Alan Penn:新数据环境下的城市设计
05一种新的设计哲学?
YS:您认为城市大数据中蕴含的基本属性是否会带来新的城市规划设计哲学?比如幂率分布及分形特征。
AP:我认为人类非常擅长图形发现与认知。一种认知人类大脑及探索它如何运作的方式便是将它理解为一种图形识别机器。我们看到易于认知的图形时会感觉到某种满足。与此同时,当人们作出美学判断时也由相应的满足感。我可以理解幂率分布本身作为一种图形的属性是可以被人们识别,并带来愉悦感的。同时我们也会发现有许多其他相似的规律,比如黄金分割,也是一种图形规则。
我认为黄金分割作为一种比率与幂率分布有某种相似性。当这种比例在不同场景中反复出现,人们便能感知到并意识到它能够带来审美的满足感。因此,当我们把美学理解为一种对于图形的识别而带来满足感的追求,这个图形内在的属性便可能帮助发展大脑并改善人类对世界的认知与预测。
接下来我不得不提到一些关于物理研究的事情。如我们之前谈到的,物理学家总是试图找到一个常数,并能附以自己的名字。对于物理学家来说,这可能是最大的成就。牛顿常数就是以牛顿的名字命名的。
问题是,当他们看待城市时也总是自然地会问:城市是否也存在一个常数?幂率常数便是其中一个。许多研究都试图将复杂的城市现象简化为这样一个常数。当他们按照物理学家的传统来思考时,便会觉得这是理所当然的。
我想用牛顿常数与其他类型的理论作一个对比。牛顿基本上是科学界发现普适常数的第一人,并且这个常数在不同模型中非常稳健,直到二百年后被爱因斯坦改变。如果将达尔文的进化论与牛顿常数作对比,达尔文的学说不存在任何常数,但它也是一个相对完备的理论。
他解释了一些关于世界的普适现象,比如生物多样性、生物行为及其进化过程、生态位、生态共生现象,以及种间相似性的原因等。所有这些现象都能被简单的规律——自然选择及随机突变所解释。
我认为城市研究领域将会有一个理论,但它应该不会是一个简单的常数,也不会是一个物理学或数学方程式,更可能是一个类似于达尔文的适者生存理论。这个理论会囊括城市、建筑、人、组织和移动网络。或许它也会是一种思考范式的转变,让我们开始通过分析一些特例来解释司空见惯的现象。当这个理论出现时,社会科学才能成为真正的科学。我认为短期内就会发生,很可能已经发生了。也许《空间社会学》会是这个理论的第一阶段,但仍需更多的努力。
06被加强抑或被限制?
YS:历史上,所谓的规划支持系统/设计支持系统的作用,并未被城市设计师充分地意识到,主要是因为城市模型被设计师视为对他们的限制而不是支持。传统的支持系统基于系统动力学观点,而缺乏对设计目标的适当反映。我在此的问题是,如何能使应用新的城市大数据以增强城市设计流程,而不是被限制?
AP:我想我们首先需要从整体上来理解城市设计。城市设计实际也是一个社会现象,因此任何设计都是通过社会化来组织的。所有设计都有其赖以存在的文脉环境和既有的设计传统相关联。
城市设计因此十分复杂,在设计、社会及个人的互动方面存在许多不同的层面。人类很擅长搞明白高复杂度的设计过程及管理复杂的设计环境。因此,设计支持系统需要支持设计师们及他们所在的团队计划要做的不同类型的工作。
简单地说,一个设计团队中会有结构工程师、交通工程师、环境工程师、景观设计师等等。设计支持系统或规划支持系统需要支持的是整个团队的社会化互动。通过将数据、分析及模拟引入沟通与决策过程,使得整个团队根据其特色或发散或收敛地思考。在设计过程中,其实只有相少的部分是完全原创的,更普遍的情况是,人们不断从此前的设计中吸取经验并不断调整、修改与优化。
规划支持系统的一个好处是能够带来一系列与设计相关但是并未被设计团队充分认知的案例。因此,我认为新的数据环境将来带新的契机,海量的数据将通过识别设计内容来提示不同的案例,并通过定量评价来理解这些案例成功或失败的可能原因。当这些数据在方案制定阶段提供给设计师,将会别有益处。我想,在设计师及规划师的社会决策过程中提供创意支持胜于告诉他们要做什么。
我这么说因为我是站在设计团队的角度想问题,我们一直想有所改变。城市模型有助于启发新的想法。因此,于我而言,一个模型应该帮助设计师使其意识到新的可能性。而城市大数据还有另一个角色,就是提示你已有经验,并帮助厘清什么措施是得当的,而什么措施则收效甚微。
编辑:lianqi
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