摘要：在Scannell與Gifford提出的地方依戀三維框架的基礎(chǔ)上，建立“人—地”坐標(biāo)系的基本骨架，通過大語言模型計(jì)算量化的心理過程，表征“人—地”情感關(guān)聯(lián)，并以上海市虹口區(qū)多倫路街區(qū)為例進(jìn)行應(yīng)用探索。研究發(fā)現(xiàn)，人們對(duì)多倫路街區(qū)這一“嵌在居民區(qū)的景點(diǎn)”表現(xiàn)出復(fù)雜的情感反應(yīng)，在此基礎(chǔ)上得到兩點(diǎn)啟示：一是日常語言、微觀行動(dòng)情景有助于理解“人—地”情感的產(chǎn)生；二是城市街區(qū)“正在發(fā)生”的情感記憶同樣重要。最后提出構(gòu)建“街區(qū)記憶圈”的策略建議，以期助力上海“建筑可閱讀、街區(qū)可漫步、城市有溫度”的城市街區(qū)更新實(shí)踐。

關(guān)鍵詞：大語言模型；城市街區(qū)；情感測度；街區(qū)記憶圈；上海

文章編號(hào) 1673-8985（2024）03-0102-07 中圖分類號(hào) TU984 文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A DOI 10.11982/j.supr.20240315

0 引言

黨的二十大報(bào)告提出加快轉(zhuǎn)變超大特大城市發(fā)展方式，實(shí)施城市更新行動(dòng)。城市街區(qū)作為城市的基本構(gòu)成單元，是城市公共生活的體驗(yàn)場所和獲得歸屬感、幸福感的心靈家園[1]。在城市街區(qū)更新的過程中，如何充分考慮人的情感需求，通過科學(xué)的方法來識(shí)別和測度“人—地”情感關(guān)聯(lián)，是一個(gè)重要且具有挑戰(zhàn)性的問題[2]。

Lewicka M[3]在回顧過去40年來地方依戀等相關(guān)研究進(jìn)展后，指出對(duì)人與地方之間情感產(chǎn)生的過程機(jī)制的揭示仍然是一個(gè)“黑箱”。需要繼續(xù)探討一些重要問題：哪些地方比其他地方更能提供讓人產(chǎn)生地方依戀的情感？哪些地方阻止了情感的發(fā)生？不同的時(shí)空規(guī)律對(duì)地方情感的影響是否不同？汪芳等[4]構(gòu)建集體記憶主體、客體、時(shí)間三要素的研究框架，探討主體訴求及其相應(yīng)的情感特征、客體如何承載傳統(tǒng)價(jià)值，以及時(shí)間演變中的發(fā)展階段劃分等問題；李淵等[5]在地理信息系統(tǒng)平臺(tái)上通過對(duì)社區(qū)居民的記憶空間采集和對(duì)游客活動(dòng)的GPS追蹤數(shù)據(jù)進(jìn)行疊合，探索廈門鼓浪嶼社區(qū)記憶場所的現(xiàn)狀分類；陸邵明[6]創(chuàng)建“細(xì)胞模式圖”來詮釋“記憶場所”與“文物遺產(chǎn)”二者之間的關(guān)系；趙渺希等[7]探索了互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下城市意象的生成機(jī)理與狀態(tài)表征。

隨著人工智能的快速發(fā)展，最新進(jìn)展已經(jīng)顯示出大語言模型（Large Language Model，LLM）在多種自然語言處理與多模態(tài)任務(wù)上的巨大潛力[8-10]?！叭恕亍鼻楦惺莻€(gè)體對(duì)自己所處地方的情感依戀和認(rèn)同感，并且常常通過語言加以表達(dá)。韓普、葉東宇[11]針對(duì)口語化較多且存在隱形表述的狀況，提出一種基于語義增強(qiáng)的在線健康社區(qū)情感分析模型；謝珺等[12]融合情感常識(shí)知識(shí)和降噪后句法關(guān)系，重構(gòu)雙Transformer網(wǎng)絡(luò)，改善了ABSA的效果。張小艷等[13]將大語言模型與本地預(yù)訓(xùn)練模型相結(jié)合，使用多級(jí)推理的方式逐級(jí)得出目標(biāo)的方面、潛在觀點(diǎn)，使模型能夠推理出最終的情感極性。但也有學(xué)者指出，大語言模型在進(jìn)行大樣本情感分析時(shí)存在著數(shù)據(jù)和人文分析困境等問題①。

