车位的概率极低”是客观事实。
2.占位行为：一周内记录到明确、持续的“占位”行为27起，其中用非机动车（电动车、自行车）占位18起，用锥桶、椅子等杂物占位9起。这些被占车位在晚高峰期间（下午5-8点）的空置率高达70%（即车位被占着，但无车停放）。
3.问卷反馈：回收有效问卷89份（社区有车家庭约150户）。关键数据：60%的受访者通常在晚7点后回家；这部分人中，82%表示平均找车位时间超过10分钟，45%超过20分钟；70%的晚归车主曾被迫停在社区外市政道路并收到过罚单。38%的早归车主（下午5点前回家）承认自己或家人曾使用过占位物。关于“最主要不满”，晚归车主首选“占位行为导致有车位也无法停”（65%），早归车主首选“晚归者乱停堵路”（48%）。
4.一个关键但被忽略的发现：在分析照片和问卷时，古民和小顾注意到，社区内存在约10-15个“灰色空间”（如楼侧拐角、部分较宽的人行道边缘、废弃花坛边缘），这些地方因视线、技术或习惯原因，较少被利用，但经简单评估（如是否影响消防通道、行人通行），部分具备临时停车潜力。
数据可视化呈现：从“各说各话”到“共同看见”
古民和小顾将上述发现，用最简单直观的方式进行了可视化：
??制作“社区停车热力图”：基于时间切片照片，标注出不同时段的饱和区域、常驻占位点、以及被忽略的“灰色潜力空间”。用颜色深浅表示不同时间的停车压力。
??绘制“占位行为影响图”：在地图上标出27个占位点，并用柱状图展示其晚高峰空置率，直观显示占位行为对车位周转的实际“冻结”效应。
??汇总“车主时间分布与痛点”图表：用饼图展示回家时间段分布，用条形图展示不同回家时段车主的主要痛点（找车时长、罚单、占位、堵路等）。
数据驱动下的调解会：重构对话基础
带着这些数据可视化材料，古民和小顾说服了物业和业委会，组织了一次小范围的、由冲突双方代表（各3-4人）及热心业主参加的沟通会。会议开场，古民展示了这些图表，并做了简洁的“数
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