基于室內(nèi)定位系統(tǒng)（IPS）大數(shù)據(jù)的環(huán)境行為分析初探
——以萬科松花湖度假區(qū)為例

黃蔚欣/HUANG Weixin

基于室內(nèi)定位系統(tǒng)（IPS）大數(shù)據(jù)的環(huán)境行為分析初探
——以萬科松花湖度假區(qū)為例

黃蔚欣/HUANG Weixin

環(huán)境行為學致力于研究建筑中人的行為規(guī)律，是建筑設(shè)計的重要基礎(chǔ)。然而，傳統(tǒng)的調(diào)研方法數(shù)據(jù)采集不易，往往僅能基于較少量的樣本，分析一些顯著的規(guī)律，尚無法全面反映建筑環(huán)境中人類行為和社會活動的多樣化和復(fù)雜性。大數(shù)據(jù)時代到來，為這一領(lǐng)域的研究提供了全新的途徑。本文以萬科松花湖度假區(qū)為例，介紹了使用室內(nèi)定位系統(tǒng)（IpS）數(shù)據(jù)進行空間行為分析的一些成果，以此呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)方法在建筑與街區(qū)尺度環(huán)境行為研究中的潛力。本文的研究說明，IpS數(shù)據(jù)蘊含著豐富的環(huán)境行為信息，而大數(shù)據(jù)分析為洞察不同人群、不同類型建筑空間以及不同情境下的行為特征提供了有力的方法。可以認為，大數(shù)據(jù)環(huán)境行為研究將在提高建筑設(shè)計水平、改善公共空間管理、優(yōu)化商業(yè)空間的運營等方面帶來重要的影響。

環(huán)境行為學，大數(shù)據(jù)，室內(nèi)定位系統(tǒng)，滑雪度假區(qū)

國家自然科學基金資助面上項目（項目批準號：51578299）

1　研究背景

建筑空間是人類日常活動的物質(zhì)環(huán)境，是人類社會生活中的重要組成部分。理解建筑環(huán)境中人的行為（空間使用方式、交通流線、交往模式等）是建筑設(shè)計的基礎(chǔ)，對提高建成環(huán)境質(zhì)量，改善生活品質(zhì)，提高公共安全和社會效率都具有非常重要的意義。 “建筑環(huán)境行為學”是建筑學、城市規(guī)劃與心理學、社會學等多學科交叉的學科，其研究方法注重實證，通過收集人們在特定建筑環(huán)境中的行為與認知的信息，分析其中的規(guī)律與模式，近年來受到廣泛的關(guān)注［1-3］。但是，由于一般的環(huán)境行為學調(diào)研方法操作起來并不容易，往往僅能基于較少量的樣本分析一些顯著的規(guī)律，尚無法全面反映建筑環(huán)境中人類行為和社會活動的多樣化和復(fù)雜性。

由于缺乏對環(huán)境行為模式的系統(tǒng)性和深入的理解，長期以來，建筑師常基于個人生活經(jīng)驗和直覺來對人在建筑空間中的行為做出預(yù)判，或者以某些成熟的空間組織模式為基礎(chǔ)進行設(shè)計。隨著近年來公共建筑向綜合性、大型化發(fā)展，設(shè)計問題變得越來越復(fù)雜，傳統(tǒng)設(shè)計方法的不足日益顯現(xiàn)。另一方面，公共空間的運營管理也對環(huán)境行為研究提出了要求，而2014年12月31日上海外灘的踩踏事故［4］，更突顯出在公共安全領(lǐng)域?qū)τ谌巳盒袨檫M行研究與監(jiān)測的迫切性。

大數(shù)據(jù)時代，城市研究領(lǐng)域，海量數(shù)據(jù)采集和分析手段為全面理解城市環(huán)境中的行為提供了新的途徑。在更微觀的建筑室內(nèi)外公共空間層面，隨著室內(nèi)定位技術(shù)［5］（Indoor Positioning System， IPS）的成熟和廣泛應(yīng)用，人們行為的數(shù)據(jù)變得更易獲得，使得基于大數(shù)據(jù)的建筑空間行為研究也變得越來越可行。

2　環(huán)境行為研究與室內(nèi)定位技術(shù)

