以互動介面製作危險指認回測模型降低夜歸危險感知

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。

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。

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。

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。

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。

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) 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。

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。

淡江建研所二年級：張瑋凌

互動程式與演算法應用