Интервью с Ильёй Левашевым

-       Как бы ты мог описать себя?

Урбанист, любящий данные.

ВВЕДЕНИЕ

-       Расскажи немного о себе, кто ты и чем занимаешься?
Я ГИС-аналитик, исследую городские пространственные данные. Изначально я просто увлёкся городом как пространством. По первому образованию я географ и смотрю на мир пространственно. «Шагнув» в город, я понял, что город - это тоже пространство. Мне стало интересно. Потом, пройдя различные «круги ада» в урбанистике (условное обозначение различных сфер – прим.автора), я осознал, что мне нравится работать с городскими данными.

ПРО ПУТЬ В УРБАНИСТИКЕ

-       Какие ещё были «круги ада»?
Была городская социология, немного городская экология, а в итоге, пришёл в градостроительство и транспорт. Это два больших блока, которые на мой взгляд базируются на данных. Сначала я учился на географа. Тогда я вообще не понимал, что есть такая вещь, как урбанистика. Я закончил геофак на региональной политике и территориальном планировании.

-       Как тебя перебросило?
В какой-то момент я пошёл на экскурсию по Красному треугольнику в Петербурге, и подумал: «О, Боже, у нас в городе есть вот это! И оно не используется нормально, надо что-то с этим делать». И тогда начал искать, а что у нас вообще есть, кто этим занимается. «А, эти люди называются урбанисты! А кто такой урбанист?». Я недавно нашёл ответ, кто такой урбанист. Это любой человек, сфера деятельности которого в городском развитии, то есть это что экономист, что архитектор, что социолог, что эколог.
Мне кажется, что урбанист, это не то, в какой области знаний у тебя лежит задача, а то в каком пространственном поле ты их применяешь. Пространственно тоже можно оспаривать, что такое город. Но свои навыки и знания ты применяешь на решении городских задач, в какой бы сфере они ни лежали.

-       Когда ты понял, что тебе интересно работать с данными, что ты сделал?
Осознанно пошёл в магистратуру ИТМО на направление «Градостроительство» в Институте дизайна и урбанистики. Там мы начали решать прикладные задачи. Были какие-то данные и ГИСы: я увидел, что мы можем взять наши данные и отобразить их в пространстве - увидеть данные примерно так, как я вижу их в голове. Сначала стал одни задачки решать, потом другие. Постепенно задачи, которые я решал по работе и учёбе, всё больше становились связаны с пространством, чем с другими вещами. Мне было интересно на это смотреть, отображать это как-то.
Например, открытые точки wi-fi. Тебе попадают эти данные, ты их накладываешь на карту и такой: «Ого, у нас вот эти территории покрыты, вот эти нет, то есть там больше экономическая активность происходит». Помогает само понимание, что данные лежат в городском пространстве, и их можно использовать, чтобы делать какие-то выводы.
Во время учёбы я начал работать в OTS Lab, это бюро по транспортному планированию. Там пространственные задачи касались моделирования расселения, понимание того, где сколько людей живёт, где сколько людей работает. Эти данные нужно было найти, преобразовать, обработать. Тогда я получил большое, наверное, острое понимание, какие городские данные у нас есть, каких нет. Какого качества то, что есть, и что мы можем из этого сделать. Как получить из набора данных среднего качества один дата-сет, которому ты можешь доверять.

-       У тебя был какой-то куратор наставник или ты всё сам делал?
Всё сам. Приходилось постоянно гуглить, читать, как решать ту или иную задачу. И чем дальше, тем больше было гугления, потому что в какой-то момент стало интересно всё это автоматизировать. Чтобы сэкономить своё время: решать другие задачи или отдыхать.

-       Расскажи, что было после работы в OTS Lab?
Когда наши пути с OTS Lab разошлись, мне стало интересно, что можно ещё поделать с пространственными данными. Какие ещё задачи можно решить.
После ухода я устроил себе перерыв и отдохнул полгода. Очень хороший опыт «ничегонеделания»: съездил домой, потыкал в разные области ГИСов, поучаствовал в стажировке Habidatum. У них собственный подход, собственные методики, собственный софт. Там я решал для себя новые задачи, которые мне потом пригодились. Тогда я научился чему-то новому, чем не занимался до этого.
Ещё у меня был внутренний проект, я моделировал пешеходные потоки для районов Петербурга. Там была достаточно простая логика: от каждого дома я построил маршруты до ближайших точек притяжения в виде остановок общественного транспорта и метро, их наложил друг на друга, и визуально можно было посмотреть, как распределяются люди в пространстве. И что приятно местные жители сказали, что в целом они так и передвигаются. Это всё было сделано на открытых данных.

