Bauhaus-Universität Weimar 1 Raum messen
Raum messen Einführung in Space Syntax Analysemethoden
Dipl.-Ing. Sven Schneider
Bauhaus-Universität Weimar 2 Raum messen
Was ist Raum und wozu brauchen wir ihn?
http://www.youtube.com/watch?v=2K4NB40XIxk&feature=related
Bauhaus-Universität Weimar 3 Raum messen
Raum in der Architektur
Aus: Schmarsow, August (1894): "Das Wesen der architektonischen Schöpfung"
„(…) von der Höhle des Troglodyten zu dem Zelt des Arabers, vom langen Straßenzug des aegyptischen Wallfahrtstempels bis zum säulengetragenen herrlichen Dach des Hellenengottes, von der Karaibenhütte bis zum Reichstagsgebäude, - so können wir, möglichst allgemein ausgedrückt, sagen, sie sind samt und sonders Raumgebilde, - und zwar gleichgültig aus welchem Material, von welcher Dauer und Konstruktion, oder welcher Durchbildung der tragenden und getragenen Teile.“
Bauhaus-Universität Weimar 4 Raum messen
Reden über Raum: aus Sicht des Architekten
Images & Text taken from: http://gh-yard.blogspot.com
"The stacks, arranged along a continuous spiral ramp
contained within a four-story slab, reinforce a sense of
a world organised with machine-like precision"
"Our first operation has been the "combining" and
consolidation of the apparently ungovernable
proliferation of programs and media. By combining like
with like, we have identified five platforms, each a
programmatic cluster that is architecturally defined and
equipped for maximum, dedicated performance.
Because each platform is designed for a unique
purpose, they are different in size, density, opacity. The
in-between space are like trading floors where librarians
inform and stimulate, where the interface between the
different platforms is organised- spaces for work,
interaction, and play (and reading)“
Bauhaus-Universität Weimar 5 Raum messen
Reden über Raum: aus Sicht des Nutzers
Comments and Images taken from „Getting lost in buildings“
(Carlson et al, 2010)
One user comments ‘‘I’m still not sure how I would get
out if there was ever a fire, even after visiting weekly for
almost two years” ‘‘It’s basically a cold labyrinth . . . I can’t get
past the lack of functionality (or stairs)’’
‘‘The escalators that shoot up 3 - 4 floors without any off
points are completely exclusionary. The lack of
accessibility is bewildering’’
Bauhaus-Universität Weimar 6 Raum messen
Reden über Raum?
„We treat space somewhat the way we treat sex. It is there but we don‘t talk about it.“
Edward T. Hall, The Silent Language (1959)
Bauhaus-Universität Weimar 7 Raum messen
What are the „intrinsic“ properties of space?
The power of the geometry (example Panopticon, Bentham, 1791) Space as a social construct (expample playground)
Atmospherical properties (example Therme, Vals)
Bauhaus-Universität Weimar 8 Raum messen
2 Arten räumlicher Eigenschaften
Eine einfache Definition: Raum ist die durch begrenzende Oberflächen strukturierte Umwelt, in der sich Menschen aufhalten und bewegen. Die Art und Weise, wie diese begrenzenden Oberflächen angeordnet, dimensioniert, geformt, gestaltet sind, beeinflusst das Verhalten der Menschen, die sich zwischen diese Oberflächen bewegen. Einen wesentlichen Faktor hierfür bilden die geometrischen Eigenschaften der begrenzenden Oberflächen (und damit des Raums). Die Geometrie des Raums kann mittels metrischer und topologischer Maße beschrieben werden.
