因為一則關于交通事故的報道，美國一個縣的地方報紙《太陽哨兵報》，總發行量不足23萬份，近年來卻名聲大震，并獲得了2013年度的普利策新聞獎。
2011年10月，美國佛羅里達州勞德代爾堡市（FortLauderdale)發生了一起因為超速行駛而導致的惡性交通事故，肇事者是一名退休警察。當地報紙《太陽哨兵報》的記者克斯汀（SallyKestin)在查閱歷年的數據之后，懷疑警察開快車的行為可能相當普遍。
為了獲得相應的證據，克斯汀抱著測速雷達，一連幾天守在高速公路邊，一看見有超速的黑點，就驅車直追。但路上車輛太多，追來追去，常常發現不是警車，一到晚上，是否警車更是難以辨認；二是就算運氣好，碰上的恰好就是警車，克斯汀也無權截停，僅僅通過照片或錄像，證據還是不夠充分。
克斯汀最后想出的辦法，是根據美國的《信息自由法》，向當地的交通管理部門申請數據開放。因為警車是公務車，公民有權了解其使用狀態，她因此獲得了110萬條當地警車通過不同高速路口收費站的原始記錄。然后她對這些數據進行了整合和分析。她選取兩個特定的收費站并測算兩點之間的距離，再在110萬條記錄中找到每一輛警車通過這兩個不同收費站的時間點，兩點之間的距離除以其時間差，即為該警車在這段路程中的平均行駛速度。
令人震驚的是，13個月期間，當地的3900輛警車一共發生了5100宗超速事件。也就是說，警車超速的行為幾乎每天都在發生，96%的超速在144公里/小時至176公里/小時之間，當地1/5的警車都有時速超過144公里的劣跡。而且，時間記錄表明，絕大部分超速行為發生在上下班時間和上下班的途中。這意味著，這些開快車的行為并非為了執行公務。
鐵"數"如山。克斯汀的報道一見報，輿論一片嘩然，引起了當地警務部門一場大地震，數十名警察受到開除、停發工資、警告、剝奪駕駛權等不同程度的處罰。
一年之后，克斯汀又向交通管理部門申請開放了新的數據。同期對比的數據分析表明，當地警察超速的個案已經下降了84%。克斯汀在新的報道中，甚至把數據分解到了各個警務部門，詳細地羅列了每一個部門的改進水平。
克斯汀的相關報道獲得2013年度普利策新聞獎。可以想象，如果不是通過使用數據，類似于"警察群體開快車"的社會問題，可能人類永遠都無法在法庭上得到證實，這種知法犯法的特權行為，也永遠得不到有效的治理和糾正。
克斯汀用數據來治理警察開快車的事跡，可以給我們帶來諸多思考，其中最直接的啟示是可以用數據來監督、發現行駛超速的問題。
10次車禍9次快。大量統計數據表明，超速行駛是引發交通事故最主要的原因。然而由于缺乏有效的治理手段，超速行駛一直是公路上的"超級殺手"，難以根治。
目前我們監測超速的主要手段是警察巡邏加上雷達測速。這種方法人力成本、時間成本和設備成本都很高，而且實施范圍相當有限。克斯汀采取的測速方法，只需要獲得車輛通過A收費站和B收費站的時間，就能計算出車輛在這個路段行駛的平均速度，是否超速一目了然，可謂快捷方便。同時，它監測的對象是道路上行駛的所有車輛，是全樣本，能夠打消駕駛員的僥幸心理。此外，雷達測速只能監測車輛駛過某一個監測點的速度，駕駛員可以通過在監測點緩行的辦法規避檢查，而A?B兩點測速法則反映的是車輛在某個路段整體行駛的平均速度，更符合控制超速行為的初衷。
不妨再進一步設想：如果一輛車在行駛過B收費站的時候，B收費站就能夠獲得A收費站的數據，進行實時的計算，那這種監測是否更加有效呢？
其實，實時獲得上一個收費站的數據在技術上已經完全不是難題，答案就是"云"。如果我們把一個地區所有收費站的數據都放到同一朵云上，那每一個收費站都可以實時分析和整合其他收費站的數據，對一個路段的超速行為進行實時計算、然后處罰。
不難發現，與傳統雷達測速方法相比，這種基于云的計算監測有很多優點。例如，無需采購測速雷達和攝像頭，把傳統執法過程中的單點監督變成了過程監督，把對個別車輛的監測提升為對一條公路上所有行駛車輛的全樣本監測，這種云治理，作為一種現代交通管理措施，值得予以探索、推廣和普及。
可以預計，隨著大數據和互聯網的發展，云在社會治理當中的作用會日益凸顯。但我在一些地區的調研發現，雖然云計算的概念近兩年在中國炒得很熱，然而在應用層面，尤其是公共治理領域，好的案例還相當有限。最主要的原因，是中國社會普遍低估了云計算的意義，對于云在公共服務和企業管理中的應用前景認識不足。在《數據之巔》這本書中，我提出，未來網絡服務于人類的主要形式就是云，在通往智能時代的道路上，云應該成為除水、電、氣之外的第四公共部門。
利用云，改善高速公路上對行駛超速的治理，其意義不僅在于降低交通事故的發生率，守護人民的生命線，更有望成為政府信息化的示范工程，成為推進治理能力現代化的新期待。
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