Mekanda İnsan Davranışlarını Tahmin Etmede Sanal Mekanların Kullanımı ÖZET*

Transkript

1 Mekanda İnsan Davranışlarını Tahmin Etmede Sanal Mekanların Kullanımı Ebru ÇUBUKÇU Dokuz Eylül Üniversitesi, Şehir ve Bölge Planlama Bölümü, 35160, Kaynaklar-İzmir ÖZET* Mimar ve plancı tasarladığı mekanda kişi ve toplum davranışlarını tahmin etmeye ihtiyaç duyar. Geçmişte yapılan çoğu çalışma mevcut mekan üstünde insan davranışlarını gözlemleyerek, tasarlanan mekanda insan davranışları üzerine spekülasyon yapmakla sınırlı kalmıştır. Sanal mekanlar, tasarım aşamasındaki bir mekanın bilgisayar ortamında üç boyutlu modellenmesini içerdiğinden, kullanıcının tasarım aşamasındaki bir mekanı, içinde dolaşarak değerlendirmesine olanak sağlar. Gerçek ve sanal mekanlarda insanların benzer davranışlar gösterdiği kanıtlanabilirse, sanal mekanlar insan davranışlarının tasarım aşamasında tahmin edilmesinde önemli bir araç olabilir. Bu çalışma da gerçek ve sanal mekandaki insan davranışlarını karşılaştırmayı amaçlamıştır. Gerçek mekandaki insan davranışları üzerine yapılmış olan araştırmalar, gerçek ve algılanan mesafe arasında farklar olduğunu göstermektedir. Ohio Eyalet Üniversitesi nde yapılan bir çalışmada iki park yerinin bazı fakültelere gerçekte eşit uzaklıkta olduğunu, fakat bu bölümlerde çalışan öğretim üyelerinin park yerlerinden birini diğerinden daha yakın algılayarak, yakın algıladığına park etmeyi tercih ettiklerini ortaya koymuştur. Algıda yaşanan bu farklılık, park yerlerine ulaşmak amacı ile kullanılan yaya yolların fiziksel özelliklerindeki değişiklikler ile açıklanmıştır. Bu çalışmada, söz konusu araştırma sanal mekanda tekrarlanmıştır. Üniversite kampusu GTK Radiant, GTK Build ve QUAKE-III ARENA programları kullanarak üç boyutlu modellenmiştir. Yapılan anket sonucunda katılımcıların sanal mekanı oldukça gerçekçi buldukları ve katılımcıların mesafe algılarının sanal ve gerçek mekanlarda paralellik gösterdiği istatistiksel olarak kanıtlanmıştır. Anahtar Kelimeler : Sanal Mekanlar; Mekansal Algı; Çevre Psikolojisi. * Bu çalışma kapsamında elde edilen sonuçların bir bölümü Environment and Planning B: Planning and Design, 32: , 2005 de yayınlanmıştır.

2 ABSTRACT* Architects and planners need to predict human behavior in the designed environment before construction. Virtual environments can be used to predict human behavior, if spatial behavior in the virtual environment accurately reflects spatial behavior in real environments. In a previous study, Nasar showed discrepancies between perceived and actual distance in a real environment. When two parking garages were equdistant from the departments the faculty preffered to use one of them because they perceived that one closer than the other Difference between perceived and actual distance was explained with the physical environmental differences along the routes. This study recreated the same environment in a three-dimensional virtual environment, using GTK Radiant, GTK Build ve QUAKE III ARENA. The site comprised a rectangular area on The Ohio State University Campus. It has about 237 acres including 7742 ft of paths and roads, and 64 free standing building. The results showed similar patterns of spatial behavior in the virtual environment and in the real environment.this supports the use of virtual reality as a tool for predicting behavior in the real world. Key Words: Virtual Environments; Environmental Preception; Environmental Psychology. * A version of this paper was published in Environment and Planning B: Planning and Design, 32 : , 2005.

