邓昭 宋佳琪

关键词：疫情 轨道交通 App设计 ISM模型 出行分流

引言

从2019年末开始，新冠肺炎一直持续至今。华东理工大学艺术与设计研究所程建新所长提出，在后疫情下设计需要创新再思考，发挥设计的功能[1]。后疫情时代下，新型冠状病毒对居民的生产、生活乃至城市轨道交通都产生了巨大影响。根据姜楠等[2]的分析中，新冠肺炎期间我国居民整体出行比例降低，随着对新冠肺炎的了解逐步加深和控制，湖北省在政策的支持下逐步复产复工，公共交通乃至轨道交通客流量复苏。以武汉市为例，2020年6月地铁最高客流量就已恢复至疫情前最高客流量的66%，在居民已经适应与“疫情共处”的后疫情时代，轨道交通需要进行转变，以适应后疫情时代的居民出行需求。

一、疫情下的客流特征

以武汉市为例，在疫情爆发前期，轨道交通客运量从1月到2月初下降了约92%，2月后随着复工复学，客流量逐渐增长恢复直疫情前水平。从2019年至今，武汉市偶有个例疫情，对轨道交通客流量略有影响。

根据交通运输部发布的疫情期间城市轨道交通列车拥挤度要求，高风险地区列車拥挤度应＜50%，中风险地区列车拥挤度应＜70%。实际轨道交通客流分布呈现空间、时间分布不均的特点。在后疫情下这种客流分布特点易造成疫情管理压力，控制轨道交通进出站量（包括站台与车厢内拥挤度）需要使用新的分流方案引导乘客分流。

二、轨道交通现有引导方案

目前针对轨道交通的人群分流，通常有几个方面：

（一）技术方向引导方案：算法监控，提示性分流。包翔[3]利用Agent模型仿真模拟对地铁换乘站的人流情况进行了模拟分析，对目前的换乘站的布局提出完善方法；方晨晨等[4]使用BP神经网络技术对地铁车厢人流拥挤程度进行了预测，使乘客可以提前预知车厢密度避免拥挤成为了可能；皮雁南等[5]对换乘站的多客流进行分析研究，模拟了换乘站在高峰期时的客流控制情况，提出了多客流控制方案的必要性；杨祺彬等[6]提出采用视频监控来计算车厢内部的客流密度的方法。

（二）空间规划方向引导方案：通过对地铁的基础设施建设布局来达到分流目的。陈元朵[7]提出了在轨道交通建设期利用仿真软件布局分流标志和设计，为城市交通分流提供了决策参考；李和森等[8]基于kano模型提出了快速公交站台的设施布局设计及创新，为客流的快速通行提供了可行性；邱巧等[9]针对地铁空间在疫情的新需求提出弹性需求空间的人性化设计。

（三）基于行为引导方向方案：对人的行为进行分析，从行为入手引导整体客流分流。李星睿等[10]从人在轨道交通乘坐流程中的无意识行为入手，充分发挥导视设计的引导和暗示功能，从而有效地引导客流；史芮嘉等[11]对地铁乘客在车厢的趋向性行为进行分析，为车厢内分流提供了理论支撑；王瑞等[12]研究人的行为模式去设计公共空间，利用环境去引导人的行为。

三、调研及需求研究

（一）系统设计框架：根据轨道交通现行的各类分流方案不难发现，现有技术发达，能够模拟出各类场景内情况的同时，也可以很好地抓取、预测站内各场景客流量；技术方案与空间规划方案相辅相成，可以达到很好的人群分流效果，这些方案最后呈现在乘客方面往往还是会存在小范围的拥堵。技术层、空间层、行为层三种层面的方案各有自己的优劣势，而这三种层面的技术同时并行就可以互补，并且达到1＋1＞2的效果。本App设计提出三种层面技术综合并行，得到较为全面考虑的分流方案设计，经过平台处理后将不同的数据传输到管理端和用户端，用户端的使用行为经过数据收集反馈到管理端进行决策，可以对方案不断优化改进，如图1所示。