環(huán)境行為學（Environmental Behavior Study）是探索人的行為與周圍環(huán)境之間關(guān)系的學科，它既是心理學、行為學的分支學科，也是環(huán)境設(shè)計理論的重要組成部分，此外，它還廣泛涉及社會學、人類學和環(huán)境工程學知識。環(huán)境行為學常見的研究方法有調(diào)查問卷、現(xiàn)場觀察、隱蔽測量、語義區(qū)分法（SD法）、認知地圖等［1，3］。近10年來，學者們開始在行為調(diào)查中引入GPS等數(shù)字化定位技術(shù)，收集人們的行為數(shù)據(jù)并進行分析［6，7］。

另一方面，人類大量日常活動發(fā)生在室內(nèi)及建筑周邊，而在這一尺度上，GPS技術(shù)由于信號被遮擋和反射而無法使用，因此，多種室內(nèi)定位系統(tǒng)如Wi-Fi、藍牙、RFID、ZigBee、超聲波、紅外線、地磁，以及超寬帶等被開發(fā)出來［8］。這些技術(shù)各具特點，造價與精度也各不相同［9］。這其中，Wi-Fi及藍牙定位系統(tǒng)由于可以將人們隨身攜帶的智能手機作為定位標簽（tag），因此，在實際應(yīng)用中具有更明顯的優(yōu)勢［10］。

1IpS數(shù)據(jù)的空間分布

2每日到場的顧客、員工與其他設(shè)備數(shù)量

3顧客數(shù)據(jù)的逐時空間分布（灰色線表示建筑輪廓）

4員工數(shù)據(jù)的逐時空間分布（灰色線表示建筑輪廓）

5顧客、員工的到達、離開時間分布

6顧客到達、離開時間分布的進一步分析

基于Wi-Fi系統(tǒng)的IPS系統(tǒng)采用三邊定位原理，根據(jù)接入點（Access Point， AP）接收到的移動設(shè)備信號強度（Received Signal Strength， RSS）估算距離，并在多個AP形成的網(wǎng)絡(luò)中根據(jù)幾何關(guān)系推算移動設(shè)備的空間位置。IPS系統(tǒng)能夠記錄其覆蓋范圍內(nèi)的多個移動設(shè)備在不同時間點的空間位置，形成海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)與建筑空間形態(tài)、功能布局等信息相結(jié)合，為行為分析提供了多種維度。一些學者開始使用IPS數(shù)據(jù)進行研究，如Y. 吉村（Y. Yoshimura）等使用藍牙設(shè)備記錄巴黎盧浮宮重要區(qū)域中的客流數(shù)據(jù)［11，12］，M.威廉姆斯（M. Williams）等使用低功耗ZigBee定位系統(tǒng)對國際會議工作營參加人員的行為進行記錄和分析［13］等，但總體上國內(nèi)外這類研究尚不多見。

3　時空數(shù)據(jù)分布的基本特征

萬科松花湖度假區(qū)位于吉林省吉林市，是一個以滑雪為主題的戶外運動和休閑度假區(qū)。其小鎮(zhèn)中心設(shè)有一條250m長的商業(yè)步行街，主要功能包括雪具租賃、餐飲、家庭酒店和公寓等。這一區(qū)域被基于Wi-Fi的IPS系統(tǒng)覆蓋，能夠記錄區(qū)域內(nèi)移動設(shè)備的時空位置。我們受度假區(qū)委托，使用雪季中60天約2億條經(jīng)過匿名化處理的定位數(shù)據(jù)分析區(qū)域內(nèi)人群的行為。

圖1是將60天定位數(shù)據(jù)累積起來，形成的熱力圖，它使得我們對定位系統(tǒng)的覆蓋范圍，以及人群的空間分布有了初步的認識（圖1右側(cè)區(qū)域為五星級酒店，其Wi-Fi系統(tǒng)與本系統(tǒng)相互獨立，故該區(qū)域沒有人流定位數(shù)據(jù)）。

另一方面，在時間維度上也可以對顧客、員工與其他設(shè)備每日的數(shù)量進行統(tǒng)計，如圖2所示。可以清楚的看出，顧客流量在周末和春節(jié)假期明顯高于工作日，而員工、設(shè)備的數(shù)量相對于顧客數(shù)量波動較小。春節(jié)假期中，除夕的客流最小，從初一到初七形成了一個逐步升高再逐步下降的過程，整體上客流分布比較飽滿。此外，大概是受到春節(jié)長假的影響，春節(jié)前后的兩個周末相對其他周末客流量更少一些。

如果對于區(qū)域內(nèi)來滑雪的顧客、員工分別繪制逐時人群密度的熱力圖，就可以看到度假區(qū)內(nèi)每日人群活動的特點，以及顧客、員工行為的差別。

