空間體驗(yàn)實(shí)證的人因分析技術(shù)路徑

張利，謝祺旭，鄧慧姝，梅笑寒，龐凌波，葉揚(yáng)

1 背景

空間體驗(yàn)實(shí)證是當(dāng)前建筑學(xué)領(lǐng)域的重要問題。傳統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中，依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的判斷往往與實(shí)際建成空間的用戶體驗(yàn)存在落差。在設(shè)計(jì)階段引入對用戶體驗(yàn)的量化分析，有助于我們更準(zhǔn)確地預(yù)測建成空間體驗(yàn)，為人們帶來更高質(zhì)量的城市生活。

相較于傳統(tǒng)的觀察、訪談、問卷等間接測量方法，人因測度的發(fā)展為客觀測量空間體驗(yàn)提供了可能性，提升了建筑師所能獲取的數(shù)據(jù)類型和質(zhì)量?；诖?，本文嘗試提出用于空間體驗(yàn)實(shí)證的人因分析技術(shù)路徑。

2 技術(shù)路徑構(gòu)建與空間體驗(yàn)任務(wù)

該人因分析技術(shù)路徑如圖1 所示：在傳統(tǒng)設(shè)計(jì)任務(wù)的基礎(chǔ)上，增加了4 項(xiàng)空間體驗(yàn)任務(wù)——識別任務(wù)、漫游任務(wù)、共享任務(wù)和體感任務(wù)，通過選取適用的人因測度，這一路徑可以客觀測量人的空間體驗(yàn)，為上述4 種空間體驗(yàn)任務(wù)提供量化證據(jù)，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的建成空間體驗(yàn)預(yù)測與實(shí)證。

1 人因分析技術(shù)路徑

識別任務(wù)指人對特定的標(biāo)識物（landmark）進(jìn)行分辨、關(guān)注并與自身建立聯(lián)系時(shí)的空間體驗(yàn)，該任務(wù)關(guān)注人對標(biāo)識物投入注意力的強(qiáng)度以及人與標(biāo)識物的關(guān)聯(lián)性。在建筑歷史中，標(biāo)識物長期被認(rèn)為是城市中最重要的組成元素，其憑借著顏色、形狀或語義特征，更容易被人識別或令人難忘，以幫助人們在環(huán)境中定位或找到方向。如中國古代城市中的高塔、廟壇、樓閣；歐洲古代城市中的教堂、鐘樓等。20世紀(jì)中期，基于格式塔心理學(xué)理論在城市結(jié)構(gòu)分析中的應(yīng)用，以凱文·林奇（Kevin Lynch）為代表的許多學(xué)者對標(biāo)識物進(jìn)行明確定義[1-4]，并開始基于人對某一建筑或構(gòu)筑物的印象深刻程度來衡量城市建筑的可識別性。近年來，隨著影像分享社交媒體的興起，通過分析影像內(nèi)容，能夠提取更被注意、被偏好的城市元素，為量化分析識別任務(wù)提供大量可靠的研究數(shù)據(jù)和新的研究路徑。

漫游任務(wù)指人在設(shè)計(jì)預(yù)期路徑上進(jìn)行游歷的空間體驗(yàn)。漫游任務(wù)關(guān)注人體驗(yàn)的完整性和過程中空間感知的豐富度。在中國古典園林中，通過空間節(jié)奏的控制和因地制宜的造景，塑造人在其中的漫游體驗(yàn)[5]；現(xiàn)代主義時(shí)期，柯布西耶通過不同視點(diǎn)的透視序列繪畫和文字描述記錄自己在雅典衛(wèi)城的行進(jìn)過程[6]，并在之后提出建筑漫步（architectural promenade）的概念，強(qiáng)調(diào)建筑內(nèi)外可被通過、游歷[7]；到了20 世紀(jì)末，空間句法領(lǐng)域的學(xué)者開始嘗試對人群在空間中的漫游行為進(jìn)行科學(xué)實(shí)證[8]。

共享任務(wù)指不同群體或個(gè)人的多種活動發(fā)生在同一空間時(shí)的空間體驗(yàn)。共享任務(wù)關(guān)注活動發(fā)生的可能性和人在空間中的活動強(qiáng)度。如在四合院等傳統(tǒng)居住院落中，院子容納了共同居住群體豐富的日?；顒?。1960 年代以來，隨著人們對公共生活的關(guān)注和人本主義城市研究的興起，共享任務(wù)成為城市空間研究的重要問題。揚(yáng)·蓋爾（Jan Gehl）、威廉·懷特（William Whyte）等學(xué)者對公共生活進(jìn)行了長期地觀察和記錄[9-11]，嘗試歸納人群對公共空間的使用方式和活動特點(diǎn)。當(dāng)下，公共空間可感知技術(shù)的發(fā)展擴(kuò)充了共享任務(wù)的數(shù)據(jù)來源和樣本數(shù)量。