本文以上海市虹口區(qū)多倫路街區(qū)為例，在地方依戀三維框架的基礎(chǔ)上，建立“人—地”坐標(biāo)系的基本骨架，應(yīng)用課題組前期訪談和社交媒體數(shù)據(jù)，通過大語言模型計(jì)算量化的心理過程，表征“人—地”情感關(guān)聯(lián)。在計(jì)算結(jié)果的基礎(chǔ)上，得出兩點(diǎn)啟示：一是日常語言、微觀行動(dòng)情景有助于理解“人—地”情感關(guān)聯(lián)的產(chǎn)生；二是城市街區(qū)“正在發(fā)生”的情感記憶同樣重要。最后提出構(gòu)建“街區(qū)記憶圈”的策略建議，以期助力我國的街區(qū)更新實(shí)踐。

1 “人—地”情感關(guān)聯(lián)的分析框架與要素坐標(biāo)系

1.1 分析框架的提出

2010年，Scannell與Gifford提出經(jīng)典的地方依戀三維框架（見圖1），該框架被認(rèn)為是理解人對(duì)地方情感的完整且有用的模型[14]。它確定了3個(gè)獨(dú)立維度：人、心理過程和地方[15]。（1）人的維度。人對(duì)地方的情感既可以發(fā)生在個(gè)體層面，也可以發(fā)生在群體層面。個(gè)體層面上，涉及一個(gè)人與地方的聯(lián)系；群體層面上，依戀是群體成員感知到的“一個(gè)地方的象征意義”。（2）心理過程維度。情感上，人們對(duì)特定地方的情感連接可以是積極的，也可以是消極的；認(rèn)知上，與人們對(duì)地方的記憶、信仰和意義有關(guān)；行為上，個(gè)體通過行動(dòng)來保持與地方的親近，這可能包括回歸行為、社交支持等。（3）地方維度。分為物理和社會(huì)兩個(gè)方面。物理方面指一個(gè)地方的物理特征，例如建筑環(huán)境、自然環(huán)境，以及為各種物理環(huán)境提供的便利設(shè)施或資源；社會(huì)方面涉及社會(huì)紐帶，提供互動(dòng)的社會(huì)關(guān)系與社會(huì)資源等。

1.2 要素坐標(biāo)系的建立

根據(jù)地方依戀“人、地與過程”的三維框架，建立一個(gè)二維坐標(biāo)體系。在這個(gè)坐標(biāo)體系中，橫軸是地點(diǎn)節(jié)點(diǎn)，縱軸是人物節(jié)點(diǎn)，橫縱軸的交叉處則用心理過程各個(gè)方面的數(shù)值來表現(xiàn)“人—地”情感的建立過程。

在橫縱坐標(biāo)軸相交的點(diǎn)上，使用一個(gè)向量來表示人和地的聯(lián)系。在理論框架中，這個(gè)向量即人和地情感產(chǎn)生的心理過程。該向量的幾個(gè)分量均由不同的心理過程來建立。其中x、y、z這3個(gè)向量分量分別表示情感的3個(gè)分量②：x表示歸屬感的強(qiáng)弱，y表示安全感的強(qiáng)弱，z表示幸福感的強(qiáng)弱。為了統(tǒng)一處理，這3個(gè)分量都在（-1，1）之間取值。m表示認(rèn)知的區(qū)別，以了解程度在（-1，1）之間取值。n表示行為的區(qū)別，以保護(hù)程度在（-1，1）之間取值。

