Det finns för närvarande stor entusiasm för de möjligheter som skapas av nya och mer omfattande datakällor för att bättre förstå och hantera städer. Här undersöker jag hur stora data kan vara användbara i stadsplaneringen genom att formalisera planeringsprocessen som ett allmänt beräkningsproblem. Jag visar att nya datakällor som samordnas med stadspolitiken under allmänna förhållanden kan tillämpas i enlighet med grundläggande tekniska principer för att uppnå nya lösningar på viktiga uråldriga problem i städerna. Jag visar också, att omfattande stadsplanering är beräkningsbart intractable (dvs. praktiskt taget omöjligt) i stora städer, oavsett vilken mängd data som finns tillgänglig. Detta dilemma mellan behovet av planering och samordning och dess omöjlighet i detalj löses genom erkännandet av att städerna först och främst är självorganiserande sociala nätverk som är inbyggda i rymden och som möjliggörs av infrastruktur och tjänster i städerna. Den viktigaste uppgiften för stordata i städerna är därför att underlätta informationsflöden och mekanismer för lärande och samordning av heterogena individer. Självorganiseringsprocesserna i städerna, liksom förbättringen och utbyggnaden av tjänsterna, måste dock bygga på allmänna principer som upprätthåller de nödvändiga förutsättningarna för städernas verksamhet och utveckling. Sådana idéer är kärnan i en utvecklande vetenskaplig teori om städer, som i sig möjliggörs av den ökande tillgången på kvantitativa data om tusentals städer över hela världen, över olika geografier och utvecklingsnivåer. Dessa tre användningsområden för data- och informationsteknik i städerna utgör då de nödvändiga pelarna för en mer framgångsrik stadspolitik och förvaltning som uppmuntrar och inte kväver städernas grundläggande roll som drivkrafter för utveckling och innovation i det mänskliga samhället.
Bettencourt REF undersöker hur stora data kan vara användbara i stadsplaneringen genom att formalisera planeringsprocessen som ett allmänt beräkningsproblem.
The Uses of Big Data in Cities
{'venue': 'Big data', 'journal': 'Big data', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}