影響公眾情緒偏好的城市藍色空間特征識別研究
——以松花江流域為例

朱 遜

張 冉

趙曉龍*

根據積極心理學的研究，情緒狀態與身體、精神健康及社會適應密切相關[1]，而面部反應是輸出內心情緒的重要通道[2]。但人類情緒不是自發變化的，而是通過環境或事件的刺激而產生的，并且受到個體行為、生理機制和認知評價的影響而產生一定的差異性[3]。因此，不同的建成環境所帶來的情緒響應差異及其衡量方法一直是風景園林領域研究的核心問題[1]。其中，藍色空間對情緒的影響隨著2016年歐盟藍色健康(Blue Health)研究項目的啟動而成了近年來的熱點問題[4]。城市藍色空間中水體的特殊效應能夠有效緩釋城市開放空間過度趨同造成的情緒疲勞，是解決城市特色危機的關鍵載體和市民親水體驗、休閑活動的最佳場所之一。

雖然環境帶給人的情緒感受非常重要，但由于公眾情緒的反饋程度和方式具有一定的主觀差異，目前采用的量表法、問卷法、可穿戴傳感器測量等方法各有利弊[2]。近幾十年來，量大、真實、易獲取、帶有地理標記的社交媒體數據逐漸成為學者了解環境和社會的新工具，現已在游客行為體驗、自然環境與人的交互、社會空間不平等、城市規劃與交通、文化生態系統服務[5]等領域發展了新的認知與成果，也結合面部表情識別技術輔助生成了世界和城市的幸福感地圖[6]，例證了社交媒體數據使用的程序與可靠性。同時，根據空間心理學研究者阿爾伯特·梅拉賓(Albert Mehrabian)的發現，人的心理情緒由7%的語言、38%的語音表情和55%的面部表情構成[7]。基于面部表情識別情緒的應用已經在城市空間領域提出了城市情緒地圖[8]，在醫療方面輔助了抑郁癥、自閉癥等的情緒康復，在教育學領域探究了學習者的內隱情緒和行為傾向，在交通安全方面識別了駕駛員的疲勞情緒，在營銷輔助方面評估了廣告投放的情緒反饋，在服務業提供了更好的消費體驗[9]。因此，隨著社交媒體與計算機技術的發展，通過面部表情識別技術(FER)來無接觸式地分析社交媒體平臺上大量照片的面部表情成為理解公眾情緒的必要嘗試。

隨著過去20～30年濱水再生項目在全球范圍內的推進，對于藍色空間構成要素的規劃重心逐步從經濟和生態效益轉向公共健康服務[10]，人本化的可持續性愉悅體驗成為空間更新的長期內生動力。國內外已有研究證實了環境對心智健康的修復途徑主要有注意力恢復、壓力緩解、情緒調節、體力活動等[11]，并且藍色空間在改善公眾健康和提升幸福感方面具有特殊意義。濱水空間的質量評價要素可歸類為自然生態特征(水體特征、河岸特征、濱水綠化)[11]、人工物質特征(濱水用地、道路交通、建筑空間、環境設施)[12]、社會文化特征(文化品位、休閑娛樂、管理機制)[12-13]。其中，作為健康資源的重要因素有水體的物理特性、視覺特性[14]，促進幸福感的因子有可達性及與水的互動、交談機會[4]。現有研究主要側重空間形態因子和環境感知因子的提取，筆者認為濱水語境下對“空間-情緒”關聯機制的深入探討，更能有效地指導城市藍色空間的規劃和建設。基于以上研究背景，本文聚焦于松花江流域2個大型城市(哈爾濱、吉林)的藍色空間，以“公眾情緒”與“藍色空間特征”為主要研究變量，試圖回答以下問題：1)在城市藍色空間中公眾的情緒有怎樣的分布規律？2)空間特征如何對不同類情緒產生顯著影響？3)能否依此提出調節公眾情緒的城市藍色空間優化導則？

1 研究方法

1.1 松花江藍色空間概況

松花江是中國七大河之一，全長1 927km，流域覆蓋了東北三省總面積的70%之多。其中，哈爾濱和吉林是松花江流域規模最大的城市。以哈爾濱和吉林主城區藍色空間為研究范圍，其藍色空間寬度分別為37～332、48～138m，面積1 847～34 189m2不等。以相似的城市環境背景、較為成熟的濱水建成區域為原則，最終篩選出36個符合標準的典型空間樣本用于量化比較[15]，編號為J1～J17、H1～H19(圖1)。