體感任務(wù)指個(gè)人與身體周邊空間界面進(jìn)行接觸式互動時(shí)的空間體驗(yàn)，該任務(wù)關(guān)注動作與動態(tài)的多樣性及人與空間界面接觸的強(qiáng)度。體感任務(wù)最直觀地體現(xiàn)在家具、墻壁和地毯上，強(qiáng)調(diào)舒適與自在的身體感受，如劉貫道《夢蝶圖》中莊子臥躺于榻上；也強(qiáng)調(diào)游戲性的體驗(yàn)[12]，如時(shí)常出現(xiàn)在中國古典文學(xué)作品里的假山。自1950 年代起，心理學(xué)領(lǐng)域開始強(qiáng)調(diào)皮膚、關(guān)節(jié)和肌肉上的“近端感覺”（proximal sense），并將其定義為視覺之外的另一種獲取空間信息的重要方式[13-15]。近年，在人機(jī)交互領(lǐng)域，動作分析（motion study）[16-17]和觸覺反饋分析[18]已被廣泛應(yīng)用于解析和歸納人與空間界面互動的行為模式。

基于識別、漫游、共享、體感任務(wù)所關(guān)注的設(shè)計(jì)問題，人因分析研究能夠更具針對性地篩選相關(guān)性更高的人因測度，對空間體驗(yàn)任務(wù)的相關(guān)方面進(jìn)行量化，實(shí)現(xiàn)預(yù)測與實(shí)證。

3 人因測度

3.1 感官活動分析（Sensory Analysis）

感官活動分析的測量對象是人體接收外界刺激時(shí)的感官活動，可以作為反映人選擇性注意力分布的有效指標(biāo)，能夠有效揭示空間界面對于人體驗(yàn)影響的不均等性，以及人對不同空間界面的潛在偏好。眼動、可接觸面壓感是空間體驗(yàn)研究中感官活動分析的典型測度。

針對視覺，人因分析采用的測度為眼動數(shù)據(jù)。通過測量瞳孔位置、計(jì)算人眼的注視點(diǎn)分布，可以分析人識別空間時(shí)的視覺注意力分配（圖2）。在感官層面，眼動可以揭示人眼對空間界面的注視偏好，幫助建筑師對設(shè)計(jì)的視覺吸引力進(jìn)行測試[19-20]；在行為層面，眼動可以部分揭示人在空間中行為的決策依據(jù)，幫助建筑師優(yōu)化人的尋路和漫游體驗(yàn)[21]。此外，瞳孔直徑、眼跳等眼動數(shù)據(jù)也可用于輔助對人情緒狀態(tài)的判斷[22]。

2 眼動追蹤示例：城市步行空間的注視點(diǎn)分布

針對觸覺，人因分析采用的測度為接觸面壓感數(shù)據(jù)。通過壓感數(shù)據(jù)測量人與空間界面接觸的位置、強(qiáng)度與接觸頻次，可以分析人在接觸空間時(shí)的行為規(guī)律（圖3）。在感官層面，壓感數(shù)據(jù)被用于分析身體各個(gè)部位的受壓強(qiáng)度，幫助建筑師測試人的體感體驗(yàn)[23]；在行為層面，壓感數(shù)據(jù)可以用于對人群密度進(jìn)行計(jì)數(shù)，對人群位置進(jìn)行定位，以幫助建筑師了解共享空間中的人群分布狀況[24]。

3 壓感數(shù)據(jù)示例：深雙展裝置互動數(shù)據(jù)分析

3.2 神經(jīng)活動分析（Neural Activity Analysis）

神經(jīng)活動分析的測量對象是人體接收外界刺激所形成的電生理信號反饋，在心理學(xué)和人機(jī)交互領(lǐng)域可作為衡量用戶體驗(yàn)的有效指標(biāo)[25]。神經(jīng)活動分析提供了深入了解使用者在游歷空間過程中認(rèn)知機(jī)制和情感體驗(yàn)的可能性[26]。皮電（EDA）、心電（ECG）、腦電（EEG）是空間體驗(yàn)研究中神經(jīng)活動分析的典型數(shù)據(jù)。

