2017年夏天，我有幸以可视化助理的身份在MBTA（Massachusetts Bay Transptation Authority，马萨诸塞州湾运输管理局）实习。MBTA 位于波士顿，管理着美国麻省所有的地铁和公交。但其公共交通之发达在美国算是数一数二。截止到2017年，除了渡船和其它特殊服务线条地铁线条公交线万搭乘人次。
每年冬天，MBTA会因暴雪而停止部分服务，下图是网友在推特上的吐槽，可见也是线
绿线是波士顿最早的地铁线路，准确说应该是轻轨，因为有部分是在路面上和其它车辆一起跑，乘客在马路中间上下车。据说建成于1897年，说得好听点叫很有历史感，但实际上的意思就是很老旧，每次起步和进站都是一阵巨响，比十年前国内的火车噪音还大。绿线条支路，四条支路有两个合并点，每条支路又有不同的终点。抵达终点的车辆会在终点掉头，并入到另一个方向继续运行。
（sensors），和车辆上的定位系统（GPS）。在站台和轨道变轨点附近装有自动车辆识别设备（AVI，Automat
Vehicle Identification），负责自动根据所来车辆的支路来变更轨道的方向。AVI需要预编程，这样当车辆临近时，轨道才能通过识别车辆编号获知所属支路。但是，并不是所有路段都有传感器和AVI，所以除了车辆上的GPS做辅助以外，主要站台的现场调度员需要手动指挥。简单来说，现场调度员的主要工作是评估每辆途径车辆是否能准时发车。若无法，则需要做出临时调整，并通知司机和调度中心（Operation Control Center）新的发车时间。同时，作为绩效考核的一部分，他们还需要手工填写实际发车时间表。所以，一旦有车辆未及时到站，或任何异常，他们最想知道的就是到底发生了什么。
因为一辆车的延误可能是多因素决定的。前一辆车的延误、前一站的车辆滞留、堵车等，都可能会引起当前这一辆车无法准点。对于调度员来说，从指挥和成效这一过程实则是一个黑箱：我的准点发车并不能够确保这辆车准点到站；我的准点发车可能会引起下一站点车辆堵塞；我推迟发车可能减缓下一站车辆滞留的情况。只有调度员可以获取到自己调度操作的结果反馈，他才能学习和改进调度技能。但这种学习是难以在传统模式中获得的。每个人各司其职，参与着整个大系统的一个小部分，比如，规划员负责做计划，调度员负责实时调度。在这种情况下，调度员不仅要清楚自己站点的情况，还必须了解到相关的其它车辆情况和路况。好的调度必然是基于一系列有效的信息交换。
在使用我的工具之前，为了了解有关信息，他们只能用对讲机向其他调度员或司机询问。现在，他们能够在移动电子设备上使用我的工具，实时查看各支路车辆的当前位置、车辆行驶间隔（he
其实绿线可视化工具是一个显而易见的需求。但因为经费有限等种种原因，始终没得到重视。直到我完成这个工具的设计和开发，以实验性项目的名义，项目组长争取到经费给调度员配备了几个平板。在短短半个月的试用之后，因为调度组的反馈非常好，MBTA正式成立了一个
ODX表示乘客一次出行中的起点（Origin）、终点（Destination）和转乘点（Transfer）。对于乘客出行需求的分析，是公共交通规划的必答题。其中，ODX分析是重中之重，因为它回答了乘客从哪里上车、下车和转乘的问题。对于MBTA来说，ODX分析不仅用于评估因服务规划更改而受影响的乘客数，还用于评估因临时关闭某段服务路线而需要投放的摆渡车辆数。
ODX可视化工具是对ODX数据进行可视化的网页工具。 通过选择站点或路线，服务规划员不难得知任意时间段或支付方式下的乘客在哪里上车、下车和转乘。在结果分析上，不仅提供了站点或路线的分析，比如多少乘客在哪些站点上下车、从哪条线路转乘到哪条线路，也包括区域分析，比如乘客是从哪一块区域乘车到哪一区域。
