關於 [InVisibleCities 在看得見的城市]

唸建築的時候想探索都市，唸都市的時候想探索社會，發現自己對政治、經濟、科學都感興趣，在設計產業學習的同時深感商業思維的必要性、在公司體制裡看到媒體營銷的決定性、在網路世代目睹各種傳統思維的顛覆...。我常常跟朋友說，不知道是巧合還是因果，在美國唸書的日子成了我的 "開智" 時期，對很多事情都好奇，跳出一個圈子之後發現原來有這麼多圈子，原來多數人都只在自己舒適圈裡打轉，原來在圈子和圈子間隱藏了各種可能性...。回顧當初對 "跨領域" 的疾呼、短暫的轉行、待哪裡都不舒爽的間歇性叛逆，其實都在追求一件事：更全面的理解當下。現在，一樣的探索慾望，用"城市"這個載體來實踐和包裝。

Invisible Cities 看不見的城市，這本書我知道很久了，只是一直沒好好閱讀。時不時在建築和都市這個領域，你會聽到人們提起它，或用來比喻城市看不到卻真實存在的情感、記憶、印象、行為...。在幾個城市long stay過，我彷彿能逐漸理出人對城市那些抽象且複雜的情感，一些跨文化、跨地域，卻因人性而相通的行為和記憶，加上新工具的興起，我們有機會對複雜的行為與流動做有效率的再現。我相信城市是我們最寶貴的原始資料庫，裏頭能找到各種答案、線索與靈感；城市同時也是最大的畫布，它渴望而且迫切需要我們的想像力奔放，大膽實驗與創新。所以過去我們束手無策、無法褻玩的看不見的城市，現在可以也必須被看見。從Invisible Cities 到 In Visible Cities，不光是看不見的得以被看見，更強調 "In" — "在" 我們身處的城市，從最熟悉但其實陌生的城市開始，在居住者、過客、觀察者身份中不斷切換，重新認識與闡述我們的城市。

這是一個宏遠的計畫，宏遠到我不確定我配得上它。所以我希望號招一樣想探索城市的夥伴們加入。我們不光是重新了解與呈現城市，還要對城市提出對策。我希望這是一場壯遊的開始，是一場開放與互相激勵的旅程，是跨越不同城市，既全球也在地、理性也感性、宏觀且細緻的探險。

Urban Design & Data part III : 資料用於預測 & 知識的下放

前面提到的，都比較像是寫給非都市設計師看的，對Urban Design的簡單介紹，旨在說明設計過程中其實對Data的仰賴相當大，也相對熟悉某幾類Data的操作。這部分寫得比較是針對都市設計師本身，一些例子說明我們的專業將如何被改變，以及我們的目光可以投到哪些新興的趨勢上。

4. Predict & Suggest Solution 資料用於預測&建議解決方案
Ex: Space Syntax 

這邊要介紹一個透過科學方式分析城市空間，預測人流, 交通流等等，反推至商業策略、設計規劃等等的一間軟體/顧問公司：Space Syntax。創辦人Tim Stonor 也是GSD 畢業的。他們的Approach相當特別，他們認為都市裡所有的活動，都是仰賴人在空間裡的互動和活動，因此他們用科學和軟體的方式，分析人在不同空間裡活動的熱點分佈。

道理其實很簡單，空間在動線上越順暢、越是動線的匯流集中點，就越容易聚集人們活動；越能聚集人潮，其土地利用價值也越高，越適合進行商業或運輸中轉。他們的服務項目主要利用他們研發的這套分析軟體，提供政府、開發商、甚至設計公司在設計前期與規畫方案上的建議和檢視。
看他們的官方宣傳影片可能比較直接：


提到這間公司，是要說明資料、數據的分析，是可以輔助設計決策的。而這種講求科學和量化的方式，在設計領域一直是欠缺的東西。其實看看Urban Design這門專業，一直以來都是靠著設計師得直覺和想像做的決定，軸線、廣場、公共空間...等等，我們容易take for granted的上古空間型態，成效和效益根本無從量化，也無以說服他人，常見建築師/規劃師守著過時(還是源於西方的)教條，創造出無人使用的公共空間，或錯估重大建設帶起的周邊效益。即便到了科技發達的今天，絕大部分的Planning和Urban Design都是靠著規劃師與設計師的 "經驗法則" 大筆一揮決定出來的，難道不令人害怕嗎？
Space Sytax的方法其實也有爭議，爭議點和其他所有科學分析應用一樣，如何計算出你的結果？變數參數有哪些？精準度？是否過度簡化...等等。特別是都市空間活動這種無數變因累計的結果，真的有辦法被預測嗎？然而，我認為這類新觀點的誕生，價值在於輔助我們以往的盲點，而不在取代設計。這將是建築/都市設計專業的一個新工具。