皮電活動指機(jī)體受到刺激時(shí)皮膚表面電傳導(dǎo)的變化。通過測量人的皮膚電導(dǎo)，可以分析使用者在空間中體驗(yàn)時(shí)的情緒喚醒程度（圖4）。在感受層面，皮電可用于反映人對空間信息反饋的活躍程度和認(rèn)知努力程度[25]，幫助檢驗(yàn)設(shè)計(jì)方案中標(biāo)志物的有效性[27]和空間界面的友好程度[28]，優(yōu)化漫游體驗(yàn)；在行為層面，皮電可用于反映人在空間中活動時(shí)的興奮程度，幫助建筑師判斷用戶參與活動及與空間界面互動的積極性[29]。值得注意的是，關(guān)于皮電的既有研究尚不足以支撐精準(zhǔn)識別情緒效價(jià)[30-31]，常與其他人因測度結(jié)合判斷用戶的空間體驗(yàn)[32-33]。

4 皮膚電導(dǎo)示例：三教漫游實(shí)驗(yàn)分析

心電指心臟每個(gè)心動周期伴隨的生物電變化。通過測量人的心率（HR）、心率變異性（HRV）等指標(biāo)，可以幫助分析人體驗(yàn)空間過程中心理壓力變化和注意力水平等[34-35]。在感受層面，心電可以反映空間界面帶給人的心理負(fù)荷，幫助建筑師對空間設(shè)計(jì)，特別是地下、橋下等傳統(tǒng)意義上的消極空間的設(shè)計(jì)進(jìn)行評估[36]；在行為層面，心電可以反映人參與活動的激烈程度[37]，優(yōu)化人與空間界面交互的體感。

腦電指大腦皮層神經(jīng)細(xì)胞集群電活動而產(chǎn)生的電生理信號。通過測量頭皮表面電位變化，可以分析空間中神經(jīng)活動的變化[25]。在感受層面，腦電可以反映人識別空間時(shí)喚醒程度的變化，評估認(rèn)知負(fù)荷[38]，幫助建筑師了解人在感知、識別空間時(shí)的注意力分布[39-40]；在行為層面，腦電可以幫助揭示人與空間界面互動時(shí)的情緒效價(jià)，為建筑師提供預(yù)測人們在空間中體驗(yàn)質(zhì)量的契機(jī)[41]。

3.3 肌體活動分析（Physical Activity Analysis）

肌體活動分析的測量對象是人在接收外界刺激時(shí)肢體狀態(tài)的變化過程，其人因測度有面部表情（FER）、身體動作、肌電（EMG）等。收集人們在空間體驗(yàn)時(shí)的肌體活動數(shù)據(jù)，能夠幫助了解人們在空間中的情感狀態(tài)[42-43]，特別是疲勞[44]、壓力[45]等狀態(tài)。肌體活動分析可提供關(guān)于人的空間界面審美偏好的信息。

面部表情可以通過公共空間中采集的影像，識別、分析人在空間中面部表情的變化。目前通用的面部表情識別基于7 種基本類型1）[46]：快樂、驚奇、恐懼、悲傷、厭惡、憤怒、中性，結(jié)合沉浸程度與心理效價(jià)指標(biāo)，可計(jì)算出人們面部表情中不同感情成分的比例，幫助了解個(gè)體空間體驗(yàn)的情感偏好（圖5）[47]。

5 面部表情分析示例

身體動作分析可以通過視頻影像、生理傳感器或物理傳感器進(jìn)行動作捕捉、識別與分析[48]。身體動作已被證實(shí)能夠一定程度上揭示人的情感[49]，也能夠反映一組人的社交活動模式與強(qiáng)度2），可以幫助建筑師了解公共空間中人的活動與情感（圖6）。

6 身體動作分析示例，來源：domedb.perception.cs.cmu.edu

肌電信號可分為針電極肌電信號（nEMG）和表面電極肌電信號（sEMG）[50]。表面肌電通過將中樞神經(jīng)系統(tǒng)支配肌肉活動時(shí)伴隨的生物電信號從運(yùn)動肌表面引導(dǎo)記錄下來[51]，可以分析人與空間界面交互時(shí)肌肉的疲勞和興奮程度。在行為層面，肌電可以用于識別人體動作[52]，反映人在空間中活動的強(qiáng)度[53]，可以幫助建筑師對用戶體感進(jìn)行測試。

