衛星画像は最貧層の市民に害を及ぼす可能性があります

ホーチミン市では、軌道画像のコンピューター分析により、一部の都市コミュニティが見落とされています。それらを表すために、都市は地面にブーツを置く必要があります。

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ホーチミン市郊外の空中写真（RaksyBH / Shutterstock）

都市の建物のマッピングは簡単な作業のように思えるかもしれません。衛星写真を読み取るようにコンピューターをトレーニングすることで簡単に自動化できます。建物は、動き回らない、物理的に明白な事実であるため、私たちの惑星を周回する衛星によって記録することができます。コンピュータはこれらの衛星写真を読み取ることができます。これらの衛星写真は、さまざまな表面で反射される光波に関するより多くの情報を運ぶことを除けば、日常の写真のようにピクセル化された画像です。その情報は、画像に表示される建築材料の種類や植物種を特定するのに役立ちます。他のパターンは、道路の直線や川の曲がり角など、予測可能なオブジェクトと一致します。

それよりも複雑であることがわかります。 3つの異なる研究グループ（南カリフォルニア大学の私を含む）が2000年代のホーチミン市の急速な都市化のほぼ同じ画像を処理したとき、私たちは異なるものを作成しました結果。 3つのグループすべてが市の中心部の場所について合意しましたが、私は市の周辺を別の方法でマッピングしました。ここは、南北問題のほとんどの大都市が最も劇的な物理的成長を示す場所です。特に、都市のより湿った南部地域で、より多くの非公式の自作住宅を特定しました。

政府の計画担当者は地図を使用して都市を分析するため、これは重要です。彼らは人口がどこに住んでいるかを特定し、その情報に基づいて公共サービスと投資の計画を立てます。集落がマッピングされていない場合、それらは州の目には存在しません。さらに悪いことに、私が周辺で見つけた低品質の自作住宅に住む人々は、すでに疎外されている傾向があります。多くの場合、低所得の居住者や都市への移民です。また、洪水や土砂崩れなどの自然災害のリスクがある地質学的に脆弱な地域に位置することもよくあります。衛星画像は都市計画に役立ちますが、地上の状態を確認せずに提供する情報に依存すると、世界で最も脆弱な人々をだますことができます。

テクノロジーと不平等な社会構造との間のインターフェースは、ついにいくつかの待望の注目を集めています。スマートシティ機関が業務を迅速化するためにコンピューターアルゴリズムに依存している場合、意図しない偏見を地方自治体の運営に組み込む可能性があり、その結果、人種的偏見などが発生します。刑事判決、情報検索、と経済的アクセス。

この埋め込まれたバイアスの理由の1つは、コードを作成するのは人間であり、世界がどのように動作し、編成されているかについての独自の知識フレームワークと経験の仮定に基づいてコードを作成することです。設計者が不当で誤った結果について学ぶにつれて、 1つの戦略これらの目隠しを克服するための理由は、コードを書くより多様な経験と世界観を持つ労働力を持つことです。別それらを修正し、改善するためのより透明で民主的なプロセスを持つことです。

都市計画におけるアルゴリズム的正義は、刑事正義や監視ほど一般的な注目を集めていません。しかし、土地利用と都市インフラにも大きな賭けがあります。人類史上初めて、大多数人間の割合は都市に住んでいます。この歴史的な変化は、主に地方の移民の流入によって引き起こされた南北問題の急速な都市化のために発生しました。資源の少ない都市にやってきたにもかかわらず、これらの新しい都会人は、大量の低コストの労働力を提供することにより、都市経済を活性化させてきました。同時に、反移民感情は、都市にいる彼らの権利の争いを増大させ、不安定な状況で生計を立てるように新参者を促しました。

ホーチミン市では、すべての仕事の3分の1 インフォーマルセクターに属しています。このような人々を数える従来の方法（たとえば、国勢調査のアンケートや現地調査）は、通常10年ごとに収集されるため、管理にコストがかかり、すぐに時代遅れになります。さらに、これらの方法には通常、公式の都市境界のすぐ外側で発生する可能性のある新しい都市化は含まれていません。都市部の移民の新しい人口と彼らが規制当局とその文書化プロセスの外に住んでいるときの彼らの非公式な生計を数えることは困難です。彼らの居住地の場所とパターンはしばしば計画外です。その結果、最貧層の住民の中には、公共下水道、排水路、固形廃棄物、その他のインフラシステムのない不安定な場所に住んでいることがよくあります。

衛星画像のような新技術は、この死角に有望な救済策を提供します。衛星画像の解像度はさまざまですが、一般的には年々増加しています。 1990年代には、典型的な画像の1ピクセルは、約30平方メートルの土地面積を表していた可能性があります。 2000年までには、1ピクセルあたり10メートル以下が一般的でしたが、現在は0.5メートル（1.5フィート）の解像度が可能です。今日の画像にはさらに多くのデータが含まれているため、建物の高さ、植物の種類、その他の環境の詳細を識別できます。最も重要なことは、衛星が常に地球を周回しており、一貫性があり、信頼性が高く、低コストのデータを収集していることです。マシンからリモートで情報を収集することで、都市部をより広範囲にカバーでき、一貫した収集により、より優れたベンチマークと変更の検出が可能になります。大都市圏の変化をこれまで以上によく見ることができます。

