如果你要計算整個區(qū)域的整合系數(shù)，那么這個數(shù)值可以通過地圖上線條的粗細(xì)來很好地表示，這些線條可以表示每條街道的整合系數(shù)。線條越粗，整合系數(shù)就越高，或者說整合度就越高。圖12所顯示的就是我所居住的社區(qū)的這樣一幅地圖。

關(guān)于整合系數(shù)，最有趣的事情就是，它們能夠非常出色地預(yù)測我們在空間中會有什么樣的表現(xiàn)，也正是因為這一原因，我才如此詳細(xì)地說明它們是如何構(gòu)建出來的。人和車輛傾向于聚集到整合度高的區(qū)域。實際上，這樣的方法如此有效，以至于比爾?希利爾的團(tuán)隊成立了成功的私人顧問公司，利用空間構(gòu)型分析的原則來幫助規(guī)劃城市建筑、街道與社區(qū)，從而形成對行人與車輛來說更可取的交通模式。

你或許會注意到，我在此描述的空間分析與可顯區(qū)域之間具有某些相似性。在這兩種情況下，對于空間形狀的一些簡單歸納都被用來描述并預(yù)測我們在空間中會如何表現(xiàn)。而且，在這兩種情況下，我們甚至都不需要描述怎樣把空間用于預(yù)測我們會在哪里發(fā)現(xiàn)聚集的人群。就空間構(gòu)型而言，突出的傾向就是，在具有高度整合價值的城市區(qū)域會出現(xiàn)大量的人群。一個區(qū)域越是與城市的其他部分相連，這個區(qū)域就越會顯得繁忙。

類似這樣的空間構(gòu)型分析，不僅對于設(shè)計城市空間的人來說是有用的工具，而且也與我們自己的空間思維地圖密切相關(guān)。在一項具有說明性的調(diào)研中，研究者敲開倫敦一個地區(qū)的各個房門，請人們畫出鄰近地區(qū)的草圖。這些草圖往往是錯得一塌糊涂，而且很少人會以幾何上的準(zhǔn)確性來描繪距離與角度。不過，讀到這里，你應(yīng)該不會再對這種現(xiàn)象感到驚奇了，因為你已經(jīng)知道，我們的大腦只不過是不會按照那種方式來畫出大范圍的空間地圖而已。這些發(fā)現(xiàn)所顯示出的是，如果我們對這些草圖進(jìn)行空間構(gòu)型分析，就好像是對它們所代表的真實空間進(jìn)行分析一樣，那么在兩者之間就會有顯著的相似性。盡管我們的思維地圖或許只在很低的程度上與真實的空間相似，但是從希利爾預(yù)先設(shè)定的方法來看，思維地圖與實際空間具有同樣的構(gòu)型?？臻g構(gòu)型分析通過一系列的節(jié)點與線條的表現(xiàn)方法，顛覆了絕大部分真實的尺寸與空間的形狀。同樣，我們的思維把空間的不同地圖拼湊到了一起，體現(xiàn)出的也是一系列簡單的視點以及視點之間的聯(lián)系，視點就相當(dāng)于節(jié)點，視點之間的聯(lián)系就相當(dāng)于線條。