張 怡 裘鴻菲

生態(tài)系統(tǒng)文化服務(Culture Ecosystem Services，CES)是人類與自然生態(tài)系統(tǒng)相互作用的必然產(chǎn)物，即人們通過精神滿足、認知發(fā)展、娛樂和審美體驗等方式從生態(tài)系統(tǒng)中獲得的非物質(zhì)利益[1]。城市藍綠空間是包括各類濕地、水域、綠地等開敞空間的復合系統(tǒng)[2]，進行藍綠空間CES的公眾感知和偏好研究，對保護生態(tài)環(huán)境、提升游憩空間質(zhì)量及增進人類福祉具有重要意義[3]。

目前，國內(nèi)外學者嘗試從社會和空間的角度開展了相關(guān)研究，包括CES的感知識別與滿意度[4-5]、CES的權(quán)衡與協(xié)同[6]、CES的價值量化與空間制圖[7]等方面，且大多采用貨幣法、實地調(diào)查、參與式制圖等方法。隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡平臺的評論文本與圖像為研究提供了非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)，與問卷、訪談的形式相比，網(wǎng)絡數(shù)據(jù)具有自發(fā)性、樣本量大且易于收集的優(yōu)勢，更能反映公眾的感知情況[8-9]。同時，文本分類、情感分析、圖像語義分割等機器學習處理技術(shù)也在不斷升級，使研究朝著定量化、精細化、技術(shù)化方向發(fā)展[10]。主題模型分析是自然語言處理技術(shù)中利用建模來挖掘文本所隱含主題的一種方法，能很好地捕獲詞語之間的相關(guān)信息[11]，目前已經(jīng)廣泛應用于各研究領(lǐng)域中，對評論文本、新聞文本等進行挖掘分析[12]。

選取武漢市8個湖泊公園為研究對象，基于網(wǎng)絡爬蟲獲取網(wǎng)絡評論數(shù)據(jù)建立語料庫，采用LDA主題模型識別生態(tài)系統(tǒng)文化服務感知維度，結(jié)合社會網(wǎng)絡分析和情感分析進一步探索各類服務的感知特征，并對比問卷調(diào)查結(jié)果，量化各公園感知差異，分析感知影響因素，為公園服務優(yōu)化提出相關(guān)建議。

1 研究區(qū)域與方法

1.1 研究區(qū)域概況

湖泊公園作為城市藍綠空間的重要組成部分，是以湖泊水景為主體景觀，兼具生態(tài)和游憩功能的城市公園[13]15。武漢中心城區(qū)有39個自然湖泊，目前已建成23個湖泊公園，綜合考慮公園的區(qū)位、面積、評論數(shù)量及年均游客量等客觀因素，選取位于中心城區(qū)的8個典型湖泊公園作為研究對象(表1)。

表1 湖泊公園基本信息

1.2 數(shù)據(jù)收集與預處理

考慮到各類社交媒體平臺的受眾程度、覆蓋范圍廣泛度及評論數(shù)據(jù)量的大小，選取大眾點評、攜程網(wǎng)和新浪微博3個網(wǎng)站，通過網(wǎng)絡爬蟲對8個湖泊公園的用戶評論進行爬取，內(nèi)容包括評論文本及評論時間，時間跨度為2018年4月1日—2022年4月1日。對數(shù)據(jù)進行清洗整理，手動刪除同一用戶發(fā)表的重復評論及無關(guān)評論，并進行網(wǎng)絡用語修改替換，最終獲得8 869條有效評論(表1)。

利用python中的jieba包進行評論數(shù)據(jù)預處理：首先，進行中文分詞，并標注詞性；其次，結(jié)合常用停用詞表及與公園評論無關(guān)的高頻詞，構(gòu)成停用詞表，對數(shù)據(jù)去噪；最后，總結(jié)有相似意義的詞匯，形成同義詞表，合并同義詞。

1.3 研究方法

構(gòu)建湖泊公園生態(tài)系統(tǒng)文化服務公眾感知研究框架，通過LDA主題模型、社交網(wǎng)絡分析及情感傾向分析技術(shù)對生態(tài)系統(tǒng)文化服務感知進行定量化分析，并對比問卷結(jié)果，探討其感知特征及公眾偏好，具體研究思路如圖1。

圖1 研究思路

1.3.1 LDA主題模型

LDA(Latent Dirichlet Allocation，潛在狄利克雷分配)主題模型是文本非監(jiān)督主題挖掘方法中的代表模型，可通過詞袋模型對文檔中隱藏的主題信息進行挖掘識別[14]。對于大量文本數(shù)據(jù)，LDA可高效地將評論分類為各種主題，并計算評論與主題之間的相關(guān)性。通過Gibbs抽樣算法來進行相關(guān)參數(shù)的估計，并利用主題困惑度(Perplexity)來確定最佳主題數(shù)量，歸納感知維度[15]。通常情況下，當主題困惑度越低時，模型產(chǎn)生文檔能力越強，模型擬合程度較好。