3.4 時(shí)空活動分析（Space-Time Analysis）

時(shí)空活動分析的測量對象是群體或個(gè)人在不同時(shí)間段進(jìn)行的空間活動與分布，主要數(shù)據(jù)來源包括時(shí)空定位數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)，以及基于對人體以CO2為代表的可揮發(fā)性有機(jī)化合物成分?jǐn)?shù)據(jù)[54]，體現(xiàn)出人在時(shí)空活動中的不均勻性，較為直接地反映人對空間界面的體驗(yàn)過程與偏好（圖7）。

7 社交媒體與時(shí)空定位示例

時(shí)空定位數(shù)據(jù)指基于地理信息服務(wù)的普及，由衛(wèi)星定位、移動基站定位、IP 地址定位，以及用戶注冊地址定位等方式產(chǎn)生的定位信息[55]，同時(shí)，包括基于物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things,IoTs）技術(shù)的傳感器平臺收集的人的定位信息、移動終端訪問應(yīng)用平臺所產(chǎn)生的基于時(shí)空坐標(biāo)的人的軌跡數(shù)據(jù)[56]。分析此類數(shù)據(jù)所獲得的時(shí)間、空間信息可得到個(gè)體或人群在空間中的動態(tài)分布與實(shí)時(shí)軌跡[57]，幫助了解個(gè)體或人群的空間體驗(yàn)行動模式，推測其情感偏好[58]，也可通過行為建模對個(gè)體或人群的活動進(jìn)行預(yù)測[59]。

除含有部分時(shí)空定位數(shù)據(jù)外，社交媒體數(shù)據(jù)也包括用戶在社交媒體平臺上發(fā)布的信息內(nèi)容，文字、圖片、視頻與特定的空間體驗(yàn)直接相關(guān)[60]。從個(gè)人的社交媒體數(shù)據(jù)提取出時(shí)空信息、描述性文本與圖像，通過關(guān)鍵詞文本處理[61]、統(tǒng)計(jì)分析模型[62]、語義網(wǎng)技術(shù)[63]等主要方法解析語義，歸納出人的空間體驗(yàn)、情感偏好；疊加、聚合個(gè)體的社交媒體語義信息并與時(shí)空定位數(shù)據(jù)結(jié)合，可反映出群體在空間中的不均勻分布，以此得到群體的空間體驗(yàn)?zāi)Ｊ脚c偏好[64]。

對人體可揮發(fā)性有機(jī)化合物的濃度進(jìn)行測量、對比，基于化學(xué)成分檢測獲得的數(shù)據(jù)反映人在空間中的活動變化，可用于輔助了解相對封閉的空間內(nèi)人的移動軌跡、停留時(shí)長與人群分布[65]。

4 總結(jié)

綜上所述，針對空間體驗(yàn)實(shí)證問題，本文嘗試構(gòu)建了一種基于人因分析技術(shù)的研究路徑，在原有空間形態(tài)設(shè)計(jì)任務(wù)的基礎(chǔ)上，增加了4 項(xiàng)空間體驗(yàn)設(shè)計(jì)任務(wù)——識別任務(wù)、漫游任務(wù)、共享任務(wù)與體感任務(wù)。通過充分挖掘人因測度發(fā)展帶來的可能性，各項(xiàng)空間體驗(yàn)任務(wù)可選取適用的人因測度進(jìn)行定量研究，在建成前有效預(yù)測空間體驗(yàn)，為建筑師提供更客觀的決策基礎(chǔ)，從而給人們帶來更高質(zhì)量的城市生活空間。這一技術(shù)路徑已在冬奧場館設(shè)施規(guī)劃設(shè)計(jì)中得到初步應(yīng)用，有待在更日常、更普遍的城市公共空間中得到進(jìn)一步的應(yīng)用和論證。□

注釋

1）面部表情分類數(shù)在不同研究機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫間有所增減，此前已有學(xué)者對此進(jìn)行梳理總結(jié)，詳情可見Revina &Emmanuel.A Survey on Human Face Expression Recognition Techniques[J].Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences,2021,33(6): 619-628.本文以最早提出的Ekman的6種基本表情與中性表情作為基本分類列舉，詳情可見參考文獻(xiàn)[46]。

2）卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器所的社交互動捕捉實(shí)驗(yàn)自2016年8月啟動，至今已收集了超過150萬3D骨架模型的交互動作數(shù)據(jù)。詳情可見：http://domedb.perception.cs.cmu.edu。