都市主義者にとって最大のボトルネックは、このデータを処理する方法です。データの操作と解釈の能力が向上している間、モデルは現場の状況から切り離されるリスクがあります。研究者は主にオフィスに座ってこの計算研究を行い、最終的にはデータに何が表示されているかを推測します。

一般的な前提の1つは、光沢のある乾燥したものは都会的であるということです。つまり、都市空間とは、コンクリートなど、農村部では見られない建材を使用した空間です。衛星ビューから、都市空間は、直線道路や隣接する直線的な建物などの幾何学的な空間パターンを示すと想定されます。これらの仮定は、都市の中心部のように、計画された正式な都市開発にも当てはまる可能性があります。しかし、非公式の都市構造では、植物材料など、光沢の少ない、湿った材料を使用する場合があります。これらの自作の建物は、一定の間隔で一列に並んでいない場合もあります。

これらの問題を克服するために、私の研究グループは、一般にグラウンドトルーシングとして知られている地上のフィールドワークから派生した計算モデルでマップをトレーニングしました。私はサイゴンの沼沢地の南側に足を踏み入れ、うん、写真のこのぼやけたブリップは間違いなく家であることを確認した。この現実を反映するようにアルゴリズムを採用しました。これにより、地域のテクスチャが斑入りで田舎の植生にならない場合に、わずかに光沢のないものを都市として分類できるようになりました。私たちの結果は、従来の方法を使用して識別された場合よりも、現地調査によって決定されたパラメータによって定義された新たに都市化された土地面積を12％多く回収しました。

結果が異なる理由を調べるために、2017年の世界銀行会議で他の2つの研究グループとパネルを招集しました。異なる結果が都市管理にどのように影響し、それに応じて都市研究のテクノロジーがどのように調整されるかを理解したいと思いました。 3つのグループの研究の違いは、衛星画像の使用に対する研究者の特別な関心から生じていることを発見しました。つまり、彼らが達成した結果は、基本的に、都市のデータ分析の取り組みを開始した目標によって形作られました。

私のリサーチ特にベトナムを中心に、標準以下の住宅を改善することへの国際開発政策の関心に囲まれていました。ニューヨーク大学グループの勉強世界中の100を超える都市の都市拡大を測定するより大きなプロジェクトの一部でした。彼らは、世界の地域のより包括的な歴史的全体像を提供するために、標準化されたグローバルな都市指標を確立しようとしました。一方、世界銀行委託ウィスコンシン大学マディソン校は、東アジアの都市化データイニシアチブの一環として。ウィスコンシンチームは通常、インフラストラクチャを提供するのにどれだけの費用がかかるかを評価するために、都市のスプロール現象を調査します。家や建物のマッピングは簡単な作業のように思えるかもしれませんが、データを情報に変換することは、プロジェクトを実施し、資金を提供する機関の目的によって異なります。

ホーチミン市の衛星画像ベースの都市マッピングでは、方法と目標が異なれば、結果も異なります。（（ USC空間分析ラボ）。

上の画像は、私たちの結果が都市周辺でどのように変化したかを比較したものです。 3人全員が、都市の中心部が明確に都会的で、黒で着色されていることに同意しました。ただし、紫色の領域は、ウィスコンシンの研究者だけが、より乾燥した地質を含む都市の北部の大部分を都市として分類したことを示しています。 NYUグループとUSCグループの両方が、より詳細な領域を分類しました。私のグループは、特に湿った南部地域の小さな開発を黄色で強調しました。

地方自治体がこれらの調査の1つだけを使用して政策決定を行った場合、それらは公共サービスとインフラストラクチャ開発のために市のさまざまな領域に焦点を合わせていた可能性があります。政府が非公式の都市化が起こった地域、特に洪水が発生しやすい川の近くの低地の地域を見落とした場合、これらの不安定なコミュニティは、将来の輸送やインフラ開発の計画は言うまでもなく、災害や回復力の計画なしに、より大きなリスクにさらされます。気候変動による洪水への適応と再定住の必要性。

都市計画家に土地利用データを提供するためのますます洗練された自動化された方法は、地方公務員の情報ギャップの一部を緩和することを約束します。しかし実際には、これらの計算方法は、注意を払わないと、置き換えられる手動の作業よりもさらに永続的な死角をもたらす可能性があります。それに応じて、地方自治体は、受け取った情報に疑問を投げかける必要があります。そのデータを真実として消費するのではなく、彼らはその作成に参加し、軌道上の衛星や世界中の研究者からの情報に地元の知識をもたらす必要があります。

もちろん、それは地方自治体からのより多くの努力を必要とします。地方自治体は、そもそも時間とリソースに縛られていることがよくあります。彼らは助けが必要です。すべての新しい都会人、特に最も脆弱な人を保護するには、技術者、コミュニティ組織、および人類学者の間のより大きな統合が必要になります。複雑なデータモデルによって処理される高解像度の衛星画像に加えて、世界の都市には現場の状況に関する情報も必要です。その知識は、地域の参加と地上調査から最もよく形成されます。残念ながら、これは、リモートセンシング画像を使用してラボから純粋に都市を管理することはできないことを意味します。しかし、あなたがそれについて考えるのをやめるとき、そうでないと仮定するのは奇妙でしょう。