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        基于微博數(shù)據(jù)的西安市空間意象研究

        2024-03-29 07:44:38唐園園連華王菲
        重慶建筑 2024年3期
        關(guān)鍵詞:分析文化

        唐園園,連華,王菲

        (蘭州交通大學(xué) 建筑與城市規(guī)劃學(xué)院,甘肅蘭州 730070)

        0 引言

        “城市意象”由凱文·林奇首次提出,反映市民對城市的群體意象感知,由標(biāo)志物、節(jié)點(diǎn)、路徑、邊界與區(qū)域五大要素構(gòu)成。我國對于城市意象的研究從人與環(huán)境關(guān)系的辨析開始,李道增和林玉蓮[1-2]分別從環(huán)境行為學(xué)與環(huán)境心理學(xué)闡述了城市公眾意象。李郇、許學(xué)強(qiáng)[3]通過分析廣州城市意象,提出城市意象是人與環(huán)境雙向互動(dòng)的結(jié)果。顧朝林、宋國臣[4]認(rèn)為城市意象有助于引導(dǎo)城市設(shè)計(jì)發(fā)展。沈益人[5]認(rèn)為城市意象應(yīng)當(dāng)考慮到文化要素,張鴻雁[6]在此基礎(chǔ)上提出本土化城市意象。徐磊青[7]則從結(jié)構(gòu)性、獨(dú)特性和評估性三個(gè)主題系統(tǒng)梳理了中國城市意象的相關(guān)研究成果,并反思城市意象的研究目標(biāo)、對象與方法,將城市意象研究歸納為描述性與診斷性兩種范式。龍瀛與曹越皓[8-9]基于深度學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)照片對城市意象認(rèn)知方法進(jìn)行了創(chuàng)新。謝永俊等[10]從微博簽到數(shù)據(jù)挖掘北京市城市意象。王世福[11-12]從功能意象、日常都市主義對城市意象進(jìn)行研究。綜上,在新數(shù)據(jù)環(huán)境和顛覆性技術(shù)下,城市意象的群體感知已經(jīng)形成多學(xué)科交叉,并進(jìn)入深化階段[13]。

        城市意象感知包括意象結(jié)構(gòu)、意象類型和意象評價(jià)。構(gòu)建城市空間意象結(jié)構(gòu)是認(rèn)識城市并指導(dǎo)城市規(guī)劃設(shè)計(jì)的重點(diǎn)。傳統(tǒng)城市意象研究方法以問卷調(diào)查和繪制認(rèn)知地圖為基礎(chǔ)[14-15]。近幾年,通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)及文本分析的城市意象結(jié)構(gòu)研究熱度居高。應(yīng)用范圍多為構(gòu)建城市空間意象現(xiàn)狀布局,雖從局部街道或某一視角,對城市空間意象形成機(jī)制進(jìn)行了實(shí)踐探索,但用實(shí)證分析探索城市文化脈絡(luò),從城市綜合發(fā)展水平對城市空間意象成因研究還較少。對此,本文基于微博位置簽到數(shù)據(jù),在城市空間意象結(jié)構(gòu)感知的基礎(chǔ)上,從文化遺產(chǎn)保護(hù)、生態(tài)人文建設(shè)以及經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展三個(gè)視角,選取8個(gè)驅(qū)動(dòng)因子,探析城市空間意象成因及其空間作用機(jī)制。