Bilder aus: The Logic of Architecture (Mitchell, 1990)
Metrik <> Topologie
Absolute Maße Relationen
(Distanzen, Größen) (Beziehungen
zwischen Elementen)
Bauhaus-Universität Weimar 9 Raum messen
Messen räumlicher Eigenschaften - Metrik
Aus: Bauentwurfslehre (Neufert et al, 2011)
Bauhaus-Universität Weimar 10 Raum messen
Messen räumlicher Eigenschaften - Metrik
Distanzen zur Wahrnehmung von Objekten / Menschen
Aus: Cities for people (Gehl, 2010)
Bauhaus-Universität Weimar 11 Raum messen
Messen räumlicher Eigenschaften - Metrik
Aus: Cities for people (Gehl, 2010)
Bauhaus-Universität Weimar 12 Raum messen
Nicht-diskursive Eigenschaften von Raum
„komlexe räumliche Beziehungen sind im Allgemeinen nicht-diskursiv insofern, als dass wir auf unbewusster Ebene kompetent mit ihnen umgehen können, nicht aber fähig sind, über sie zu reden.“ (Hillier, 2009) “The human mind has no difficulty in seeing that the configurations are the same, in spite of the differences in the constituent ‘things’, and this shows that we easily recognise a configuration, even where we have no way of giving it a name and thus assigning it to a category. (…) In using language, for example, we are aware of words and believe that in speaking and hearing we are handling words. However, language only works because we are able to use the configurational aspects of language, that is, the syntactic and semantic rules which govern how words are to be assembled into meaningful complexes, in a way which makes their operation automatic and unconscious.” (Hillier, 1996)
Bauhaus-Universität Weimar 13 Raum messen
Space Syntax – Methoden zur Analyse topologischer Eigenschaften räumlicher Konfigurationen
www.spacesyntax.com
„(...) Space Syntax: die Suche nach einer
räumlichen Sprache, um die
verhältnismäßigen Eigenschaften räumlicher
Muster in Gebäuden und Städten zu
beschreiben, als eine Sprache des räumlich
Nicht-Diskursiven, ausreichend präzise, um
damit entwerfen zu können und überprüfbar
durch den Vergleich und die
Gegenüberstellung von räumlichen und
funktionalen Mustern.“ (Hillier, 2009)
Bauhaus-Universität Weimar 14 Raum messen
Raum als Konfiguration
Photograph from
above Plan with buildings
highlighted (as black)
Plan with open space
highlighted (as black)
Bauhaus-Universität Weimar 15 Raum messen
Was ist eine Konfiguration? - Eine formale Beschreibung
Eine Konfiguration besteht aus Elementen und deren Beziehungen zueinander. Konfigurationen mit 2 Elementen (a und b) Konfigurationen mit 3 Elementen (a,b und c) Repräsentation als Graph
Bauhaus-Universität Weimar 16 Raum messen
Depth – Eine zentrale Eigenschaft in Konfigurationen
Die Tiefe (Depth d) eines Elementes in einer Konfiguration wird berechnet durch das Addieren der kürzesten Distanzen von dem jeweiligen Element zu allen anderen Elementen. Je geringer die Tiefe eines Elements, desto einfacher (kürzer) ist es von diesem zu allen anderen zu kommen. Man spricht auch von Integriertheit (Integration) eines Elements. Je höher die Tiefe (Depth) desto niedriger ist der Grad an Integration und vice versa. Total Depth (td) of a configuration is the sum of the depth of all nodes
d = 1 + 2 + 2 + 3 = 8
d = 1 + 1 + 1 + 2 = 5
d = 1 + 1 + 2 + 2 = 6
d = 5
d = 8
td = 8+5+6+5+8 = 32
Bauhaus-Universität Weimar 17 Raum messen
Unterschiedliche Formen als Konfigurationen td - Total depth d - Mean depth sd - Standard Deviation i - Integration (normalised td according to the number of elements) df - difference factor (indicating the degree of difference between the minimum, maximum and mean depth in each complex) t/t - number of different depth values over the number of cells
Bauhaus-Universität Weimar 18 Raum messen
The J-Graph (Justified Graph)
d = 1 + 2 + 2 + 3 = 8
d = 1 + 1 + 1 + 2 = 5
d = 1 + 1 + 2 + 2 = 6
d = 5
d = 8
„root“
d = 0
d = 1
d = 2
d = 3
Bauhaus-Universität Weimar 19 Raum messen
Peculiarities of a configuration (p.72) Changing one element in a configuration change the configurational properties of others and therefor have effects on the configuration as a whole. The local affects the global!
Bauhaus-Universität Weimar 20 Raum messen
Peculiarities of a configuration (p.72) A configuration can be different, if seen from different points in that configuration.
