隐藏在陆家嘴摩天大楼中的“违章小区”。
两周前，我爬取了上海摩拜单车的数据，分析了共享单车在上海的供需关系。如果把所有的共享单车的位置画到图上，变出满城星光夜上海的可视地图，除了热闹的画面，细节里还有许多差异。
统计上看，大部分的单车分布在路的周边，勾勒出一幅泾渭分明的街道景象。比如闵行区虹桥镇附近的小区，小区路边停了好多车，前簇后拥，形成了一条条光带，而小区内部则基本不停车，一派文明的景象。
（图片说明：共享单车在上海虹桥镇周边的分布）
然而如果我们移步陆家嘴以北的小区，则会发现大量分布散漫的自行车，它们都在“违章停车”。照理，作为浦西土著，对浦东的印象就是五色盛景，满街都是惜时如金年薪百万的金领。我不禁发出疑问：哥每个月的工资都不够给摩天大楼装块玻璃，富庶的金领们又何以占着单车停在自家门口？
（图片说明：共享单车在浦东陆家嘴周边的分布）
在此之前，得先说明一下什么是共享单车的“违章停放”。自共享单车的概念面世以来，“无桩停车，随骑随走”一直都是其最大的卖点之一。这一特点为人们使用共享单车出行创造了极大的便利。但是另一方面，侵占公共空间停放、推回自家据为己有等违章行为也陆续出现。据摩拜单车微信平台说明：凡是停在大院内部、单位内部、小区内部、建筑内部等明确告示不允许停放自行车之地等都算做“违章停放”。
隐隐中，我回想起了这些违停率很高的小区。记得某次爬到了“大军刀”（环球金融中心）的 100 楼往下看，浦东的壮观景象两边，在世纪大道的北面，原来长满了古老的房子。诸如崂山五村，乳山二村云云的，且称为乳山x村，潍坊x村吧。
（图片说明：浦东世纪大道西北面鸟瞰）
这些房子有个共同点，年代比较老，个头比较矮，面积比较小，屋顶比较花。它们生于“宁买浦西一张床，不买浦东一间房”的“pre90 年代”，淹没在浦东崛起的建筑高度里。从“军刀”往下看，这个场景充满了两个时代的格格不入感。但走在浦东的大马路上，从前压根没感受到它们的大量存在，我觉得是因为它们被街道界面隐藏了，比如我们把居住区的建成年代做个可视化，其分布立马呈现：看到 2 个年代久远的大蓝斑了么？
（说明：陆家嘴周边居住区房屋建成年代图，颜色越蓝代表建筑年代越久远，越亮红色代表建筑年代越新）
下班，陆家嘴下车，我骑了个共享单车就往几个x村去。一路上，满眼是细雨微朦的黑夜和云深不知处的高楼。然而刚过世纪大道，画风就突然一转，进入一个平行世界——这里充满施工工地，路灯昏黄，道路不宽，周边都是非常平价的小店。虽然这些小区也要 8 万一平，但其实里面道路拥堵，出口稀少。我一路骑行，就是想要亲眼看看这些在地图上被数据找出的“违章小区”。
不仅是浦东，光鲜的浦西也有“违停重灾区”
现实中，共享单车并没有那么多违停，我只能偶尔看到一些三两成群的违停车辆。我想道理也简单：再乱停车的小区，其比例也不会很高。就像1% 的糖水和 0.1% 糖水，你可能都觉得是淡水，但是他们实际上差了 10 倍。人的感觉阈值有时决定了它俩没有区别，这种时候，我们就需要大数据才能看清这种分布。
（图片说明：一些违章停在小区内部的共享单车）
为啥浦东陆家嘴这一带的小区有那么多违章停车？万能的朋友圈说:
- 上班距离远(大多人在有些距离的陆家嘴软件园工作，并非最近的金融单位，金领们多住世纪公园)，自家楼下曝光率低，第二天不担心被骑走。
- 周边路窄，不便停车。
- 学区房，小孩比例高，停车不规范。
实地调研实在不是在下的强项，但如果我们把范围扩大到整个上海，回到大数据的视角，将所有违章停车的数量，统计到小区里，一个违章停车的版图跃然纸上。其实，浦东的诸多小区并不是违章数很高的，最厉害的小区，位于浦西一个叫中远两湾城的巨型小区， 其数据（小区内违章停车绝对值）神一般地在众多小区里“鹤立鸡群”：