        1 研究區(qū)概況、數(shù)據(jù)與方法

        1.1 研究區(qū)概況

        西安作為我國歷史上十三朝古都,是我國首批歷史文化名城,也絲綢之路起點(diǎn)城市、一帶一路核心區(qū)[16]。據(jù)搜狐、百度、新浪等網(wǎng)絡(luò)媒體統(tǒng)計(jì)分析,我國最具歷史價(jià)值城市、最有文化底蘊(yùn)城市排名中西安均居前三,在2022年最具城市旅游影響力的城市中西安市居前十。綜上,西安市依托豐富的歷史文化資源,已經(jīng)具有較強(qiáng)綜合競爭力。為深入挖掘西安市區(qū)各街道綜合發(fā)展?jié)摿Γ瑯?gòu)建西安城市空間意象結(jié)構(gòu),進(jìn)行綜合實(shí)力評估,結(jié)合歷史文化遺產(chǎn)保護(hù),提出具體發(fā)展策略。通過分析西安市歷史文化名城保護(hù)規(guī)劃及發(fā)展現(xiàn)狀,本文選取西安市區(qū)(包括新城區(qū)、碑林區(qū)、蓮湖區(qū)、灞橋區(qū)、未央?yún)^(qū)以及雁塔區(qū))進(jìn)行探究(圖1)。

        圖1 研究區(qū)范圍

        1.2 研究數(shù)據(jù)

        1.2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

        主要包括行政區(qū)劃、人口分布、文化遺產(chǎn)分布、道路及基礎(chǔ)設(shè)施分布數(shù)據(jù)。其中西安市行政區(qū)劃和原始道路網(wǎng)數(shù)據(jù),通過國家地理云數(shù)據(jù)平臺獲得,包括城市一級道路、二級道路、三級道路和四級道路;高速、鐵路、國道、省道、縣道以及鄉(xiāng)道。本文主要研究城市道路對各街道產(chǎn)生的積極影響,由于鐵路、高速過境路對所在區(qū)域正面影響較小,因此對其不作考慮。對我國公布的全國文化遺產(chǎn)保護(hù)單位以及西安市文物保護(hù)單位實(shí)地調(diào)研,確定文化遺產(chǎn)分布現(xiàn)狀、公交站點(diǎn)及基礎(chǔ)設(shè)施分布現(xiàn)狀。各街道人口數(shù)據(jù)以第七次人口普查數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn),結(jié)合各街道所公布數(shù)據(jù)得到最終值。

        1.2.2 微博簽到數(shù)據(jù)

        利用新浪微博開放API,編寫程序抓取 2021年9月到2021年11月以及2022年3月到2022年6年(西安市旅游旺季)西安市區(qū)內(nèi)帶有地理位置屬性的微博簽到數(shù)據(jù),其中每條簽到記錄均包含用戶信息、數(shù)據(jù)發(fā)布時(shí)的位置(經(jīng)緯度坐標(biāo))、文本內(nèi)容(微博文本)、發(fā)布時(shí)間。清洗數(shù)據(jù)后,得到9月到11月數(shù)據(jù)7856條,3月到6月數(shù)據(jù)19554條。

        1.3 研究方法

        以GIS空間相關(guān)分析和地理探測器分析為主,GIS分析主要將城市環(huán)境意象、文化活動(dòng)意象以及自然山水意象各要素可視化,分析各類空間意象高頻點(diǎn)及空間相關(guān)性,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行熱點(diǎn)分析,分析各街道意象之間的空間聚集分布特征。地理探測器是由王竟峰等[17]提出,可檢驗(yàn)變量空間分布的耦合性,探測兩者之間的因果關(guān)系。研究通過地理探測分析對意象空間成因作進(jìn)一步分析,逐一分析各類意象因子與所選影響因子間的相關(guān)性,得出兩者間的相關(guān)性強(qiáng)弱。最后進(jìn)行對比,提出各街道優(yōu)化策略。