Bauhaus-Universität Weimar 21 Raum messen
Unterschiedliche Formen als Konfigurationen Max depth = Min Integration (light squares) Min depth = Max integration (dark squares)
Bauhaus-Universität Weimar 22 Raum messen
Unterschiedliche Formen als Konfigurationen Max depth = Min Integration (light squares) Min depth = Max integration (dark squares)
Bauhaus-Universität Weimar 23 Raum messen
Plan as shaped space
floor plan
simplified „negative“ floor plan
grid
Depth of the cells in the Grid
Bauhaus-Universität Weimar 24 Raum messen
Learning Tool: Analysing Shape.pde
Bauhaus-Universität Weimar 25 Raum messen
Repräsentationsformen von Raum bei Space Syntax:
Axial Lines, Convex Spaces und Isovists
Bauhaus-Universität Weimar 26 Raum messen
Convex Space
Ein konvexer Raum ist ein Raum in dem alle Punkte, die in diesem Raum existieren, einander gegenseitig sichtbar sind.
aus: „A Pattern Language“ (Alexander et al, 1977) aus: „The Social Logic of space“ (Hillier & Hanson, 1984)
Bauhaus-Universität Weimar 27 Raum messen
Convex Map
A Convex map consists of the fewest possible set of convex shapes needed to completely cover the open space of an environment
Bauhaus-Universität Weimar 28 Raum messen
Constructing a Convex Map
Plan of Gassin (Example taken from: The Social Logic of Space, 1984)
(taken from Hillier & Hanson, 1984)
Bauhaus-Universität Weimar 29 Raum messen
Constructing a Convex Map
Look at the space between buildings Identify „fat“ convex spaces
(taken from Hillier & Hanson, 1984)
Bauhaus-Universität Weimar 30 Raum messen
Constructing a Convex Map
Look at the space between buildings Identify „fat“ convex spaces
(taken from Hillier & Hanson, 1984)
Bauhaus-Universität Weimar 31 Raum messen
Constructing a Convex Map
Go on with the next smaller ones, and so on…
(taken from Hillier & Hanson, 1984)
Bauhaus-Universität Weimar 32 Raum messen
Constructing a Convex Map
Complete Map with the fewest & fattest convex spaces
(taken from Hillier & Hanson, 1984)
Bauhaus-Universität Weimar 33 Raum messen
Analysing the convex map
To Analyse a convex map it needs to be transcribed into a graph: - the Nodes of the graph are the convex
spaces - the edges of the graph are the
connections of a convex space to its direct neighbours
Now measures like depth and connectivity can be derived from the graph.
Bauhaus-Universität Weimar 34 Raum messen
Global & Local Properties (Depth & Connectivity)
Connectivity is a local property: it tells you how many elements (e.g. convex spaces) are directly connected with one certain element. A local property can be experienced directly from a static location in space. Depth is a global property: it tells you how „far away“ an element is from all the other elements. A global property can only be experienced from moving through space.
Connectivity = 3
Depth = 13
Bauhaus-Universität Weimar 35 Raum messen
Analysing the convex map Connectivity
Bauhaus-Universität Weimar 36 Raum messen
Analysing the convex map (inverted) Depth = Integration (low depth values mean high integration and vice versa)
Bauhaus-Universität Weimar 37 Raum messen
Plan of Gassin
Bauhaus-Universität Weimar 38 Raum messen
Convex Maps for Building Floor Plans
Plan
Convex Shapes in a plan
Connected convex shapes
Graph Representation
Bauhaus-Universität Weimar 39 Raum messen
Exercise: Convert the given Plan into a Convex Map … … and calculate the Depth and Connectivity for each convex space! Draw a J-Graph from the entrance. On Basis of the analysis, try to answer the following questions: Which is the best suited room (convex space) for - the Professor - the secretary - the teaching assistants - Research staff - relaxing and sleeping?
Beispiel???
Entrance
Bauhaus-Universität Weimar 40 Raum messen
Result
… and calculate the Depth and Connectivity for each convex space! Draw a J-Graph from the entrance. On Basis of the analysis, try to answer the following questions: Which is the best suited room (convex space) for - the Professor - the secretary - the teaching assistants - Research staff - relaxing and sleeping?
