## 585｜AI对比30年影像数据变化，发现城市行人越走越快

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今天和你分享一个有趣的研究论文。我们常在影视剧中看到这样的镜头，就是主人公第一次进城，站在川流不息的十字路口，显得茫然无助。而且，跟“都市生活”这个词最常见的搭配，一个是“灯红酒绿的都市生活”，一个是“快节奏的都市生活”。我看到的这篇论文，研究的就是第二个话题：城市里的人们走路是不是越来越快了？

先说结论，这项研究显示，从1980年到2010年，取样的美国三座城市的行人平均步行速度提高了15%，而在此期间，在公共场所停留的人数减少了14%。也就是说，人们走得更快了，并且大家不会在路上停留或者观望，在街头闲逛的情况大幅减少，更倾向于有目的性地穿街就走。此外，独自行走者的比例基本保持不变，始终占了三分之二，这个数字在1980年为67%，2010年为68%。

这篇论文发表在《美国科学院院报》（PNAS）上，由麻省理工学院、耶鲁等机构研究城市相关领域的学者合作完成。你可能好奇：这个研究与AI有什么关系？

我先从实验的数据源说起。

这里不得不提到一个人，威廉·怀特。他是一位著名的社会学家和城市规划专家，1952年他在研究中提出了“群体思维”，并且在1956年出版了畅销书《有组织的人》。这本书销量超过200万册，成为了很多商学院的必读书。1969年开始，他与纽约市合作，开展了“街头生活项目”，用直接观察或者影像记录的方式，客观地描述城市生活。

在1978至1980年间，他选择了三个城市的四个地方进行了长时间的录像，包括波士顿的市中心十字区、纽约的布莱恩特公园、纽约大都会艺术博物馆的台阶和费城的栗树街。要说这四个地点有什么共同之处？它们都是人流聚集区，适合看人山人海的地方。

而在2010年时，密歇根州立大学的汉普顿教授领导的一个研究小组在上述地点重新拍摄了新的视频，并且从拍摄时间到拍摄角度，都选择和当年怀特的镜头一模一样，以减少可能影响结果的变量误差。

细心的同学一定有点儿纳闷，为什么2010年拍摄的视频，直到15年后才发表成论文呢？原因很简单，因为AI技术的发展使得研究变得可行。

过去，这类视频研究完全依靠人工记录，所以只能从视频里进行随机抽样研究，这不仅操作繁琐，结果也非常不准确。不过最近这几年，随着AI技术能力的提升，让研究这类课题的学者手中有了更强大的工具。

我看了下论文，和你简单描述下他们的技术实现方式：他们使用机器学习模型自动检测并跟踪视频中的行人，以量化步行速度、停留时间、群体规模以及是不是临时组团等行为指标。

他们先使用训练好的行人检测模型来标记画面中的每个人，相当于AI为每个人默默分配了一个标识，并记住他出现在画面里的位置。接下来，利用轨迹跟踪算法将连续画面中的同一个人关联起来，然后就可以计算出他的步行速度或者停留时长了。同样的，对于带有不同标记的两个人，如果他们在街头的某个位置靠近，并停留超过某个时间阈值，那么就会被判定为发生了一次群体互动。

过去，这些分析流程需要研究人员一帧一帧地查看画面，而现在整套流程借助AI实现了对大量视频的具体画面进行摘要，从而让我们可以分析40年来街头行人的行为到底发生了什么变化。

最近这两年，刑警剧非常火爆。去年年底，于和伟出演的《我是刑警》，用纪实的手法再现了多起重大案件的侦破过程，时间跨度从八十年代一直到一零年代。可以看到，早期的破案多依靠推测和走访，随着时间推移，越来越多地依靠视频监控的辅助。

在第16集中，于和伟饰演的刑警大队长秦川，发现一名可疑男子故意压低帽子，以躲避905路公交车摄像头，高度疑似犯罪嫌疑人。所以他下令调集200名警察，计划在一周内排查905路公交车及沿线200米范围内为期20天的历史监控录像。然而，由于实际无法从各部门抽调足够人手，最终只凑齐了八十人，并集中在一个中学体育馆里，所有人的工作只有一个，那就是逐帧查看监控录像。

我之所以详细描述这个情节，是因为这类工作在没有AI之前，完全依靠人力，人不得不用很笨的方式自己干。你也可以看到，在电影和电视剧中，负责监控的技术警察通常会出现一个经典镜头，那就是滴眼药水。不过，现在有了AI之后，这种从海量视频中寻找特定人物的工作，完全可以交给AI来干了。

说回这个研究。数据显示，人在街头走得越来越快了，互动变少了。研究团队推测这可能有两个原因：

第一个原因，就是智能手机的普及。这让人们可以通过电话或者社交软件提前约定见面的地点，从而直接到达目的地，减少了在街头的东张西望。而且因为有了导航，即便在陌生城市，人们不需要停下来问路或观察地点，也可以轻松找到目的地。

另一个原因，是星巴克等咖啡馆的兴起，人们倾向于选择这些舒适的室内空间。因此，在户外人行道上聊天或逗留的情况大幅度减少。研究团队还表示，将在接下来前往40个欧洲城市的广场收集视频，期望能进一步探索城市空间的变化。

其实，随着近年来人工智能和视觉识别技术的发展，社会学家有了非常多的工具来做各种研究。例如，我去年看到过一个名为ELSA的开放数据集，里面标注了900多张城市街头图片的人类行为。

这是什么意思呢？就是一张街头图片中，可能左边有两个人正在谈话，就会被标记上“成群”“站立”“交谈”等不同维度的标签。这样研究者就可以利用这些数据判断，哪些街区更有人情味，大家见面都要站着聊两句；哪些街区较为冷漠，每个人都来去匆匆。同时，他们还可以分析哪些城市设计细节更能促进街头互动，比如长椅是多了还是少了。

随着AI识别和洞察能力的提升，我们会发现很多过去无法完成的事情，现在完全有了能用数据验证的方式。例如，有些领导开会时滔滔不绝，但还经常标榜自己不搞“一言堂”。这时只需将最近十场会议纪要交给AI，让AI去分析一下每位成员的发言时长，就能知道这位领导到底是不是自己在单向输出。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接
> 1. 论文：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2424662122
> 2. ELSA：https://simg.baai.ac.cn/paperfile/680a43a0-836f-4d0f-9cc7-44e082489967.pdf

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