3 1. GİRİŞ Mimarlar ve plancılar tasarladıkları mekanlarda kullanıcı davranışlarını önceden tahmin etme gereği duyarlar. Bu nedenle, tasarımcılar ve araştırmacılar mevcut mekan üstünde insan davranışlarını gözlemleyerek, tasarlanan yeni mekanlarda insanların nasıl davranabileceği üzerine spekülasyonlar yapmışlardır. Ancak mevcut geleneksel mekan üstündeki insan davranışlarının, özgün tasarımlarda da aynen tekrarlanmasını beklemek hatalı bir varsayım olabilir. Yeni ve özgün bir mekan inşa edilmeden önce tasarım aşamasındayken kullanıcılar tarafından değerlendirilebilirse, tasarımdaki hatalar önceden tespit edilip düzeltilebilir. Sanal mekanlar, tasarım aşamasındaki bir mekanın bilgisayar ortamında üç boyutlu modellenmesi sağlayabildikleri için, henüz tasarım aşamasındaki bir mekanın potansiyel kullanıcılar tarafından değerlendirilebilmesini sağlayabilir. Kullanıcının mekan içinde dolaşmasını sağladıkları için iki boyutlu ve üç boyutlu tasarımlardan daha kolay anlaşılabilmekte ve değerlendirilebilmektedir. Bu çalışma kişi davranışlarının gerçek ve sanal mekanlarda benzerlik gösterip göstermediğini araştırmayı amaçlamıştır. Gerçek ve sanal mekanlarda kişi davranışları paralellik gösterdiği kanıtlandığı takdirde, sanal mekanlar birey ve toplum davranışlarının tasarlanan mekanlarda nasıl gerçekleşeceğini önceden tahmin etmekte önemli bir araç olabilir. Gerçek mekandaki insan davranışları üzerine yapılmış olan araştırmalar, insanların algıladığı ve gerçek mesafe arasında farklar olduğunu göstermektedir [1, 2]. Algıdaki bu yanılma insanların davranışını etkilemektedir. Araştırmalar, insanların kişisel ve fiziksel çevre özellikleri dolayısıyla yol uzunluklarını tahmin etmede yanılabileceklerini göstermiştir [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]. Mimarlar ve plancılar fiziksel çevre özelliklerine müdahale ederek bazı mekanların diğerlerinden daha yakın gibi hissedilmesini sağlayabilecekleri için bu çalışma kişisel faktörlerden çok fiziksel çevre özellikleri üzerine odaklanmıştır. Güzergah üzerindeki bölünme (yol kesişimleri), güzergah üzerindeki mekansal bilgi miktarı (bina parçası sayısı), varılmak istenen noktanın görünebilirliği uzaklık algısını etkileyen fiziksel çevre özellikleri olarak öne çıkmaktadır [1, 7, 8]. Varılmak istenen noktaya giden güzergah üzerindeki bölünme ve mekansal bilgi miktarı arttıkça, ve bu nokta saklı kaldıkça gerçekte olduğundan daha uzak algılanmaktadır.

4 1985 Yılında A.B.D. Ohio Eyalet Üniversitesi nde yapılan bir çalışmada iki park yerinin bazı fakültelere gerçekte eşit uzaklıkta olduğu, fakat bu bölümlerde çalışan öğretim üyelerinin park yerlerinden birini diğerinden daha yakın algılayarak arabalarını yakın olarak algıladıkları parka park etmeyi tercih ettiklerini ortaya koymuştur [1]. Algıda yaşanan bu farklılık, park yerlerine ulaşmak amacı ile kullanılan yaya yolların fiziksel özelliklerindeki farklılıklar ile açıklanmıştır: Öğretim üyelerinin park etmeyi tercih ettikleri otoparka ulaşmayı sağlayan güzergah tercih edilmeyen park yeri güzergahına oranla daha az mekansal bölünme ve bilgiye (daha az bina parçası) sahiptir. Ayrıca öğretim üyeleri varmak istedikleri noktayı daha erken görüş alanına alan güzergahı, en kısa alternatif yola tercih etmektedirler. Bu çalışma, söz konusu araştırmayı sanal mekanda tekrarlamıştır. Gerçek fiziksel mekanda yapılan söz konusu çalışmada, araştırma kapsamı dışında bırakılan fiziksel çevre faktörleri araştırma kapsamında incelenen fiziksel çevre faktörlerini etkileyebileceğinden, neden-sonuç ilişkisi kurabilmek mümkün değildir. Örneğin gerçek mekanda bulunan yaya ve taşıt trafiği, peyzaj yoğunluğu araştırma kapsamı dışında bırakılan fiziksel çevre faktörleri olmalarına rağmen algılanan uzaklığı etkileyen faktörler olabilirler. Bu çalışmada çevre faktörlerin varlıkları kontrol edilebildiği için neden-sonuç ilişkisi kurulabilecektir. 2. SANAL MEKAN Ohio Eyalet Üniversitesi kampusu GTK Radiant, GTK Build ve bir oyun motoru olan QUAKE III ARENA programları kullanarak üç boyutlu olarak bilgisayar ortamında modellenmiştir. Sanal mekandaki sağ, sol, ileri, geri hareketler klavye üzerindeki sağ, sol, yukarı, aşağı okları sayesinde sağlanmıştır. Araştırmalar insanların klavye kullanarak sanal mekanda hareket sağlamayı kolaylıkla öğrenip uygulayabildiğini göstermiştir [9, 10, 11, 12]. Modellenen alan 96 hektarlık bir alanı, 2.36 kilometrelik yaya ve taşıt yolunu ve 64 binayı kapsamaktadır. Bina cephelerinden çekilen dijital fotoğraflar cephe kaplamaları olarak kullanarak

