Focus Active評價的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

Focus Active評價進入發燒排行的影片

應用空間行為特徵於動態人流模擬分析

為了解決Focus Active評價的問題，作者王祐宸 這樣論述：

本研究將以空間行為特徵、人流模擬系統和收集社群媒體網路聲量的方式了解空間行為特徵與空間資料的關係，空間資料指的是社群媒體網路聲量，而空間行為特徵指的是透過 360 度相機在五個城市元素中收集的人流軌跡，並在各個元素中選擇兩個代表性的區域進行採樣，以了解不同空間中的行為特徵，而後利用相關的特徵行為，擬定相對應的情境設計，並將模擬情境中所對應的空間行為特徵利用人流模擬的工具 Gama platform 進行動態模擬，再以社群媒體網路聲量為輔佐，以了解模擬結果與網路聲量資料的關聯性。空間行為特徵指的是使用者在不同空間中所產生的特殊行為，本研究主要以城市五大元素做為基礎，城市元素主要分為：路徑(Pa

th)、節點(Nodes)、邊界(Edges)、地標(Landmarks)和區域(District)，並根據各個元素的性質挑選各兩個採樣區域，以確保特徵行為的有效性。除此之外，研究過程中也會整理出相對應的五大元素中的空間特徵行為，並導入至文獻中提到的八個不同的運動基礎案例評估模型以進行特徵行為分類，了解其相對應的運動模式。由於區域元素是融合了其餘元素的綜合體，包含著所有的空間行為特徵，因此在後續進行動態人流模擬時，會以區域元素作為主要的模擬區域。本研究透過近年來廣泛應用於模擬城市現象或是預測未來城市的樣貌的 Gamaplatform 進行人流模擬的分析工具。本研究先在 open street

map 描繪需要的區域(Geojson檔)再轉換為 shape 檔，並導入 Gama-platform 已建立相關模型。在本研究中，人流模擬的主要目的是在探討商圈區域中的人流變化，主要以 Agent-Based modeling(以代理人為基礎的模型) 為主要基礎進行操作，使用 Agent-Based modeling 的模擬模型時，必須標示出活動實體（稱為代理）並定義其行為。他們可能是行人，家庭，車輛，設備，產品或建築，並設置其環境變量以進行模擬(例如：速度、時間、高度)，進而與系統建立連接關係，以達到貼近真實的模擬分析。社群網路媒體網路聲量的相關資料是使用者與該空間互動後留下的數據，例如：

商家評分、商家評論數，其數量指的是商業設施在網路上被討論的次數，並不考慮其內容的正負面評價，因為這些數值資料代表的是使用者的足跡，屬於群眾資源。然而透過這些資料導入至地理空間資訊系統(Quantum Geography Information System, QGIS)後，可以將商業措施的點位資料以資料視覺化的方式進行呈現，能更了解該區域的樣態，並作為一種輔佐工具來做為後續與動態人流模擬模型的驗證依據，以分析既有的空間資料與人流模擬的關係與匹配度。根據以上的研究方法與分析過程，本研究將焦點放在不同場域的人流資料收集、不同空間的行為特徵以及動態人流模擬的真實性，其結果與貢獻有三：(1) 需要考慮

到使用者的多樣性以及熱門時段的選擇，以確保能收集到龐大的數據，以便進行數據分析時，能夠互相比對來了解使用者的行為，整理出行人在公共空間中的行為規則 (2) 透過 360度相機在城市五大元素中收集的軌跡數據進行數據分析，並整理出不同空間中的空間行為特徵 (3) 根據空間行為特徵擬定情境並建立模型，探討動態人流模擬模型與社群網路媒體網路聲量的關係，最後發展出一個整合空間分析與使用者行為的模擬模型框架，以供後續在其他場域繼續進行研究。