1. 时空分布：照片数据显示，每日下午5点至6点，社区内部可利用空间饱和度已达85%以上；晚7点，饱和度超过95%，且剩余空间多为难以停入的边角；晚9点后，基本饱和。证实了“晚于7点回家，找到内部车位的概率极低”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“数据简报”：
“各位邻居，今天我们不开批判会，不站队。我们花了一周时间，只是试图把我们天天吵、天天烦的‘停车难’这件事，用一些简单的数字和图片描清楚。请大家先看看这些图。”
他逐一展示：
? “热力图显示，晚7点后，我们社区内部空间确实基本饱和，这是客观事实，不是晚归的邻居夸张。”
? “占位影响图显示，晚高峰有近20个车位被人用锥桶、自行车‘冻结’着，空着，但车停不进去。这是不是一种巨大的浪费？”
? “问卷显示，超过60%的邻居是晚7点后回家，他们中超过8成找车位很困难，近一半人因此吃过罚单。这是不是普遍痛苦？”
? “同时，也有超过三分之一的早归邻居用过占位物，主要原因问卷里也写了，怕家人回来没地方，或者自己临时挪车后位置被占。这背后是安全感需求。”
? “最后，我们发现了社区里可能被忽略的10来个‘边角’地方，图上标了绿点。这些地方，有的可能稍微调整一下就能多停一辆车，有的可能需要大家技术上克服一下。”
效果：当冲突事实以中性的、可视化的数据呈现出来，而非通过情绪化的语言互相指责时，会场气氛发生了微妙变化。晚归者看到自己的普遍困境被数据证实，情绪从愤怒转向寻求解决。早归者看到占位行为造成的客观资源浪费（晚高峰70%空置率），也感到理亏，同时，他们“怕没位置”的安全感需求也被看到。
从“对抗”转向“求解”：基于数据的协商
基于共同确认的数据事实，讨论的焦点从“谁对谁错”转向“如何解决问题”。古民引导大家基于以下几个数据结论来思考方案：