8. 表现过度和表现不佳
大多数人都会觉得排名很有趣，无论排名对象是城市、学校、公司、州、国家、足球队还是网球选手。当然，排名的基础是用来排名的标准和方法论的选择。如何提出问题，对人们讨论的哪一方面进行抽样调查，都将在很大程度上决定调查的结果，并对政治和商业带来重大影响。此类排名在政府和产业中的个体、规划者、决策者做出决定的过程中发挥着越发重要的作用。一座城市或者一个州在全世界和全国范围内的医疗、教育、税务、就业、犯罪率等领域的排名能够对其在投资者、公司和度假者心目中的印象造成很大的影响。
在体育竞赛领域，一个长久以来争论不休的问题是：谁是有史以来最伟大的运动员或者运动队？从任何一个客观角度来说，这显然都是一个无法回答的问题。问题并不仅是什么标准才是“伟大”的合理要素，而且人们还经常拿苹果与橘子做比较，对比的时间段也往往是不同的。在此背景下，让我们再回顾一下第2章曾经提到过的举重问题，以及伽利略提出的具有深远影响的洞见，即动物肢体的应力强度应该与它们的体重呈亚线性比例关系，并遵守2/3次幂规模法则。这一预测在图2–6中举重冠军的数据中被证实。我当时提出，比例曲线应该被视作评价表现优劣的基线，它告诉我们一个理想中的冠军在给定的体重下应该能够举起多大的重量。与此相似的是，图1–1中显示的代谢率3/4次幂规模法则告诉我们，一个给定体重的理想生物体的代谢率应该是多少。这里的“理想化”意味着，一个系统在能量使用、动力学、网络结构的几何形状等领域是“优化的”，正如第3章中所解释的那样。
这一框架可以被我们当作科学评价表现的出发点。图2–6中，6名冠军中有4人举起了根据规模法则推算出的他们的体重应该举起的重量。中量级选手的表现超出了他的体重所应有的预期，而重量级选手则表现得不如预期。因此，尽管重量级选手举起的重量超过其他任何人，但从科学角度而言，他其实是所有冠军中最弱的，而中量级选手则是最强大的。
在这种情况下，我们能够发展出一种科学量化框架，以规模法则为基础对表现进行评价。同样，我们也可以构建出意义重大的标准来进行排名，以及在不同竞赛中进行对比。举重、赛艇以及赛跑等机械运动可能适合用这一方法，而足球和篮球等团队运动则更具挑战性。因此，与比例的偏差值便为个体的表现提供了一种原则，同时也提供了一个量化的出发点，来研究中量级选手表现超出预期，而重量级选手则表现不及预期的标准。
这一评价表现的策略更加公平，它不再仅仅依靠体重的偏差，而是揭示出了每一名运动员的真正技巧。接下来，我将会把这一观念应用于城市研究中，但在此之前，我要把这一策略及城市移动性的分析结合起来，以表明它是如何作为一种重要的规划与发展工具来应用的。
正如图8–7和图8–8所显示的那样，旅行前往城市中特定地点的数据与理论预测相互匹配。然而，如果你仔细观察这两幅图，你会发现某些特殊地点出现了很大的偏差，它们并不符合该理论。鉴于如机场这样的地点的特殊用途，数据来自相对单一的人群，因此并不会特别精确。
尽管机场的数据与预测值相接近，但最大的差异发生在短距离或低频次的人群中。事实上，这一子集人群构成了使用机场的主要人群。与之相比，那些从更遥远的地方旅行而来，以及更频繁地使用机场的人与预测的比例曲线吻合，尽管他们只是使用机场的人群中的少数。认识并理解这一使用模式的普遍趋势和方差对于规划和管理进出机场的交通流量以及与都市区整体交通的关系十分重要。
在新加坡，只有一个异常值，即莱佛士坊，它是新加坡核心的金融区。此外，它还是一个主要的交通枢纽和通往旅游区的入口。到访莱佛士坊的人群数据事实上很合理地按比例变化，但其指数小于新加坡的其他地方，在新加坡的其他地区，比例变化的指数均为–2。此外，莱佛士坊也表现出了更大的波动性，这意味着，来自近处地区的人数更少，或者频次更低，更多的人来自远处，而且也到访得更频繁。这或许是由于新加坡作为一个小岛国的特殊性所致，莱佛士坊作为核心区域并不靠近新加坡的地理中心，而是更邻近海洋的边界线。
正如波士顿的机场和体育场一样，对于规划、设计和控制交通和行动而言，我们要意识到莱佛士坊是新加坡其他地点观测到的主流交通移动模式的异常值。同样重要的是，这可以在整个城市系统的背景下被量化和理解。