5. Democratize Urban Knowledge 都市知識的下放
Ex: Social Explorer

知識的民主化(Democratize)－也就是知識的下放和普及，在一個進步的社會是相當必要的。從去年的XD跨設計分享會開始，我逢人就提美國的Social Explorer這個網站。建築人都聽過ArchGIS。GIS-地理空間資訊整合系統，是美國做出來的玩意，然後其他國才跟進(買進)，包括台灣。於是土地測量、地籍、道路、基礎建設...等等原本可能存在各政府部門、格式不一的種種資料才開始利用這套系統整合在一起。
美國作的系統，當然美國用得最早最徹底。我在美國念書，用了GIS，才深深覺的資料整合開放的重要性。這絕對不僅僅是 "資訊透明" 而已，這是整個民間研究、應用、整體民智乃至整體國力的提升！
我絕對沒有誇張。舉個例，當我還在台灣念建築系的時候，要做個基地分析，我拿不到最新的地籍測量圖檔 (要循官方管道你要等數個月，做個屁！)，這還不包含歷年人口普查資訊(該區域年齡層、收入、性別、行業..等等)，因此一個設計案，光是要了解當地居明的產業、人口遷入遷出狀況，你就得一戶戶拜訪，花費數個月得到的資訊還不完整或過於主觀，甚至有可能，耗了大半年結果證明一開始的 Opinion (見 Urban Design & Data I) 根本就是錯的！
但是，在美國，這樣的前置作業僅僅花費幾天而已，因為你可以到政府各單位下載需要的圖資，資料的種類與渠道相當健全完整，甚至有像Social Explorer這樣的跨全國的圖台系統幫你省去自己抓資料的時間，資料包山包海整合起來，界面又親切得讓你能在短短幾小時內Mapping出你要的資訊、驗正你的推論、找到關鍵切入點。
試想，在開始動腦筋想解決方案之前的分析，一個要耗費數個月，一個只花一兩天，哪個有效率？哪個有競爭力？給設計師/規劃師相同時間，哪個會有更多時間做好方案？容得下更好的創意？
Social Explorer這樣一個平台包含了哪些資料類型呢？人口、年齡、性別、種族、收入、家庭結構、婚姻、教育、房價、職業、交通、土地使用...等等，全部整合在一起，你可以瀏覽歷年的資料，選擇呈現的視覺效果(Infographic)，還可以至做成簡報檔匯出。而Social Explorer僅僅是美國資料開放與整合的一個例子。背後仰賴的是數年的數位基礎建設，一但整體資訊開放建全了，私人團體可以拿來開發應用創利、學術單位可以致心研究而非耗費資源時間做資料搜集、一般大眾可以更了解自己的城市、個人可以拿來輔助你的論述、你的觀察、你的推斷，乃至更主動公民參與。這，也就是我說的民智的整體提升，若搭配上有創意有動能的公民，整個國家都可以飛起來了...。


小結：

這幾年，大家都看得到網路與行動應用服務的創業熱潮，鼓動了多少年輕熱血投入。套一句前輩的形容，台灣這種bottom-up的 "生猛" 創意與動力，在亞洲是首屈一指的。然而幾年過去了，這些所謂的"創新服務應用"，似乎跳不出幾種類型，也鮮少讓人驚嘆：對，這正是我們社會需要的。我認為問題出在於，我們沒有好好了解我們存在的真實環境，乃至於問不對問題，創意騷不到癢處，枉論改善痛處，只是枯等一個突發的靈感，或是不斷轉向(pivot)直至摸索出business model...。而我始終相信，真正的創新，來自於對現實脈絡了解。而所謂的脈絡，則需要大量的Data輔助。這其實是Systems Thinking。一旦將真實的脈絡抽絲剝繭，你將會發現，城市裡的大小問題，光數都數不完，為什麼要做不痛不癢 僅增添生活小情趣的應用？這些實際的大小問題當中，透過設計和創新，你要賺錢也可以，你要做公益也行，還是你要社會創新，都可以！