Entrance
Bauhaus-Universität Weimar 41 Raum messen
Result
… and calculate the Depth and Connectivity for each convex space! Draw a J-Graph from the entrance. On Basis of the analysis, try to answer the following questions: Which is the best suited room (convex space) for - the Professor - the secretary - the teaching assistants - Research staff - relaxing and sleeping?
Entrance
Professor Sekretariat Lehrassistenten
Forschung
Forschung
Systemadministrator
Flur
Flur Besprechungsraum
Ruheraum
Bauhaus-Universität Weimar 42 Raum messen
The J-Graph (Justified Graph)
d = 1 + 2 + 2 + 3 = 8
d = 1 + 1 + 1 + 2 = 5
d = 1 + 1 + 2 + 2 = 6
d = 5
d = 8
„root“
d = 0
d = 1
d = 2
d = 3
In einem J-Graph wird eine Konfiguration ausgehend von einem bestimmten Element, entsprechend der Schritte die nötig sind um zu anderen Elementen zu gelangen, dargestellt.
Bauhaus-Universität Weimar 43 Raum messen
J-Graph (Erschließungsgraph)
Flur
Flur
Ruheraum
Besprechungs-
raum
Professor
Sekretariat Lehrassistenten
Mitarbeiter
Forschung
System-
administrator
Treppenhaus
Bauhaus-Universität Weimar 44 Raum messen
J-Graph (Erschließungsgraph)
Flur
Flur
Ruheraum
Besprechungs-
raum
Professor
Sekretariat
Lehrassistenten
Mitarbeiter
Forschung
System-
administrator
Treppenhaus
Bauhaus-Universität Weimar 45 Raum messen
J-Graph (Erschließungsgraph)
Flur
Flur
Ruheraum
Besprechungs-
raum
Professor
Sekretariat
Lehrassistenten
Mitarbeiter
Forschung
System-
administrator
Treppenhaus
Bauhaus-Universität Weimar 46 Raum messen
Erschließungsgraphen im Vergleich
Entrance
Average depth = 24.1
Flur
d = 16 Professor
d = 33
Treppenhaus
d = 25
Bauhaus-Universität Weimar 47 Raum messen
Repräsentationsformen von Raum bei Space Syntax:
Axial Lines, Convex Spaces und Isovists
Bauhaus-Universität Weimar 48 Raum messen
Axial Lines & Axial Map
Eine „Axial Line“ ist eine Sicht- bzw. Bewegungsachse, also eine gerade Linie innerhalb einer Umgebung, auf welcher die Sicht bzw. die Bewegung nicht behindert wird. Eine Axial Map besteht aus allen „Axial Lines“, die nötig sind, um die konvexen Räume in einer Umgebung vollständig miteinander zu verknüpfen. Dabei wird versucht mit der geringstmöglichen Anzahl an Axial Lines auszukommen. Dafür verwendet man vorrangig die längsten Sichtachsen.
Bauhaus-Universität Weimar 49 Raum messen
Constructing an Axial Map
Taken from: http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-2
No No Yes!
Bauhaus-Universität Weimar 50 Raum messen
Constructing a (fewest line) Axial Map
„first finding the longest straight line, (…) then the second longest, and so on until all convex spaces are crossed“ (Hillier & Hanson, 1984)
Bauhaus-Universität Weimar 51 Raum messen
Constructing a (fewest line) Axial Map
„first finding the longest straight line, (…) then the second longest, and so on until all convex spaces are crossed“ (Hillier & Hanson, 1984)
Bauhaus-Universität Weimar 52 Raum messen
Constructing a (fewest line) Axial Map
„first finding the longest straight line, (…) then the second longest, and so on until all convex spaces are crossed“ (Hillier & Hanson, 1984)
Bauhaus-Universität Weimar 53 Raum messen
Constructing a (fewest line) Axial Map
„first finding the longest straight line, (…) then the second longest, and so on until all convex spaces are crossed“ (Hillier & Hanson, 1984)
Bauhaus-Universität Weimar 54 Raum messen
Analysing the axial map
To Analyse a axial map it needs (again like the convex map) to be transcribed into a graph: - the Nodes of the graph are the axial lines - the edges of the graph are the
connections of an axial line to its directly connected axial lines
Now measures like depth and connectivity can be derived from the graph.