在這個(gè)坐標(biāo)系框架的指引下，從大量數(shù)據(jù)入手，對(duì)地方依戀的各種內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別。并將之并置在這個(gè)坐標(biāo)系中，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的分析與展示。同時(shí)可以根據(jù)這一坐標(biāo)系，對(duì)聚類、關(guān)聯(lián)度等進(jìn)行進(jìn)一步分析。

2 基于大語言模型的城市街區(qū)“人—地”情感測度

2.1 研究案例

多倫路街區(qū)是位于上海市虹口區(qū)的歷史文化名人街區(qū)。街區(qū)分布有魯迅、茅盾、葉圣陶等文人故居，中國左翼作家聯(lián)盟紀(jì)念館，多倫路現(xiàn)代美術(shù)館，古玩店，以及成片里弄住宅等。眾多景點(diǎn)構(gòu)成了多倫路街區(qū)獨(dú)特的歷史文化底蘊(yùn)。

然而，“嵌在居民區(qū)的景點(diǎn)”也使得多倫路街區(qū)更新難度大③。一方面，景點(diǎn)對(duì)游客的吸引，給居民區(qū)的日常生活帶來困擾；另一方面，為了保護(hù)具有歷史文化價(jià)值的景點(diǎn)，對(duì)街區(qū)更新的各種限制較多。多倫路街區(qū)雖然自1990年代起歷經(jīng)多輪改造，但是至今依舊未能形成明確的更新思路，一直在文化保護(hù)、居民生活和商業(yè)發(fā)展之間尋找平衡點(diǎn)[16-18]。新一輪城市更新背景下，如何通過科學(xué)的方法來識(shí)別和測度城市街區(qū)“人—地”情感，將人的情感納入考慮，需要深入思考。

2.2 數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理

本文的數(shù)據(jù)來源主要有兩類：一類是課題組實(shí)地調(diào)研獲取的訪談錄音數(shù)據(jù)，另一類是社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

（1）訪談錄音數(shù)據(jù)

訪談?wù)Z音采集于2023年12月—2024年1月，采集語音72條，總時(shí)長2 600 min④。采集人群包括原住居民、新住居民、租戶、商戶等。確保數(shù)據(jù)采集和分析過程符合相關(guān)法規(guī)和倫理標(biāo)準(zhǔn)。訪談圍繞相關(guān)問題展開（見表1），根據(jù)被訪者的特點(diǎn)進(jìn)行適度調(diào)整，開展對(duì)話以獲得相對(duì)完整的對(duì)話資料。

（2）社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)

筆者從社交網(wǎng)絡(luò)抖音上獲取數(shù)據(jù)。具體步驟包括分析目標(biāo)網(wǎng)站、確定請(qǐng)求參數(shù)、編寫采集代碼、處理數(shù)據(jù)機(jī)制、數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)儲(chǔ)存。采集了多倫路相關(guān)短視頻1 000余條⑤。在獲取這些數(shù)據(jù)之后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，其中主要的原因是數(shù)據(jù)獲取的過程中存在混淆選項(xiàng)⑥。

（3）數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文使用的數(shù)據(jù)為音頻數(shù)據(jù)。音頻數(shù)據(jù)的處理涉及語音識(shí)別技術(shù)，使用自然語言處理（NLP）技術(shù)中的自動(dòng)語音識(shí)別（ASR）系統(tǒng)，將訪談錄音、地方方言等音頻資料轉(zhuǎn)換為可分析的文字?jǐn)?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理的目的是讓數(shù)據(jù)規(guī)范化，以獲得統(tǒng)一的數(shù)據(jù)底座，并交由NER任務(wù)過程獲得向量數(shù)據(jù)庫用于后續(xù)評(píng)估。具體包括3個(gè)步驟。

