利用大数据技术对车辆运行轨迹和里程进行记录，计算出驾车人从事非法营运的概率后，再由执法人员调查取证并对涉事司机和车辆进行处理……在贵阳，大数据正在成为交通运输管理部门精准打击非法营运和规范道路运输营运市场的“利器”。

　　打击“黑车”，一直是令管理部门头疼的难事。根本在于取证难。

　　“随着城市规模的不断扩大，车辆的快速增多不仅让执法工作量变得巨大，也让执法风险和执法成本增加。”贵阳市运管局办公室主任王玉说，“大数据不仅改变了传统的执法方式，更丰富了取证手段。”

　　在大数据技术的支持下，执法人员对纳入监控范围车辆的出行频率和里程进行监控，结合驾驶员的个人信息可以对其从事非法营运的行为进行判断，实现更加科学的取证和处罚。

　　以往，不少“黑车”驾驶员在发现执法人员设点查车后常互相“通风报信”，这也为执法人员取证带来了难度。依托大数据技术，即便“黑车”司机避开了检查点，执法部门仍能实现有效追踪监管，掌握信息后再将其围堵并进行检查。

　　如何让大数据的相关资料转化为具有法律效应的证据？

　　贵阳市交委办公室主任丁勇解释，大数据记录的是车辆和驾车人的行动轨迹，而对行动轨迹的长期记录可以反映一个人的行为模式。

　　“简单来讲，非专业司机每天的驾驶时间和行车里程肯定有一个上限，大数据可以结合这个人的身体状况、工作类型以及日常通勤距离进行一定的分析，如果一个人上班来回只需要20公里，却连续几个月在不离开工作城市的情况下月平均驾车行驶里程超5000公里，这显然是不正常的。”丁勇说，执法人员可以根据大数据对其进行调查、取证、核实，并最终根据相关标准对其进行处理。

　　截至目前，贵阳市运管局已经通过这种方式，对多名驾驶人员及相关车辆进行了精准处理。“更精准高效，取得了很好的震慑效果。”贵阳市运管局稽查四大队队员田昌勇说。

　　“加强监管的最终目的，是希望通过对非法营运驾驶行为的约束，将其纳入到正规的运营体系中来。”王玉认为，长远来看，这是推动网约车、出租车市场有序发展，解决群众“打车难”的有效之策。

　　丁勇有相同的思考：如何让网约车、出租车行业得到优化提升？如何吸引非法营运驾驶人和车辆自愿加入行业？他认为，不同的营运模式下，相关从业人员入行标准及考核标准的制定也有差异，“需要通过基于大数据的反复论证和调整才能出台。”

　　“比如，在前期的大量走访工作之后，我们可以在征得驾驶员同意的前提下对其健康状况和经济状况用大数据进行模拟和摸底。在满足市场用工需求的情况下，经过相应的筛选程序，推荐符合要求的人进入网约车和出租车行业担任驾驶员。”业内专家李翔补充说明道。

　　“我们可以想象一下，如果路上跑的‘黑车’都被正规网约车、出租车取代，在从业人员素质大大提升的前提下，再辅之以相应的市场监管体系，道路运输营运市场将更加规范化、科学化、便利化。”丁勇认为，在推进这项工作的进程中，让数据价值最大化，才能更好造福于民、服务于民。（陈嘉新）