taken from: Hillier & Hanson (1984)
Bauhaus-Universität Weimar 55 Raum messen
Analysing the axial map
Connectivity
(taken from Hillier & Hanson, 1984)
Bauhaus-Universität Weimar 56 Raum messen
Analysing the axial map
(inverted) Depth = Integration (low depth values mean high integration and vice versa)
Bauhaus-Universität Weimar 57 Raum messen
Analysing the axial map
Integration Core
(taken from Hillier & Hanson, 1984)
Bauhaus-Universität Weimar 58 Raum messen
Overlapping with Convex Map
(taken from Hillier & Hanson, 1984)
Bauhaus-Universität Weimar 59 Raum messen
Exercise: Convert the given Plan into an Axial Map … … and calculate the Depth and Connectivity for 2 axial lines! On which of both lines (resp. streets) would you decide to open a shop? Hint: For counting the total depth of a line use a color pen to indicate, which of the lines you already counted!
Bauhaus-Universität Weimar 60 Raum messen
Results (calculated in DepthMap)
Integration: low depth values mean highly integrated lines (red); high depth values mean segregated lines (blue).
All Line Map Fewest Line Map
Bauhaus-Universität Weimar 61 Raum messen
Exkurs: Verschiebung im Raster (Bsp. Potsdam, Innenstadt)
Luftbild
Vogelperspektive
Segment Map
(Integration)
Bauhaus-Universität Weimar 62 Raum messen
Reihenfolge: 1) Zeichnen eines Plans
Taken from: http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-1
Bauhaus-Universität Weimar 63 Raum messen
Reihenfolge: 2) Erstellen einer Axial Map
Taken from: http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-1
Bauhaus-Universität Weimar 64 Raum messen
Reihenfolge: 3) Analysieren der Zusammenhänge zwischen den Linien Messwerte, die sich für jede Linie errechnen lassen, sind bspw. Connectivity, Integration und Choice.
Taken from: http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-1
Bauhaus-Universität Weimar 65 Raum messen
Connectivity
Connectivity misst wieviele Elemente direkt mit einem bestimmten Element verbunden sind. Connectivity ist eine lokale Eigenschaft, da sie nur die direkten Nachbarn eines Elementes untersucht.
Connectivity = 3
Connectivity in an All-Line-Map (Altstadt, Weimar)
Bauhaus-Universität Weimar 66 Raum messen
Integration (Zentralität)
Integration misst wie weit entfernt sich ein Element (bspw. Axial Line) in Relation zu (allen) anderen Elementen befindet. Sie markiert das (topologische) Zentrum einer Stadt.
Depth = 13
Integration in an All-Line-Map (Altstadt, Weimar)
Bauhaus-Universität Weimar 67 Raum messen
Choice (Durchgangspotential)
Choice gibt an wie oft ein Element passiert wird, wenn alle kürzesten Wege (von jedem Element zu jedem anderen) im Graphen durchlaufen werden.