5 modelin gerçekçiliği arttırılmıştır (Figür 1). Araştırma çerçevesinde yapılan ankette, katılımcılar sanal mekanı oldukça gerçekçi bulduklarını belirtmişlerdir 1. Figür 1. Sanal Mekandan örnek ekran görüntüleri Sanal mekanda bir tane başlangıç noktası (Mimarlık Fakültesi Binası) ve iki tane bitiş noktası (Northwest Otoparkı ve Arps Hall Otoparkı) bulunmaktadır. Başlangıç ve bitiş noktaları bina önlerine konulan işaretlerle belirlenmiştir. Başlangıç noktası ve A bitiş noktası arasında 3 alternatif yürüyüş yolu, Başlangıç noktası ve B bitiş noktası arasında 4 alternatif yürüyüş yolu vardır. Araştırmanın içeriğini bilmeyen iki şehir plancısı her bir güzergahın fiziksel özelliklerini belirlemiştir. Belirlenen fiziksel özellikler; (1) yürüyüş mesafesi, (2) taşıt yolu kesişimi, (3) yaya yolu kesişimi, (4) 90 derecelik dönüş sayısı, (5) her türlü dönüş sayısı, (6) bina sayısı, (7) mekansal değişim ve (8) görünebilirlik kriterlerini içermektedir (Tablo 1). 1 Katılımcılar sanal mekanın gerçekliğini 1 den 7 ye kadar rakam vererek değerlendirmişlerdir ( 1 = çok gerçekçi, 7 = hiç gerçekçi değil). Ortalama 2.17 (SD = 1.25) bulunmuştur. Katılımcıların sadece % 6 sı biraz gerçekçi değil, gerçekçi değil, hiç gerçekçi değil seçeneklerinden birini seçmiştir.

6 Tablo 1. Başlangıç ve iki bitiş noktası arasındaki alternatif güzergahların fiziksel özellikleri A Bitiş noktasına giden güzergah B Bitiş noktasına giden güzergah A1 A2 A3 B1 B2 B3 B4 Yürüyüş mesafesi (km) Taşıt yolu kesişimi Yaya yolu kesişimi derecelik dönüş sayısı Her türlü dönüş sayısı Bina sayısı Mekansal değişim Görünebilirlik (%) * * Görünebilirlik binanın ilk göründüğü nokta ve bina arasında kalan mesafenin toplam mesafeye olan oranı olarak hesaplanmıştır. 3. METOD Çalışma alanından uzakta bulunan iki farklı kamu kurumu çalışanlarının ( The Ohio National Guard ve The Ohio Super Computer Center) elektronik postalarına çalışma hakkında bilgi gönderilmiş ve çalışmaya katılmak için gönüllü olmaları istenmiştir. 59 gönüllü çalışmaya katkıda bulunma isteklerini belirtmişlerdir. Anketler bu kurumlarda kişisel bilgisayarlar (PC) kullanılarak tamamlanmıştır. Katılımcılar sanal ortamda yaratılan mekanı (üniversite kampusu) yeterli derecede tanımadıklarını belirtmişlerdir 2. Böylece katılımcıların güzergahları gerçek hayattaki yaşamış olabilecekleri deneyimlerinden değil, sanal mekanda dolaşarak öğrendikleri varsayılmıştır. Ankete katılan 8 kişi varış noktalarından en azından birini hiç bulamadığı için; 4 kişi de her iki varış noktasını eşit uzaklıkta buldukları için örneklemden çıkartılmıştır. Bu nedenle örneklem 47 katılımcıyı içermektedir. 2 Katılımcılar sanal mekanı ne kadar tanıdıklarını 1 den 7 ye kadar rakam vererek değerlendirmişlerdir (1 = çok iyi biliyorum, 7 = hiç bilmiyorum). Katılımcıların % 59.6 sı hiç bilmiyorum, çok bilmiyorum, pek bilmiyorum seçeneklerinden birini seçmiştir.