（二）设计调研：针对用户端的表现层进行用户需求收集，根据用户乘坐轨道交通行为，轨道交通乘坐流程为：进站-购票-安检-检票-上/下站台-候车-乘车-换乘-下车-上/下站台-出站。发现用户乘坐过程在互联网发展下已经有所精简，购票这一行为已经基本被手机支付取代，用户在轨道交通乘坐流程中的接触点主要为：手机、安检机、闸口、楼梯/电梯、安全门、车厢设施等。在地铁空间中楼梯/扶梯和站台相对于地铁内的其他空间的传染系数较高，所以需要有针对性的设计方案，才能有效地规避传染风险。

对轨道交通乘客体验流程进行调研，主要采用了用户访谈法和问卷调研法采集用户信息。其中用户调查访谈样本总数为30人，其中98.7%为经常乘坐地铁的用户，年龄分布在18～65岁。

根据调研用户轨道交通乘坐流程，将乘坐过程分为8个阶段：进站（购票）阶段-安检阶段-检票阶段-上下站台阶段-候车阶段-乘车（换乘）阶段-下车阶段-出站阶段。根据用户调研结果，梳理各个阶段的用户接触点、期望和目标，结合各阶段用户行为满意度水平及总体水平，发现、提取痛点及创新点，地铁乘坐用户体验地图见图2。用户体验地图最大的好处在于可以清晰直观地分析出用户在使用产品时各个接触点时所产生的新痛点，有利于设计师为用户解决痛点问题，提升用户体验，增强产品的用户黏性[13]。

（三）需求归纳：根据用户体验地图的结果可以得出，用户乘坐轨道交通过程中的痛点，并根据痛点发散机会点。其中根据每个阶段用户体验得出的痛点与机会点较为模糊，很难将各条信息对应进设计中，据此提取出痛点与机会点中的用户需求词汇，分别对应为：线路规划、导视系统、行李报备、绿码记录、闸口疏导、提示说明、站内疏导、分流线路、人流预测、推荐车厢、到站提醒、预约出行、站内导航。这13个需求词汇经过专家意见评审筛选后得出表中的8个要素A～H。

（四）构建模型：ISM解释结构模型是一种系统工程研究方法，其作用在于研究系统结构关系情况；针对于已知的各要素间的关系，对各要素之间的关联逻辑进行梳理，排列出对应的层级关系，步骤如下：

1.建立邻接矩阵：针对邻接矩阵，某列全部为0，则为“输入端”，即只影响别的要素，不被别的要素影响，如果某行全部为0，则为“输出端”，即只被别的要素影响，不影响别的要素。要素与自己本身之间不可能有影响，整体矩阵的对角线上的数字为0。

2.邻接矩阵与单位矩阵相加：将两个矩阵直接相加并得到新矩阵；基于“邻接矩阵”基础上，计算“邻接矩阵”与“单位矩阵”之和，该矩阵用于计算下一步的“可达矩阵”。

3.可达矩阵：此步骤主要展示各要素之间是否存在着连接路径；假设数字为1就说明某要素到另一要素之间存在可达关系；如果数字为0则表示某要素到另一要素之间不存在可达关系。

4.分解可达矩阵：可达集合R，其表示“可达矩阵”某要素对应行中，包含有1的元素集合；先行集合Q，其表示“可达矩阵”某要素对应列中，包括有1的元素集合；交集A，其表示可达集合R和先行集合Q的交集。其中数字代表某要素，比如2代表第2个要素。

5.层次分解表：根据上述计算结果各要素的层次情况分为四层，第一层为要素C、要素D、要素G；第二层为要素F、要素H；第三层为要素B；第四层为要素A和要素E。其中第四层为基础层，分别往向上各层对应。

通过对可达矩阵的层级划分，从而构建智能地铁分流需求的解释结构模型，如图3。

四、轨道交通App方案设计

轨道交通App对应着服务系统中的用户端，是改善用户体验、完善整体乘坐流程与数据输出的重要方式。根据调研分析，确定了产品的轨道交通官方App的功能定位；从用户体验地图中，了解了目前乘客所关注的轨道交通乘坐流程问题和目前轨道交通App的不足之处，并在设计中进行完善；通过ISM方法整理出来的用户需求层级合理分配到App的应用层级中，按照不同的功能深度将这八个功能需求拆解到不同页面，并用合理的交互方式将其排列分布。将新功能与旧功能相结合，完成整体设计的升级迭代。

