李玉蘭 劉揚

(西南林業(yè)大學園林園藝學院，云南 昆明 650000)

自從羅文索在20世紀提出感知研究方法[1]和凱文·林奇撰寫的《城市意象》(The image of the city)后,許多研究者發(fā)現(xiàn),園林景觀空間研究仍有廣泛的發(fā)展空間。感知環(huán)境方法和城市意象理論的介入,為園林景觀空間意象的研究提供了新的契機,呈現(xiàn)出多元的綜合性和交叉性[2]。在之后的景觀意象研究中,多以羅文索提出的感知研究作為研究方法,以凱文·林奇撰寫的《城市意象》作為景觀意象研究理論,廣泛運用到城市意象和鄉(xiāng)村意象研究中,不管是城市意象還是傳統(tǒng)村落景觀意象的研究,大多是基于凱文·林奇《城市意象》所提到的5要素對客體要素進行主觀分析[3-6]。但本文認為,景觀意象是人們在游覽一個景點時,能夠被大眾無意識保留在頭腦中的景觀客體,這個景觀客體能在人們頭腦中留下深刻印象,且在腦海中被識別以及被感知的節(jié)點,對于景觀意象的研究,不應局限于城市意象5要素進行表面的主觀分析,而是應以游客的主觀感受為研究方向,去感知游客對一個景觀的所思所想,通過分析游客無意識狀態(tài)下所感知的景觀節(jié)點,來研究一個地方景觀意象元素的組成及構成特征。

我國傳統(tǒng)村落具有豐富鮮明的意象特征。對中國傳統(tǒng)村落景觀意象的形成,可借用對城市景觀印象和識別的理論方法來進行分析和歸納,因為傳統(tǒng)村落同城市一樣,都是由巨大空間組成,被感知的同樣是一座建筑一片公共空間,且城市和傳統(tǒng)村落都是在時間之手中打磨出來的,而時間與時間里的空間都是無法直視與觸摸的,因此要對其進行科學的捕捉,就應該借助被認可的方法[4]。傳統(tǒng)村落擁有豐富的文化與自然資源,蘊藏著豐富的歷史信息和文化景觀,是中國農(nóng)耕文明留下的最大遺產(chǎn)[7]。對傳統(tǒng)村落景觀空間意象元素組成的研究,應借鑒前人研究的理論基礎上,對傳統(tǒng)村落進行自下而上、自上而下交錯認知并進行客觀量化分析和研究,挖掘其空間意象元素組成及構成特征分析,是對傳統(tǒng)村落景觀意象研究的一種創(chuàng)新性嘗試,為傳統(tǒng)村落在適應當今社會發(fā)展中提供可參考案例。

本文基于凱文·林奇的城市意象理論與榮格原型理論,以貴州省唯一獲得“中國歷史文化名村”的云山屯為研究對象,使用ROST-CM6軟件和SPSS軟件對所獲取的數(shù)據(jù)進行科學的量化分析,嘗試挖掘云山屯景觀空間意象元素的組成及構成特征。力圖以此為例證,基于景觀意象元素的組成與特征分析,從景觀意象方面著手,為傳統(tǒng)村落適應社會發(fā)展提供新思路。

1 理論基礎和研究方法

1.1 理論基礎

1.1.1 城市意象理論

20世紀初美國城市規(guī)劃學大師凱文·林奇提出《城市意象》,認為城市是“可印象”和“可識別”的,在進行人為主觀判斷后城市可在人們頭腦中形成心里圖像,并提出城市是由道路、節(jié)點、標志物、邊界、區(qū)域5要素構成。傳統(tǒng)村落由于村與村之間也有明顯的邊界和區(qū)域,每個村都有獨一無二代表該村的景觀事物。因此,傳統(tǒng)村落同城市一樣,也具有“可印象性”和“可識別性”。由此可借鑒前人認可的研究方法,本文借鑒凱文·林奇的《城市意象》為本文景觀意象要素分類提供分類方向。