        2 城市空間意象感知分析

        2.1 整體空間意象感知

        2.1.1 整體空間意象結(jié)構(gòu)分析

        對西安市研究時(shí)段內(nèi)簽到數(shù)據(jù)可視化分析發(fā)現(xiàn),熱點(diǎn)意象集中在碑林區(qū)、新城區(qū)、蓮湖區(qū)以及雁塔區(qū)。越靠近城市中心地區(qū),密集程度越高。最高點(diǎn)為碑林區(qū)、新城區(qū)與蓮湖區(qū)三區(qū)交界處。對其整體意象空間的分析,不考慮城市街巷空間影響,從整體熱點(diǎn)強(qiáng)度,對其空間感知狀況,按五要素進(jìn)行劃分,構(gòu)建城市整體意象結(jié)構(gòu)。整體來說,西安市中心城區(qū)城市意象結(jié)構(gòu)呈集中式分布,與西安市中心放射棋盤式結(jié)構(gòu)一致,并與城市歷史文化遺產(chǎn)保護(hù)點(diǎn)高度重疊。根據(jù)意象強(qiáng)度及面積劃分為6個(gè)區(qū)域、3條邊界、3條路徑、17個(gè)節(jié)點(diǎn)和6個(gè)標(biāo)志物(圖2)。

        圖2 城市意象結(jié)構(gòu)分析

        在此基礎(chǔ)上分街道統(tǒng)計(jì)(圖3),發(fā)現(xiàn)人群活力最高的街道是南院門街道、長安路街道以及大雁塔街道,其次為北院門街道、東關(guān)南街街道、長樂坊街道等蓮湖區(qū)、雁塔區(qū)、新城區(qū)的街道,最低為灞橋區(qū)以及未央?yún)^(qū)的新合街道與建章路街道。由于地理區(qū)域、政治經(jīng)濟(jì)等仍有差距,灞橋區(qū)的紡織城街道、新城區(qū)胡家廟街道、長樂中落街道意象熱點(diǎn)度較低。

        圖3 城市意象感知分區(qū)統(tǒng)計(jì)

        2.1.2 文本分析

        根據(jù)用戶打卡文本分析,將打卡類型分為三類,對地點(diǎn)、美食表達(dá)喜歡、熱愛等詞匯的賦一分,分為正面意象點(diǎn);對地點(diǎn)、美食表達(dá)出避雷、難吃等字眼詞匯的賦三分,分為負(fù)面意象點(diǎn);其余均賦兩分,為中性意象點(diǎn)。統(tǒng)計(jì)得出正面意象點(diǎn)6148個(gè)、中性意象點(diǎn)21158個(gè)、負(fù)面意象點(diǎn)96個(gè),剔除無效數(shù)據(jù)8個(gè)。由于負(fù)面意象點(diǎn)數(shù)量較少,因此不做分析。借鑒學(xué)者曹越皓城市意象研究方法,將正面意象與中性意象進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析(圖4、圖5),發(fā)現(xiàn)兩者城市意象空間結(jié)構(gòu)基本相同。

        圖4 正面意象結(jié)構(gòu)分析

        圖5 中性意象結(jié)構(gòu)分析

        2.2 內(nèi)部空間意象感知

        在文本分析基礎(chǔ)上,取正面意象與中性意象的正向意象點(diǎn)對城市內(nèi)部意象進(jìn)一步分析。結(jié)合相關(guān)研究[18-19],將城市內(nèi)部空間意象分為三大類,包括城市環(huán)境、文化活動(dòng)以及自然山水;其中城市環(huán)境分為特殊建筑群體和公共空間,文化活動(dòng)包括歷史古跡和餐飲文化。對各類意象因子前十的意象點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析(圖6),發(fā)現(xiàn)西安世博園、白鹿原、青龍寺及大唐不夜城熱點(diǎn)最高,城市環(huán)境建設(shè)依托西安資源稟賦發(fā)展迅速,意象熱點(diǎn)高。西安歷史古跡熱度高,但近代工業(yè)文化遺產(chǎn)意象熱點(diǎn)低。

        圖6 各類意象因子前十意象點(diǎn)統(tǒng)計(jì)

