北京上海都上榜!世界上最復(fù)雜的15張地鐵線路圖
東京的地鐵線路圖看得人眼花繚亂,但與紐約與巴黎的相比,確是小巫見大巫——至少有一群理論物理學(xué)家與數(shù)學(xué)家這么認(rèn)為。
法國CEA-Saclay研究所研究員Riccardo Gallotti及Marc Barthelemy與英國哈佛大學(xué)研究員Mason Porter最近共同開展了一個(gè)項(xiàng)目,測(cè)算普通人最多能接受多少交通地圖信息。他們?cè)谄诳s志《Science Advances(科學(xué)進(jìn)展)》中這樣寫道,城市交通系統(tǒng)越來越發(fā)達(dá),交通線路圖也愈發(fā)繁復(fù),他們想知道這些線路圖究竟是否會(huì)“超出我們的認(rèn)知極限”。如果答案是肯定的,那么在不久的將來,電子地圖對(duì)城市居民與外來游客而言用處將大大增強(qiáng)。
研究人員分別分析了全球15個(gè)最龐大的地鐵交通線路圖(按站點(diǎn)數(shù)量排序)。假設(shè)乘客需要從A地前往B地,他們要在所有可能的線路中選出最快的一條。結(jié)合行為研究學(xué)一同考慮,普通人單次工作記憶至多能貯存4條信息——起點(diǎn)、終點(diǎn)及兩個(gè)換乘站點(diǎn)。
按照“累積而得”的復(fù)雜程度分級(jí)排序,紐約地鐵線路圖成為了當(dāng)之無愧的第一,奪得“全球最復(fù)雜城市交通系統(tǒng)”的寶座。香港地鐵則排在末位:
1.紐約,美國
2.巴黎,法國
3.東京,日本
4.倫敦,英國
5.馬德里,西班牙
6.巴塞羅那,西班牙
7.莫斯科,俄羅斯
8.首爾,韓國
9.上海,中國
10.墨西哥城,墨西哥
11.柏林,德國
12.芝加哥,美國
13.大阪,日本
14.北京,中國
15.香港,中國
研究發(fā)現(xiàn),普通人最多只能加工250個(gè)站點(diǎn)信息,與8比特的信息量相當(dāng)。紐約地鐵換乘站點(diǎn)共計(jì)161個(gè),若一次乘車換乘兩次,所有路線的信息量相加達(dá)8.1比特,已經(jīng)超過了普通人的認(rèn)知極限。巴黎、東京、倫敦的地鐵換乘站點(diǎn)則分別是78、56、48個(gè),信息量約為6比特。
所以總的來說,乘客在大城市搭乘地鐵時(shí),對(duì)照紙質(zhì)版地鐵線路圖也可以勉強(qiáng)規(guī)劃換乘路線。不過要是乘客出站后還得搭乘接駁公交,這下可真的夠嗆。
以紐約、巴黎及東京為例,研究人員在地鐵線路數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上增加公交線路數(shù)據(jù)后,很快就得出了答案——先后乘坐地鐵與公交出行的乘客需要處理的換乘站點(diǎn)信息量大大超過了常人的認(rèn)知能力。三座城市的地鐵及公交換乘站點(diǎn)數(shù)量分別是8461、4292與1831個(gè),超過80%的出行路線均已突破了我們所能承受的極限。
“這恰恰指出了問題所在,聯(lián)運(yùn)系統(tǒng)過于復(fù)雜,線路圖也是時(shí)候更新了,”Barthelemy在寫給CityLab的郵件中這樣說道。
實(shí)用的聯(lián)運(yùn)地圖少之又少,而遠(yuǎn)比地鐵線路圖復(fù)雜的公交線路圖才是真正的問題,城市的公交網(wǎng)絡(luò)實(shí)在太過龐大。研究人員希望能看到更加方便實(shí)用的公交線路圖,不少設(shè)計(jì)者也提出了相同的理念——如舊金山更新后的Muni地圖利用線條顏色深淺來指示車次頻率就是個(gè)不錯(cuò)的做法。
Muni地圖。圖片來源:網(wǎng)絡(luò)
研究最終得出的結(jié)論是,未來我們將看到大量出行APP的出現(xiàn):
分析指出,人們?cè)诔鞘兄谐鲂袝r(shí)需要處理的信息量過于龐大,在大城市中尤其如此,因此我們需要尋求新的協(xié)助工具。我們不僅需要重新設(shè)計(jì)線路圖與交通網(wǎng)絡(luò)圖,以全新形式呈現(xiàn)給讀者,同時(shí)還需研發(fā)信息技術(shù)工具,幫助出行者減輕信息處理負(fù)擔(dān)。對(duì)交通運(yùn)輸機(jī)構(gòu)而言,推出便民服務(wù)無疑是至關(guān)重要的一步。
不過該研究并不全面:每天總計(jì)有560萬人搭乘紐約地鐵出行,210萬人搭乘公交,他們也并沒有因?yàn)榫€路過于繁復(fù)而頭腦爆炸。更科學(xué)的地圖設(shè)計(jì)與更智能的導(dǎo)航技術(shù)究竟能否給城市出行帶來便利還是未知數(shù),但如果我們擁有更多選擇,我們或許能隨時(shí)換乘,擁有更多出行自由。