①準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集并開展數(shù)據(jù)清洗工作。使用NLP的操作手法，訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練模型，從文字內(nèi)容中提取與地方依戀有關(guān)的實(shí)體，以人名和地點(diǎn)為主。這一步驟主要包括文本清洗、分詞、去除停用詞、詞性標(biāo)注等。

②訓(xùn)練模型開展實(shí)體識(shí)別工作。在NLP領(lǐng)域，預(yù)訓(xùn)練模型如BERT、GPT、XLNet等已經(jīng)顯示出卓越的性能，這些模型通過在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練，已經(jīng)具備了強(qiáng)大的語言理解能力[19-20]（見圖2）。

本文使用GLM預(yù)訓(xùn)練大語言模型，在開源GLM大模型基礎(chǔ)上進(jìn)一步微調(diào)（fine-tuning），使模型能夠更好地適應(yīng)識(shí)別提取任務(wù)。之后開展命名實(shí)體識(shí)別（NER）任務(wù)，通過訓(xùn)練好的模型，從文本中識(shí)別和提取出特定類型的實(shí)體，如人名、地名、組織名等。獲得的較為完整的向量數(shù)據(jù)庫，內(nèi)容貼近實(shí)際數(shù)據(jù)狀況，對(duì)圖中所展示的實(shí)際地理與人物數(shù)據(jù)有更深刻的認(rèn)知。

③在數(shù)據(jù)庫中對(duì)特定文本進(jìn)行查詢從而輸出結(jié)果。通過上述步驟①和②，研究團(tuán)隊(duì)獲取了“人—地”要素情感關(guān)聯(lián)語境下的向量數(shù)據(jù)庫。之后的研究流程均從此出發(fā)，利用該數(shù)據(jù)庫快速獲取NER實(shí)體識(shí)別任務(wù)。

2.3 基于大語言模型的“人—地”微調(diào)數(shù)據(jù)集構(gòu)建

將1 000余條來自社交網(wǎng)絡(luò)的視頻數(shù)據(jù)和2 600 min的訪談音頻數(shù)據(jù)處理為向量數(shù)據(jù)庫。之后從這一向量數(shù)據(jù)庫中構(gòu)建“人—地”情感網(wǎng)絡(luò)及相關(guān)評(píng)價(jià)（見圖3）。具體包括3個(gè)步驟。

①準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集。需要確保數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和多樣性，以便模型能夠?qū)W習(xí)到不同語境中的實(shí)體標(biāo)記。需要指出的是，與前文的數(shù)據(jù)處理不同的是，這一步的數(shù)據(jù)處理及清洗的主要目的是突出人物、地點(diǎn)中更深入的部分，從而建構(gòu)更完善的大模型。

②微調(diào)模型。根據(jù)需要提取的實(shí)體類型（人名、地名等），準(zhǔn)備相應(yīng)的標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型微調(diào)。使用帶有適當(dāng)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，以便模型能夠更好地適應(yīng)特定實(shí)體的識(shí)別。

③開展實(shí)體識(shí)別與關(guān)系識(shí)別任務(wù)。將待提取實(shí)體的文本輸入微調(diào)后的模型中，同時(shí)與向量數(shù)據(jù)庫中的文本進(jìn)行匹配輸出校正，構(gòu)建地方依戀要素網(wǎng)絡(luò)。

2.4 計(jì)算心理過程的向量得分

通常的NLP任務(wù)會(huì)對(duì)情感的強(qiáng)烈程度有一個(gè)離散的評(píng)估，這樣的內(nèi)容大部分是從言辭的激烈程度獲得的。經(jīng)過前面的數(shù)據(jù)處理，建立“人—地”坐標(biāo)系的基本骨架，并基于這一骨架評(píng)估量化情感的心理過程。

（1）準(zhǔn)備文本及其對(duì)應(yīng)心理過程標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集