        基于此,將城市環(huán)境、歷史古跡、餐飲文化意象因子分別進(jìn)行可視化(圖7),發(fā)現(xiàn):在西安市城市環(huán)境意象的空間結(jié)構(gòu)中,大雁塔街道為集聚性最強(qiáng)的城市環(huán)境意象區(qū)域,密度值大于7800,與西安曲江藝術(shù)博物館、大唐芙蓉園、西安美術(shù)館以及長安十二時(shí)辰唐傳統(tǒng)文化旅游街區(qū)分布密切相關(guān)。在歷史古跡意象要素結(jié)構(gòu)熱力分析中,大雁塔街道為集聚性最強(qiáng)的民俗工藝與歷史古跡意象區(qū)域,密度值大于40610,與大雁塔、鐘樓、西影TIME、青龍寺以及大慈恩寺密切相關(guān)。從餐飲文化意象要素結(jié)構(gòu)熱力分析中發(fā)現(xiàn),南院門街道、小寨路街道與丈八溝街道為集聚性最強(qiáng)的意象區(qū)域,火鍋、烤肉店意象因子最強(qiáng),其次是胡辣湯和陜菜館。自然山水意象中,漢城湖、曲江池、西安湖意象點(diǎn)最強(qiáng)。

        圖7 各類意象要素?zé)崃Ψ治鰣D

        3 驅(qū)動(dòng)分析與優(yōu)化策略

        3.1 驅(qū)動(dòng)因子分析

        為從城市綜合發(fā)展水平探析西安市空間意象,特從文化、經(jīng)濟(jì)、人口等方面選取8個(gè)驅(qū)動(dòng)因子:文化遺產(chǎn)、人口分布、餐飲美食、商業(yè)住宅、交通設(shè)施點(diǎn)、教育普及度、道路網(wǎng)密度以及GDP進(jìn)行分析。由于各影響因子原始數(shù)據(jù)差距大,通過自然間斷法分級處理數(shù)據(jù)后,分析發(fā)現(xiàn)(圖8),Y為餐飲文化意象因子時(shí),地理探測器q值最高為商業(yè)住宅(0.86),p值為0,可見商業(yè)住宅分布與餐飲文化意象因子空間分布相關(guān)值最高。Y為城市環(huán)境意象因子時(shí),各街道GDP和餐飲美食相關(guān)性最高。Y為民俗工藝與歷史文化意象因子時(shí),各驅(qū)動(dòng)因子相關(guān)性不顯著。Y為自然山水意象因子時(shí),各街道GDP相關(guān)性最高。由此可見,GDP所反映綜合經(jīng)濟(jì)水平是各街道發(fā)展基礎(chǔ),餐飲美食是吸引人群的最大影響因子。

        圖8 西安市空間意象分布影響因子探測

        3.2 優(yōu)化策略

        3.2.1 深挖各區(qū)優(yōu)勢資源,打造特色意象

        通過分析西安市主城區(qū)各意象因子分布現(xiàn)狀及驅(qū)動(dòng)因素,提升各街道綜合經(jīng)濟(jì)水平,挖掘各區(qū)優(yōu)勢資源,結(jié)合各街道意象因子特點(diǎn)分別打造生態(tài)創(chuàng)新區(qū)、文化保護(hù)區(qū)、文產(chǎn)交融區(qū)、文化傳承區(qū)以及新城聯(lián)動(dòng)區(qū)(圖9)。生態(tài)創(chuàng)新區(qū)依托豐富的自然資源,以生態(tài)為基底,發(fā)展科創(chuàng)產(chǎn)業(yè);文化保護(hù)區(qū)結(jié)合大遺址發(fā)展生態(tài)產(chǎn)業(yè);文產(chǎn)交融區(qū)文化遺產(chǎn)豐富、人口密度大,可利用文化資源發(fā)展服務(wù)產(chǎn)業(yè);文化傳承區(qū)可利用良好的城市環(huán)境資源,發(fā)揚(yáng)西安文化資源優(yōu)勢,發(fā)展系列產(chǎn)業(yè),推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長;新城聯(lián)動(dòng)區(qū)結(jié)合西咸新區(qū)發(fā)展。