1.1.2 原型理論

瑞士心理學家、精神科醫(yī)生榮格提出“集體無意識”“原型”和“原始意象”,這在心理學領域上開創(chuàng)了新視野[8]。三者之間有著緊密的聯(lián)系,榮格認為,集體無意識來自于原型最初的印象,而原型的初衷則是來自于客體對人的原始意象,只是原型作為集體無意識和原始意象的中間橋梁,銜接它們之間的關系。因此,集體無意識與原始意象具有相同的性質和功能。其概念和邏輯結構關系是作為意識認知以及意象形成和創(chuàng)構的基礎,在意識和經(jīng)驗層面上為原型意象創(chuàng)造的邏輯結構關系被探索為意象認知的有力保障[9]。這為分析云山屯景觀意象認識形成提供有力的理論支持。

1.2 研究方法

1.2.1 ROST-CM6分析法

ROST-CM6是一個支持人文和社會科學研究的計算機平臺,由武漢大學沈陽教授的團隊開發(fā),具有分詞、網(wǎng)站分析等多功能運用,可將文本轉換為數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)可視化分析,實現(xiàn)定量與定性相結合分析。

網(wǎng)絡文本具有真實性、有效性、多樣性和廣泛性多樣特征,具有問卷調(diào)查采集數(shù)據(jù)所無法比擬的優(yōu)勢[10]。本文使用八爪魚爬蟲軟件獲取云山屯在馬蜂窩游記以及攜程網(wǎng)評論作為第一感知研究內(nèi)容,使用ROST-CM6軟件對提取的文本進行分詞和詞頻分析,總結游客對云山屯較為突出的景觀意象元素。

1.2.2 認知地圖法

認知地圖是常用于環(huán)境行為學中的一種研究方法,強調(diào)的是人作為主體對空間環(huán)境的感知,是人在經(jīng)過一個具體空間環(huán)境時,景觀客體在人的頭腦中被自我感知以及自我想象的印象,通過感知的景觀客體在人的頭腦中形成具體的景觀意象,并經(jīng)過頭腦自覺的加工和處理,儲藏在主體頭腦中的環(huán)境圖像[11]。對于城市規(guī)劃師與地理學家來說,認知地圖法已經(jīng)成為一種被廣泛接受的空間研究方法,為人們對環(huán)境意象要素及其相互關系的第一印象提供了清晰明確的描述,并已成為表達人們對空間形象主觀感受的一種方法。

1.2.3 SPSS方差分析方法

SPSS軟件是利用實驗獲取數(shù)據(jù)并進行分析統(tǒng)計的方法,常用于不同效應對指定實驗的影響是否顯著[12]。本文使用該軟件對其認知地圖的問卷調(diào)查進行檢驗,避免主觀問卷調(diào)查分析時帶來的不準確性,增加問卷調(diào)查的科學性和說服力。

2 調(diào)查研究與結果分析

2.1 研究對象

云山屯始建于明朝初年,位于貴州省安順市西秀區(qū)七眼橋鎮(zhèn)東南8km的黔滇古驛道上,素有“滇之喉、黔之腹、蜀粵之唇齒”的稱號[13]。村落位于云鷲山的半山峽谷之中,東側為飛鳳山,西側為老大關山,兩山相連,形成“南北環(huán)山,東西有墻”的天然保護屏障,村落以溶蝕地貌為主,是典型的喀斯特地貌集中區(qū),是眾多屯堡村落中商屯的典型代表,也是目前保存最為完整的屯堡村落。先后被授予“全國重點文明保護單位”以及“中國歷史文化名村”的稱號。

2.2 調(diào)查研究

2.2.1 ROST-CM6軟件獲取數(shù)據(jù)

一般來說,游客在游記中反復提及的詞是其對旅游目的地形象感知中較突出的部分[14]。本文使用八爪魚爬蟲軟件對馬蜂窩以及攜程旅網(wǎng)游記和評論來獲取游客對云山屯的第一形象感知,通過2個旅游網(wǎng)站首頁輸入“云山屯”,抓取網(wǎng)站搜索中有關對云山屯的游客游記和評論文本。為保證獲取數(shù)據(jù)的質量,選擇2016年1月1日—2022年8月1日的游記和評論。共搜索有關云山屯游客游記和評論189篇,刪除重復以及語義不明或無效評論共選用170篇,使用ROSTCM6軟件對游客游記和評論進行文本分析和高頻詞提取,通過整理,提取排名前40的高頻詞匯作為云山屯景觀意象的研究對象,見表1。