1.3.2 社會網(wǎng)絡分析

社會網(wǎng)絡分析(Social Network Analysis，SNA)是通過關(guān)系量化來分析群體結(jié)構(gòu)的方法[16]。利用python中的Networkx包進行制圖，計算相關(guān)網(wǎng)絡參數(shù)，直觀分析詞語之間的網(wǎng)絡關(guān)系。其中，點度中心度(Degree Centrality)是對每個特征詞與其他詞關(guān)聯(lián)的量化分析，體現(xiàn)其在網(wǎng)絡中的重要程度；接近中心度(Closeness Centrality)是指一個特征詞與其他詞之間的路徑距離，體現(xiàn)該詞在網(wǎng)絡中的位置；中介中心度(Betweenness Centrality)是衡量一個特征詞的媒介能力[17]；群聚系數(shù)(Clustering Coefficient)表示一個詞與其他詞之間的相互連接程度[18]。

1.3.3 情感傾向分析

情感傾向分析(Sentiment Classification)是對帶有用戶偏好和情感的主觀性文本信息進行分析、處理及挖掘的過程[19]，用于識別公眾情緒，衡量公眾感知滿意度。使用Paddle Hub框架下基于Bi-LSTM(Bidirectional Long Short Term Memory，雙向長短期記憶)的預訓練模型Senta來捕獲文本語義特征，對各感知維度下的評論文本進行情感分析[20-21]。該模型可輸出句子的正向情緒和負向情緒概率，計算得到情緒得分，從而判斷句子的情感傾向，得分在(0.6，1)表示高度積極，(0.2，0.6]表示一般積極，(-0.2，0.2]表示中性，(-0.6，-0.2]表示一般消極，(-1，-0.6]表示高度消極。根據(jù)李克特量表，制定了5分評價標準，將取值1～5分別從高度消極到高度積極進行滿意度賦值。最后，結(jié)合實地問卷調(diào)查進行對比檢驗。

2 結(jié)果及分析

2.1 公眾關(guān)注點分析

對分詞后的文本數(shù)據(jù)進行詞頻分析，并利用Word Clound包對各公園前20個高頻詞制作詞云圖(圖2)。評論中詞頻數(shù)較高的有散步、跑步、廣場、荷花、櫻花、紫陽湖、沙湖、環(huán)境、天氣、兒童等詞語，反映出公眾關(guān)注熱點主要是公園中的動態(tài)活動、樹木花卉、湖泊景觀及出游天氣等。在特色關(guān)注點上，博物館、建筑、雙塔、睡蓮、櫻花、攝影、放風箏、菊展、琴臺和知音均反映出公眾對公園景觀環(huán)境和文化背景特征的關(guān)注熱度較高。

企業(yè)中建立項目信息管理模塊，首先要對項目進行全面的了解，前期應該對項目管理系統(tǒng)展開一系列的調(diào)查，確定開發(fā)的目標，并根據(jù)項目的實際情況，對信息進行分類。對分類后的信息進行數(shù)據(jù)模塊的構(gòu)建，數(shù)據(jù)模塊之間與服務器和計算機網(wǎng)絡設備等一些設備相連接，這些設備能夠?qū)?shù)據(jù)信息及時準確的輸入輸出，并完成相關(guān)的運行工作，提高了數(shù)據(jù)信息的使用率，同時也節(jié)省了成本，最終提高了企業(yè)的工作效率。

圖2 湖泊公園高頻詞云圖

2.2 基于LDA主題模型的生態(tài)系統(tǒng)文化服務感知維度識別

利用LDA模型進行主題構(gòu)建，當主題數(shù)量為14時，困惑度值最低，模型擬合程度較好且各主題重合較少，易于區(qū)分。將14個主題進行人工歸納，根據(jù)生態(tài)系統(tǒng)文化服務的定義可歸納為休閑娛樂、審美體驗、運動健康、社交互動、歷史文化、科普教育6個感知維度(表2)。