在这个工具之前，MBTA的服务规划员是能够最终靠查询数据库来获取这个数据的。但不是每个规划员都会写查询语句，这导致ODX分析需要会查询的人先获取数据。并且因为数据量极大，他还需要预处理，才能进行小组的业务讨论。从效率上来说是很低的，因为MBTA的站点和线路很多，需要分析的场景也很多。再者，因为士顿之间有一条河，实际规划一定要考虑这个重要的地貌信息，而单纯的数据表是难以反映这个信息的。这些优势也是我曾经访问过规划员所强调的。
我曾经问过ODX项目的项目经理，市面上不乏成熟的、针对公共交通规划的可视化软件，为什么不用？为何需要自己开发？她说，对于小的公交企业，比如只有十几条线路，可能能够正常的使用那些软件。但对于MBTA来说，不仅有上百条线路，在数据上也很复杂。比如，有很多综合性站台（公交和地铁的混合站台），站台编号是有层级关系的，综合站台本身有一个母编号，里面的公交站点和地铁站台分别有各自的独立编号。在概念上，使用的是母编号，但车辆出行计划的数据只与独立编号关联。目前市面上的软件，还不能处理这类复杂或极端的情况。
在这个循环流里，工作行为的结果作为数据的一部分，流动到下一使用部门。比如，服务规划者的工作是制定服务计划，服务计划作为工作结果，传递到运营部，而运营部根据这个计划运营车辆，运营车辆的数据又用于下一次的服务规划。如果运营工作并不准确按照计划执行，那么所产生的运营数据的价值也是有折扣的。服务规划者不了解这一个服务体验不好是因为原计划导致的，还是因为运营效果差而计划本身没有问题。
为此，我的论文提出了可视化驱动治理（visualization-driven governance）的概念。治理（governance），这个词听起来很严肃。在概念上讲，治理区别于管理。管理是关于执行和控制，讲求把事情做对（do the things right）；治理则是侧重于策略和交涉，强调做对的事情（do the right things）。在交通管理领域下，管理是封闭的，负责站点、车辆等设施设备的建设、使用和维护，以及服务计划执行和评估。而治理是开放的，不仅包括管理本身，比如管理的效率，还包括企业、员工、乘客、城市规划、社区资源、政府资金等多方面利益相关者的协调与公平性。
在治理的观念下，我所讨论的公共交通可视化应用，不单单是指将公共交通数据可视化，更在于可视化应用实践所形成的开放的生命系统（open living system）。在大型的基础设施机构里，设备设施的管理运营和数据的收集分析只是一个方面。
甚至能代理简单的决策性操作。但人们不只是使用技术，而是与之生活在一起、工作在一起。尤其是员工，即这些技术的直接使用者，怎么来适应和应对这个技术时代？如何感知海量的数据和理解深奥的模型？如何在情感上接受和信任这些机器决策？最后反过来，又如何通过这一些成果来战略性地部署和应用这些技术？我认为，可视化是唯一出路。 因为它有效地提供了易读性。因为阅读和理解的可能性，我们得以以平等的方式获知，从而通往共识与信任的可能性。05花絮先补充一个设计框架图，是我开题时做的，不过最后没有放在论文里。
S（General Transit Feed Specification）数据来做的，颜色编码采用的是MBTA官方定义，即黄色表示公交，绿、红、蓝、紫分别表示绿线、红线、蓝线、紫线地铁。
第一个是实习中为MBTA市场部团队做的一个简单的可视化，能够最终靠滑动滑条等操作来了解MBTA在不同时段的服务网络。技术上没什么特别的，但有意思的是，一位资深的MBTA经理看到后感叹说，每次她都从我做的这些可视化项目学到了新的业务知识。可见，即便是对于面对业务数据很多年的人，可视化也能提供新的洞见。第二个是课堂项目，主要运用时间流的方式，来展示公交是如何连接地铁站，使城市像流动的生命体。由于单是车辆发车原始数据便有100M以上，所以除了对数据结构做部分预处理外，主要通过
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