表1 云山屯排名前40的高頻詞匯

2.2.2 云山屯景觀意象元素組成

根據(jù)得出的高頻詞匯,對云山屯景觀意象進行客觀選取。8位多年從事園林景觀設計、屯堡文化研究、城鄉(xiāng)規(guī)劃建設等研究人員作為第一批被調(diào)查對象,要求從40個高頻詞匯中按城市意象構成5要素“節(jié)點”“道路”“區(qū)域”“邊界”“標志物”進行分類,每個景觀意象客體應被5人或5人以上所選擇,方可納入對應意象類型的選擇范圍,通過整理得出,云山屯整體的景觀意象主要由5個大類、12個中類以及40個景觀意象元素組成,見表2。

表2 云山屯景觀意象元素組成

2.3 研究結果分析

根據(jù)云山屯景觀意象元素的組成,對云山屯每個景觀意象客體拍攝1～3張照片不等(所呈現(xiàn)的照片應完全展示該景觀節(jié)點的景觀風貌),作為云山屯問卷調(diào)查的照片小樣本。云山屯10位工作人員作為第2批被調(diào)查對象,要求說出對應景點名字,并選出認出節(jié)點最多且排名前20的景觀客體的照片,選出的景觀客體如表3所示,整理后與空間意象認知地圖問卷一起拿給第3批被調(diào)查對象(主要由風景園林等相關專業(yè)的學生來完成),要求根據(jù)選出的20個景觀客體來繪制云山屯的大體平面圖(規(guī)定但不限定所選20個景觀客體,被調(diào)查者也可根據(jù)自己印象深刻的景觀客體進行添加標注),分別標出大體的景觀客體的位置以及寫出對應景點的名稱,對空間景物本身的感受,對所得到的結果進行標識和統(tǒng)計。根據(jù)問卷調(diào)查統(tǒng)計,在進行認知地圖法標注的過程中,所選擇的景觀客體與選出排名前20的景觀客體大體相同。

表3 排名前20的景觀客體

對云山屯認知地圖問卷共發(fā)放80份,收回有效問卷74份,收回率92.5%。按照標注出景觀意象客體的多少(即認出景物的多少),分為4個類型。標志出景觀意象客體在1～7的問卷收回10張,為A類型,占13.5%；標志出意象客體在8～13的問卷收回33張,為B類型,占44.6%；標志出意象客體在14～19的問卷收回有24張,為C類型,占32.4%；標志出意象客體在20以上的問卷有7張,為D類型,占9.5%,見表4。

表4 景觀意象客體分類及其占比

應用SPSS方差分析方法,以云山屯空間意象客體元素為自變量,以認知內(nèi)容多少為因變量,對整理出的4種類型進行認知內(nèi)容方差齊性檢驗,見表5,基于調(diào)查的平均值p＜0.05,差異顯著,所以數(shù)據(jù)具有研究的意義；方差差異性分析見表6,顯著性＝0,說明組間差異性極具顯著,證明研究的數(shù)據(jù)有意義；配對比較檢驗見表7,結果顯示,B類型和C類型無明顯差異,分析云山屯景觀意象元素構成特征以B類型和C類型為主,重點放在B類型,而A類型和D類型僅作為參考,發(fā)現(xiàn)如下特點。

表5 方差齊性檢驗結果

表6 方差差異性分析結果

表7 配對比較檢驗結果

空間意象認知地圖顯示,以明清一條街統(tǒng)領云山屯的空間意象,形成獨特的景觀結構。被調(diào)查者大多能清晰標出所提取高頻詞匯中排名較前的景觀意象客體,以云鷲寺、屯墻、古戲臺、后屯門、前屯門、財神廟等為主,構成云山屯的主要景觀意象。其中處于中心的古戲臺和云鷲寺在4種類型中被標注的頻率高達100%。

