30년도 훨씬 지난 이전, 개척가와 같았던 도시계획가 윌리엄 화이트는 공공 공간의 미스테리에 대하 풀어갈 숙제와 함께 뉴욕 시에 의해 책임을 맡았다. 왜 이러한 공간에서 다른 이들은 메마르고 공허한 채로 앉아있는 반면 행복한 방문객들의 군중들을 끌어들이는 것일까?
초시계와 시간경과 비디오 촬영, 그리고 다량의 단순한 종이 차트들로 수행된 화이트의 연구 프로그램은 굉장한 성공을 거두었다. 그가 발견한 것들에 기초하여 그는 도시를 조만간 시 건설 코드로 코딩할 수 있는 쉽고 간단하게 구현할 일련의 권장사항들을 만들어냈다.
오늘날 뉴욕의 어떤 방문객이라도 도시의 많은 공공 공간에 대한 넓은 유효성과 끌어들이는 인간의 행위유발성 말고는 불평할 것이 많지 않을 것이다. 화이트의 직관은 어떻게 하면 넓고 심리적으로 건강한 도시를 만들 수 있을까에 대한 중요한 질문들에 대해 답하기 위한 방법으로써 신중한 관찰과 데이터 수집 및 선입견을 제쳐놓고 "초보자의 마음"으로 거리 풍경을 바라보는 창의적인 능력에 있다.
화이트의 책 <작은 도시공간의 사회적 삶>과 그의 작업에 기초한 단편 영화는 도시 행위를 공부하는 사람이라면 누구라도 읽고 보아야 할 신선하고 통찰력이 있는 것이다.
수십년이 빠르게 흘러갔으며 많은 것이 변하였지만 기본은 여전히 동일하다. 어떻게 하면 더 나은 도시를 만들 것인지 알고 싶다면 이를 시작할 곳은 관찰과 측정을 사용한 기초 레벨이며 도시에 대한 심리적 설계와 그 곳에서 일어나는 것 사이의 관계에 대한 심리적으로 기초한 시선을 구축하기 위한 인간과학에 알려져 있는 여러 측정 방법들을 적용하는 것이다.
급격히 변화한 것은 도시 영역에 대한 상세한 움직임을 이해하고자 하는 사람들에게 가능한 일련의 도구들이다. 이제 우리는 도시 거주민들의 명백한 행동들에 대한 단순한 관찰 너머로 갈 수 있다. 우리는 도시 공간에 거주하는 사람들의 몸과 마음 속을 들여다 볼 수 있다. 그들의 시선과 심장 박동수를 측정할 수 있으며 그들이 흥분을 일으키는 스트레스성 이벤트에 반응할 때 그들의 자율신경계의 상태에 대해서도 측정할 수 있다.
우리는 뇌파 또한 측정할 수 있다. 우리들이 사용하는 휴대기기에 특별히 디자인된 앱을 사용하고자 한다면 우리의 위치와 움직임을 기록할 수 있을 뿐 아니라 우리의 기분, 관심, 생각의 패턴까지도 기록할 수 있다. 뇌와 몸의 변수들의 호스트 측정을 위하여 구입가능한 새로운 기기들은 매일 소비자 시장으로 도달하고 있으며 그들 중 많은 이들이 휴대기기와 짝을 이룰 수 있다.
3D 프린터와 공개적으로 이용가능한 소프트웨어의 사용을 통해 소비자들이 스스로 출력할 수 있는 DIY 뇌파 헤드셋을 위한 조립법 조차 존재한다. 우리의 심리와 강력하고 움직임이 자유로운 컴퓨팅 플랫폼과 도시 행위에 대해 관심있는 연구소들과 우리를 연결해 줄 정보 네트워크 등은 화이트에 의해 사용된 방법론들을 뛰어넘어 도시가 움직이는 법에 대해 이해시켜 줄 방대한 심리 데이터들을 활용할 전례없는 흥미진진한 기회로 가득찬 툴박스를 만들어냈다.
도쿄 시부야의 러시아워, 릴리브 모델 중 하나의 기초. 사진: Rudy Sulgan/Corbis
하지만 도시 심리학이란 완전히 실현된 과학에 있어, 데이터 수집을 위한 방법의 강력한 배열을 갖는 것으로만은 충분하지 않다. 우리는 이론과 실험 또한 필요하다. 도시 문제에 진정으로 과학적인 접근을 하기 위해서 우리는 가설을 테스트하고 대안적 도시 현실을 비교할 필요가 있다. 그러나 우리의 주제가 광대한 콘크리트, 유리, 금속의 구조물로 이루어져 있을 때엔 이를 어떻게 해야할까? 무엇이 효과가 있는지 알아보기 위해 도시 블록을 떼어내어 재조립하는 것은 불가능 하다. 측정 도구들이라는 우리의 무기들과 함께 우리는 가설적 도시 공간을 지을 방법이 필요하다. 우리는 어떻게 도시 설계라는 실험적 과학을 개발할 수 있을까?