上面這張圖，我要說明的是，真正的創新，必定是從Context裡 "長"出來的，而Data就像是我們的濾鏡，幫助我們抽出我們要的線索。說明一下，這邊我將Data分成兩類，一類是一般操作上Urban Designer會看的資料類型，另一類是傳統上Urban Designer不太看的，其中大部分是新興的資料型態。分成New 和 Traditional其實是還滿笨的，不過在我找到更精準的詞之前，勉強先將就用。對於建築師與都市設計師而言，我們熟悉的資料類型，我暫時叫他Traditional Urban Data，包含Land-use, transportation, demographic,...等等，這類主要存在於政府單位的資料。另一類，我暫時叫他New Urban Data，裡頭主要是因為科技發展，許多應用方式尚待開發的Big Data，多半存在於私人企業，例如電信業、網路資訊業...等等。以傳統的都市資料類型當作基礎，疊合上新型態的資料類型，我們將能從看似一團亂的都市脈絡中找到創新的來源。

最後，針對新型態都市資料的應用，我舉了以下幾個例子，不過酷炫有餘，意義和應用尚待發展，但至少可以讓大家感受一下已經面臨的資料爆炸。(右下角皆有標出處網站，建議實際造訪了解)


http://wearedata.watchdogs.com/
都市空間模型+動態的社群網路互動資料


http://senseable.mit.edu/
MIT的Senseable City Lab。裡頭有相當多專案值得看看

http://www.honda.co.jp/internavi-dots/dots/now/#/now  

Honda利用自家車的行車資料做的視覺化，個人覺有點做得太飛炫...

Urban Design & Data part II: 資料用於閱讀脈絡&說故事

2. Reading Urban Context 資料用於閱讀城市的脈絡
Ex: Public Transit Analysis for Kendall Sq., by Ren Tian, Tuang-Yee Ching, Roy Lin

Context(脈絡)這個詞在建築、都市學裡經常被使用，泛指城市裡所有可循的痕跡，包括實質的空間、不斷改變的人流、交通、甚至包括無形的生活習慣、文化、歷史等等。基本上，就是所有東西。

我這邊舉一個非常簡單的例子：交通。以下這個例子，也是學校的作業。我們被要求分析各種不同交通工具，以MIT校區所屬的Kendall Sq.為範圍，討論可能的新公共交通系統。

首先，我們做了一個表格，涵蓋了所有我們想得到找得到的交通工具，羅列出不同交通工具的相關資料。這張表主要做為之後設計和未來策略上的依據。

在閱讀城市的Context時，有兩個layer是最基本一定得看的：交通道路、土地使用區分與建物，。而閱讀圖資的方式上，我們會檢視不同尺度範圍，幫助系統性的了解。我們先從大區域來看，在地圖上疊合巴士, 地鐵, 火車, 輪船以及機場，可以看出Kendall Sq.與Cambridge與Boston的關係，不同公共交通系統網絡的密度與方向，也反映出區域對公共交通/ 通勤的需求。


放大Kendall Sq.區域來看，我們疊合上了更多通勤公交系統，包括地鐵, 巴士, 腳踏車道, 行人步道, 甚至Zip Car停取車站(美國的share car 服務)。以每個地鐵站周圍五分鐘步行距離畫圓，這張圖說明了完全靠公共交通工具時的便利性，用以檢討與了解目前在各種不同系統的配置上的原則與密度，又因為我們都身處Kendall Sq.，對當地有一定的體認，所以圖說上的密度與量化資料，可以進一步對照我們個人的經驗，成為可以"感受"與"類推"的Mapping。

進行到這，算是整個Project前期的分析作業。這邊分析的結果有助於設計新的道路系統，或幫助我們辨析應該引入哪一類額外的公共交通系統(先前的那張表格)來補足。這是交通資料幫助我們了解現有城市脈絡的一個例子。


3. City Story Telling 資料用於說城市的故事
Ex: The California Region, by Tomas Folch, Kees Lokman, Roy Lin

城市的資料可以幫助我們理解城市的形成，這是非常重要的。若不了解一個城市怎麼形成的，又怎麼會知道它需要什麼。同時透過資訊的視覺化和整理，也能讓大眾更了解地方，在政策推動或重大建設時，可以是很有效的溝通工具。

下面這個案子，我們用整個學期去蒐集加州的各種資訊，透過與時間軸和歷史事件的疊合，去了解整個加州平原地區是如何形成至今日的狀態，並點出該地區面臨的問題。地圖上疊合的數十種資訊類型包含了能源、水利、交通建設、農田、經濟產業、人口遷移、斷層帶...等等。最終將這些資訊依時間先後，做成一部影片，訴說加州三角洲地區的都市演進史。