對顧客的空間分布進行可視化，繪制每小時的客流量分布圖（圖3）。通過觀察這張圖，可以看到客流的分布規(guī)律是夜間少，白天多。早7-10時為家庭酒店早餐區(qū)域客流高峰，之后主要客流移至售票和雪具租賃部分。午餐主要發(fā)生在12-14時，這段時間商業(yè)街整體客流量都比較大。之后主要客流又回到了雪具租賃區(qū)域，應(yīng)該是滑完雪歸還雪具的顧客。17時以后客流逐漸減少，但仍有部分顧客在餐飲和家庭酒店區(qū)域出現(xiàn)，并有少量顧客出現(xiàn)在雪具租賃區(qū)，這部分是來滑夜場的顧客。

與之相對應(yīng)，也可以繪制員工的逐時的分布圖（圖4）。可以看到，員工的分布可以分為3個時段：21時-次日8時、8-17時，17-21時，每個時段內(nèi)基本一致。說明員工一般都有固定的工作崗位和工作時段，與度假區(qū)的管理模式相對應(yīng)。

4　到達、離開時間的二維分布圖

如果將一個移動設(shè)備在某一天內(nèi)第一次被系統(tǒng)記錄的時間稱之為其“到達時間”，最后一次被系統(tǒng)記錄的時間稱之為“離開時間”，則可以在到達時間、離開時間形成的二維坐標中繪制各移動設(shè)備的密度分布圖（圖5）。由于到達時間總是早于離開時間，因此這種分布圖的下三角區(qū)域沒有數(shù)據(jù)。此外，對于一整天都在度假區(qū)的人員，其數(shù)據(jù)點位于左上角（0時到，24時離開）。

從圖6中可以看出，顧客與員工的行為呈現(xiàn)出了不同的特征。顧客主要在早上9時前后到達，下午16時前后離開度假區(qū)；員工的到達、離開時間則分布得非常集中，呈現(xiàn)出在某幾個時點上按時上下班的特征。

如果對顧客的到達、離開時間分布圖進行進一步的分析，還可以看到更多的信息（圖6）。在這張圖上，一個數(shù)據(jù)點離開左下-右上對角線的距離，反映了該設(shè)備在定位系統(tǒng)覆蓋區(qū)域停留的時間長度。觀察圖6可以發(fā)現(xiàn)，除了前述上午9時前后到達、下午16時前后離開的顧客外，還有相當數(shù)量的顧客，其數(shù)據(jù)位于在場3小時線至在場5小時線之間，呈帶狀分布。實際上，由于度假區(qū)發(fā)售半日（3小時）滑雪票，加上租賃雪具和就餐的時間，可以認為這部分在場3-5小時的顧客主要為使用半日雪票的顧客。由于其數(shù)據(jù)呈較均勻的帶狀分布，可以認為使用半日雪票的顧客在一天中的分布也是比較均勻的。另一方面，也能夠發(fā)現(xiàn)有一部分顧客是在晚18時前后到達，21時前后離開的，可以認為是夜場滑雪者。

5　分區(qū)域的客流分析

度假區(qū)內(nèi)的Wi-Fi接入點（Access Point， AP）覆蓋了商業(yè)街的主要店鋪和公共空間，因此，我們可以對不同區(qū)域的客流量進行分析。將60天的數(shù)據(jù)集合在一起，繪制每日分時客流量圖（圖7），可以看到不同類型的店鋪的客流具有不同的特征。

·雪具店在白天有著比較均勻的人流，并在早9-10時之間有一個小的峰值；

·西式快餐客流量很大，但主要集中在午餐時間；

·中餐館一般有午餐、晚餐兩個客流高峰；

·家庭酒店餐廳的客流高峰在早餐的8-9時，之后客流較少；

·雪具大廳售票區(qū)域客流高峰在9-10時，并在之后維持一定客流量；

·家庭酒店公共區(qū)域客流在8-9時、12-13時、16-17時這幾個時段較高；

·商業(yè)街客流在早9-10時有一個小的高峰，最大客流發(fā)生在12-13時。

圖7中進一步區(qū)分Apple用戶和非Apple用戶兩個客群，可以看出這兩個客群在流量上的區(qū)別（紅色線為Apple設(shè)備數(shù)據(jù)，藍色線為非Apple設(shè)備數(shù)據(jù)）。總體上Apple用戶量較非Apple用戶量更多，但咖啡館中Apple用戶量更加明顯地高于非Apple用戶，而在“中餐館3” “中餐館4”中則差別較小。

