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This Room Is Too Dark and the Shape Is Too Long: Quantifying Architectural Design to Predict Successful Spaces

  • 2018
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Carlo Bailey
Nicole Phelan
Ann Cosgrove
Daniel Davis
Erschienen in
Humanizing Digital Reality
Verlag
Springer Singapore

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Abstract

Historically, architects have relied primarily on rules-of-thumb to layout offices. In this paper we consider whether these assumptions can be improved by using machine learning to predict the success of an office layout. We trained a support vector classifier on data from 3276 private offices from 140 buildings. 56 features of the offices were used, including whether it had a window and the office’s squareness. The model was able to predict the lowest performing offices with a precision of 60–70% and a recall between 20 and 40%. This research suggests that many of the assumptions that drive architects will be able to be validated or refuted by applying machine learning to data gathered from people inhabiting the built environment.

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Titel
This Room Is Too Dark and the Shape Is Too Long: Quantifying Architectural Design to Predict Successful Spaces
Verfasst von
Carlo Bailey
Nicole Phelan
Ann Cosgrove
Daniel Davis
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Singapore
Buch
Humanizing Digital Reality

Print ISBN: 978-981-10-6610-8

Electronic ISBN: 978-981-10-6611-5

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-6611-5_29
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