Urban Design & Data part I: 資料用於都市設計

Urban Design & Data 是我八月受邀在 Code for Tomorrow的Data Weekend上分享的主題。我想把它再用文字分享出來。

這份簡報，以及這篇文章，目的是希望大家在討論Data的同時，更看到Design在其中發揮的機會。我有點像是透過這篇，跟資訊/技術人推銷設計師的重要，而且打開一下大家對設計的理解 (一般資訊網路乃至創業人所了解的設計，不外乎UX/UI, graphic, 頂多branding...)。在已有了Data expert以及Domain expert為前提之下，若需要一個對城市各基本層面系統皆了解也擅長了解多層面複雜問題的integrator或bridger，我認為就是都市設計師與建築師了，因為不管你想要解決什麼問題，基本上都不出都市(Metropolitan Area)的範疇。另外，也希望簡單的讓 都市設計師與建築師朋友們了解，為什麼我們要重視現在當紅的Big Data和Open Data的討論，在被動的接受我們的專業被改變之前，先調整我們做設計的方式。


ps.1: 以下舉例說明不同類型的Data怎麼在Urban Design loop裡面被操作，重點在討論兩者的互相關係。當中會將Urban Design的步驟與成果簡化，實際上一個都市設計/規劃的案子要龐大與複雜的許多。

ps.2: 以下例子包含我在Harvard GSD與同學合作的案子，也包含別的公司或單位的產品。皆有附註說明作者或公司/機構單位


在進到案例說明之前，我試著先將Urban Design理出幾個程序，然後寫上Data進入的時機。裡面對於Design程序的簡化其實可以被套用在各種領域的設計思維上面，甚至不自稱設計的行業也可能是照著類似的程序進行思考,辨析問題, 乃至找到切入點。 你或許會在其他地方看過類似的圖，說明設計或創新思維的流程，但反正這種事就是大同小異，沒什麼獨門秘記。這個圖是針對我自己的經驗和理解，以及設計跟資料到底有和關聯整理出來的圖。


Design Process and Data


首先，整個設計流程會先從一個Opinion開始，而這個Opinion會是主觀的。這會是整件事情的開始。

主觀的意見之後，我們馬上需要觀察一些基本資料來驗證我們的確問對了問題。主觀的意見才能成為客觀的, 被證實過的議題(Justified Issue)。

在議題被確立之後，才再進一步透過更龐大的資料蒐集, 分析，或額外的田野調查，才有機會得到洞見(Insight)。這邊要補充的是，我認為此部分可分兩類方式：一種是由上而下(Top-down)，系統性的透過不同類型資訊的疊合來閱讀整個脈絡(Context)，；另一種由下而上(Bottom-up)，透過田野調查，或用戶/居民訪談而得到較特定且深入的資訊，這時候求質不求量，也不求客觀，而是補足系統性觀察的盲點，兩種不同的approach彼此互補。一般規劃公司用的主要是前者，而IDEO, frogdesign這類創新設計顧問公司用的主要就是後者。

得到了對特定議題的洞見，這才進入了設計的重頭戲。就我的理解，這個最初的洞見會被直接轉化成設計概念，然後概念被設計團隊發展，途中會經過好幾回與顧問專家甚至業主的諮詢或額外的資料，來回修正，也會在最中提案行程前，找出支持設計提案的相關資料數據。

可以說，資料的閱讀和蒐集，主要在設計的前期。然而這部分若做得好，設計是很好做的，不用靠靈感想破頭，順水推舟即可。好的資料分析閱讀，應可以找出問題的解法，或至少找到問題的癥結，以及背後系統性的關聯。

以下先用一案例說明這個流程。


1. Urban Data for Urban Project Design 都市的資料用於都市設計案 
Ex: Mega-Storage, by Zhou Wu & Roy Lin. Harvard GSD Urban Design Element Studio


這個案子是我在學校和同學合作的，基地在紐約Queens正中央的一個train yard(火車停駛站)。我們被給予一個Opinion：「這個地區是後工業地區，產業活動蕭條，人流稀少，正中央的這一大片空地，造成城市兩邊的阻隔，政府希望重新規劃....。」

所以，首先，我們先來了解這個Opinion有多客觀，量化主觀認知，以及理解這一大塊地是Queens人煙稀少的因或果，或無關？我們看了以下幾種資訊：1. 視覺化地鐵旅客進出數量，看到了人流的具體差異；2. 視覺化土地使用，量化了"這邊主要是工業用地"的認知。