Choice in an All-Line-Map (Altstadt, Weimar)
Shortest path
between 2
elements
Bauhaus-Universität Weimar 68 Raum messen
Choice (Durchgangspotential)
Bauhaus-Universität Weimar 69 Raum messen
Choice (Durchgangspotential)
Bauhaus-Universität Weimar 70 Raum messen
Choice (Durchgangspotential)
Bauhaus-Universität Weimar 71 Raum messen
Choice (Durchgangspotential)
Bauhaus-Universität Weimar 72 Raum messen
Choice (Durchgangspotential)
Bauhaus-Universität Weimar 73 Raum messen
Choice (Durchgangspotential)
Bauhaus-Universität Weimar 74 Raum messen
Choice (Durchgangspotential)
Bauhaus-Universität Weimar 75 Raum messen
Choice (Durchgangspotential)
Bauhaus-Universität Weimar 76 Raum messen
Choice in einer Convex Map
Bauhaus-Universität Weimar 80 Raum messen
Zusammenhang Flächennutzung - Choice
Taken from: http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-1
Bauhaus-Universität Weimar 81 Raum messen
Zusammenhang Flächennutzung - Choice
Taken from: http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-1
Bauhaus-Universität Weimar 82 Raum messen
Zusammenhang Flächennutzung - Choice
Taken from: http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-1
Bauhaus-Universität Weimar 83 Raum messen
Kein Zusammenhang: Flächennutzung – kürzeste Wege
Taken from: http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-1
Bauhaus-Universität Weimar 84 Raum messen
Bauhaus-Universität Weimar 85 Raum messen
Bauhaus-Universität Weimar 86 Raum messen
Bauhaus-Universität Weimar 87 Raum messen
Integration (Zentralität)
Bauhaus-Universität Weimar 88 Raum messen
Choice (Durchgangspotential)
Bauhaus-Universität Weimar 89 Raum messen
Designing for movement (Trafalgar Square)
Taken from: http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-1
Bauhaus-Universität Weimar 90 Raum messen
Designing for movement (Trafalgar Square)
Taken from: http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-1
Bauhaus-Universität Weimar 91 Raum messen
Designing for movement (Trafalgar Square)
Taken from: http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-1
Bauhaus-Universität Weimar 92 Raum messen
Designing for movement (Trafalgar Square)
Taken from: http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-1
Bauhaus-Universität Weimar 93 Raum messen
Designing for movement (Trafalgar Square)
Taken from: http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-1
Bauhaus-Universität Weimar 94 Raum messen
Designing for movement (Trafalgar Square)
Taken from: http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-1
Bauhaus-Universität Weimar 95 Raum messen
Ein weiterer Messwert: Intelligibility
Intelligibility is (mathematically) defined as the degree of correlation between integration and connectivity. “Since by definition urban space at ground level cannot be seen and experienced all at once, but requires the observer to move around the system building up a picture of it piece by piece, we might suspect that intelligibility has something to do with the way in which a picture of the whole urban system can be built up from its parts, and more specifically, from moving around from one part to another. “ (Hillier, 1996) Situation rechts: „Wir können zwar sehen, wo wir uns gerade befinden, jedoch nicht wo das sein könnte.“ (Hillier, 2009)
Bauhaus-Universität Weimar 96 Raum messen
Designing for achieving Intelligibility
Enhancing the Urban Structure through improving the correlation between connectivity and integration
Exisiting Urban Grid
Design Proposal 1
Design Proposal 2
Bauhaus-Universität Weimar 97 Raum messen
Beispiel: Grasse, Frankreich
Luftbild der Altstadt (Quelle: Google Maps)
Bauhaus-Universität Weimar 98 Raum messen
Beispiel: Grasse, Frankreich
Quelle: Panoramio Quelle: Panoramio
Bauhaus-Universität Weimar 99 Raum messen
Grasse – Integration & Connectivity
Connectivity Integration
Bauhaus-Universität Weimar 100 Raum messen
Grasse - Intelligibility
Bauhaus-Universität Weimar 101 Raum messen
Repräsentationsformen von Raum bei Space Syntax:
Axial Lines, Convex Spaces und Isovists
Bauhaus-Universität Weimar 102 Raum messen
Isovist
Ein Isovist (Sichtfeld) umfasst die Gesamtheit der Punkte die ausgehend von einem einzelnen Punkt im Raum gesehen werden kann.
Erstellung eines Isovisten durch
Verschneidung von Strahlen mit
der Umgebung
(aus: Benedikt,1979)
Ein Isovist Vx von einem Blickpunkt x
in einer Umgebung E in einer Region D
(aus: Benedikt,1979)
x Vx
Bauhaus-Universität Weimar 103 Raum messen
Eigenschaften eines Isovists
Area Flächeninhalt des Sichtfeldes Perimeter Umfang des Sichtfeldes Compactness Verhältnis von Area zu Perimeter in Relation zur idealen Kreisform Occlusivity Länge der „verdeckten“ Kanten Min Radial kürzester „Sichtstrahl“ … many more (including secondary measures) (see Benedikt, 1979 or Batty, 2001)
Qx = Degree of occlusivity (from Benedikt, 1979)
Bauhaus-Universität Weimar 104 Raum messen
Eigenschaften eines Isovists - Beispiele
Area:
Perimeter:
Occlusivity:
Compactness:
400
70.8
0.0
1.0
400
80
0.0
0.78
298.1
486.6
416.5
0.015
circle square forest
Bauhaus-Universität Weimar 105 Raum messen
Isovist Properties relate to spatial experiences
Franz (2005) found correlations between isovist properties and judgements of people about experiential qualities.