表2 湖泊公園生態(tài)系統(tǒng)文化服務感知維度

2.3 生態(tài)系統(tǒng)文化服務社會網(wǎng)絡分析

對各感知維度下的前20個特征詞構(gòu)建社會網(wǎng)絡，進行可視化分析，結(jié)果如圖3所示。圖中2個節(jié)點之間的線條類別反映其共現(xiàn)頻率不同，其中綠色連接線表示其共現(xiàn)頻率大于0.02。網(wǎng)絡分析結(jié)果如下。1)在休閑娛樂維度下，網(wǎng)絡均衡性良好，各節(jié)點聯(lián)系緊密。交通、地鐵、公交、地鐵、便利、散步和門票等詞的共現(xiàn)頻率較高，表明可達性和園內(nèi)設施是否免費是公眾對休閑娛樂服務感知的關(guān)注重點。2)在審美體驗維度下，各詞間共現(xiàn)頻率略低，荷花、荷葉、夏天、季節(jié)、花園、春季、櫻花等詞的點度中心度和接近中心度均為1.0，說明審美體驗服務多集中于春夏兩季，主要觀賞對象為荷花和櫻花。3)在運動健康維度下，跑步、夜晚、運動、燈光、老年人等詞3類中心度均較高，其中夜晚、跑步、燈光和夜景共現(xiàn)頻率最高，反映出公眾所感知的運動健康服務大多是在夜晚鍛煉。晨練的中介中心度較高，表示其在運動健康網(wǎng)絡中有較強的中介作用。4)在社交互動維度下，兒童、設施、游樂、朋友等詞的中心度和共現(xiàn)頻率均較高，可知湖泊公園中的互動型活動是以兒童和家人為主進行的游樂設施類活動。放風箏在網(wǎng)絡中群聚系數(shù)最高，表明其是社交互動服務中的特色活動。5)在歷史文化維度下，月湖、文化、歷史、音樂、琴臺、劇院、知音、藝術(shù)等詞的共現(xiàn)頻率高，表明歷史故事、建筑及湖泊是體現(xiàn)歷史文化服務的主要渠道。同時特色、建筑、人文、音樂等還具有高點度中心度和高接近中心度，表示特色歷史建筑和音樂是歷史文化服務感知的重要方面。6)在科普教育維度下，菊花、菊展、品種之間，植物和植物園，志愿者、活動、主題、服務之間的共現(xiàn)頻率較高，主題、活動、記者、植物等詞的3類中心度均較高，而群聚系數(shù)較低，表明科普教育服務主要體現(xiàn)在開展與植物相關(guān)的主題活動、菊展科普及志愿活動上，3類活動均較獨立。

圖3 生態(tài)系統(tǒng)文化服務感知社會網(wǎng)絡分析圖

2.4 生態(tài)文化服務感知頻率分析

統(tǒng)計各類生態(tài)系統(tǒng)文化服務感知頻率(圖4)，總體來看，公眾對湖泊公園的休閑娛樂服務(26.85%)和審美體驗服務(23.48%)感知頻率明顯高于其他服務，對科普教育服務(9.83%)的感知頻率最低。分析公園中各類服務感知頻率差異，可知：1)在審美體驗服務上，西北湖公園(47.10%)感知頻率最高，而紫陽公園(9.06%)感知頻率最低；2)運動健康、社交互動和歷史文化服務感知在各公園間存在巨大差異，其中月湖公園的運動健康(4.31%)感知頻率最低，而紫陽公園的社交互動(30.72%)和月湖公園的歷史文化(46.72%)感知頻率遠高于其他公園；3)科普教育服務很少被公眾感知到，除沙湖公園和紫陽公園外，其余公園的感知頻率均小于9.83%。

圖4 湖泊公園生態(tài)系統(tǒng)文化服務感知頻率分析

對各服務進行相關(guān)性分析，結(jié)果顯示(圖5)，多數(shù)服務之間為正相關(guān)，但相關(guān)程度大都較弱，其中審美體驗和運動健康及科普教育服務之間、科普教育和社交互動服務之間呈輕度正相關(guān)。少數(shù)服務之間存在負相關(guān)，歷史文化和運動健康之間呈高度負相關(guān)；審美體驗與歷史文化之間呈中度負相關(guān)。