圖1 藍色空間樣本選擇

1.2 SNS數據采集

基于典型、開源、豐富、大量的原則，本研究采集的數據來源于新浪微博，內容包括用戶ID、性別、年齡、位置、上傳時間、客源地、照片、文字評論。采集的時間跨度是2015年1月─2019年12月，采集范圍分別是黑龍江省哈爾濱市公路大橋─松浦大橋段和吉林省吉林市江城廣場─臨江游園段的松花江藍色空間。首先，利用Python編程爬取了新浪微博上來自哈爾濱市2 219位用戶的5 869條數據和來自吉林市837位用戶的2 638條數據。其次，依據照片信息中包含人物、可精確定位、可識別行為活動或情緒的順序進行了3輪數據篩選，共得到行為活動1 341次、情緒感受835次。

1.3 藍色空間特征提取

將文獻研究總結的3類空間指標通過微博詞頻分析進行校驗，更為精確地篩選出公眾關注點，并歸納為組織、形態、界面3個類別。首先，選取頻數大于50的關鍵詞如江邊、橋上、坐在、江水、開闊等21個。其次，為了使研究結果對風景園林規劃設計更具指導意義，排除了陽光、下雨等偶發因素及舒服、溫柔等描述模糊的關鍵詞，并進行聚類合并。如將“橋上”“臺階”作為不同種水陸駁接關系合并到駁岸類型，將“游泳”“水景”合并到親水程度，將“打車”“溜達”合并到便捷性等。最后，篩選出組織特征、形態特征、界面特征共3類12個衡量指標。

其中，組織特征的度量采用了空間句法的軸線模型。由于邊界效應，將模型邊界以800m緩沖區外擴，囊括重點城市交通。選擇模型參數R3選擇度、R3集成度、連接值、R3深度值來分別度量穿行率、可達性、開放度和便捷度因子。形態特征的度量包含場地面積、高寬比、圍合度，以及格蘭(Patrik Grahn)提出的形狀指數。界面特征包含岸線形態(直線型、略彎曲、較曲折)、親水程度(看不見水、僅能看見水、能摸到水)、水系寬度(小于200m、200～400m、大于400m)和駁岸類型(垂直式、臺階式、挑臺式、自然式、橋梁)。

1.4 公眾情緒的識別與度量

可用于判斷內隱情緒狀態的一種主要信號是人的外顯面部表情[16]。根據國際人工智能協會(AAAI)的報告，基于深度學習的人臉表情識別技術已經在ImageNet數據集上將準確率提高到了95.06%[16]。本研究選取了具有技術領先性的Face++平臺，該平臺的深度學習框架──曠視Brain++獲評“2019年世界互聯網領先科技成果”。其表情識別算法構建依賴于美國心理學家保羅·埃克曼(Paul Ekman)和華萊士·弗里森(Wallace Friesen)開發的面部運動編碼系統，以面部結構的解剖特點為基礎將人臉劃分為46個運動單元(AU)進行幾何量化[17]，并計算每一張面部圖片在憤怒、厭惡、恐懼、高興、平靜、傷心、驚喜7類情緒上的概率(圖2)。

圖2 Face++運行平臺(引自https://www.faceplusplus.com.cn/emotion-recognition/)

經過Python編程獲取Face++運行平臺的Api接口、調整數據結構，在每個空間樣本中統計每類情緒的反饋量(C)和置信度分數(EC)，將開心、驚喜、平靜匯總為積極效價(Cpositive)，將憤怒、厭惡、恐懼、傷心匯總為消極效價(Cnegative)，并通過數值標準化公式對數據進行預處理。

為了從統計意義上量化特定空間中的公眾情感，探索情緒在各個效價性及喚醒度的普遍規律，將公眾情緒匯總為5個指標[18](表1)。

表1 藍色空間情緒指數

1.5 公眾活動水平度量

通過對微博大量照片進行活動分類，共得到駐足、靜坐、跳廣場舞、釣魚、戲水等24種行為活動類別。統計每一個空間樣本內的活動發生次數，用香農多樣性指數測算活動的豐富度，再利用Ainsworth體力活動代謝量表測算活動的平均強度。依此3個數值的標準化之和來衡量空間內公眾的行為活動水平(AI)。

1.6 數據信度分析

7類情緒從正、負2個維度映射空間的情緒刺激，因此采用折半系數進行信度分析。經過計算，Spearman-Brown折半信度系數值為1，大于0.9，說明研究數據信度質量很高。另外，識別的人臉中自拍和背景人臉占比54%和46%，一定程度上抵消了上傳照片的選擇行為所帶來的影響。