Images taken from Franz, 2005
Bauhaus-Universität Weimar 106 Raum messen
Learning Tool: Isovist.pde
Image from: Krämer & Kunze (2005)
Isovist, InfAR, 2011, downlad at:
http://infar.architektur.uni-weimar.de/service/drupal-cms/node/551
Bauhaus-Universität Weimar 107 Raum messen
Exercise - Isovists
Find 2 viewpoints in the plan (inside the red-dotted area). One which is good for hiding, and one which is good for getting an overview! Draw the isovists from the 2 points and compare the values „Area“ and „Perimeter“ with each other.
Bauhaus-Universität Weimar 108 Raum messen
Isovist Field
Die Analyse eines einzelnen Sichtfeldes erlaubt Aussagen über eine räumliche Konfiguration ausgehend von einem bestimmten Blickpunkt. Soll eine räumliche Konfiguration als Ganzes bewertet werden, ist es nötig eine Konfiguration nicht nur von einem Punkt, sondern von möglichst allen Punkten aus zu betrachten. Hierfür schlägt Benedikt (1979) die Erstellung von Isovist-Fields vor. In Isovist-fields werden für alle Punkte innerhalb einer Konfiguration die Isovist-Eigenschaften berechnet und farblich dargestellt.
Bauhaus-Universität Weimar 109 Raum messen
Isovist Field – Example: BU Campus
Isovist Area Values mapped on
an Isovist Field
Isovist Perimeter Values mapped on
an Isovist Field
Bauhaus-Universität Weimar 110 Raum messen
Isovist Field Example - Neuer Markt Potsdam
Bauhaus-Universität Weimar 111 Raum messen
Isovist Field Example - Neuer Markt Potsdam (Occlusivity)
Reale Situation (mit Gebäude
auf dem Platz)
Fiktive Situation (ohne Gebäude
auf dem Platz)
Bauhaus-Universität Weimar 112 Raum messen
Isovist Field Example - Neuer Markt Potsdam (Min Radial)
Reale Situation (mit Gebäude
auf dem Platz)
Fiktive Situation (ohne Gebäude
auf dem Platz)
Bauhaus-Universität Weimar 113 Raum messen
Blockrandbebauung vs. Solitärbebauung
Bauhaus-Universität Weimar 114 Raum messen
Blockrandbebauung vs. Solitärbebauung
Isovist Area
Average Area = 3381 Average Area = 11174
Bauhaus-Universität Weimar 115 Raum messen
Blockrandbebauung vs. Solitärbebauung
Isovist Compactness
Average Compactness = 0.192 Average Compactness = 0.186
Bauhaus-Universität Weimar 116 Raum messen
Blockrandbebauung vs. Solitärbebauung
Isovist MinRadial
Average minRadial = 3.95 Average MinRadial = 8.37
Bauhaus-Universität Weimar 117 Raum messen
Visibility Graph
is a graph of mutually visible points in space In mathematical terms, a graph consists of two sets: the set of the vertices in the Graph and the set of edge connections joining pairs of vertices. The graph edges are undirected (that is, if v1 can see v2 , then v2 can see v1 ). (see Turner et al, 2001)
Schematic plan and visibility graph (from: Krämer & Kunze, 2005)
Bauhaus-Universität Weimar 118 Raum messen
Visibility Graph - Measures
Connectivity gibt an wieviele Punkte im Raum mit einem Punkt verbunden sind (entspricht der Area eines Isovist) Integration gibt die durchschnittliche visuelle Distanz eines Punktes zu allen anderen Punkten an Weitere Messwerte: • Clustering Coefficient • Control / Controllability • Entropy • …
Bauhaus-Universität Weimar 119 Raum messen
VGA – Integration
(a) Mean values of the shortest path length for a simple configuration. (= Integration)
(b) The area under the T-crossbar has higher values because of a two-step relationship
with the area above the crossbar.
