論文隨筆03／Ch３. 階段筆記／技術練習
關鍵字：危險感知、數據分析、互動介面、機器學習
現今的公共空間時常存在潛在危險，危險感知通常來自心理層面的情緒知覺或認知。若是產生一個顯示認知危險的視覺地圖，並且當遊走在市街的使用者發現新的場域，能立即回報加入地圖資訊，成為一個及時回饋機制。受到大台北都會區都市化以及郊區化的影響，淡水是台北市外圍一個重要的衛星市鎮。當末班捷運抵達淡水時，因公車系統末班車皆已駛離，返家的工具多為計程車與步行。在白天看似安全與熟悉的返家路徑，到深夜是會因為市區活力降低與時間性而感到不安。以治安來說，淡水犯罪比例並不高，但危險感知的檢討並不該與犯罪數據並行。
三、研究問題
1. 整理都市無形的框架：評估特定路徑的空間感知與危險分佈，視覺化產生可互動的程式
2. 都市品質評估與檢討：透過當地女性的危險指認，對街道空間進行異質性分析與開放空間、 街道裝置檢討
3. 設計介入與里民合作：點、線、面的形式，提出改善街道與促進鄰里關係的互動設計方案。
預期提出一種應用程式，整合所有數據與立即反應使用者狀況，重新呈現在地圖之中。原先就有設施使用情況得到使用者監督，沿街店家也可藉由給予路邊協助的機制，獲得多一種曝光平台。
四、研究方法
1.1對象/ 範圍
問題
受衛星城市影響，夜歸逐漸成為在郊區普及。除了夜間安全的實質設備加強以外，對於夜間的危險感知該如何被看見與降低，是此研究想探討的問題。
對象
針對危險感知討論，從<性別與社經因子對都市公園安全認知差異之影響>（1999, 李素馨）中指出，女性明顯在危險認知中的指認是高於男性的。因此研究是針對「夜歸」的族群探討，且從文獻可看出女性對於降低危險感知的需求更高，所以主要研究對象鎖定以淡水為主要居住地的女性。
範圍以及選擇條件
淡水捷運站為此區域的重要交通節點，八百公尺為合理步行距離。以淡水捷運站為中心，方圓八百公尺作為探討基地。
1.2 研究架構
圖1. 研究架構 筆者繪製
此研究的預期成果是要有一個已經存在現有都市的模型，並以此模型提供可互動的介面，使模型不斷新增新的資訊。為建立此模型，需先將此基地現有的條件圖象化，並整理出第一份感知提供於介面使用。
1.3研究工具(資料來源/分析方法)
(1) 表單製作
1、圖片來源：A. 路徑影像錄影 B. python影像截圖
2、表單製作：A. 使用P5js，JavaScript與HTML製作
(2) 危險因素分析
1、 使用Python計算圖片的平均光度
2、 tensorflow進行危險指認與因素回歸
(3) 互動地圖製作
1、 視覺地圖：
A. ＯpenStreetMap作為準確座標的定位底圖
B. 利用Ai繪圖作為基地範圍的地圖風格設定
C. GUI為地圖細項調整介面，可因此直接介面調整圖層、顏色與logo大小
D. Spredsheet為位置經緯度拾取與轉換後台，也是模型可以進行回測的原因
(4) app整合
1、 Figma製作app整合方案提出，提出虛擬平台的互動空間，以上互動地圖則為app的主要互動來源。
五、成果展示與預期效益
嘗試做出一個互動介面應用程式，叫做”gohome”（圖二）。一開始的頁面為「回家地圖」與「回家寶物」。可以選擇回家寶物，看看沿路有哪些寶物在自己位置附近。點選回家地圖可以查看，到家之前沿路哪些預期危險事物，可以選擇避開或是取用寶物來面對。當發現有新的未預期的危險時，也可以於行動裝置的介面點選以增加危險事件。所點選的事件，會透過spredsheet上傳後台，形成新的危險認知資訊（圖三）。
回家寶物也是上述所描寫，成為鄰里合作的平台，在提供協助與程式中互動的過程中，達到社區自我解決困難的效用。回報系統也做為政府修繕單位維護基礎設施的建議，能更快速，集時接收第一手資訊。
圖2. App執行方式
圖3. 回報裝置與數據及時上傳spredsheet
淡江建研所二年級：張瑋凌
互動程式與演算法應用
