“城市休閑大數據研究”專欄組稿說明

在當前全球化時代，城市早已成為人才、資本、技術集聚的中心樞紐。隨著產業升級和智能化趨勢的發展，城市經濟形成了兩個重要的趨勢。一方面，高度集聚在城市的各類競爭日趨激烈、生活壓力日漸增長，如何提供高質量的城市休閑產業空間，成為緩解生活壓力、提升城市活力和人才吸引力的重要抓手。另一方面，城市消費服務業日漸成為解決就業和滿足人民群眾美好生活需求的重要方式。培育豐富多樣的城市休閑娛樂產業，對促進城市經濟發展方式轉變、結構調整和產業結構優化，有著積極的意義。

當前以短途出行為主的旅游休閑活動日益發展，帶動了城市郊區和邊緣區的產業升級。與此同時，旅游休閑業態產品不斷推陳出新，改變了城鄉居民的旅游休閑內容與方式。這些新趨勢為旅游休閑研究提出諸多亟待解決的科學與實踐問題。目前，城市研究與規劃設計主要集中在公共領域，對休閑研究的關注視角仍較為傳統，對消費型休閑產業的探索不足。導致這個問題的主要原因之一源于旅游休閑產業的數據供給問題。相對空間上較為穩定的制造業和公共休閑設施（如公園、博物館等），消費型休閑產業的研究難度較大。一方面種類繁蕪、數量龐大且關系復雜；另一方面產業空間分布零散，產業流動性大且不穩定。城市休閑大數據為城市旅游休閑研究提供了新的機遇與方向。這類大數據具備海量規模、類型齊全、覆蓋面廣等特點，可以較好地為研究者提供重要的基礎數據支撐。然而，這類大數據同時具備結構復雜、量綱不一、采集清洗難度較大、價值密度較低等屬性，對廣大研究者提出了新的挑戰。

為了更好地探索城市休閑大數據的采集分析與應用，本期組織了“城市休閑大數據”研究專欄，推出3篇旅游大數據與城市交叉學科研究的文章，以期拋磚引玉。

第一篇是來自清華大學龍瀛老師團隊的《城市弱勢區位的崛起：基于大眾點評數據的北京休閑空間演化研究》。文章以北京市為例，在識別可達性與商鋪租金關系基礎上，利用大眾點評2015年及2019年店鋪及評論數據，從宏觀（城市）及微觀（建筑）尺度分析城市休閑空間區位演化趨勢。研究通過不同類型休閑空間的比較驗證了結果的穩健性。這篇文章挑戰了傳統區位論的重要性，是數字時代城市休閑產業選址規律的一次關鍵實證。

第二篇是來自廈門大學鄭偉民老師團隊的《基于時空軌跡聚類算法的城市休閑地動態交互特征研究》。文章利用城市出租車軌跡數據，從移動性視角提出城市休閑地空間和功能動態交互特征的研究框架。該項研究對城市休閑空間優化布局、休閑功能規劃以及促進城市休閑產業可持續發展具有指導意義。

第三篇是來自本人團隊的《城市休閑產業聚類模式APM算法模型開發與校驗》。研究基于POI數據，開發距離通達值及空間集群中心點等算法，構建城市休閑旅游產業聚類模式捕捉 APM（Agglomeration Pattern Mining）模型，該研究是休閑產業集聚機制研究的一次方法創新，在算法精度、實際應用、可視化效率上均做出了創新性推進，可以實現高效率、多業態的城市休閑產業集群捕捉。

上述3篇文章分別從區位格局、空間互動和集聚模式3個維度，利用大數據對城市休閑話題展開探索，既有方法數據上的創新，也有經典理論實證與新發現。從這些嘗試既可以看到城市休閑研究在深度和廣度上仍有非常大的探索空間，也可以看到旅游學科與城市規劃和地理學信息學科交叉的活力，未來還有非常多有趣的話題值得深入挖掘。

劉 逸中山大學旅游學院副教授