7 Anket öğrenme ve test aşaması olmak üzere iki aşamada tamamlanmıştır. Öğrenme aşamasında katılımcılar sanal mekanda beş dakika süreyle dolaşmışlardır. Her katılımcı dolaşmaya başlangıç noktası önünden başlamış ve dolaşmak için kendi istediği yön ve güzergahı seçmiştir. Katılımcılar varış noktalarının önünden geçerken bulundukları mekana dikkat etmesi için uyarılmışlardır 3. Katılımcıların iki güzergahın önünden geçmeyi 5 dakikada tamamlayamadığı durumlarda, ek bir 90 saniyelik dolaşma zamanı tanınmış ve düz ilerle, sağa dön gibi komutlarla varış noktalarına yönlendirilmişlerdir. Test aşamasında ise katılımcılardan önce başlangıç noktasından her bir varış noktasına en kısa güzergahı kullanarak gitmeleri istenmiş, daha sonra bu güzergahların hangisinin daha kısa olduğu sorulmuştur. Bu aşama için bir zaman sınırlaması belirlenmemiştir. Son olarak katılımcılar bir anket doldurarak (1) yaş ve cinsiyet bilgilerini vermişler, (2) sanal mekanın gerçekliğini 1 den 7 ye kadar rakam vererek değerlendirmişler (1 = hiç gerçekçi değil, 7 = çok gerçekçi) ve (3) Ohio Eyalet Üniversitesi kampusunu ne kadar iyi bildiklerini belirtmişlerdir (1 = çok iyi biliyorum, 7 = hiç bilmiyorum). Katılımcının bitiş noktası A yı ya da bitiş noktası B yi daha yakın olarak algılamasında üniversite kampusunu ne kadar iyi bildiklerinin bir etkisinin olmadığı istatiksel olarak kanıtlanmıştır (t = 0.67, df = 45, p > 0.05). Katılımcıların anketi tamamlamaları 8 ile 12 dakika arasında sürmüştür. 4. SONUÇ Başlangıç noktası ve A bitiş noktası arasında 3 alternatif güzergah vardır. Güzergah A1 ve A2 eş uzunluktadır. Bu iki güzergah A3güzergahından daha kısalardır. Katılımcıların çoğu A1 güzergahını en kısa güzergah olarak, çok azı ise A3 güzergahını en kısa güzergah olarak seçmişlerdir (Figür 2). Bu farklar istatistiksel açıdan önemli bulunmuştur (A1-A2 karşılaştırması için X2 = 6.42, df = 1, p < 0.05; A1-A3 karşılaştırması için X2 = 25.40, df = 1, p < 0.00; A2-A3 karşılaştırması için X2 = 9.00, df = 1, p < 0.05). Başlangıç noktası ve B bitiş noktası arasında 4 alternatif güzergah vardır. Güzergah B1 ve B3 eş uzunlukta ve B4ve B2güzergahlarından daha kısalardır. Eş uzunlukta olan B1 ve B3 3 Katılımcıyı bu işaret varış noktası A nın yerini göstermektedir ya da bu işaret varış noktası B nin yerini göstermektedir gibi cümlelerle uyarılmıştır.

