论文描述了一种新计算方法的探索和进展,该方法在学习新的空间配置过程中检测潜在的惊喜时刻的位置。惊喜时刻是指突然重新定向的实例,其中对空间配置的整体理解突然(经常出乎意料)增加。我们开发了一种新的计算方法来检测这种现象,通过从可导航空间内的初始随机点产生可视,然后从最新迭代的遮挡边缘迭代地产生新的可视点。当新的可视能够与以前生成的可视重新连接时,这种连接被认为是特别有利的(对于导航器),并且新链接的属性(例如位置)会被记录下来。通过该方法,空间配置被逐步“探索”,同时可以检测全局配置的集成性以及可理解性变化。我们展示了3个案例研究:希利尔(Hillier)的清晰世界/城镇、凡德罗(Van der Rohe)的巴塞罗那馆和赫茨伯格(Hertzberger)的贝尔中央办公综合楼。结果表明,基于可视信息下“播种”出来的潜在惊喜位置是系统性的,并且出现在大型空间单元和信息单元之间的交叉点。因此,我们假设该度量与其他现有的空间句法概念(聚类系数、e-和s-空间、揭示性)具有相似性,但在关注与先前看到位置的成对连接方面也显得不同。我们假设上述的测量方式对人们在空间探索或学习过程中识别捷径的位置较为敏感。论文最后讨论了未来的研究方向。
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