Звучит как классический случай превращения сухих цифр в тактическое преимущество. Сначала тебе нужна чёткая цель, например, увеличить ежедневную дистанцию прогулок в районе на 10%. Затем собираешь данные, приводишь их в порядок и прокладываешь самые популярные маршруты. Следующий шаг – определить, что именно влияет на пешие прогулки: интенсивность движения, пешеходные переходы, наличие зелёных зон, освещение. Ты моделируешь эти факторы, проводишь симуляции и выбираешь маршрут, который даст наибольший эффект для здоровья при минимальном риске. Потом создаешь прототип, измеряешь, вносишь корректировки и масштабируешь. Всё дело в чётких целях, точных измерениях и итеративной оптимизации. Если ты будешь держать фокус узким и следить за честностью показателей, данные становятся острым инструментом, а не размытой концепцией.