-       После полугода «отдыха», ты решил что пора?
Да, мы договаривались с MLA+, что попробуем поработать вместе. Вот попробовали.

-       Что такое MLA+, и чем ты здесь занимаешься?
MLA - это семья. Правда. Несмотря на то, что достаточно большая компания (в офисе человек 40), отношения между людьми очень тёплые. Все, в хорошем смысле этого слова, погружены в личные дела друг друга. Есть не только чисто рабочие отношения, а ещё и нерабочие. Это очень приятно. Это первое про атмосферу. А второе то, что здесь реально есть «суперразноплановость». Тут есть проекты разных масштабов: от одиночного здания и его архитектуры до проектов агломерационного масштаба. И сейчас у моих коллег есть проект в масштабе нескольких регионов. Это настоящий вызов. Чем больше масштаб, тем больше того, что аналитик может с этим делать. Больше данных собрать, больше проанализировать.

ПРО РАБОТУ ГИС-АНАЛИТИКА

-       В чём состоят твои рабочие задачи как ГИС-аналитика?
Задача номер один, это собрать данные. Это OSM, открытые источники о расселении, проверить данные, в том числе от заказчика, на качество. К сожалению, могут прийти границы каких-нибудь зон или ПЗЗ, или генплан, или кадастр, которые пересекаются между собой. Такого быть не должно - всякие мелкие вещи они вычищаются. К сожалению, это занимает большой период времени, и в большинстве своём это делается вручную.
Но когда это этап уже сделан, начинается самое интересное, самое вкусное. Начинается аналитика. Например, хотим определить центральность. Центр города, где он находится? И начинаются поиски среди различных подходов, как определить центр города. Например, можно построить от каждого квартала в городе изохрону какого-то радиуса, и увидеть, что какие-то части города более доступны для всех. Или можно посмотреть по плотности сервисов, выделить границы центра. Можно приобрести данные провайдеров, 2GIS, например, и посмотреть, как они распределены в пространстве.
Другая задача, вот сейчас как раз, работа над правилами застройки. Нужно понять, а как сейчас строят. У нас есть город: какая там высотность зданий, какая доля застраиваемой территории, какое расстояние между зданиями, какое расстояние от красных линий до зданий. Очень интересные задачи для ГИС-аналитика.
Сейчас как раз развивается направление, urban morphology или городская морфология. Направление науки о том, через какие параметры мы можем изучать сформировавшуюся городскую среду, и как проектировать новую городскую среду через эти же параметры для того, чтобы городская среда была комфортная.
Если мы говорим про урбанистику, мы везде слышим про комфортную городскую среду. Если мы переходим в практическое русло, то определение комфортной городской среды нужно как-то зафиксировать. Высота, поле застройки, расстояние между зданиями, ширина улицы. Чтобы эти цифры найти, их нужно замерить.
Это важно при сохранении застройки, например. Если мы говорим про центр города, и мы хотим, чтобы он сохранился в том виде, в каком он есть, мы должны предполагать, что будет в случае какой-нибудь реставрации. Или вдруг там снесут здание, которое визуально является историческим наследием, но по факту оно таковым не является. В правилах мы должны зафиксировать, что если это здание снесут, то там должны построить что-то, вписывающееся в контекст.
Есть ещё задачи, связанные с просматриваемостью территории, когда нам нужно определить зону видимости какого-то объекта. Например, возвращаясь к исторической застройке, красивый собор XVIII века, доминанта. У нас, конечно же, есть охранная зона объекта. Мы также хотим, чтобы помимо зоны охраны объекта, была зона видимости объекта. Там, где в целом, уже больше свободы действия для предпринимателей и застройщиков, но при этом мы сохраняем видимость объекта. Для этого нужно определить, где этот объект видно. И если объект один, то мы можем посмотреть его вручную. А если объектов уже больше трёх, то нам нужно это как-то автоматизировать. Необходимо, чтобы у нас были алгоритмы и данные, которые позволяют это делать. Для каждого объекта в городе, можно посмотреть, откуда он виден.