選擇國產(chǎn)GLM大語言模型執(zhí)行地方依戀心理過程評(píng)判任務(wù)⑦。使用數(shù)據(jù)集對(duì)選定的預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)。在這個(gè)過程中，模型的參數(shù)會(huì)根據(jù)特定數(shù)據(jù)集進(jìn)行調(diào)整，使其更適合于情緒分類任務(wù)。在獨(dú)立的測試集上評(píng)估微調(diào)后的模型性能，以確保其分類準(zhǔn)確性和泛化能力。

（2）通過提示詞工程，清楚地定義任務(wù)

如果想知道文本中的主要心理過程，關(guān)于“幸福感”強(qiáng)弱的分?jǐn)?shù)，根據(jù)任務(wù)設(shè)計(jì)一個(gè)或一系列的提示詞。例如，“這段語料中，人物X對(duì)地點(diǎn)Y的主要心理感受，從-1到1對(duì)幸福感進(jìn)行打分，應(yīng)該是多少”。根據(jù)模型的反饋，進(jìn)一步優(yōu)化提示詞，分析測試結(jié)果，識(shí)別哪些提示詞能夠產(chǎn)生最準(zhǔn)確的情緒分析結(jié)果。優(yōu)化可能包括改變問法、使用不同的語言風(fēng)格或添加額外的上下文信息。

為了確保模型輸出的一致性，需要標(biāo)準(zhǔn)化處理輸入的文本格式，例如清理文本、移除無關(guān)信息并確保文本的語法正確性。最后，需要評(píng)估不同的提示詞對(duì)模型性能的影響，并選擇產(chǎn)生最佳性能的提示詞。

（3）人物對(duì)地點(diǎn)的心理認(rèn)知過程的向量得分結(jié)果

在這樣一個(gè)空間中，可以進(jìn)一步對(duì)地方情感的心理過程及其結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析（見圖3）。

2.5 細(xì)粒度的“人—地”情感關(guān)聯(lián)計(jì)算結(jié)果

大語言模型計(jì)算“人—地”情感具體分值如表2-表4和圖4-圖5，結(jié)合筆者實(shí)地調(diào)查結(jié)果分析如下。

（1）從不同主體來看，在幸福感得分上，自媒體、商戶、本地居民依次評(píng)分較高；在歸屬感得分上，商戶、本地居民、自媒體依次評(píng)分較高；在安全感得分上，無明顯差異。

（2）從不同地點(diǎn)來看，在幸福感得分方面，樓棟/房屋、里弄住宅和道路得分都較高。調(diào)查發(fā)現(xiàn)盡管當(dāng)?shù)鼐用窈蜕虘舳急硎境龈惺艿蕉鄠惵返男腋８?，但多倫路的“沒落”挑戰(zhàn)了地方依戀的幸福感，導(dǎo)致兩者評(píng)分出現(xiàn)一定的兩極分化。

歸屬感得分中，樓棟/房屋和道路得分普遍較高。樓棟/房屋中，多倫現(xiàn)代美術(shù)館得分最高，其次是其他建筑。多倫路文化名人街等區(qū)域保留歷史建筑和美術(shù)館，吸引游客和居民；道路得分高主要因?yàn)槎鄠惵方謪^(qū)道路密集、交通便利，周邊提供便捷的出行和商業(yè)設(shè)施。

安全感得分中，樓棟/房屋和里弄住宅得分普遍較高，多倫現(xiàn)代美術(shù)館得分最高，其次是上海時(shí)裝商廈。里弄住宅中，景云里和多倫路237號(hào)得分較高。多倫路237號(hào)里弄空間寬闊、建筑外貌良好；祥吉里得分低，主要因其可達(dá)性差，道路質(zhì)量也較差。

3 研究啟示

本文利用大語言模型計(jì)算并量化心理過程，對(duì)多倫路街區(qū)“人—地”情感進(jìn)行細(xì)粒度的測度。量化的數(shù)據(jù)支持，幫助理解情感表達(dá)的空間性和強(qiáng)度。研究得到以下兩點(diǎn)啟示。

（1）日常語言、微觀行動(dòng)情景有助于理解“人—地”情感關(guān)聯(lián)

