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Place Pulse: MIT 대학 미디어랩, 구글 스트리트뷰를 이용한 도시 개발 방법 연구

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외국의 도시에서 텅 빈 거리를 처음으로 걷거나 낯선 지역의 모퉁이에서 친구를 기다릴 때의 느낌을 기억하는지? 우리 모두는 일부러 또는 무의식적으로 끊임없이 주변 환경을 판단한다. 우리의 안전 수준, 우리가 인식한 상황의 장점이나 기회 등을 판단하는 능력은 생존에 필수적인 진화 수단이다. 통상적으로 이러한 판단은 수 분 내에 이루어지지만 MIT 대학의 미디어랩의 새로운 프로젝트는 대규모 집단을 대상으로 이러한 판단에서 사용되는 정보의 힘을 연구할 계획이다. 

 

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대중에게서 정보를 얻는 도시 조사인 Place Pulse는 MIT 미디어랩 소속인 필 살레스 (Phil Salesses), 앤서니 드빈센치 (Anthony Devincenzi), 세자르 히달고 (Cesar Hidalgo)와 노스이스턴 대학교 복잡계 연구 센터 (Northeastern University Center for Complex Network Research)의 마우로 마르티노 (Mauro Martino)가 운영하고 있다. 기술전문가, 연구원, 디자이너, 예술가로 이루어진 이 팀은 1960년대 케빈 린치(Kevin Lynch)의 작품을 도시의 인식을 이해하는 출발점으로 삼고 있으며 현재의 도구를 이용해 대규모의 테스트 그룹에게 도시 사진을 보여준다.

 

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사람들이 특정 지역을 인식하는 방법을 이해함으로써 도시 인구의 전반적인 행복을 향상하기 위해 진행되는 설문 조사는 두 개의 이미지를 나란히 놓고 “어느 쪽이 더 독특해 보입니까?”, “어느 쪽이 더 상류층이 사는 지역처럼 보입니까?”, “어느 쪽이 더 안전해 보입니까?”라는 세 가지 질문을 제시한다. 이미지 출처는 구글 스트리트뷰이며 조사는 희망하는 참여자들을 대상으로 이루어졌다. 위치 정보(geolocation) 서비스와 소셜 네트워크를 활용하면 세계적인 규모에 가까운, 쉽게 가시화할 수 있는 데이터를 도출할 수 있다.

 

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산출된 데이터로 도시의 어떤 특징이 특정한 인식을 만들어내는지 파악할 수 있다. 이 세 가지 질문의 응답을 그래프로 만들어 다른 참여자들의 그래프와 조합하면 연구진이 말하는, 소위 “인식 네트워크 (perception network)"가 생성된다. 이 데이터 네트워크를 분석해 특정 지역의 일반적인 인식에 대한 가정을 도출해내면 도시 계획과 개발에 대한 이론을 형성하는데 활용할 수 있다.
프로젝트는 아직 초기 단계에 불과하지만 일상이 되어버린 기술을 사용해 대규모의 사회적 실험을 할 수 있는 꽤 흥미로운 방법을 제시한다. 결과 데이터 세트는 도시 디자인에 영향을 미치고 지방 정부가 문제 지역 거주자들의 행복을 향상하는데 도움이 될 수 있다. 사람들이 많이 참여할수록 더 좋은 결실을 맺을 수 있으니 여러분도 프로젝트에 관심을 가지고 설문 조사에 참여하시길 바란다. 최종 결과는 2011년 8월 14일에 발표된다.

 

[ 출처: COOL HUNTING ]

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