如果針對不同區(qū)域和店鋪繪制其客流的到達、離開時間分布圖（圖8），還可以進一步分析出其客流的不同特征：

·雪具店的客流規(guī)律是顧客會在一日之內(nèi)多次到店（租借、歸還雪具），并且可以區(qū)分出全天滑雪者和半天滑雪者；

·中餐館分為午餐和晚餐兩個時段，顧客的停留時間較長，“中餐1”時間更長；

·西式快餐客流量很大，以午餐為高峰，之后逐步減少，且停留時間較短；

·售票區(qū)的客流量分布中可以看到全天滑雪、半天滑雪的不同客群，分析其原因，可能是顧客在歸還學具后還需要到這里辦理退還押金的手續(xù)，因此呈現(xiàn)出數(shù)小時后再次到場的情況。

6小結(jié)

室內(nèi)定位系統(tǒng)的定位數(shù)據(jù)能夠記錄建筑及街區(qū)尺度上人群的時空軌跡的海量數(shù)據(jù)，開啟了用大數(shù)據(jù)方法研究建筑環(huán)境行為的全新途徑。通過分析數(shù)據(jù)，我們有機會洞察不同人群、不同類型建筑空間及不同情境下的行為特征。本文介紹了我們在萬科松花湖度假區(qū)展開的基于Wi-Fi定位數(shù)據(jù)的一些分析成果，初步展現(xiàn)了IPS數(shù)據(jù)的潛力。我們相信，IPS數(shù)據(jù)中還有更多有價值的信息有待挖掘，我們也將綜合運用多種方法，進行更深入的探索。

對比傳統(tǒng)的建筑環(huán)境行為學的研究方法，IPS大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出了人群狀態(tài)自然、樣本量大、信息混雜豐富的特點，極大地拓展了建筑環(huán)境行為研究的可能性。同時我們也應(yīng)該看到，和所有大數(shù)據(jù)研究一樣，如何清洗數(shù)據(jù)、如何看待數(shù)據(jù)獲取方法本身帶來的系統(tǒng)性偏差及如何解讀分析結(jié)果，都是研究工作中需要認真探討的問題。另一方面，本文介紹的是單一數(shù)據(jù)源的分析，如果能夠結(jié)合多源數(shù)據(jù)進行深入挖掘，形成不同數(shù)據(jù)之間的相互支撐，定將進一步拓展大數(shù)據(jù)研究的潛力。

最后，基于大數(shù)據(jù)的建筑與街區(qū)尺度的環(huán)境行為研究不僅是學術(shù)研究的新途徑，在實踐領(lǐng)域，也將在提高建筑設(shè)計水平、改善公共空間管理、優(yōu)化商業(yè)空間的運營等方面帶來重要的影響。我們相信，研究者如果能與建筑師、管理者、商業(yè)運營團隊展開合作，讓不同領(lǐng)域?qū)I(yè)知識與思維進行碰撞與結(jié)合，在實踐中對技術(shù)進行迭代與發(fā)展，將能夠更充分的發(fā)揮大數(shù)據(jù)研究的力量。

7不同店鋪、區(qū)域逐時客流量（紅色為Apple設(shè)備，藍色為其他設(shè)備）

8不同店鋪、區(qū)域的顧客到達、離開時間分布

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pilot Analysis of Environmental Behavior Using Big Data of Interior positioning System （IpS）: A Case Study of Vanke Songhua Lake Resort

Environmental behavior study focuses on the understanding of human behaviors in architectural space，and is one of the key foundations of architectural design. Traditional investigation methods used in environmental behavior study can only achieve limited amount of samples，and can only reveal some significant associations， which are not enough for exploration of the complex and dynamic human behaviors and social activities in architectural environment. New possibilities， such as the Indoor positioning System （IpS）， emerge in the big data era. This article introduces some findings of IpS data analysis in the case study of Vanke Songhua Lake Resort， in order to demonstrate the potential of big data analysis in environmental behavior study in architectural and urban block scale. It could be concluded that IpS data contains abundant information of human behaviors， and big data analysis could provide huge potentials in the understanding of environmental behaviors of different people， in different architectural and urban spaces， and under different circumstances. It could be anticipated that this kind of researches will have great influences in architectural design，public space management， and commercial space operation.

environmental behavior， big data， indoor positioning system， ski resort

清華大學建筑學院數(shù)據(jù)與行為研究小組

2016-01-06