（一）设计定位：在轨道交通App中使用交互手段为用户进行人群分流，以解决用户在疫情威胁下的出行需求。同时针对用户的多种需求实行定制化服务，提高出行效率、防止二次感染风险，为用户的出行安全和轨道交通的疫情管控给予合理的设计方案。

（二）产品核心功能层1.线路规划：线路规划作为基础层，在整体App设计中占有非常重要的功能地位。在轨道交通的线路规划中，线路主要分为地铁线路导航与站内导航。

站内导航主要为用户规划进站-购票-安检-检票闸口-站台-换乘站台一系列“任务点”的到达，通常情况下，这些点的顺序排布在站内的顺序相对固定，遵循站内引导标识可以比较顺利地到达。实际上，每个站点可以达成“任务点”的基础配套设施都不止一组，大型的站点甚至会有4-8组的配套设施，这说明了用户可选择的线路非常多，为了分流需要帮用户明确一条“推荐”线路，并用较为清晰的3D或AR功能界面清晰快速地引导用户，为用户提供安全、便利、快捷的线路规划。

2.人流预测：人流预测排序为基础层，在轨道交通中常常应用于管理层，对站内和列车客流量进行预测，列车的排列时刻和人员安排调配起到作用，人流预测数据为管理决策提供了数据支撑，长期来看是可以起到分流作用的。

相对应的用户的决策数据也可以供给到管理端，完善预测数据，数据-用户-管理-数据，形成良性循环，对用户出行的便利程度和管理层的决策制定都有着积极意义，也为其他功能的实现提供了基础框架。

3.导视系统：排序为第三层，在现有的轨道交通站点与轨道交通类App中都是非常重要的部分。导视系统的主要功能是引导用户，其中包括进出站标识、功能设施标识、引导方向标识等。所以需要行为分析突出信息传播的有效性，通过科学的视觉表现提升导视系统的合理性[14]。

然而，站内设置的实体导视数量合适的情况下，其功能也是非常有限的。实体导视需要App导视辅助，将两者相结合形成一个完整的导视系统，降低实体导视的数量和成本，利用App导视的信息可扩展性，实体导视与App导视在视觉处理方面采用相同一致性，包括形状、色彩、位置，在视觉上将两者联系起来，对于用户的使用更友好。

在设计中适当注入引导使用的信号，可以更好地引导用户使用[15]。

4.推荐车厢与预约出行：在人流预测中分为车站人流和车内人流，推荐车厢属于车内人流的一个功能分支。根据调查，用户上车之前会依据不同的安全门口的人流量从少到多依次选择排队（其中不排除有用户拥有选择固定位置安全门的偏好）。然而，用户无法确定排队安全门所对应的车厢拥挤情况，导致车厢内部人流分布不均匀，拥挤车厢对防疫工作带来了考验。轨道交通的客流监测通过技术检测到每节车厢的客流密度，后台计算出到达下一站时列车相对空闲车厢，将最优车厢推荐给用户。根据推荐进入车厢的客流数据也可以由下一轮客流检测来进行验证，从而不断地改进完善推荐车厢板块。

预约出行功能对于线路规划和人流预测的功能都属于补充数据板块。在疫情初期，武汉的公交系统就曾推出此项服务，轨道交通预约出行的优势更加体现在用户对于线路的提前预知，以及对于轨道交通人流预测方面的补充数据。用户预约成功后也会作为人流预测数据中的一环，不同用户在同一时间段内预约的线路可能会由于客流量的多少而有不同的线路。

5.行李报备、绿码记录、到站提醒：行李報备这项功能在轨道交通中，虽不像乘坐飞机一样有较为严格的规定，还是有轨道交通的出行规章要求，且携带大型行李的用户在乘坐轨道交通的过程中线路规划需要遵循就近原则与无障碍原则，报备行李有助于App对于用户线路选择的偏好性，且此功能为用户可选项非必要项。

绿码记录这项功能是基于疫情下衍生出来的功能，现在的绿码通行方式直接，需要用户自己扫码打开绿码，人工检验后通行，给轨道交通带来拥挤隐患，增加了多余的环节。App中将乘车码与绿码相结合，必须有绿码的用户才能刷乘车码通过闸口，而闸口也可以记录通过闸口的绿码用户，如出现疑似病例可以轻松溯源找到密接患者，为轨道交通防控疫情提供便利的解决方案。