2 數據分析結果

2.1 訪問者的總體特征

研究范圍內包含有效信息的訪問者共2 107位，其中來自哈爾濱市的有1 319位，來自吉林市的有788位。經過使用者的年齡、性別、訪問時間、客源地與情緒的單因素方差分析(ANOVA)，沒有發現顯著相關性。一定程度上證實了藍色空間的相對公平性，能為所有人群在不同時間帶來積極的情緒感受。

2.2 公眾情緒分布規律

將讀取后的835次面部表情與ArcGIS中的空間定位進行關聯，得到公眾的情緒映射地圖(圖3)。

圖3 公眾的情緒映射地圖

在采集范圍內，公眾的情緒積極程度出現了較明顯的差異。在空間分異上，高興、驚訝等高度喚醒的正向情緒在哈爾濱鄰水步道上呈線性聚集，與不鄰水的步道反差明顯；在吉林市則多聚集在規劃大片沙灘、草坪的江濱公園內。以平靜為主的低喚醒積極情緒在哈爾濱2處沙灘上有大量散點分布，吉林市主要節點廣場有部分向心型分布。綜合兩市來看，情緒積極度低，傷心、憤怒、厭惡聚集的位置是廢棄建筑圍合的背水空間，其次是人流量最大的交通廣場。可見，空間的過度圍合產生的不安全感、交通負擔過于集中產生的嘈雜環境會對情緒產生顯著負面影響。在情緒類別上，得到的反饋以平靜、高興居多，驚訝次之，出現部分傷心，但厭惡、害怕較少。

2.3 公眾活動分布規律

情緒的變化與活動規律密不可分。在數據采集范圍內，公眾活動出現了明顯的聚集特征。空間分布方面，中低強度活動在濱水岸線呈線性分布，交通節點上呈向心性分布；高強度活動在功能性場地內呈散點分布。活動類別方面，以安靜休憩類活動居多，休閑娛樂類活動次之，但游泳、跑步等康體健身類活動出現較少。活動強度方面，中高等強度共占比43.89%。親水差異方面，藍色空間水體對低等強度活動的發生影響顯著，且以美學性吸引(靜坐賞景、散步賞景)為主。對中低等強度活動的發生影響較小，以功能性吸引為主(游泳、沙灘活動)。

2.4 相關性分析

將藍色空間特征與活動水平、情緒指數在SPSS中進行曲線擬合，根據擬合結果分別進行Pearson相關性分析、回歸分析和ANOVA方差分析。結果表明，訪問者的5個情緒指標均與部分空間特征呈現了顯著相關性，證實了藍色空間對公眾情緒具有調節作用(圖4)。因此，就26組顯著相關變量的相關系數和擬合曲線進行逐一分析，探究其影響機理。

圖4 藍色空間特征與活動水平、情緒指數相關性分析

2.5 中介效應分析

研究提出了行為活動對公眾情緒的中介效應假設，采用魯本·巴倫(Beuben Baron)和大衛·肯尼(David Kenny)的逐步法檢驗這一假設[13]。根據相關性的結果檢驗中介效應成立的前提條件，篩選空間特征中同時對活動、情緒顯著影響的因子，以行為活動水平為中介變量進行中介效應驗證，其中活動水平在連接值、R3深度值對公眾情緒產生影響時中介效應顯著(圖5)，意味著藍色空間的開放度和便捷度可以通過影響公眾的行為活動而影響情緒積極性。

圖5 行為活動的中介作用(注：＊P＜0.05，＊＊P＜0.01；a、b、c、d是非標準化的普通最小二乘回歸系數)

3 藍色空間特征對情緒的影響機制

3.1 適宜的廣場面積和高寬比激發驚喜情緒

防洪紀念塔廣場的近水側、世紀廣場的“世紀之舟”附近出現了顯著高水平的驚喜情緒(圖6)。適當地擴大面積有助于烘托城市地標建筑，在游覽序列上激發豁然開朗的瞬時情感。高寬比提高到1.5～2，恰當地提升硬質向水體的滲透感，通過瞬時加強水體的視感知提升興奮度，營造焦點共鳴。

圖6 廣場高寬比與SI相關性曲線

3.2 橋梁和臨水臺階引導情緒舒緩

臺階和橋梁上普遍出現了較高水平的平靜情緒(圖7)。臨水臺階提供了大面積靜坐賞景的空間，利用高差提升安全感，同時擁有站立和觸摸水的選擇性，是緩解都市壓力十分有利的空間形態。觀景橋梁組織了步行和休憩空間，在合理阻隔車流的同時擁有特殊的視線開闊角度，是緩解浮躁的適宜親水方式。