Bauhaus-Universität Weimar 120 Raum messen
Zusammenhang zwischen Integration & Bewegungsflüssen (Tate Gallery)
Traces of visitors Visibility Graph (Integration)
Taken from: http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-1
Bauhaus-Universität Weimar 121 Raum messen
Comparing design options
Comparing different design variants according to
integration (from Dursun, 2007)
Bauhaus-Universität Weimar 122 Raum messen
Intelligebility: Labyrinth Vs. Panopticon
Strong Correlation
Weak Correlation
Connectivity Integration
Connectivity Integration
Bauhaus-Universität Weimar 123 Raum messen
Identifying Spatial Pattern Case: Group Hose, Junya Ishigami
Aus: Arch+ 208 (2012, p.128-129)
Bauhaus-Universität Weimar 124 Raum messen
Identifying Spatial Pattern Case: Group Hose, Junya Ishigami
Aus: Arch+ 208 (2012, p.132-134)
„Die standardisierten Elemente
japanischer Holzhäuser werden zu
einer neuen Gesamtstruktur
zusammengefügt. Das Ergebnis ist
eine raffinierte Form der Abstraktion,
die einen gelebten und zugleich
abstrakten Raum erzeugt.“
Bauhaus-Universität Weimar 125 Raum messen
Identifying Spatial Pattern Case: Group Hose, Junya Ishigami
Aus: Arch+ 208 (2012, p.132-134)
„Die standardisierten Elemente
japanischer Holzhäuser werden zu
einer neuen Gesamtstruktur
zusammengefügt. Das Ergebnis ist
eine raffinierte Form der Abstraktion,
die einen gelebten und zugleich
abstrakten Raum erzeugt.“ ?
Bauhaus-Universität Weimar 126 Raum messen
Identifying Spatial Pattern
Bauhaus-Universität Weimar 127 Raum messen
Identifying Spatial Pattern
Bauhaus-Universität Weimar 128 Raum messen
Identifying Spatial Pattern
Bauhaus-Universität Weimar 129 Raum messen
Test yourself
Bauhaus-Universität Weimar 130 Raum messen
Test yourself
Bauhaus-Universität Weimar 131 Raum messen
Axial Map - Integration
Integration
Bauhaus-Universität Weimar 132 Raum messen
Axial Map - Choice
Choice
Bauhaus-Universität Weimar 133 Raum messen
Vibility Graph Analysis – Connectivity (~ Area)
Bauhaus-Universität Weimar 134 Raum messen
Vibility Graph Analysis - Integration
Bauhaus-Universität Weimar 135 Raum messen
Vibility Graph Analysis - Intelligibility
Bauhaus-Universität Weimar 136 Raum messen
Isovist Field - Compactness
Bauhaus-Universität Weimar 137 Raum messen
Isovist Field - Min Radial
Bauhaus-Universität Weimar 138 Raum messen
Isovist Field - Occlusivity
Bauhaus-Universität Weimar 139 Raum messen
Evidenzbasierte Entwurfsprozesse
Taken from: http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-1
Bauhaus-Universität Weimar 140 Raum messen
The reasoning art
“Architecture endlessly debates the roles of intuition and reason in
design. In most academics (not ours) reasoners and intuitionists are
locked in opposition. Reasoners say that intuitionists are mystifying
the art, intuitionists that reasoners seek to reduce architecture to a
formula. It is time to put this false dichotomy behind us. Intuition in
design is the creative deployment of the nondiscursive understanding
of configuration.” (Hillier & Hanson, 1997, p.4)
Bauhaus-Universität Weimar 141 Raum messen
Links & Literatur
Introduction to Space Syntax (Stonor, 2010) http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-1 The Social Logic of Space (Hillier & Hanson, 1984) Space is the machine (Hillier, 1996) Space Matters (Rose et al, 2008) http://infar.architektur.uni-weimar.de/temp/sfiles/SpaceMatters.pdf (login as: student, pass: ss12) Weiterführende Literatur: The Language of space (Lawson, 2001) A Pattern Language (Alexander et al, 1979)