對(duì)“人—地”情感關(guān)聯(lián)的理解，應(yīng)當(dāng)進(jìn)入其日常語言的世界，從微觀的行動(dòng)情景及對(duì)話中偵知社會(huì)。研究發(fā)現(xiàn)，人們對(duì)多倫路街區(qū)這一“嵌在居民區(qū)的景點(diǎn)”有著復(fù)雜的情感反應(yīng)。他們對(duì)其文化價(jià)值和歷史意義有著相當(dāng)高的幸福感和歸屬感，同時(shí)也指出存在的問題，如商業(yè)活動(dòng)的缺乏、居民區(qū)老舊、機(jī)動(dòng)車的安全問題等。通過細(xì)粒度理解這些情感關(guān)聯(lián)，對(duì)于制定有效的街區(qū)更新策略至關(guān)重要，可以幫助決策者和規(guī)劃師更好地平衡保護(hù)歷史文化遺產(chǎn)和滿足居民現(xiàn)代生活需求之間的關(guān)系。

（2）城市街區(qū)“正在發(fā)生”的情感記憶同樣重要

我們往往重視對(duì)于城市街區(qū)歷史記憶的挖掘，而忽視當(dāng)前“正在發(fā)生”的情感記憶，實(shí)際上“與我有關(guān)”的各種要素，因?yàn)樵谌粘Ｉ钪挟a(chǎn)生了更加緊密的聯(lián)系，更能促進(jìn)人們的情感表達(dá)。在本案例中，我們看到除了名人故居等歷史記憶之外，人們?nèi)粘Ｉ钍褂米顬轭l繁的道路和多倫路上的現(xiàn)代美術(shù)館更能引發(fā)人們情感的產(chǎn)生。便利的道路系統(tǒng)和小街坊深受人們的喜愛；多倫現(xiàn)代美術(shù)館在經(jīng)歷20年發(fā)展后，準(zhǔn)確定位為社區(qū)美術(shù)館，通過各種展覽和活動(dòng)吸引著眾多線上線下的人群。

最后，本文需要討論的是，通過測度城市街區(qū)的“人—地”情感關(guān)聯(lián)，我們?nèi)绾伟阉鼈儜?yīng)用到實(shí)際問題中，以及它們能對(duì)城市街區(qū)更新實(shí)踐提供哪些幫助。

一直以來，上海推動(dòng)建設(shè)“建筑可閱讀、街區(qū)可漫步、城市有溫度”的城市街區(qū)環(huán)境。在此，筆者提出構(gòu)建“街區(qū)記憶圈”的策略建議，在城市街區(qū)物質(zhì)空間更新實(shí)踐的基礎(chǔ)上更多考慮人的情感維度，理解社區(qū)的文化內(nèi)涵和居民的情感訴求。以多倫路街區(qū)為例，將凱文·林奇的“城市意象五要素”引入城市街區(qū)尺度，從歷史記憶、“正在發(fā)生”的記憶和未來記憶的時(shí)間維度，將“人—地”情感要素考慮進(jìn)來（見圖6）。對(duì)于產(chǎn)生積極情感意義的要素，可以進(jìn)一步加以精煉、利用和提升，將之作為記憶的錨點(diǎn)。對(duì)于引起消極情感的要素，如多倫路人車混行、商業(yè)業(yè)態(tài)陳舊等，可以通過具體的規(guī)劃措施加以更新改造，不斷提升居民的生活質(zhì)量和街區(qū)的吸引力。城市街區(qū)記憶圈策略，就是通過恰當(dāng)?shù)姆椒?，使人們能夠了解自己的社區(qū)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，以及其中所包含的時(shí)間和空間的世界[21-22]；同時(shí)，根據(jù)使用者的體驗(yàn)，為街區(qū)增添更多的內(nèi)涵，賦予并創(chuàng)造新的時(shí)代意義，從而更好地踐行“人民城市”的重要理念。