圖7 駁岸類型與EPI、ENI、NI相關性

3.3 親水平臺提高整體情緒喚醒度

親水平臺附近，尤其在深入水面的挑臺空間情緒喚醒度較高(圖8)。置身水面的介入感和與水的肢體互動能夠有效耦合視覺觸感與肢體觸感，顯著喚醒各項效價的情緒感知。

圖8 親水程度與EPI、EAI、SI相關性

3.4 行為活動間接影響情緒質量

中介效應的檢驗印證了高開放度、高便捷度的城市藍色空間能夠同時對大眾活動和情緒起到正向的激發作用。提升空間的開放度意味著創造了易識別性的空間，高便捷度意味著容易吸引更多的使用者到藍色空間進行活動，這二者的改善有利于減少藍色空間的盲點區域。使用者在藍色空間開展賞景、鍛煉等豐富的活動，進而提高了積極情緒的喚醒程度。

4 結論

本文以松花江流域主要城市哈爾濱和吉林為例，證實藍色空間與公眾情緒存在顯著相關性與影響差異性，并推斷空間的情緒效應機制(圖9)。藍色空間路徑的便捷程度和開放性、濱水空間的形態和布局，以及駁岸處理、親水差異和水系寬度在不同程度上影響著行人和游客的喜怒哀樂。但親水程度和親水空間形態對于公眾情緒的影響結果比較直接，而空間組織則更多通過對行為活動的聚散和調節來引導情緒感受的發生。因此，以不同的控制要素為主導提出4個方面的情緒空間導則(圖10)。

圖9 藍色空間特征對情緒的影響機制

圖10 藍色空間與公眾情緒的交互模型[18]

首先，通過空間組織、形態、界面的調控奠定愉悅度基調。主要側重開放度、便捷度、面積、高寬比、岸線形態、駁岸類型、親水程度7項因子的調控。在布局上宜以集約式代替均置型；在形態上合并消極空間，D/H控制在0.8～2，突破傳統的單側開放性向水面和城市雙向滲透；在界面上宜采用大尺度線條避免情緒煩躁，增設臺階、挑臺等柔性立面化解防洪限制；同時注重兩岸聯合造景，緩解因水系過寬引起的空曠感。

其次，通過調整水岸界面形態喚醒群眾情緒積極性，激發空間與積極情感的韻律共振。主要引導可達性、岸線形態、駁岸類型、親水程度4項因子的發展。重點處理濱水駁岸，平面避免小尺度的凹凸折線，立面盡量提供多選擇性的親水方式，可采用自然式、挑臺式駁岸增加視線起伏和水體介入感，強化親水體驗以喚醒心理感知。

再次，通過控制場地形態特征激發共鳴度，可利用在形成城市記憶的關鍵空間節點上。需關注面積、形狀指數、高寬比、駁岸類型、親水程度5項因子的調整。廣場形態宜接近方形或圓形，留有較大活動面積。并調整高寬比在1.5～2，以打破綿長岸線的平鋪直敘，表達空間向水面的延申。同時注重觀水角度的轉換和肢體觸水的配合，移步換景的體驗和身體機能的協同激活能夠有效深化反思層面的情緒記憶。

最后，通過布局便捷度和改善親水設施舒緩脆弱性情緒，承擔宣泄都市情緒的主要角色。路徑上宜直達城市內部主要開放空間，能夠便捷地遠離交通擁擠和人群紛擾是進行情緒療愈的前提。親水設施可增設橋上空間、臺階或自然界面，提供視野開闊的觀賞處所或戲水滑冰的互動場地，能夠有效宣泄焦慮、抑郁、強迫的都市脆弱性情緒，更好地提升自我效能。

由于重點關注了城市藍色空間活動人群中樂于通過交互平臺表達自我感受和情緒的群體，女性多于男性，年齡多分布在18～40周歲。而對于日常休憩的老年人群的情緒感知未能有進一步分析，并且數據上傳在一定程度上受到發布者行為選擇的影響[17]。因此，期望進行數據量的擴充和線上線下對比數據分析，從而完善主體差異的研究。另外，由于松花江所處地域氣候條件，導致夏季數據遠多于冬季，期望在后續研究中區分不同時空的樣本特征，增加不同類型的開放空間量化評價指標，更具有建模意義[19]。對于風景園林工作者來說，只有首先探索藍色空間與情緒所包含的內在關系，我們才能有力地深入健康城市的建設中，積極開發正向情緒和身心健康導向的規劃設計范式。為復愈性環境的循證設計提供具體的方法指導，精準推進城市藍色空間的潛在健康效益轉化。

注：文中圖片除注明外，均由張冉繪制。