워털루 대학교의 몰입형 가상 환경에 대한 연구 실험실 (릴리브, Relive) 에서 우리는 그러한 과학을 도울 수 있는 시뮬레이션 방법을 설정하였다. 참가자들은 섬세하게 만들어진 헤드장착 디스플레이와 정확한 모션 트래킹을 사용하여 도시 공간에 대한 고도의 몰입형 시뮬레이션으로 들어가게 된다. 참가자들은 깊이와 색상, 움직임을 구비한 도시공간에 대한 사실적 시뮬레이션을 통해 자유롭게 걸을 수 있다. 우리는 참가자들이 이렇게 걸어다니는 동안 눈에 띄지 않는 센서를 이용하여 그들의 시선과 움직임 및 심리상태를 측정할 수 있다. 우리의 실험환경 중 한 곳은 보행자들이 모든 방향으로 길을 건널 수 있게 하는 것으로 유명한 스크램블 교차로가 있는 도쿄의 가장 복잡하고 혼돈 지역인 시부야이다.
워털루 대학교의 몰입형 가상 환경에 대한 연구 실험실 (릴리브, Relive) 에서 우리는 그러한 과학을 도울 수 있는 시뮬레이션 방법을 설정하였다. 참가자들은 섬세하게 만들어진 헤드장착 디스플레이와 정확한 모션 트래킹을 사용하여 도시 공간에 대한 고도의 몰입형 시뮬레이션으로 들어가게 된다. 참가자들은 깊이와 색상, 움직임을 구비한 도시공간에 대한 사실적 시뮬레이션을 통해 자유롭게 걸을 수 있다. 우리는 참가자들이 이렇게 걸어다니는 동안 눈에 띄지 않는 센서를 이용하여 그들의 시선과 움직임 및 심리상태를 측정할 수 있다. 우리의 실험환경 중 한 곳은 보행자들이 모든 방향으로 길을 건널 수 있게 하는 것으로 유명한 스크램블 교차로가 있는 도쿄의 가장 복잡하고 혼돈 지역인 시부야이다.
건축가들과 계획가들의 3D 시각화 사용은 특별히 새로운 것은 아니다 - 설계 전문가들은 종종 건축물 외관을 살피고 느끼기 위하여 시뮬레이션을 사용한다. 새로운 점이 있다면 그 가능성에 있으며 이는 데이터 수집과 분석의 섬세한 방법을 사용하는 분석의 세분화된 레벨에서 이러한 시뮬레이션에 대한 우리의 반응을 탐구할 수 있다는 점에 있다. 이러한 방법을 사용함으로써, 픽셀로만 이루어져 있기에 완전히 통제가 가능하며 컴퓨터 상에서의 몇 개의 키 입력으로 배열과 재배열이 가능한 가상 공간에서 방문객들의 행위를 살펴볼 수 있다.
예를 들어, 릴리브의 케빈 바튼에 의해 수행된 최근의 실험 세트 중 하나에서는 약 30개의 도시 블록으로 구성된 강한 모습의 산업환경을 설계했다. 거리 풍경은 길을 찾는 법과 환경의 형태가 주의와 인지 노력 및 도시 스트레스에 영향을 미치는 법에 따라 다른 형태의 레이아웃들의 영향이 연구될 수 있도록 설계되었다. 한 레이아웃은 맨하탄, 워싱턴, 혹은 캔버라 처럼 매우 질서있는 반면, 다른 레이아웃은 뉴올리언즈 또는 런던과 같이 좀 더 유기적이고 구불구불했다. 우리는 이러한 도시풍경 속에서 설계에 따른 심리적 반응은 그들의 전체적 "문법"에 따라 강하게 달라진다는 것을 밝혔다.
체계적 공간을 통한 여정은 유형화 되고 효율적이며 낮은 수준의 각성과 관심이 동반된다. 좀 더 혼잡한 공간을 통한 여정은 주저함이 훨씬 많으며 더 많은 각성과 의도적 관심으로 가득 차 있었다. 이러한 발견의 가치는 어떠한 것이 지어지기 전 도시 설계의 심리적 효과를 예상하기 위한 강력한 방법론을 우리에게 제공해 준다는 것에 있다.
1989년 뉴욕 5번가에서의 윌리엄 화이트. 화이트는 도시 심리학의 대부로 간주된다. 사진: William Foley/Time & Life Pictures/Getty
건조환경의 조직과 우리 정신의 작동 사이의 관계를 발견하기 위한 가상현실 시뮬레이션의 힘에는 의심할 여지가 없지만, 우리는 여전히 우리의 시뮬레이션이 실험실로부터 사람, 소음, 냄새, 교통혼잡으로 와글대는 도시라는 실제로 살아지는 환경으로 일반화 할 수 있을 정도로 충분히 실제의 것과 가깝게 세울 필요가 있다. 이를 위해, 거리 수준에서 실험을 대체할 수는 없다. 우리의 접근방식은 참가자들이 경험하는 것에 대한 그들의 인지적 및 감정적 반응들을 측정할 수 있도록 하는 장비를 착장한 채로 도시 공간을 걸어갈 수 있도록 인도하기 위한 것이다.