圖5 湖泊公園生態(tài)系統(tǒng)文化服務感知相關(guān)性分析

2.5 生態(tài)系統(tǒng)文化服務感知滿意度分析

表3為各類服務的情緒類型感知占比統(tǒng)計結(jié)果，可知在6類文化服務中，高度積極情緒占比均大于80%，表明公眾對于湖泊公園文化服務的態(tài)度是高度積極的。利用各情緒類型占比和所對應滿意度分值的和積來計算各類服務的感知滿意度，結(jié)果如圖6所示。綜合來看，湖泊公園在審美體驗服務(4.83)的滿意度最高，表明美景欣賞對于公眾使用有較大影響。社交互動(4.63)和科普教育(4.70)的滿意度相對較低，經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)公園內(nèi)舉辦科教活動的質(zhì)量低及人為對湖泊環(huán)境的破壞是科普教育服務滿意度低的主要原因；而游樂設施的豐富程度和公園管理制度對于社交互動服務的感知有重要影響。對各公園的滿意度差異進行詳細分析可知：1)沙湖公園和月湖公園的各項服務滿意度均大于4.8，表明了公眾對2個公園在生態(tài)系統(tǒng)文化服務上的認可；2)寶島公園和后襄河公園的休閑娛樂服務滿意度較低，主要是園內(nèi)的衛(wèi)生環(huán)境污染及路燈年久失修所導致；3)在運動健康服務上，發(fā)現(xiàn)園路流暢度欠缺且維修不及時對跑步、騎行等運動開展有一定影響，而后襄河公園在該方面仍需加強；4)在社交互動服務上，有半數(shù)以上的公園滿意度低于4.63，同時菱角湖公園的歷史文化和科普教育服務滿意度最低。

表3 湖泊公園生態(tài)系統(tǒng)文化服務的情緒類型感知占比

2.6 感知滿意度對比檢驗

根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計報告顯示[22]，中國網(wǎng)民年齡在20～49歲的占75%以上，考慮到網(wǎng)絡用戶以青年群體居多，且未能覆蓋到所有使用人群，在體現(xiàn)各年齡層次人群感知上存在局限性。因此，于2022年10—11月選擇位于武漢市老城區(qū)的紫陽公園進行實地問卷調(diào)查，對比網(wǎng)絡數(shù)據(jù)結(jié)果，驗證數(shù)據(jù)準確性。研究共發(fā)放200份問卷，回收168份有效問卷，受訪者對各項服務進行滿意度1～5分評分，1表示“非常不滿意”，5表示“非常同意”。對問卷數(shù)據(jù)進行信度效度檢驗，Cronbach'sα系數(shù)為0.779，KMO和Bartlett球形檢驗值為0.702，信度效度良好。此次受訪者的年齡分布為18歲以下(1.79%)、18～25歲(11.31%)、26～45歲(28.57%)、46～60歲(33.93%)及60歲以上(24.40%)。對比2組數(shù)據(jù)，并通過Kruskal-Wallis檢驗和基于Holm的多重比較，對中老年群體、青年群體和評論數(shù)據(jù)進行深入分析，結(jié)果顯示(表4)：問卷滿意度總體平均值略低于網(wǎng)絡評論數(shù)據(jù)，對于歷史文化和科普教育2項服務的感知差異較顯著(P＜0.01)，其余服務顯著性較低(P＜0.05)。從不同人群來看，青年群體較中老年群體來說，與評論數(shù)據(jù)的大部分服務滿意度差異性較小，表明評論數(shù)據(jù)在一定程度上可以反映青年群體的真實感知；中老年群體在科普教育和歷史文化服務上滿意度顯著低于青年群體(P＜0.01)，運動健康服務滿意度高于青年群體(P＜0.05)，其余服務無顯著差異。綜合來看，問卷數(shù)據(jù)與評論數(shù)據(jù)間存在一定差異性，不同年齡段群體因使用需求和活動類型的不同對文化服務感知滿意度有一定影響。

表4 紫陽公園生態(tài)系統(tǒng)文化服務感知滿意度對比

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

以武漢市8個湖泊公園為研究對象，運用LDA主題模型對網(wǎng)絡評論文本進行潛在主題挖掘，并結(jié)合社會網(wǎng)絡分析法和情感分析法，對比問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，分析各類服務的感知特征，歸納感知差異。主要結(jié)論如下。

1)在感知維度識別上，湖泊公園提供了休閑娛樂、審美體驗、運動健康、社交互動、歷史文化、科普教育6種服務。

2)在感知頻率和感知滿意度特征分析上，休閑娛樂和審美體驗是湖泊公園的主導服務，且公眾對其滿意度也較高；而科普教育的感知頻率和感知滿意度均為最低，運動健康、社交互動和歷史文化在各公園中均出現(xiàn)感知差異，各服務之間存在一定的權(quán)衡和協(xié)同作用；對比問卷數(shù)據(jù)，運動健康、歷史文化和科普教育的感知滿意度有一定差異，且不同年齡段群體的感知滿意度也呈現(xiàn)特異性。

3)在感知差異因素分析上，公園可達性和園內(nèi)設施是否收費是影響休閑娛樂服務的主要因素；由園內(nèi)特色花卉形成的美景是公園內(nèi)審美體驗服務的主要來源；園內(nèi)的基礎設施年久失修對社交互動和運動健康2項服務有一定影響；而公園科教活動舉辦的質(zhì)量及人為對湖泊環(huán)境的保護對科普教育服務感知起著至關(guān)重要的作用。

