Einführung in Space Syntax Analysemethodeninfar.architektur.uni-weimar.de/service/drupal-infar/sites/default/... · Space Syntax: die Suche nach einer räumlichen Sprache, um die

Bauhaus-Universität Weimar 1 Raum messen

Raum messen Einführung in Space Syntax Analysemethoden

Dipl.-Ing. Sven Schneider


Was ist Raum und wozu brauchen wir ihn?

http://www.youtube.com/watch?v=2K4NB40XIxk&feature=related

http://www.youtube.com/watch?v=2K4NB40XIxk&feature=related


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.“


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)“

http://gh-yard.blogspot.com/




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’’


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)


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)


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)


Messen räumlicher Eigenschaften - Metrik

Aus: Bauentwurfslehre (Neufert et al, 2011)



Distanzen zur Wahrnehmung von Objekten / Menschen

Aus: Cities for people (Gehl, 2010)



Aus: Cities for people (Gehl, 2010)


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)


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)


Raum als Konfiguration

Photograph from

above Plan with buildings

highlighted (as black)

Plan with open space

highlighted (as black)


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


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


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


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


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!


Peculiarities of a configuration (p.72) A configuration can be different, if seen from different points in that configuration.


Unterschiedliche Formen als Konfigurationen Max depth = Min Integration (light squares) Min depth = Max integration (dark squares)


Unterschiedliche Formen als Konfigurationen Max depth = Min Integration (light squares) Min depth = Max integration (dark squares)


Plan as shaped space

floor plan

simplified „negative“ floor plan

grid

Depth of the cells in the Grid


Learning Tool: Analysing Shape.pde


Repräsentationsformen von Raum bei Space Syntax:

Axial Lines, Convex Spaces und Isovists


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)


Convex Map

A Convex map consists of the fewest possible set of convex shapes needed to completely cover the open space of an environment


Constructing a Convex Map

Plan of Gassin (Example taken from: The Social Logic of Space, 1984)

(taken from Hillier & Hanson, 1984)



Look at the space between buildings Identify „fat“ convex spaces




Look at the space between buildings Identify „fat“ convex spaces




Go on with the next smaller ones, and so on…




Complete Map with the fewest & fattest convex spaces



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.


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


Analysing the convex map Connectivity


Analysing the convex map (inverted) Depth = Integration (low depth values mean high integration and vice versa)


Plan of Gassin


Convex Maps for Building Floor Plans

Plan

Convex Shapes in a plan

Connected convex shapes

Graph Representation


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


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


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


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.


J-Graph (Erschließungsgraph)

Flur

Flur

Ruheraum

Besprechungs-

raum

Professor

Sekretariat Lehrassistenten

Mitarbeiter

Forschung

System-

administrator

Treppenhaus



Flur

Flur

Ruheraum

Besprechungs-

raum

Professor

Sekretariat

Lehrassistenten

Mitarbeiter

Forschung

System-

administrator

Treppenhaus



Flur

Flur

Ruheraum

Besprechungs-

raum

Professor

Sekretariat

Lehrassistenten

Mitarbeiter

Forschung

System-

administrator

Treppenhaus


Erschließungsgraphen im Vergleich

Entrance

Average depth = 24.1

Flur

d = 16 Professor

d = 33

Treppenhaus

d = 25





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.


Constructing an Axial Map

Taken from: http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-2

No No Yes!

http://www.slideboom.com/presentations/293659/Intro-to-Space-Syntax_Day-2










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)











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)



Connectivity




(inverted) Depth = Integration (low depth values mean high integration and vice versa)



Integration Core



Overlapping with Convex Map



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!


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


Exkurs: Verschiebung im Raster (Bsp. Potsdam, Innenstadt)

Luftbild

Vogelperspektive

Segment Map

(Integration)


Reihenfolge: 1) Zeichnen eines Plans














Reihenfolge: 2) Erstellen einer Axial Map














Reihenfolge: 3) Analysieren der Zusammenhänge zwischen den Linien Messwerte, die sich für jede Linie errechnen lassen, sind bspw. Connectivity, Integration und Choice.














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)


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)


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


















Choice in einer Convex Map


Zusammenhang Flächennutzung - Choice









































Kein Zusammenhang: Flächennutzung – kürzeste Wege

















Integration (Zentralität)




Designing for movement (Trafalgar Square)




















































































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)


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


Beispiel: Grasse, Frankreich

Luftbild der Altstadt (Quelle: Google Maps)


Beispiel: Grasse, Frankreich

Quelle: Panoramio Quelle: Panoramio


Grasse – Integration & Connectivity

Connectivity Integration


Grasse - Intelligibility





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


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)


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


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


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







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.


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.


Isovist Field – Example: BU Campus

Isovist Area Values mapped on

an Isovist Field

Isovist Perimeter Values mapped on

an Isovist Field


Isovist Field Example - Neuer Markt Potsdam


Isovist Field Example - Neuer Markt Potsdam (Occlusivity)

Reale Situation (mit Gebäude

auf dem Platz)

Fiktive Situation (ohne Gebäude

auf dem Platz)


Isovist Field Example - Neuer Markt Potsdam (Min Radial)

Reale Situation (mit Gebäude

auf dem Platz)

Fiktive Situation (ohne Gebäude

auf dem Platz)


Blockrandbebauung vs. Solitärbebauung



Isovist Area

Average Area = 3381 Average Area = 11174



Isovist Compactness

Average Compactness = 0.192 Average Compactness = 0.186



Isovist MinRadial

Average minRadial = 3.95 Average MinRadial = 8.37


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)


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 • …


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.


Zusammenhang zwischen Integration & Bewegungsflüssen (Tate Gallery)

Traces of visitors Visibility Graph (Integration)














Comparing design options

Comparing different design variants according to

integration (from Dursun, 2007)


Intelligebility: Labyrinth Vs. Panopticon

Strong Correlation

Weak Correlation




Identifying Spatial Pattern Case: Group Hose, Junya Ishigami

Aus: Arch+ 208 (2012, p.128-129)



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.“



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.“ ?


Identifying Spatial Pattern






Test yourself


Test yourself


Axial Map - Integration

Integration


Axial Map - Choice

Choice


Vibility Graph Analysis – Connectivity (~ Area)


Vibility Graph Analysis - Integration


Vibility Graph Analysis - Intelligibility


Isovist Field - Compactness


Isovist Field - Min Radial


Isovist Field - Occlusivity


Evidenzbasierte Entwurfsprozesse













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)


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)












http://infar.architektur.uni-weimar.de/temp/sfiles/SpaceMatters.pdf



Documents

Einführung in Space Syntax Analysemethodeninfar.architektur.uni-weimar.de/service/drupal-infar/sites/default/... · Space Syntax: die Suche nach einer räumlichen Sprache, um die