Case: Elderly Self-guided Walks

示例团队为 older adults 设计 Melbourne self-guided walking map：

• 使用 public toilet、seating、drinking fountain、BBQ 等 City of Melbourne datasets 支持途中休息与基本需要。
• 通过 latitude / longitude 与过滤后的 records 导入 database，再映射到界面。
• 目标不仅是 shortest route，还要考虑 green space、traffic 与 steepness，使路线更适合 target audience。

The Data Constraint

团队最初找到的 street / slope dataset 在视觉上可用，却无法形成可供 pathfinding 的 connected nodes / edges：

• 数据描述 blocks，但未构成可导航 graph。
• 继续投入原方案会产生技术工作，却不能完成 user task。
• 团队转而研究已有 open-source route planner，理解其 network 与 penalty 思路，并提取 coordinates 供自己的 product 使用。

Innovation Pattern

1. Start with user constraint：mobility、rest、safety、greenery。
2. Inspect dataset fitness：coverage、schema、connectivity、quality、licence、update frequency。
3. Prototype the riskiest path：尽早测试“数据能否支持核心功能”。
4. Pivot evidence, not purpose：替换 dataset / method，但保留 user outcome。
5. Document transformation：filters、pre-processing、assumptions 与 limitations。

Iteration 2 Discovery Questions

• 哪条 Iteration 1 feedback 指向最高 user value？
• 核心功能依赖哪些 data / API / model assumption？
• 能否在 build 前用 spike 验证最危险的假设？
• 数据失败时的 fallback / manual path 是什么？
• Discovery presentation 是否说明 problem → evidence → decision → validation？

Source

• Innovation / TA38 Data Experience — FIT5120