直到现在，窥探人类的思想还是不可能的，但新的生物识别和机器学习工具正在改变这一点。我们现在可以了解人们如何体验城市，这些见解可以为创建更公正、可持续和健康的地方提供路线图。
假设人们同意这些技术监视他们，像我们这样的研究人员可以使用网络摄像头收集实时的面部分析和眼球运动数据。然后，我们可以辨别人们在接触不同城市场景时面部传达的潜意识信息。例如，他们笑了？他们首先看了什么？他们在他们看到的东西上停留了多久？
我们在塔夫茨大学的研究小组进行了多次面部分析和眼动追踪研究，通过筛选这些数据，我们发现人们不喜欢看汽车。传统的城市设计和规划实践依赖于人们通过调查或访谈对他们花费时间场所的主观评估。这种新型信息以及对人们如何感知环境的其他检查可能会彻底改变我们设计城市发展的方式，因为我们相信我们可以在开始规划人们将如何使用和导航它们之前，更好地考虑人们的偏好。
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这项研究建立在先前工作的基础上，该工作确立了无车城市空间的社会和健康益处，但采用了生物识别视角；通过测量对不同场景的无意识反应，我们现在有了经验证据证明仅仅看到汽车就会造成危害。这些结果强化了其他研究，这些研究同样证明了使用眼动追踪和面部表情分析来指导城市设计和规划的价值。
虽然支配我们对空间反应的因素范围与人类情感本身的范围一样广阔，但我们最近的项目发现，当人们观看没有汽车的城市街道与有汽车的城市街道时，积极情绪在统计学上显着增加：当照片中没有汽车时，人们似乎更快乐——字面上是这样。这项研究帮助我们量化无车空间的好处，以便城市规划者在考虑如何使他们的城市更受欢迎和对行人更友好时加以考虑。
对于这项无车街道的研究，我们使用了iMotions Online AFFDEX面部编码软件来追踪51名参与者对马萨诸塞州剑桥市纪念大道图像和视频的实时视觉注意力和面部表情。这是一条在一年中某些时间的周末对车辆交通关闭的热门街道。我们捕捉了同一段道路在有车和无车情况下的相似图像，并比较了我们的参与者对这两种图像类型的情绪反应。该系统使用摄像头记录一个人的眼球运动和面部表情。然后，该软件使用算法来评分参与者在研究的每毫秒内是否表现出积极、消极或中性的情绪，这基于他们面部肌肉的细微运动。
尽管我们的参与者在85%的时间里对图像表达了中性情绪，但参与者在观看无车图像和视频时，平均花费了0.4%的时间表达积极情绪。虽然看似微小的差异，但来自静止图像的任何可衡量的效果都可能预示着在人们被汽车包围的现实世界环境中值得考虑的事情。
为了进一步探索这些差异是否有意义，我们使用一种统计方法比较了对无车空间的情绪反应和视觉注视模式，该方法允许我们控制可能的混杂因素。研究中的人们在观看前景中没有车辆的图像时，比观看有汽车的图像时花费更多时间表现出积极情绪。此外，我们的眼动追踪数据显示，人们的眼睛在图像中车辆存在的区域比不存在的区域花费更多时间。人们的眼睛被汽车吸引，但当他们看着汽车时，他们的情绪反应更消极。
全球的科学家和城市规划者开始尝试使用生物识别工具来理解这些对城市和建筑元素的行为反应。他们发现，华丽的立面和活跃的底层鼓励行人活动，往往最能有效地吸引视觉注意力。其他研究表明，前廊、乡土建筑（根据当地习俗设计的建筑）和以行人尺度为中心的设计吸引了我们的目光。一些研究已将这些生物识别工具从实验室中取出，但仍需要更多工作来测试这些人类行为反应在真实世界条件下的表现。
在波士顿，这座长期探索无车街道的城市，市长在 COVID 疫情初期关闭了更多街道以禁止汽车通行，以便人们有地方可以外出。这些开放街道活动非常成功地让人们花时间走出家门。其他学者的研究证明了无车城市设计的健康益处，但到目前为止，还没有人使用生物识别技术来展示汽车如何影响我们的情绪。
人类已经进化以在危险环境中生存。我们的神经系统会对刺激（尤其是手部动作、面孔和声音）做出反应，并帮助我们判断自己是否处于安全或危险的境地。在社交环境中，熟悉感进一步增强了安全感，并帮助我们将另一个人的面部特征解读为热情或友好。一个人遇到的所有元素在我们对可能被认为是威胁的空间的感知中发挥作用。例如，最近的研究解释了在以汽车为中心的环境中，“宜人性”或空间的“友好性”更难培养。
自然元素（如树木和灌木）对我们的大脑来说不如道路和路缘等与汽车相关的基础设施那么陌生，并且更符合我们的天生偏好，根据我们的发现和其他研究。此外，自然设计元素使人类更容易放松身心并享受周围环境，因为它们反映了我们环境的自然环境。无车空间在社区建设中非常重要。这项新研究正在帮助证明这一点，并加强对更多无车空间的支持。
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