3.2 討論

基于對武漢市8個典型湖泊公園的生態(tài)系統(tǒng)文化服務感知量化研究，提出以下改進建議。1)加強開展公園科教主題活動，促進自然教育。建設湖泊濕地生態(tài)科普平臺，完善園內(nèi)的科普宣傳設施，引導公眾自主參與；根據(jù)園內(nèi)特色花期，定期舉辦特色植物主題展覽；同時集結(jié)周邊教育資源，鼓勵研學活動。2)充分利用湖泊的文化背景和周邊文化資源，大力建設文化景觀。湖泊公園是城市公園的獨特類型，其水文化具有鮮明特色，利用地方志中記載的典故和湖泊文化進行有機結(jié)合，對重要文化節(jié)點進行提升改造；重視周邊歷史文化資源，如博物館、紀念館等，聯(lián)合舉辦相關(guān)主題文化展覽活動，促進歷史文化傳承。3)完善公園基礎設施配置，提升生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。完善園內(nèi)道路系統(tǒng)、夜間照明設施、健身設施等基礎設施修建；加強湖泊水質(zhì)管理和公園綠化建設，為公眾創(chuàng)造干凈舒適的公園環(huán)境，優(yōu)化公園文化服務供給。

將多種自然語言處理技術(shù)運用于網(wǎng)絡評論數(shù)據(jù)處理分析，并結(jié)合部分實地調(diào)研數(shù)據(jù)進行驗證，為生態(tài)系統(tǒng)文化服務量化提供了一種新思路。研究得出，湖泊公園的休閑娛樂和審美體驗服務更容易被公眾感知，歷史文化、社交互動和運動健康服務次之，而科普教育服務最不易被感知，該結(jié)論也在多數(shù)同類研究中得到證實[23-24]。網(wǎng)絡評論數(shù)據(jù)由于用戶信息不明，在探討不同年齡段人群的文化服務感知差異方面仍存在局限。本研究在以紫陽公園為例的實地調(diào)查中發(fā)現(xiàn)：1)涵蓋多年齡段群體的問卷數(shù)據(jù)總體滿意度略低于以青年群體為主的網(wǎng)絡評論數(shù)據(jù)，分析其原因是問卷數(shù)據(jù)易受調(diào)研人員引導影響[13]90，同時問卷數(shù)據(jù)量相對網(wǎng)絡評論來說較小，其真實性有待提升，而網(wǎng)絡評論數(shù)據(jù)具有強烈的自發(fā)性且時間跨度長，更能反映使用者的真實感知；2)2組數(shù)據(jù)在運動健康、歷史文化和科普教育3項服務感知滿意度上存在一定差異，該結(jié)果也與其他相似研究結(jié)論一致[25]。經(jīng)分析其原因有三方面。(1)中老年群體和青年群體在文化服務上關(guān)注點不同造成感知滿意度有較大差別，中老年群體對運動健康服務關(guān)注度更高，且園內(nèi)健步道、健身設施、廣場等場所可滿足其運動需求；而青年群體的活動需求更加多樣化，對于園內(nèi)各項服務體驗更全面。(2)2類群體的受教育程度具有一定差異，青年群體受教育水平相對更高，對于園內(nèi)歷史內(nèi)涵、文化底蘊和科教活動等的了解更加充分，因而對歷史文化和科普教育2項服務評分略高。(3)受新冠疫情影響，園內(nèi)各類科普活動和文化展覽開展較少，導致游客無法有更好的直觀體驗，因而滿意度有所下降。同時，2組數(shù)據(jù)在休閑娛樂、審美體驗和社交互動服務上差異較小，表明不同人群對于這3類服務的感知和評價標準差異不大。

本研究基于LDA主題模型，運用多種方法量化湖泊公園生態(tài)系統(tǒng)文化服務感知差異，對比發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡評論數(shù)據(jù)在一定程度上可反映大部分使用者的真實感受。但生態(tài)系統(tǒng)文化服務感知的影響因素豐富多樣，使用者的性別、年齡、教育背景、職業(yè)等個人特征和公園內(nèi)景觀結(jié)構(gòu)、服務設施等客觀屬性均會影響感知結(jié)果。因此，在今后研究中可將多源大數(shù)據(jù)和實地調(diào)查結(jié)合，充分考慮全年齡段人群的需求，對生態(tài)系統(tǒng)文化服務的感知差異及其影響機制進行更深入、全面的探討。

注：文中圖片均由作者繪制。