基于多源数据的大城市保障性住房社区公共空间评价及优化研究

In China, fast marketization and urbanization has led to more intense polarization of social strata and residential segregation. The housing problem of low-income groups gets particularly concern. However, the construction of affordable housing public open space usually can’t accommodate community residents’ needs for intercourse due to modular design, emphasis on quantity and neglect of quality. As a consequence, there is a lack of community belonging and community identity. From “people-oriented” view, it is necessary to establish a favorable social network and promote multi-level integration of urban social space. In this paper, public space of affordable housing communities in downtown of Wuhan is investigated, to gather data about material/social spatial attributes of affordable housing, layout of public community space and residents’ behavior models via big data mining and geo-narrative. Different measurement techniques such as RS, GIS, heterogeneity analysis, two-step mobile search method and social network analysis (SNA) are comprehensively utilized for analyzing heterogeneity of affordable housing communities, measuring residents’ dependence upon public community space, exploring coupling relationships between network structures of public community space residents depend upon to different extent and residents’ behavioral characteristics, evaluate quality of public community space for affordable housing and clarity keys and methods for optimizing public space, in order to provide references for planning and decision management of affordable housing communities.

我国市场化快速推进和城市化高速发展引发了社会阶层分化加剧、社会空间分异，低收入群体的住房问题尤为引人关注。然而在保障性住房建设中，社区公共空间的模式化设计和低质建设往往无法满足社区居民需求，造成社区认同感、归属感缺失。为推动实现“以人为本”的保障性住房规划设计，构建良好社会关系，促进城市社会空间融合，本项目以武汉中心城区保障性住房社区公共空间为研究对象，通过大数据挖掘和地理叙事采集保障性住房空间属性和社会属性、社区公共空间布局和居民行为模式等各项数据，综合运用RS、GIS数字化空间技术，两步移动搜寻法和社会网络分析（SNA）等计量方法，分析保障性住房居民对社区公共空间的依赖程度，挖掘社区公共空间网络结构特征和居民行为网络特征的耦合关系，评价保障性住房社区公共空间质量，明确公共空间优化的要点及方法，为保障性住房社区的规划设计和管理决策提供参考和建议。

我国低收入人群的住房问题在社会阶层分化加剧，社会空间分异的大背景下一直引人关注。在保障性住区的建设中，单一化住区布局模式和低质化住区空间建设无法满足社区居民需求，造成社区认同感、归属感缺失。为推动实现“以人为本”的保障性住区改造，提升保障性住区居民的居住满意度和社会融合感，必须对保障性住区内部空间展开优化。为此，本课题针对保障性住区内公共空间展开了研究。.本课题认为现有的大数据分析多位于城市宏观层面，难以与住区等微观层面的空间研究搭接，指导小尺度空间的规划设计，因此提出了将网络开放数据分析应用于小尺度空间评价的思路，构建了测度保障性住区内公共空间使用依赖的研究方法，以提升保障性住区内公共空间评价的精准性。同时，为避免单纯的主观性评价对空间规划设计的偏向性指引，本课题通过多源数据采集和客观环境数据分析，与主观性评价互为印证，加强了保障性住区内公共空间评价的科学性。基于此，一方面，本课题通过网络多源数据展开宏观层面的城市公共空间配给分析，通过核密度分析，克里金插值法和两步移动搜寻法将保障性住区和普通小区空间分布能够享有的城市公共空间进行比对，对公共空间享有规模和可达性进行差异化评价，区分不同空间布点的保障性住区在城市公共空间层面的缺失类型和位序，及对自身住区内公共空间的依赖程度，明确保障性住房从城市公共空间层面的实际需求。另一方面，本课题运用社会网络分析法和热力图对保障性住区内公共空间的网络结构和使用特征进行客观分析和印证，通过IPA象限对保障性住区内公共空间的使用期待和使用感受及使用特征进行主观评价及排序，最终提出针对保障性住区内部公共空间评价分析的优化改造策略。.上述研究方法和成果对于将多源数据应用于城市微观层面空间，实现宏观与微观空间分析的搭接具有重要应用价值，对有效提升城市规划设计在住区内公共空间改造方面的客观性，时效性，科学性和品质性具有重要实践意义。