於是，主觀的議題描述得到了印證，並且有具體的圖說。接著，我們問：為什麼會造成這邊人煙稀少？跟後工業有什麼關聯？為什麼工業在這邊？什麼樣的工業？...等等。於是我們又看了更多資訊。整個長島的鐵道網絡告訴我們，Queens位於整個地理位置的樞紐，而早期工頁仰賴鐵路進出物料，於是這個地方在早期成為工業重鎮；土地分區使用証實了1. 至今仍有約一半的土地規劃做工業使用，且佔據水岸與交通節點(早期工業排水與物料運輸)，然而第二大的則是住宅用地，這也符合我們的理解，因為這些鄰郡負擔著曼哈頓島的通勤居民，另外也告訴了我們這地區只有少量的商業活動，且公共開方空間少，若此train yard再利用開發，可考慮至入多點公共空間。地上建物的屋齡/樓高/材料資訊，告訴了我們較新且有較多開放空間的集合住宅有些位於原本的工業區帶，或許因為工業正向外遷出而釋放土地?

至此，我們已經對整個Queens的問題點有了整體了解。然而，僅僅從土地使用知道"工業用地"是不夠的。究竟現在是何種產業？對居住/商業空間有哪些影響？這部分就需要實地的基地調查甚至居民訪談。而在我們走訪基地之後，發現這些舊工業時期的廠房，現大多成了商品物流中轉的倉庫，以及部分的修車廠。

由於Queens交通樞紐的關係，工廠外移之後，同樣仰賴地利之便，物流業成了主要的產業。然而因為這些舊的廠房樓層少，平面式散佈，土地利用效益低，白天常見大貨車行駛於道路，街道空間與交通對人不友善。所以，這邊我們得到一個洞見Insight：「Queens經濟活動與人流蕭條，主因出在後工業的Program與空間的對應失當，無助於居住與商業品質的產業佔據大量的土地面積」。我們又看了Queens以及鄰近地區的人口與土地面積，發現Queens的人口密度，遠低於曼哈頓本島的其他通勤地區，若只要將居住密度略提升至周圍水準，則可負擔相當大的人口壓力。

於是對應著洞見，設計概念產生：「我們希望將龐大的物流需求整合在train yard上方，並透過與高架道路, 鐵路, 地面道路等等的整合，達到更高的物流與儲貨效率，藉此釋放緊鄰曼哈頓的高價值水岸地段，提供更多居住與商業空間」。一個"Mega-Storage"的概念誕生。

然後經過幾個月的設計發展，過程中我們又針對個設計概念研究了不同的自動儲貨系統，不同交通工具運輸的基礎設施，以及各種配套設施的尺度等等其他特定類型, 得以輔助設計的資料。最後設計出了一個整合各種交通系統，並提供商業與文化走廊串連城市兩邊的巨型自動化倉庫。

這邊提出的這個例子，並不是要討論這個設計本身，而是透過它，大致介紹了一個都市尺度的設計案，會經過哪些過程，又有哪些資料會被反覆得檢視分析。這個例子可以類比到大部分的設計案上。

我們這組是從後工業這個角度切入。而同樣的議題，在不同的切入角度下，也衍生出截然不同的設計案。例如其他同學在前期研究了：Queens地區延地鐵線周邊走路可及的吸引點(Attractions)；社會住宅的面積型式發展(明顯看出社會住宅越來越少，也越來越小)；Queens地區歷年的水患疊合...等等。閱讀不同類型的資料，會找到屬於這個城市不同的洞見，進而導出截然不同的設計/規劃案。




接下來要說明的是，城市資料對於設計師而言的其他應用...。

Frog 台北經驗 1

- V說，她待了幾年下來，還是不知道什麼是Design Thinking。不就只是Human-Centered approach嗎？
是阿，我也覺得就只是這樣。所以它也只是一種approach。而設計可以有無數種approach。


- 最進在翻 創業聖經本 < The Lean Startup >，覺得 "Minimum Viable Product" (最小可行產品) 的根本精神和Frog or IDEO的Human-Centered approach有相違背。這次跟著Frog在台北做research，感覺和之前在上海的project很不一樣。剛剛回想這次的過程，忽然發覺有一小部分是相同的。就是，在訪談過程的後段，設計師會很快針對使用者的意見做出idea，搭配sketch與口頭描述，然後很快的在記錄使用者的feedback。然後這次產生的idea，會在refine之後拿給下一次受訪者做測試，再修改。或捨棄不提。這部分是之前在上海的經驗裡沒有的。
C說每次Research因為Project不同，帶的人不同，都會有不同的做法。貼滿牆壁的post-it看來是必經的過程(Synthesis, Data Clustering,...)但什麼時候穿插什麼工具輔助他們得到需要的使用者回饋，就真的很不一樣。