8 güzergahlarını karşılaştırıldığında, istatistiksel olarak önemli bir çoğunluğun B3 güzergahını daha kısa olarak seçtiği görülmektedir (Figür 2) (B1-B3 karşılaştırması için X2 = 9.00, df = 1, p < 0.00). `A` BiTiŞ NOKTASI İÇİN EN KISA GÜZERGAH `B` BiTiŞ NOKTASI İÇİN EN KISA GÜZERGAH Katılımcı yüzdesi % 66 % 30 % 4 A1 A2 A3 Güzergah Katılımcı yüzdesi % 38 % 30 % 28 % 4 B1 B2 B3 B4 Güzergah Figure 2. Her bitiş noktası için alternatif güzergahları en kısa güzergah olarak seçilme oranları. Başlangıç noktasına iki bitiş noktasından hangisinin daha yakın olduğunun seçiminde katılımcılar doğru değerlendirmeler yapmışlardır. Tablo 2 de gösterildiği gibi A noktasına giden en kısa güzergah olan A1 güzergahı B noktasına giden en kısa güzergah olan B2 güzergahından km. daha uzundur ve en uzun güzergah olan B1 ve B3 güzergahlarından ise km. daha uzundur.hangi bitiş noktasının daha kısa gibi hissedildiği sorulduğunda çoğu katılımcı (66%) B Bitiş noktasını seçmiştir (X2 = 4.79, df = 1, p < 0.05) Gerçek mekanda yapılmış olan önceki çalışmada [1] en kısa güzergah olarak seçilen yol (SY) ile diğer bitiş noktasına giden en kısa yolun (DBKY) fiziksel özelliklerini karşılaştırmıştır. Seçilen yol ve diğer bitiş noktasına giden en kısa yolun gerçek uzunlukları istatistiksel olarak eşit olduğu durumlarda SY üzerinde daha az bina parçası olduğu ortaya konulmuştur. Bu çalışma da aynı analizi tekrarlanmıştır. Eşlenmiş örneklemde t-test metodu kullanıldığında SY üzerinde daha az sayıda bina parçası (t = 3.23, df = 46, p < 0.01), daha az sayıda taşıt yolu kesişimi (t = 2.68, df =

9 46, p < 0.01 ) ve daha az sayıda 90 0 lik dönüş olduğu gözlemlenmiştir (t = -4.64, df = 46, p < 0.01) (Tablo 2). Table 2. Seçilen en kısa güzergah ile diğer bitiş noktasına giden en kısa güğzergahın fiziksel özelliklerinin karşılaştırılması SY a DBKY b Değişken Ortalama Standart sapma Ortalama Yürüyüş mesafesi (feet) Taşıt yolu kesişimi * Yaya yolu kesişimi derecelik dönüş sayısı ** Her türlü dönüş sayısı Bina parçası ** Mekansal değişim * p < 0.05, ** p < 0.01 a SY: Seçilen en kısa güzergah a DBKY: Diğer bitiş noktasına giden en kısa güzergah Standart sapma Bitiş noktasının görünebilirliğinin uzaklık algısındaki etkisini ölçebilmek için bir bitiş noktasına giden iki alternatif güzergahın eşit uzunlukta olduğu durumda, daha çok katılımcı tarafından en kısa güzergah seçilen yol ile diğer yolun görünebilirlik verileri karşılaştırılmıştır. Örneğin başlangıç noktasından A bitiş noktasına giden A1 ve A2 güzergahlarının eşit uzunlukta olmalarına rağmen A1 güzergahı (31 kişi) A2 güzergahına (14 kişi) oranla daha çok katılımcı tarafından en kısa yol olarak seçilmiştir (X2 = 6.42, df = 1, p < 0.05). Beklendiği gibi A1 güzergahında A bitiş noktası, A2 noktasına oranla, daha erken görünür olmaktadır (Tablo 2). Başlangıç noktasından B bitiş noktasına giden B1 ve B3 güzergahlarının eşit uzunlukta olmalarına rağmen B3 güzergahı (14 kişi) B1 güzergahına (2 kişi) oranla daha çok katılımcı tarafından en kısa yol olarak seçilmiştir (X2 = 9.00, df = 1, p < 0.01). Ancak beklenenin tersine B1 güzergahında B bitiş noktasını daha erken görünür olmaktadır (Tablo 2). Bu beklenmedik sonuç, A1 ve A2 güzergahlarının görünebilirlik değerlerindeki büyük farklılığa karşın B1 ve B3 güzergahlarının görünebilirlik değerlerindeki farklılığın küçük olması ile açıklanabilir (Tablo 2).

