基于微博數(shù)據(jù)的西安市空間意象研究

唐園園，連華，王菲

（蘭州交通大學 建筑與城市規(guī)劃學院，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，由標志物、節(jié)點、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)境行為學與環(huán)境心理學闡述了城市公眾意象。李郇、許學強[3]通過分析廣州城市意象，提出城市意象是人與環(huán)境雙向互動的結(jié)果。顧朝林、宋國臣[4]認為城市意象有助于引導城市設(shè)計發(fā)展。沈益人[5]認為城市意象應當考慮到文化要素，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、獨特性和評估性三個主題系統(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、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]基于深度學習、網(wǎng)絡(luò)照片對城市意象認知方法進行了創(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)形成多學科交叉，并進入深化階段[13]。

城市意象感知包括意象結(jié)構(gòu)、意象類型和意象評價。構(gòu)建城市空間意象結(jié)構(gòu)是認識城市并指導城市規(guī)劃設(shè)計的重點。傳統(tǒng)城市意象研究方法以問卷調(diào)查和繪制認知地圖為基礎(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制進行了實踐探索，但用實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、生態(tài)人文建設(shè)以及經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展三個視角，選取8個驅(qū)動因子，探析城市空間意象成因及其空間作用機制。

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)計分析，我國最具歷史價值城市、最有文化底蘊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?，?gòu)建西安城市空間意象結(jié)構(gòu)，進行綜合實力評估，結(jié)合歷史文化遺產(chǎn)保護，提出具體發(fā)展策略。通過分析西安市歷史文化名城保護規(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)保護單位以及西安市文物保護單位實地調(diào)研，確定文化遺產(chǎn)分布現(xiàn)狀、公交站點及基礎(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)為標準，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)布時的位置(經(jīng)緯度坐標)、文本內(nèi)容(微博文本)、發(fā)布時間。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及空間相關(guān)性，并在此基礎(chǔ)上進行熱點分析，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)性強弱。最后進行對比，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

對西安市研究時段內(nèi)簽到數(shù)據(jù)可視化分析發(fā)現(xiàn)，熱點意象集中在碑林區(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，從整體熱點強度，對其空間感知狀況，按五要素進行劃分，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)保護點高度重疊。根據(jù)意象強度及面積劃分為6個區(qū)域、3條邊界、3條路徑、17個節(jié)點和6個標志物（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（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度較低。

圖3 城市意象感知分區(qū)統(tǒng)計

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、美食表達喜歡、熱愛等詞匯的賦一分，分為正面意象點；對地點、美食表達出避雷、難吃等字眼詞匯的賦三分，分為負面意象點；其余均賦兩分，為中性意象點。統(tǒng)計得出正面意象點6148個、中性意象點21158個、負面意象點96個，剔除無效數(shù)據(jù)8個。由于負面意象點數(shù)量較少，因此不做分析。借鑒學者曹越皓城市意象研究方法，將正面意象與中性意象進行結(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對城市內(nèi)部意象進一步分析。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，文化活動包括歷史古跡和餐飲文化。對各類意象因子前十的意象點進行統(tǒng)計分析（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)意象熱點低。

圖6 各類意象因子前十意象點統(tǒng)計

基于此，將城市環(huán)境、歷史古跡、餐飲文化意象因子分別進行可視化（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的意象區(qū)域，火鍋、烤肉店意象因子最強，其次是胡辣湯和陜菜館。自然山水意象中，漢城湖、曲江池、西安湖意象點最強。

圖7 各類意象要素熱力分析圖

3 驅(qū)動分析與優(yōu)化策略

3.1 驅(qū)動因子分析

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、人口等方面選取8個驅(qū)動因子：文化遺產(chǎn)、人口分布、餐飲美食、商業(yè)住宅、交通設(shè)施點、教育普及度、道路網(wǎng)密度以及GDP進行分析。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，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，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，各驅(qū)動因子相關(guān)性不顯著。Y為自然山水意象因子時，各街道GDP相關(guān)性最高。由此可見，GDP所反映綜合經(jīng)濟水平是各街道發(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)動因素，提升各街道綜合經(jīng)濟水平，挖掘各區(qū)優(yōu)勢資源，結(jié)合各街道意象因子特點分別打造生態(tài)創(chuàng)新區(qū)、文化保護區(qū)、文產(chǎn)交融區(qū)、文化傳承區(qū)以及新城聯(lián)動區(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)揚西安文化資源優(yōu)勢，發(fā)展系列產(chǎn)業(yè)，推動經(jīng)濟增長；新城聯(lián)動區(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)保護的基礎(chǔ)上，強調(diào)新舊空間的層次與融合。以文化空間為主導的規(guī)劃，強調(diào)人群在不同尺度上的空間感知。目前已有學者對西安市城市文化空間分布進行分析，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；不僅帶動了當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展，更傳承發(fā)揚了西安的歷史文化，強化了城市記憶。但目前網(wǎng)絡(luò)引導具有極大的自主性、任意性；為重新挖掘城市文化，在城市遠期發(fā)展中，對人群動態(tài)意象點實時監(jiān)測，創(chuàng)新規(guī)劃技術(shù)方法，從社交媒體打卡數(shù)據(jù)、手機信令、POI興趣點等多個方面豐富數(shù)據(jù)源，通過地理信息空間分析，構(gòu)建動態(tài)城市空間意象感知模型，實時優(yōu)化城市網(wǎng)點，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、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。文化活動意象強度，大雁塔街道與南院門街道最高。自然山水意象強度最高為狄寨街道。為探測西安市空間意象分異性，分析其背后驅(qū)動因子，選取驅(qū)動因子文化遺產(chǎn)、人口分布、餐飲美食、商業(yè)住宅、交通設(shè)施點、教育普及度、道路網(wǎng)密度以及GDP共8個候選影子對意象空間成因作進一步分析，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行分析，研究群體受限，在未來研究中應結(jié)合各類數(shù)據(jù)對城市空間意象進行多源數(shù)據(jù)感知。

圖表來源：本文圖表均由作者自繪。