到站提醒这项功能适用于换乘方案。现有的到站提醒多为广播，用户决定是否下车通常取决于自行查看车内的站点路线。在App中设置到站提醒，通过振动或铃声提示可以很直接地提醒用户即将下车，用户不会错过或提前下车，这对于人流预测的准确性提供了一定的保障。

（三）产品交互流程：根据核心功能层与App结构功能层相结合，制作App交互原型，并完善交互流程。

1.乘车交互流程，图4。输入账号密码进行登录，跳转到整个App使用率最高的乘车码界面，功能相对单一简洁，主要突出乘车功能。其中居中部分为二维码部分，占整体界面的四分之一中间偏上部分，整个二维码为支付码与健康码相结合的方式，自动刷新；下方账号切换可以更换乘车支付的消费软件，都使用先乘车后支付原则；乘车记录和账单采用框式结构，将重复信息进行明显分割，点击上方汇总信息栏可以选择分类标签，信息标签化方式呈现，帮助用户更快速查找需要的内容。

2.首页信息交互流程。首页是除乘车界面以外较为常用的界面，其定位主要是快捷的乘车信息，并且快速跳转功能。主要分为票务系统板块与信息浏览板块，票务系统板块主要对应不同乘车方式用户的票务行为，扫一扫对应扫码购票用户、乘车码对应App刷码用户、充值圈存对应地铁卡用户；信息浏览板块将信息分栏展示，用户可以快速点击、滑动浏览并通过功能按钮实现快速跳转。整个站点信息基于用户所在定位给出最近的站点定位，并简单示意站点客流量情况。其中，首页可以切换整个App的版式为关怀版，该版本功能简单，界面简洁且易操作，适用于老年等人群的无障碍使用App。整个界面设施有无障碍功能，可为特殊用户提供朗读界面服务与快速求助服务。

3.线网图线路指导交互流程，图5。线网图界面主要是指引用户在整个乘车流程中的线路导向，大片的地图式交互便于用户理解自己的位置和需要前往的路线。整体界面布局以地图为主，呈现整个地铁网线，并且以用户需求为导向，设置了线路需求功能和快速导航功能，线路需求功能均采用了下滑式卡片的方式，使地图与信息同屏展示，立體化整个线路的视觉感受，并且使用信息可视化的方式，更加直观展现站内及车厢的客流量，为用户规划快速、不拥挤的导航路线。为用户提供平面导航、立体导航及AR导航等三种不同的模式，用户可按需选择。

4.生活模块交互流程。该界面属于生活休闲类板块，旨在为用户等待过程中提供丰富的娱乐化、信息化资讯，可以增加用户黏性与使用时长，也为外地游客了解武汉作出铺垫，打造武汉城市旅游圈品牌。该界面大量使用图片信息，增加视觉吸引力，并引入了快速定位当前地点功能，为用户提供快速到达的线路导航；增加抗疫板块，便于用户快速了解当前疫情形势；增设长时间阅读文章，为等待用户的较长片段时间供给解决方式。

5.用户信息界面交互流程，图6。用户信息界面主要定位为便利功能界面，点击率相较其他界面少。引入需求层级较为简单的功能，失物招领旨在便于用户在乘车流程中丢失物品进行信息发布；行李报备为用户提供更加便利于较大件行李用户的整体行程规划，也为其他用户提供了更为宽松的环境；积分商城使用用户乘坐轨道交通里程数为基础，兑换相对应的奖励机制，提升用户使用App的积极性，提高使用率可以更加有效地预测轨道交通行程中的客流量。

结语

本设计主要以疫情下轨道交通的现状进行调研，根据调研制作用户体验地图，利用用户体验地图的用户需求对应功能，使用ISM模型对需求进行分层；基于不同层次需求进行轨道交通App分流方案进行设计。

在后疫情时代下，为了满足人民群众的刚性出行需求，轨道交通出行方式需要适应与改变。现有技术层出不穷，也在轨道交通领域中不断创新，轨道交通的运营服务效率逐步提升。疫情和当前的轨道交通发展的实际情况中，总结出了更多痛点与需求，利用这些技术，并且融入轨道交通App设计的功能中，可以更加符合后疫情时代的用户出行需求，为轨道交通App的不断迭代更新提供了设计支持，为用户带来更加便利的体验。