지방창생을 목적으로 한 빅데이터 활용을 강조하고 있는 일본과 달리, 미국에서는 공유경제 부문에서 플로우 빅데이터 활용사례가 등장하고 있다. 대표적인 예가 미국 MIT의 Senseable City Lab에서 개발한 택시공유체계인 HubCab이다. HubCab은 택시이동 흐름에 대한 빅데이터를 수집하여 택시 공유 및 동승체계 개발 등에 필요한 정보를 제공한다. 대상 도시는 뉴욕이며 2011년 운행 택시 13,500대의 승객 승하차 위치정보 1.7억 건으로 구성된 자료를 기반으로 택시 운행패턴을 공간적으로 분석하여, 택시 공유가 가능한 지점과 경로를 보여준다. 비록 HubCab이 정부 및 공공기관의 정책지원 사례는 아니지만, 택시 공유경로 및 공유에 따른 절감비용을 추정하여 알려주고 승차객의 하차지점을 통해 중첩 택시경로를 추출하여 ‘택시 함께 타기’ 등 의 공유경제활동을 지원하는 등 공익을 증대하고자 한다는 점에서 주목할 만하다.
어느 나라에서 지방을 살리기 위한 빅데이터 활용을 주장하고 있어
일본