如果以这种方式把空间形式化，我们就能够获得一些简单的测量方法，具体的计算途径是，算出从空间中的任何一个地方到另一个地方所需步数的平均值，这里所说的一步就是指从一点跳跃到相连的另一点。图8和图9中的图形看起来很简单，似乎没什么能值得进行数学运算的，不过对于更大的建筑物中更复杂的空间，这样的分析是具有启示性的。

一种被称为明晰度的测量方法，代表的是空间中的任意一部分的形状对整个空间的形状所反映的程度。可以想一想整栋建筑物与建筑物中的任意一部分，它们各自的空间特点应该有什么关联，明晰度所表现的正是这种关联。在建筑物中，如果人们从一个地方走到另一个地方时最需要使用的走廊能与其他很多走廊互相交叉，那么这一建筑物就是明晰的。一栋不明晰的建筑物并不难想象，比如说，如果一条走廊与其他很多走廊相交，而这条走廊并不通往什么地方，那么这栋建筑物就是不明晰的。或者说，建筑物中有一个几乎没有连接点的区域，人们要从这一区域到建筑物中的其他任何地方，都需要有人指引路线，那么这栋建筑物就是不明晰的。另外，建筑物中如果存在结构相似的走廊的规则网格，那么建筑物也会被视为不明晰的，因为所有的走廊看起来几乎没什么区别，这些走廊面貌相似，与其他走廊的连接形式也都相同。某些令人难以识别的空间，例如篱笆墙筑起的迷宫，常常是特意设计成缺乏明晰度的。如同明视度图表显示的情况一样，明晰度的重要性在于，它与人的行为之间存在着显著的关联。人们处于明晰度不够的空间，要比在明晰的空间中更容易迷路。

建筑空间与人类思维中的空间形态

在这些描绘空间的图表中，形状和体积都被缩减成了点与线条，然而，这样简单的图表却能够预测我们在建筑物中的行动，这乍看起来会让人感到有些奇怪。空间构型的成功必然取决于我们的大脑处理空间问题与定位问题的方式，对此我们在本书的第一部分已经有所介绍。首先，许多类型的空间构型分析完全没有考虑空间的米制度量结果。像图9那样的简单图形，就完全抛弃了有关房屋大小与走廊长度的度量信息，而仅仅用点和线来表示房屋与走廊。不过，这些空间构型分析却可以非常准确地预测，人们将走向哪处空间，人们是否能很好地确定自己在空间中的位置。这种对空间大小与形状的忽视，会让我们想到芭芭拉?特沃斯基有关空间图式的发现。特沃斯基向实验参与者提了一系列地理方面的简单问题，从而展示出，人们倾向于把曲线拉直，把几何图形简化，并把复杂的空间缩减成一系列简单的点与线的模式。我们的大脑会把空间表现为没有维度的拓扑构造，而拓扑构造的形式模型能够以惊人的准确性，对我们在空间中的位置移动加以预测。