（图片说明：小区内的违章停车数量统计图，颜色越黄代表数量越多。）
带着疑问，我又驱车去了中远两湾城。作为巨无霸小区，这儿至少有几万人居住。这个粘附在苏州河大拐弯的小区，道路曲折而狭窄，两边停满了车，汽车在里面开着需要一条路走到黑，否则很难停下来。一楼某个窗户上，写着禁止群租房的字样： 这个小区一直因为群租现象而闻名。
总之，中远两湾城至少有 2 个问题:
- 小区太大，走出来非常费劲
- 楼高房间多，群租多、人更多，年轻人比例高，人多停车自然多
（图片说明：停在小区内自行车停放区的共享单车）
为什么中远两湾城违章停车这么多？
一个原因可能是这里的人口基数大。小区人多停车自然多，算违章停车数，大一点的小区就会很吃亏。
那还有没有更合理的指标呢？
如果我们把：违章停车数 / 小区户数（户数和人口正比）算违章停车率，即计算单位住户违停率，中远两湾城这样的超级小区就退出了老大的位置。但仍然存在两个问题:
- 不同小区的人口结构不同，老年人压根是不骑车，年轻人多的小区违停率自然高
- 单车投放分布不同，张江、2 号线沿线、五角场、漕河泾投了很多自行车，这些地方共享单车用户数，相比周边地区显然更高。
总体上，郊区的违章情况比市区更严重
对比前两种方式，我想更接近附近住户的心理意愿的指标是：骑车的小区住户平均违章停车了多少次。这个问题既烧脑也简单，计算小区骑车的人数，假设骑车回家的人总会把车停在自己小区门口附近，只需要在一个晴天的晚上看（一般天晴更能保证正常骑行）：小区内部停车数 / 小区附近 50 米包围圈内停车数。计算发现，一幅郊区远甚市区的情景跃然纸上，颜色越黄越违章。
（图片说明：上海各地区的违章停车率统计图，颜色越黄代表违章率越高。）
比如一号线的末端共富新村、彭浦新村，九号线的末端松江城区，五号线的末端闵行南部。在这些特征里，我们看到距离地铁较远的通常比较黄，比如松江新城周边，这些区域通常位于地铁的末端。按照常识，我想到了 3 个因素:
- 郊区的小区大，小区内的路太长，容易违章停车
- 年轻人一直在向外迁移，共享单车的目标用户比例高
- 郊区出行距离很长，车又很少，怕没车骑
据说共享单车公司目前就是将停车是否在小区内和个人信用分绑定，所以本文基本也是从这个点出发的，但反过头来，为啥小区停车算违章？这种判断标准合理么？
我想，本质上是你的占有让公共资源发生了浪费。
小区本来就是一个小型社会，如果你住在中远两湾城这样的万人大型小区，每个人都能遵守规则地把共享单车放在小区外，每天也许会增加 10 分钟 * 2 次 * 10000 人的行走时间，加起来超过 138 天。即便以 20 块钱/小时的时薪，也是一天 6 万块钱的人力成本。
而换个角度来考虑，假设一种常见的场景，我晚上 9 点骑车回家，第二天早上 8 点出门，其实这几个小时停在小区里面也是合理的，毕竟放在外面基本也没人骑啊。从这一点说，共享单车公司对违章的判断是否应该继续细化呢？比如可不可以把小区里停车超过 2 天的算是违章，而不仅以小区内外为标准？
手机、车辆也许只是所谓的物联网时代微小的开始，我们讨论违章时用到的计算规则也还很原始。然而设想一下，未来更多的物体装上了传感器传递着信号，我们的行为沉淀在云端的数据库进入计算，未来的计算机集群仍然沿着略低于摩尔定律的速度发生进化，城市治理也许对等于服务器上的规则引擎……这需要多么精密或巧妙的算法去取代今天城市治理者的劳动。
（注：文章仅代表作者观点，文中数据图表均来自作者。）