        圖9 西安市主城區(qū)各街道優(yōu)化結(jié)構(gòu)圖

        3.2.2 突出文化空間意象,強(qiáng)化城市記憶

        文化資源是西安市千年古城發(fā)展根基,文化空間在文化遺產(chǎn)保護(hù)的基礎(chǔ)上,強(qiáng)調(diào)新舊空間的層次與融合。以文化空間為主導(dǎo)的規(guī)劃,強(qiáng)調(diào)人群在不同尺度上的空間感知。目前已有學(xué)者對西安市城市文化空間分布進(jìn)行分析,在其研究中西部城市中西安城市文地率最高,新城區(qū)為2.9%,老城區(qū)為7.8%?;诖?,在西安市文化遺產(chǎn)分布的基礎(chǔ)上,以街道劃分文化空間層級(圖10),構(gòu)建西安市文化空間體系,優(yōu)化供給配置,延續(xù)城市記憶。

        圖10 西安市主城區(qū)各街道文化空間層級劃分圖

        3.2.3 融合多源數(shù)據(jù),構(gòu)建動(dòng)態(tài)意象模型

        在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)背景下,各類社交平臺對城市印象的影響系數(shù)越來越高。同時(shí)探店、影視在城市印象展示中占據(jù)重要地位,從微博打卡數(shù)據(jù)來看,在影視、網(wǎng)紅探店的帶動(dòng)下,青龍寺、大興善寺以及深巷小吃得到廣泛關(guān)注;不僅帶動(dòng)了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展,更傳承發(fā)揚(yáng)了西安的歷史文化,強(qiáng)化了城市記憶。但目前網(wǎng)絡(luò)引導(dǎo)具有極大的自主性、任意性;為重新挖掘城市文化,在城市遠(yuǎn)期發(fā)展中,對人群動(dòng)態(tài)意象點(diǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測,創(chuàng)新規(guī)劃技術(shù)方法,從社交媒體打卡數(shù)據(jù)、手機(jī)信令、POI興趣點(diǎn)等多個(gè)方面豐富數(shù)據(jù)源,通過地理信息空間分析,構(gòu)建動(dòng)態(tài)城市空間意象感知模型,實(shí)時(shí)優(yōu)化城市網(wǎng)點(diǎn),調(diào)整城市發(fā)展策略。

        4 結(jié)語

        本文以2020年9月到2021年6月新浪微博簽到數(shù)據(jù)為例,在相關(guān)研究基礎(chǔ)上,對西安市雁塔區(qū)、未央?yún)^(qū)、灞橋區(qū)、新城區(qū)、碑林區(qū)以及蓮湖區(qū)六區(qū),從城市環(huán)境、文化活動(dòng)、自然山水三方面空間意象分析中發(fā)現(xiàn),城市環(huán)境意象熱點(diǎn)最高為大雁塔街道,其次為長延堡街道與小寨路街道。文化活動(dòng)意象強(qiáng)度,大雁塔街道與南院門街道最高。自然山水意象強(qiáng)度最高為狄寨街道。為探測西安市空間意象分異性,分析其背后驅(qū)動(dòng)因子,選取驅(qū)動(dòng)因子文化遺產(chǎn)、人口分布、餐飲美食、商業(yè)住宅、交通設(shè)施點(diǎn)、教育普及度、道路網(wǎng)密度以及GDP共8個(gè)候選影子對意象空間成因作進(jìn)一步分析,并結(jié)合各街道現(xiàn)狀發(fā)展,提出深挖各區(qū)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè),打造特色意象、突出文化空間意象,強(qiáng)化城市記憶以及融合多源數(shù)據(jù),構(gòu)建空間意象模型三方面策略。目前,本研究仍有許多不足,僅從微博數(shù)據(jù)對西安市空間意象進(jìn)行分析,研究群體受限,在未來研究中應(yīng)結(jié)合各類數(shù)據(jù)對城市空間意象進(jìn)行多源數(shù)據(jù)感知。

        圖表來源:本文圖表均由作者自繪。

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