ПРО ГИСы

-       Если представить меня начинающим урбанистом, который хочет погрузиться в ГИС-аналитику, что мне нужно делать?
Логичный, конечно, ответ - пройти какой-нибудь курс, например мой курс в Картетике (смеётся – прим.автора). Но если говорить про другие варианты, например, про высшее образование, ГИСам можно научиться на геофаке СПБГУ. Там сейчас стало получше с этим, к счастью. ГИСам учат на разных урбанистических программах вроде ИТМО, Высшей школы урбанистики в Москве. Есть отличные платные курсы. Вот есть курсы Картетики, есть курс Софт Культуры, и есть курс по ГИСам от Высшей школы урбанистики. Все три курса спланированы в фокусе градостроительства. У Картетики ещё есть базовый курс в QGIS. Есть различные онлайн курсы как на русском, так и на английском языке в свободном доступ: Coursera, Udemy и т.д. Есть Youtube! На Youtube есть всё. Можно найти какой-нибудь часовой курс для бегиннеров, чтобы познакомиться с интерфейсом программы.
На самом деле, чтобы учиться, интереснее всего понимать практические задачи, что делает ГИС-аналитик. Для начала можно получить данные и попробовать с ними что-нибудь сделать. Например, скачать остановки в городе и построить от них даже не изохрону, а буфер в 500 метров. Посмотреть, какую территорию они занимают, и где пробелы. Можно посчитать обеспеченность зелеными насаждениями. Взять данные с OSM и поизучать их, понять в каком они состоянии. OSM - это данные без которых сейчас не может ни один аналитик. Это задачи, которые не требуют глубоких знаний программы. Но это задачи, которые относительно легко решить. Получить данные, привести их в порядок, обработать и какую-то базовую аналитику получить.

-       Есть ли какой-то набор базовых навыков, которыми обязательно должен обладать ГИС-специалист?
Я могу говорить только в контексте градостроительства, потому что есть широкий пласт ГИС в гидрографии, в физической географии, в географии сельского хозяйства, когда там делают анализ космических снимков, например вегетационный анализ полей. Я в этой сфере не эксперт.
С точки зрения городского анализа, ГИС-специалист должен понимать, какие данные есть, где их можно получить, какого они качества, и что можно с ними сделать, чтобы они стали лучше. Это первый блок.
Второе, это ряд базовых задач, связанный с доступностью, обеспеченностью, агрегацией. Набор задач, которые необходимо уметь решать: анализировать доступность объектов, обеспеченность, зоны влияния других объектов, агрегировать данные на разных уровнях. Это базовые вещи, с которыми можно заходить в ГИС-аналитику.
И третий, я очень долго отрицал это, но тем не менее это нужно - визуализация данных. Очень круто, когда копаешься в инженерных штуках, выстраиваешь кучу алгоритмов. Но когда ты не можешь представить их в виде красивой картинки, ценность работы, к сожалению, сильно уменьшается. Потому что люди, твои коллеги, твои руководители, они видят твой итоговый результат. Навыки визуализации, понимание как акцентировать внимание на каких-то объектах, что выделять цветом, что выделять размером объекта. Как выделять на одной карте одновременно множество различных слоёв, чтобы они не перекрывали друг друга. Это очень важно. Особенно, если вы начинающий ГИС-аналитик, когда нет человека, который возьмёт ваши готовые данные и красиво их отобразит, вы должны делать это самостоятельно.
Это вот такие три блока: это понимание, где есть данные, что с ними можно сделать и как их представить. И потом в этих трёх направлениях нужно развиваться. ГИС-аналитик не должен ограничивать себя инструментарием. QGIS в этом плане очень простой как точка входа: бесплатный, доступный, много всяких вбросов, туториалов, решает много задач. Но есть свои ограничения, минусы QGIS, которые можно закрыть, освоив Python, и часть задач решать на Python. Это связка двух инструментов очень полезна.
Например, я многие задачи решаю в QGIS, потому что я очень быстро могу всё это прокликать. Но когда мне нужно обработать большие данные или выстроить какую-то сложную логику автоматизации, это Python. В QGIS это тоже можно сделать, но не всегда.

