需要与传统规划中的许多要素相结合。这些数据无法深入揭示个人决策背后的选择和动机，而这些信息对于设计可行的新投资至关重要。
此外还有其他值得关注的问题。尽管样本规模很大，但仍存在一些系统性的自我选择因素，而且不使用移动技术的人群也被排除在外。此外，我们只有一家移动运营商的数据；如果不同人群对运营商存在系统性偏好，这些偏好就可能影响最终结果的准确性。
最后，围绕使用CDR数据的隐私问题，目前仍有持续而活跃的讨论。尽管我们使用的数据经过匿名化处理，并且仅用于非常具体的研究用途，评论人士仍对这类数据可能遭到滥用表示担忧。因此，在CDR得到广泛应用之前，必须以令人满意的方式解决这些问题。
尽管如此，我们的经验表明，我们正在迈入“大数据”时代，数据有望被意外地用于各种次级用途。结合新一代计算技术的分析能力，这一机遇可能显著改变发展领域长期沿用（有时已过时）的业务方式。
本文最初发表于 世界银行“交通促进发展”博客。发表本文并不意味着世界经济论坛认可其中观点。
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作者：Shomik Raj Mehndiratta是世界银行拉丁美洲和加勒比地区的首席交通专家，常驻华盛顿特区。
图片：2014年9月2日，利马地铁电力列车行驶在利马圣胡安德卢里甘乔区的一座桥上。路透社。