움직이는 BMW-구겐하임 실험실의 일부로 수행된 이러한 연구에서 우리는 사람들이 녹색 공간을 볼 때 더 행복해 졌음을 발견할 수 있었음은 물론, 그들의 생리에도 변화가 있었음을 볼 수 있었다 - 그들의 자율 신경 시스템이 이완 반응의 조짐을 보여 준 것이다. 이러한 발견이 밀집된 도시 내 자연이라는 상쾌한 오아시스의 중요성을 변호하는 이들에게 좋은 탄환을 제공해 줄 테지만, 우리에게는 이 것이 전혀 놀랍지 않았다. 더 흥미로운 것은 우리 실험실의 시뮬레이션에서 이러한 효과를 재생산하는 것은 자연적 시선의 면들이 이러한 회복을 생산해내는 것을 정확히 집어낼 수 있다는 것을 의미한다는 점이다.
릴리브의 델초 발차노프에 의해 수행된 연구에서 우리는 실제 세계의 녹색 공간에서 방문객들에게서 관찰된 것과 동일한 놀라운 수준의 심리적 이완을 가상의 자연을 사용해서 생산할 수 있었다. 좀 더 최근의 작업에서 우리는 자연 경관에 대한 이완 반응의 일부가 수학적 (이미지에서 보여지는 더 거친 "방울진" 윤곽에 반하는 매우 세부적인 윤곽의 상대적 비율) 으로 정의될 수 있는 시각적 경관의 특수한 속성을 결정할 수 있다는 것을 보았다.
이 발견에 있어 흥미로운 점은 상급과 관련된 것으로 알려진 뇌 영역의 선호 부분과 환경적 선호가 좋은 매치를 이룬다는 것이며, 시각적 속성의 기초에 대한 도시 전망의 회복적 가능성을 예측하는데에 나무와 잔디의 포함 여부와 관계없이 이를 예측하는 수단을 제공한다는 것이다. 이는 공원으로 사용될 수 있는 공간이 극도로 제한적인 복잡한 도시 내에서 그러한 효과를 최적화 할 수 있는 방법이 될 수 있다.
여기서 설명한 예들은 스마트폰과 심리 센서들을 사용하는 실험실을 기반으로 하는 가상현실과 실제 세계의 관찰의 결합이 심리학 및 신경과학의 건전한 원칙들에 기반한 실험적 도시 설계의 새롭고 강력한 분야를 형성할 수 있다는 점을 제시한다. 도시를 더욱 나은 모습으로 바꾸기 위한 방법에 한 번도 흥미를 느낀 적없는 도시민들이 참여할 수 있는, 그리고 이를 위한 노력에 공헌할 수 있는 좋은 툴을 그들이 제공할 수 있는 도시 설계의 흥미로운 새로운 시대로 넘어가면서, 우리는 고도의 장비로 옮겨가는 지점에 서 있다.
우리는 현존하는 도시공간과 우리 실험실의 가설적 도시 공간 두 가지 모두를 위한 좀 더 종합적인 모델을 만들기 위하여, 그리고 위대한 도시를 성장시키는 법을 결정하는 더 많은 툴을 제공하기 위하여 초기 단계를 넘어가기 위한 야심찬 계획들을 갖고 있다. 우리가 인구 성장, 변화하는 에너지 균형, 도심 밀집화, 기후변화 등과 같은 어려운 문제들의 시대를 마주함에 따라 해결책에 대한 필요성은 더욱 더 커지고 있다. 그러나 긍정적인 측면에서 우리의 접근은 중요한 변화를 즐기고 구현하기 위한 강한 기회의 창을 제공한다.
우리는 현존하는 도시공간과 우리 실험실의 가설적 도시 공간 두 가지 모두를 위한 좀 더 종합적인 모델을 만들기 위하여, 그리고 위대한 도시를 성장시키는 법을 결정하는 더 많은 툴을 제공하기 위하여 초기 단계를 넘어가기 위한 야심찬 계획들을 갖고 있다. 우리가 인구 성장, 변화하는 에너지 균형, 도심 밀집화, 기후변화 등과 같은 어려운 문제들의 시대를 마주함에 따라 해결책에 대한 필요성은 더욱 더 커지고 있다. 그러나 긍정적인 측면에서 우리의 접근은 중요한 변화를 즐기고 구현하기 위한 강한 기회의 창을 제공한다.
콜린 엘라드는 캐나다 워털루 대학교의 실험 심리학자이다.
(원문: http://www.theguardian.com/cities/2014/feb/04/cities-psychology-neuroscience-urban-planning-study)
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