B類型的空間布局更符合云山屯整體的空間布局,所標注的景觀意象元素與實際景觀客體所在的位置相契合。B類型和C類型標注出的景觀節(jié)點,基本上與所提取的高頻詞匯相契合,這也印證通過ROSTCM6軟件所提取的高頻詞匯具有一定的合理性和說服力。

A類型標注出的節(jié)點較少,但依舊能清晰地標注出排名前幾的景觀意象客體,說明云鷲寺、屯墻、古戲臺等已經(jīng)在人們頭腦中留下深刻的景觀意象。D類型標注較為詳細,且標出對應景點的名稱,都是以構成云山屯主要意象客體為主進行展開。

在進行認知地圖繪制的過程中,大多是先繪制明清一條街作為整個結構框架,再根據(jù)個人的記憶位置標出對應的景觀節(jié)點位置,其標志的景觀節(jié)點與人接觸節(jié)點先后位置有一定的關系,最先標志的順序大體為前屯門-屯墻-古戲臺-財神廟-后屯門-云鷲寺等,再根據(jù)景觀節(jié)點的位置作相應其它較為重要節(jié)點的補充,其補充的景觀節(jié)點與提取高頻詞匯出現(xiàn)的次數(shù)多少大體相同。

云山屯傳統(tǒng)村落屬于典型的屯堡文化名村,但在認知地圖問卷調(diào)查過程中,被調(diào)查者認為對屯堡文化本身體驗較為薄弱。

從總體上來看,云山屯意象認知地圖對空間結構意象的表述顯著,以明清一條街成為云山屯的景觀空間構架,云鷲寺、屯墻、古戲臺、后屯門、前屯門、財神廟等構成云山屯的主要景觀意象要素,不同的標志物和區(qū)域構成云山屯的景觀意象的輔助要素。被標注出的景觀意象要素頻率與云山屯提取的高頻詞匯相契合。

3 結論

本文以云山屯為研究對象,使用ROST-CM6軟件分析法、照片加認知地圖法以及SPSS分析方法對傳統(tǒng)村落景觀空間意象元素組成及構成特征進行研究,得到以下結論。

本文使用ROST-CM6軟件,對馬蜂窩以及攜程網(wǎng)游記和評論進行分詞和詞頻分析,得到游客對云山屯的第一感知意象,進行自下而上、自上而下相互交錯認知并進行客觀量化分析和研究,分析整理出云山屯景觀意象主要由5個大類、12個中類以及40個景觀意象元素組成。

空間認知地圖顯示,云山屯景觀意象特征主要由明清一條街統(tǒng)攬全局,形成云山屯的空間骨架,以云鷲寺、屯墻、古戲臺、后屯門、前屯門、財神廟等為主,構成云山屯的主要景觀意象。多數(shù)的空間意象認知地圖對節(jié)點和道路表現(xiàn)較為明顯,但能突出屯堡文化自身特點的標志性景觀意象元素較少,在進行云山屯傳統(tǒng)村落發(fā)展時,應注重屯堡自身文化的發(fā)展。

使用SPSS方差分析方法對云山屯空間意象認知地圖分析整理出4種類型,避免只主觀比較和分析帶來的誤區(qū),不僅能夠提高分析準確性,還為后面特征的歸納選擇科學而又準確的空間意象認知地圖類型,為相對主觀的問卷調(diào)查提供準確的分析結論。

構成云山屯主要景觀意象元素與所提取高頻詞匯中的云鷲寺、屯墻、古戲臺、后屯門、前屯門、財神廟高度契合,在今后景觀意象元素研究方面,可借鑒ROST-CM6軟件,對文本進行分詞以及高頻詞匯的提取,可作為研究意象研究的第一手資料,去感知游客對一個景點所思所想。

云山屯傳統(tǒng)村落要在適應當今社會發(fā)展的大環(huán)境下,從景觀意象方面入手,去了解人們對一個景觀的需求,以及人們對一個景觀客體的需要程度,理清構成要素以及主次意象元素之間的發(fā)展關系,把對應的景觀意象要素連接起來,提高游客與景觀意象客體之間的互動,創(chuàng)構屬于景觀之間的記憶鏈接。