城市复合系统中社会情绪感知的空间分异及驱动机制

The governance of cities as complex system has paid more and more attention to residents’ feeling. However, relevant research is yet systematic because some have limited scale and others use objective indicators to represent subjective feedbacks. Using Guangzhou city as a case, this research will incorporate social emotional perception and social sensing to understand the relationships among factors of urban systems and social emotion. Combining social media analysis, geospatial analysis, survey, causal loop analysis and structured equation model, this study will explore 1) spatial heterogeneity of social emotions； 2) the causal relationships of complex urban landscape pattern with social emotions; 3) and a systematic framework to compare and combine big and small data. The study results will expand understanding of cities from the perspective of social emotion, deepen the research processes of social emotion by combining perception (survey/small data) and social sensing(big data),and identify the direct and indirect influential factors of social emotion. Ultimately, this study will contribute to more comprehensive and scientific assessment of urban issues and decision making base upon feedbacks of local residents.

城市作为以人类活动为中心的社会-经济-自然复合系统，其近期管理实践日益重视居民主观感受，然而国内外相关研究尚存在尺度过小或以客观指标简单化度量的局限。针对城市复合系统研究中居民主观感受有待强化这一客观问题，本研究引入社会感知以及情绪地理理论，以广州市为研究对象，围绕城市复合系统景观格局对社会情绪空间分异的驱动机制这一主要科学问题，采用大数据分析、腕带测量、现场调研、因果回路分析以及空间数理统计等综合技术与方法，大小数据相结合地研究:1）情绪的空间分异格局；2）城市复合系统景观格局与情绪之间的因果关系及驱动机制；3）大小数据的对比及综合利用途径。预期研究结果将从情绪的视角深化对城市复合系统的理解，从大小数据相结合的层面拓展社会感知的研究体系，并通过揭示影响社会情绪感知的直接与间接因子，引导城市管理实践过程中问题诊断以及决策的科学性。

城市作为以人类活动为中心的社会-经济-自然复合系统，其管理实践日益重视居民主观感受，然而国内外相关研究存在尺度过小或以客观指标简单化度量的局限。针对城市研究中居民主观感受有待强化这一问题，本研究引入社会感知以及情绪地理理论，以广州和北京为研究对象，围绕城市复合系统景观格局对社会情绪空间分异的驱动机制这一科学问题，采用大数据分析、现场调研等综合技术与方法，进行一系列前瞻探索。.研究首次建立了立足社交媒体数据、中文文本分析的景观感知以及情绪测度技术路径。1)基于多源数据建立城市复合系统景观格局的测度体系，最终构建3大类、11小类、1800多个常见中文词语的景观要素词典，以及9类、7000多个汉语结构化词汇的景观服务词典；2）基于机器学习构建城市复合系统景观服务的情绪赋值模型；3)基于社交媒体和重要性-满意度分析构建景观改善指数。.除却上述技术突破，研究还揭示了城市复合系统景观格局与情绪之间的驱动机制，发现自然要素感知对满意度有较大影响；不满意的负面情绪多由负面服务引起，而正面情绪则可能受景观要素及景观服务的共同影响。研究还对比了大小数据在景观感知分析上的差异，提出综合利用大小数据进行城市复合系统中景观感知研究的框架。.研究具有多方面的创新及意义。技术上，通过构建城市复合系统景观特征词库、基于机器学习的满意度自动评分体系、以及景观改善指数等一系列新方法，实现将非结构化的网络评论快速转化为景观感知的结构化评估，凸显了网络大数据作为传统调查的补充在景观感知方面的潜力，同时拓展了景观感知研究的时空尺度。理论上，研究结果从情绪与感知的视角深化对城市复合系统的理解，从大小数据结合的层面拓展社会感知的研究体系，并揭示影响情绪感知的直接与间接因子，拓展了景观感知相关理论。实践上，基于多源数据的技术流程体系可以为城市更新改造决策提供技术支撑，发现当下城市复合系统中的问题及优点所在，并因地制宜提出优化路径。