人間の認知特性からみた都市パターンの設計基準に関する基礎的研究

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 18K11974
• Research Institution: Osaka Institute of Technology
• Principal Investigator: 西應 浩司 大阪工業大学, ロボティクス&デザイン工学部, 教授 (70364239)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 空間認知 / 都市計画 / 迷路探査 / 認知地図

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、付属的サインを減らし、分かりやすく覚えやすい街路を設計する方法として街路自体が空間構造的サインの機能を持つデザインの可能性を検討するため、2種類の代表的な空間構造を持つ街路パターンの混合比を変えて構成した3種のルート（格子状街路50％、不規則に曲がった街路50％の街路A 、格子状街路が70％、不規則に曲がった街路30％の街路B 、格子状街路30％、不規則に曲がった街路70％の街路C）を設定し、2種類の案内方法（実際に歩行、擬似的映像を提示）により、歩行時の主に視覚に関するデータを分析し、街路の認知特性について検討する。その結果から将来の都市計画において、分かりやすく記憶に残る街路設計の基準を考えるうえで配慮すべき知見を得ることを目的とする。
今回、到達リンク数、歩行速度、認知地図における誤差の集計（距離、角度）のデータを各々にまとめ、分析を行った結果は以下の通りである。異なる種類の街路を組み合わせる場合、その距離、角度の把握において個人差が生じることが分かった。それは角度の方が距離よりも大きくなる傾向がある。また、距離、角度ともに実際に歩いて空間を案内した方が、疑似的映像で空間を案内したものより認識の個人差が大きく現れる傾向があることが分かった。異なる種類の街路が接する部分について、擬似的映像で案内を行うと、実際の動きを伴わない距離記憶は個人差が大きいが、角度では逆の傾向であった。将来的に都市空間を設計する場合、複数の街路タイプの特徴を知り、その混合によるメリット、デメリットを検討することになると予想される。多くの人々に受け入れられる都市空間の創造が望まれるが、本研究で分かったように、シミュレーションによって個人差の現れ方は異なっていることを考えると、結果をシミュレーションの種類によるデータ取得と、各々の有用性を検討する際に役立つ知見は重要である。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

コロナ感染拡大による実験期間の延長が影響し、実験データの分析が遅れている。

Strategy for Future Research Activity

未だ分析を終えていないデータについて同大学、他学科の研究者と検討しながら、分析を行い、結果から十分な考察を加えて研究目標の達成を目指す。

Causes of Carryover

コロナ感染拡大の影響で研究の進捗に遅れが生じた。
データーの安全性を高めるためバックアップ用の機器あるいはメディア（HDなど）の購入を計画している