之前我們曾報導過紐約市長手下有一支極客團隊，他們通過蒐集城市大資料作趨勢分析預測，解決各種疑難雜症。要準確掌握這顆大蘋果的脈絡，當中資料探勘（data mining）是重要一環。
對於紐約消防隊員來說，除了救火外，日前他們多了一項新任務：檢驗全紐約各棟建築物的安全性。
目前紐約約有 100 萬棟建築物，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？據華盛頓郵報報導，紐約消防局的資料分析師認為，每棟建築物擁有獨特的屬性，通過分析就能得知一些建築物其實本身就屬“火”。
能判斷一棟建築物是否屬“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，建築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後，發生火災後才發現附近根本沒有足夠的水龍頭，危險指數是普通建築物的兩倍。
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，相關人員通過特定演算法，為城市中 33 萬棟需要檢驗的建築物單獨進行打分，得出危險指數高低。而整個紐約城的消防資料，也因系統的檢測和防範得到更新。
這樣當消防員每週出勤檢驗時，系統都會列出建築物的詳細資料和危險指數，決定哪些是優先“照顧”的物件。這個龐大的資料探勘計劃從去年七月開始實施，預計會將全紐約建築為歸類成 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物件。
在前市長 Michael Bloomberg 驅動下，紐約已逐漸成為資料城市。過去幾年不同職能部門通過資料解決了如垃圾、火災、治安問題。
預計紐約會繼續在大資料分析系統加大投入。不過目前有個問題就是，如何找出證據顯示因為有了這些資料分析和防範，從而避免了火災發生？消防局發言人表示：“最好的答案還是資料本身，因為最後我們能看到火災數量的下降。”
自：愛範兒