第一幕 FROM ANALYSIS TO DECISION
让地图辅助决策， 让复杂问题“可比较”
TOD Insight轨道站点辅助决策地图
当数据足够多， 地图能不能帮人做出更好的判断？
跟随一次判断- 01发现
- 02定位
- 03诊断
- 04比较
02 / PRODUCT CHALLENGE
从“位置展示” 到“辅助判断”
在哪里
一个位置，可以被标记。 但一个判断，不能只靠一个点。
信息增加，判断却没有自动发生
数据、分析与图层不断叠加， 用户仍需要找到自己的阅读路径。
现状如何，为什么不同
从看见对象，走向理解状态； 从看到差异，走向定位差异。
如何比较
让复杂信息沿任务展开， 为判断提供可理解的参照。
地图不只呈现位置， 还需要帮助用户理解差异并形成判断。
本项目以 TOD 为验证场景，探索一种从基础位置展示走向分析辅助判断的“辅助决策分析型电子地图”产品形态。
03 / WHY TOD
站点是一个点， 问题却不止一个维度。
交通、土地利用、公共服务与环境共同构成站点的空间状态。TOD 将多源数据、多维指标与多个对象放在同一张地图上，成为验证分析辅助判断的具体场景。
研究期多尺度 TOD 地图 · 按原有层级展示
04 / MODEL → PRODUCT
模型回答“如何评价”， 产品还要回答“如何使用”。
评价维度不是界面菜单。先把模型语言转译成用户能够提出的问题，再组织成可执行的任务。
评价模型
认知问题
这个站处于什么状态？
哪里存在明显差异？
哪些信息值得继续查看？
任务路径
- 01DISCOVER发现
- 02LOCATE定位
- 03DIAGNOSE诊断
- 04COMPARE比较
05 / INTERACTIVE PRODUCT EXPERIENCE
沿着一次判断， 进入真实产品。
以下为真实 Web GIS MVP 的交互录屏。跟随任务阅读，界面在右侧继续展开。
每一步保留一段真实交互。滚动到画面后播放，也可以切换静态阅读。
01 / DISCOVER
发现：先建立全局认识
切换专题与图例，识别站点在不同评价维度下的空间分布。先知道自己正在看什么，再开始选择。
专题 → 图例 → 站点分布02 / LOCATE
定位：从全局走近一个对象
通过搜索与筛选缩小范围，将分散的站点集合转化为当前任务中的具体对象。
搜索 → 定位 → 筛选范围03 / DIAGNOSE
诊断：让空间与指标互相解释
打开单站诊断，结合高 zoom 地铁站符号、周边 POI 与百分位信息理解站点状态。相对低位维度是阅读线索，不等同于规划缺陷。
单站 → 空间上下文 → 相对位置04 / COMPARE
比较：把差异放在同一参照下
选择两座站点，在同一视图中查看差异。把原始得分与百分位区分开，理解结论所依据的相对位置。
双站选择 → 维度差异 → 百分位参照06 / USER TESTING
产品能完成任务， 但用户还没有真正看懂比较结果。
第一轮代理目标用户测试（n=12）让问题从功能层面，转向信息理解层面。
筛选结果，还需要被解释
筛选完成，不代表用户已经建立对结果范围的理解。
诊断信息，需要明确参照
展示多个维度之后，仍需要帮助用户识别哪些信息值得继续查看。
双站差异，存在阅读断点
用户看到的是原始得分差，结论依据的却是百分位差。
07 / MAP VISUAL ITERATION
降低视觉噪声， 让站点与空间关系更容易被识别。
这一轮先解决地图怎么被看见：降低底图干扰，明确站点符号层级，在高 zoom 下补充空间上下文。
拖动分界线或选择版本查看。两版保留各自原始视野，不作地理位置逐像素配准。
走近之后，也能读懂周边。
高 zoom 地铁站符号与周边 POI，让单站诊断不再只停留在指标面板里。
- 道路层级
- 站点符号
- 周边 POI
08 / KEY PRODUCT DECISION
当两座站点被放在一起， 问题才真正显形。
双站比较迭代｜从原始得分主导转向百分位主导
用户看到的是原始得分差， 结论依据的却是百分位差。
01 / 观察整体
一张界面，两套参照。
旧版展示原始得分，同时给出基于百分位差的比较结论。两种尺度出现在同一阅读路径中。
02 / 定位断点
数字被看见，参照却被跳过。
将视线收窄到比较面板：显眼的原始得分，并不是结论所采用的参照。
03 / 重排层级
不是增加信息，而是调整主次。
把百分位放到主要阅读位置，原始得分保留为次要信息。
04 / 回到产品
让结论与用户看到的参照一致。
新版用百分位组织双站差异，让维度、相对位置与比较结论沿同一路径被阅读。
第一轮 n=12 → 第二轮 n=6
双站比较理解
41.7%100%双站任务平均时间
88.2s53.8s两轮测试中观察到理解表现与任务时间的变化；不将变化归因于单一界面调整。
09 / OUTCOME
从空间评价研究， 到辅助决策地图原型。
把模型转译成任务，把差异组织成信息，把地图推进到能够被使用的产品。
完成两轮代理目标用户测试，共 18 人次，覆盖 15 名独立参与者。
第一轮 12 人；第二轮 6 人，由 3 名旧参与者与 3 名新参与者组成。
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