10 5. DEĞERLENDİRME Sanal mekanda gerçekleştirilmiş olan bu çalışmadan elde edilen sonuçlar daha önce gerçek mekanda gerçekleştirilen çalışma ile paralellik göstermektedir. Bu nedenle çalışma iki açıdan önemlidir. Birinci olarak, iki nokta arasındaki uzaklığın, güzergahta fark edilen fiziksel öğelerin çeşitlilik gösterdiği durumlarda, daha çok çeşitlilik gösteren güzergahların daha az çeşitlilik gösteren güzergahlara göre daha uzak algılandığını ortaya konmuştur. Bina parçası, taşıt yolu kesişimleri, 90 derecelik dönüşler fark edilen fiziksel öğelere örnek verilebilir. Ayrıca çalışma, başlangıç noktasından bitiş noktasına giden iki eş uzaklığa sahip güzergahtan, hangisinde bitiş noktası görüş alanına daha erken girerse, o güzergahın diğerine göre daha yakın algılandığını göstermiştir. Ancak iki güzergah üzerinde bitiş noktasının kişinin görüş alanına girme süresinde büyük bir fark görülmediği durumlarda algıda böyle bir yanılma olmayabilir. Plancılar ve mimarlar bu bilgiyi farklı hizmetler veren binaların konumlandırılmasında yer seçimi kriterlerini belirlemede kullanabilirler. Örneğin, çok sayıda kullanıcı çekmeyi amaçlayan bir alışveriş merkezini konumlandırırken büyük yerleşim birimleri ve alışveriş merkezi arasındaki güzergahlar incelenerek güzergah üzerindeki fiziksel öğelerin daha az çeşitlilik göstermesine dikkat edilebilinir. İkinci olarak bu çalışma gerçek ve sanal mekanlarda kişilerin benzer davranışlar gösterdiğini ortaya koyarak sanal mekanların birey ve toplum davranışlarının tasarlanan mekanlarda nasıl gerçekleşeceğini önceden tahmin etmekte önemli bir araç olabileceğini göstermektedir. Böylece plancılar ve mimarlar özellikle özgün tasarıma sahip mekanların inşaatı gerçekleştirmeden çok önce, tasarım sürecinde, bireyin ve toplumun mekandaki davranışını gözlemleyerek problemli bölgeleri yeniden tasarlayarak inşaat sonrasında oluşabilecek yüksek maliyet gerektirecek değişimleri engelleyebilir. Bu çalışma kısa bir güzergah üzerinde yapılmıştır sonuçların uzun güzergahlar üzerinde de geçerliliğini ancak yeni çalışmalar la test edilebilir. Ayrıca bu çalışmanın sonuçları farklı kültür ve sosyal - ekonomik düzeye sahip gruplarda, farklı ulaşım modlarında (yürüyüş, bisiklet, taşıt vb.), farklı mekanlarda tekrarlayacak yeni araştırmalara yön verebilir. Bu çalışmada kullanılan bilgisayar programının kullanımı oldukça kolay olduğundan ve programın maliyeti bu amaçla

11 kullanılan diğer 3 boyutlu modelleme programlarına göre çok daha düşük olduğundan mimarlar ve plancılar için çok önemli bir araç olan sanal mekanların daha geniş bir kullanıcı kitlesine sahip olabilmesine öncü olabilecektir. 6. KAYNAKLAR 1. Nasar, J. L., Environmental factors, perceived distance and spatial behavior, Environment and Planning B: Planning and Design, 10: , Sadalla, E. K. ve Magel, S. G., The perception of traversed distances: intersections, Environment and Behavior, 12: 65-79, Canter, D. Ve Tagg S., Distance estimation in cities, Environment and Behavior, 7: 59-80, Cohen, R. Ve Weatherford, D. L., Effect of route traveled on the distance estimates of children and adult, Journal of Experimental Child Psychology, 29: , Hanyu, K. ve Itsukushima, Y., Distance estimation of stairway: distance, travelsal time and mental walking estimations, Environment and Behavior, 27: , Lee, T. R. Perceived distance as a function of direction in the city, Environment and Behavior, 2: 40-51, Nasar, J. L., Valencia H., Abidin Omar, Z, Cheueh, S. C., Hwang, J. H., Out of sight, further from mind: Destination visibility and distance perception, Environment and Behavior, 17: , Sadalla, E. K. Staplin L. J., The perception of traversed distances: intersections Environment and Behavior, 12: , 1980.

12 9. Belingard, L. Peruch, P. Mental representation and the spatial structure of virtual environments Environment and Behavior, 32: , Jansen-Osman, P. Berendt, B. İnvestigating distance knowledge using virtual environments Environment and Behavior, 34: , Tlauka, M. Wilson, P. N. The effect of landmarks on route-learning in a computer simulated environment Journal of Environmental Psychology, 14: , Wilson, P. N. Foreman, N. Tlauka, M. Transfer of spatial information from a virtual to a real environment Human Factors, 39: , 1997