ПРО ЖИЗНЬ

-       Что ты делаешь, когда не работаешь ГИС-аналитиком?
Преподаю (смеётся – прим.автора). Последнее время… А если честно отвечать на вопрос, в масштабе не только последнего времени, я люблю три вещи. Я люблю историю. Возможно, потому что историю я тоже вижу в пространстве. Когда я читаю что-то или смотрю видео на ютубе, «это происходит в таком-то году в таком-то месте», я понимаю, где это происходит, я понимаю контекст, что находится рядом. История - это география во времени. А география - это история в пространстве. Как в пространстве всё связано, точно также и в истории всё связано.
Второе, я люблю готовить. Мне нравится этот процесс. Оп-оп-оп, и еда, и её можно есть и не умереть.
А главное в жизни, конечно, хотя сейчас я не так много этим занимаюсь в силу зависящих и независящих от меня обстоятельств, это музыка. Я смею называть себя музыкантом. Я играю на гитаре, бас-гитара — это мой основной инструмент. Где-то с 2018 года я играю в группе polnalyubvi. И мы даже выступали на Урганте с треком «Кометы». В прошлом году мы ездили в тур длиной в три недели, около 12 концертов.

ПРО БУДУЩЕЕ

-       Какие тебя планы на будущее как ГИС-аналитика?
В ближайшее время я хочу по максимуму автоматизировать все процессы, которые есть, и развиваться в методологическом аспекте. Сейчас я знаю много технических вещей. Когда ко мне приходит какая-то задача, я знаю, как её решить или могу быстро придумать это решение. Для меня это очень комфортное состояние. Я хочу расширить свою методологическую базу, чтобы понимать, какие есть ещё задачи, что ещё можно сделать с точки зрения граданализа. Городская морфология, о которой я говорил, — это то, в чем я хочу сейчас развиваться. Автоматизация и расширение методологических исследовательских задач.

БЛИЦ

- QGIS или ArcGIS?
QGIS

- Москва или Санкт-Петербург?
Питер. Просто Питер он душевнее, и здесь не такие большие расстояния. Здесь город, который несмотря ни на что, ощущает себя как один город.

- Работа из дома или из офиса?
Сложный вопрос. Я и то, и то попробовал, и не могу сделать для себя выбор. Мне очень нравится атмосфера офиса - неформальная коммуникация, быстрое обсуждение задач. Но, пожалуй, для меня, большая часть всего, что происходит в офисе, кроме атмосферы и теплоты, можно заменить онлайном. Я бы скорее выступал за микс: когда ты можешь находиться в одном городе, но тебе не обязательно ездить на работу, потому что мы в два клика можем сделать зум. Многие вещи мы можем быстро сделать в Miro: потыкать повесить значочки, стрелочки понаставить. Данные все лежат в онлайне. Я бы разделил рабочую неделю на онлайновую и оффлайновую.

- Что больше всего нравится в работе?
Решение интересных задач. Когда понимаешь “Уау, оно работает, серьезно?”. Есть задача, и возможно ты даже не знаешь, как её решить, но она есть. И начинается поиск, копание. И когда ты приходишь к какому-то решению, и оно работает, это прямо экстаз, ты заряжаешься от этого. И ещё мне очень нравится процесс, когда ты «из спичек и желудей» (*цензура – прим.ред.) получаешь нормальные данные. Когда ты из множества некачественных данных достаешь по крупицам полезную информацию, собираешь это в понятный дата-сет. Примерно так работает процесс создания данных.

- Город, в котором ты хотел бы поработать?
Это самый сложный вопрос. Для меня все города одинаковые в плане своей разности. Могу назвать город, где я хотел бы работать. Не потому, что мне хочется работать с этим городом, а мне в нём комфортно. Это Тбилиси. В этом городе я хотел бы поработать. И, вероятно, Гамбург, мне очень понравился Гамбург.