کاربرد داده کاوی شهری در اولویت گذاری و تخصیص منابع خدمات شهری در شهرداری

داده کاوی شهری، به عنوان رویکردی نوظهور در استخراج الگوهای پنهان از حجم عظیم داده های مکانی و رفتاری، قابلیت تحول آفرینی در فرآیندهای مدیریتی شهرداری ها را داراست. این فناوری، با بهره گیری از الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین و تحلیل های پیش بینی کننده، امکان شناسایی روندهای پویای تقاضای خدماتی را فراهم می آورد و به مدیران شهری یاری می رساند تا منابع محدود را با دقت بالاتری تخصیص دهند. مقاله حاضر با تمرکز بر کاربردهای عملی این فناوری در اولویت بندی پروژه های شهری و بهینه سازی توزیع منابع، چارچوبی مفهومی و کاربردی ارائه می دهد که بر پایه بررسی های جامع پیشینه نظری، روش شناسی ترکیبی کمی و کیفی، و تحلیل های موردی از کلان شهرهای ایران استوار است. در این چارچوب، بر ضرورت هم افزایی داده کاوی با سیستم های اطلاعات جغرافیایی برای لایه بندی فضایی نیازها و اینترنت اشیاء برای جمع آوری داده های بلادرنگ تاکید شده است، که این همگرایی نه تنها کارایی عملیاتی را ارتقا می بخشد بلکه پایداری بلندمدت خدمات شهری را نیز تضمین می کند. یافته ها بر پتانسیل این رویکرد در ارتقای کارایی تخصیص منابع و پاسخگویی به نیازهای پویای شهری دلالت دارد، جایی که مدل های پیش بینی کننده می توانند الگوهای ترافیکی و مصرف انرژی را با دقت قابل توجهی شبیه سازی کنند و سیاست گذاران را به سوی تصمیم گیری های مبتنی بر شواهد هدایت نمایند. بر اساس گزارش های سازمان فناوری اطلاعات و ارتباطات شهرداری تهران در سال ۱۴۰۳، که بیش از دو هزار شاخص شهری را پوشش می دهد، ادغام داده کاوی در برنامه ریزی شهری منجر به یکپارچه سازی داده ها از بیش از ۷۵ دستگاه اجرایی شده و مبنایی برای نظارت مداوم و پایش عملکرد فراهم آورده است. مطالعه ای در سال ۱۴۰۲ بر روی شهر یزد نشان می دهد که کاربرد داده کاوی مکانی در ارزیابی شاخص های رشد هوشمند، وزن دهی دقیق تری به عوامل زیست محیطی و زیرساختی اعطا کرده و اولویت بندی پروژه های زیربنایی را متحول ساخته است. همچنین، پژوهش های اخیر در حوزه مدیریت حمل ونقل، مانند تحلیل الگوهای ترافیکی با استفاده از داده کاوی، بر کاهش ناکارایی های ناشی از تراکم شهری تاکید دارند و راهکارهایی برای بهینه سازی مسیرهای خدماتی پیشنهاد می کنند. این رویکردها، با تکیه بر معماری های لایه ای کلان داده و اینترنت اشیاء، چارچوبی پنج لایه برای پردازش اطلاعات شهری ارائه می دهند که از جمع آوری داده های آنی تا لایه تصمیم گیری و کاربردهای عملی امتداد می یابد. در نهایت، مقاله بر لزوم سیاست گذاری های ملی برای ترویج این فناوری در شهرداری های کوچک تر تاکید دارد، جایی که چالش های اقتصادی و فنی می توانند با انتقال دانش و سرمایه گذاری های هدفمند مرتفع گردند، و بدین ترتیب، به تحقق شهرهای هوشمند پایدار در ایران یاری رسانند.

کلیدواژه ها:

داده کاوی شهری ، تخصیص منابع ، شهر هوشمند ، پایداری شهری ، سیستم های اطلاعات جغرافیایی