張 帆，胡明遠(yuǎn)，林 琿

1. 香港中文大學(xué)太空與地球信息科學(xué)研究所，中國 香港； 2. 北京大學(xué)遙感與地理信息系統(tǒng)研究所，北京 100871； 3. 香港中文大學(xué)深圳研究院，廣東 深圳 518057

虛擬地理試驗是指在虛擬地理環(huán)境中協(xié)同地進(jìn)行分析和模擬復(fù)雜地理過程、現(xiàn)象，并支持共同決策和知識信息共享的理論框架[1-3]。虛擬地理試驗將傳統(tǒng)試驗地理學(xué)中從野外考察觀測、實驗室環(huán)境物理模擬、地理過程數(shù)學(xué)建模等研究方法數(shù)字化、虛擬化，開拓了“虛實結(jié)合”試驗地理學(xué)的新方向[2，4-8]。

隨著虛擬地理試驗理論和方法的發(fā)展，各個地學(xué)相關(guān)領(lǐng)域在進(jìn)行應(yīng)用的同時[9-12]，也對其提出了更高的要求。尤其是在以人為主要研究對象，針對個體、群體的空間認(rèn)知、人地關(guān)系耦合等方面，相關(guān)研究對其進(jìn)行了拓展，并發(fā)展了虛擬地理認(rèn)知試驗的理論框架[13]。虛擬地理認(rèn)知試驗一方面關(guān)注如何構(gòu)建虛擬地理環(huán)境，來快速引導(dǎo)個體認(rèn)識地理環(huán)境的地理對象、地理現(xiàn)象；另一方面，其更加關(guān)注如何在虛擬地理環(huán)境中開展面向個體對環(huán)境的感知、認(rèn)知，以及行為的試驗。虛擬地理認(rèn)知試驗的研究框架自提出以來，為空間綜合人文學(xué)與社會科學(xué)的研究提供了有力的工具、方法和思路[12，14-18]。

在關(guān)注人與環(huán)境相互作用的學(xué)科中，傳統(tǒng)的研究范式通過訪談、問卷、觀察等數(shù)據(jù)采集手段，與傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析、案例分析來開展區(qū)域的實證研究，使得其試驗數(shù)據(jù)的規(guī)模、尺度、體量大大受限，研究結(jié)果難以泛化[19]。而當(dāng)前的虛擬地理認(rèn)知實驗參照心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域的試驗方法，大多通過在虛擬地理環(huán)境中構(gòu)建試驗環(huán)境，主動地進(jìn)行上下文環(huán)境要素控制來觀測個體在不同上下文中的感知、認(rèn)知以及行為模式[13，20]。

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，海量個體認(rèn)知及行為數(shù)據(jù)為人地關(guān)系的研究提供了潛在的機(jī)會，同時也對虛擬地理認(rèn)知實驗提出了進(jìn)一步的要求——如何構(gòu)建新一代的虛擬地理認(rèn)知實驗范式，從海量個體數(shù)據(jù)中提取個體和空間、場所的交互模式，考慮空間分異和場所語義對個體行為模式的影響機(jī)制，挖掘其在不同尺度上相互作用的機(jī)理，從而系統(tǒng)地構(gòu)建地理知識工程。

從研究方法的角度，大數(shù)據(jù)的背景下的科學(xué)研究基本范式已經(jīng)從試驗歸納、模型推演、仿真模擬的階段，進(jìn)入了第4類研究范式——數(shù)據(jù)密集型科學(xué)研究(data-intensive scientific discovery)[21-22]。相比于傳統(tǒng)的實驗科學(xué)范式，數(shù)據(jù)密集型研究范式更加注重對規(guī)律的挖掘，弱化了對噪聲的對待。大數(shù)據(jù)時代下的數(shù)據(jù)規(guī)模性、多源性、復(fù)雜異構(gòu)性已經(jīng)超出了個體人腦的認(rèn)知和理解能力。而基于人工智能，數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的“認(rèn)知計算”為在大數(shù)據(jù)中挖掘地理知識提供了潛在的途徑，為理解人們的認(rèn)知、感知和行為提供了有力的支持[23]。與認(rèn)知計算不同的是，虛擬地理認(rèn)知實驗更加關(guān)注在個體和空間、環(huán)境交互中產(chǎn)生的感知和行為數(shù)據(jù)，旨在挖掘個體的認(rèn)知、感知和行為受空間因素影響的機(jī)理模式。

事實上，在大數(shù)據(jù)時代的背景下人們生活的物理、社會空間已經(jīng)被構(gòu)建成了一個巨大的虛擬實驗室，無時無刻地不在記錄著微觀個體、宏觀群體的感知認(rèn)知狀態(tài)、活動軌跡、行為模式，等等[24-25]。在移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和通信基礎(chǔ)設(shè)施的支持下，研究人員可以從大量數(shù)據(jù)源中獲取海量的個體認(rèn)知狀況、群體行為活動和情感感知信息。例如，利用出租車軌跡數(shù)據(jù)和手機(jī)信令數(shù)據(jù)進(jìn)行居民出行行為分析，討論環(huán)境空間各類屬性(用地功能格局、距離、尺度)與個體出行、人口遷移的影響[26-29]；利用社交媒體簽到數(shù)據(jù)研究不同場所中個體的情感變化與事件關(guān)聯(lián)[30-31]；利用POI興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘在居民影響活動下的城市混合用地功能分布與演化等[32-33]。

大數(shù)據(jù)不但支持了對個體行為活動、認(rèn)知感知的記錄，同時也對個體活動的空間范圍、環(huán)境屬性、功能區(qū)劃進(jìn)行了描述。這種數(shù)據(jù)環(huán)境，潛在地構(gòu)建了新一代地理認(rèn)知實驗開展的基礎(chǔ)條件——可以嘗試在個體行為、認(rèn)知活動和其對應(yīng)的上下文中建立聯(lián)系，挖掘其相互影響的關(guān)鍵要素和機(jī)制。與此同時，虛擬地理環(huán)境本身提供了對真實地理過程模擬的方法，從自然現(xiàn)象模擬到社會行為模擬，為開展在大數(shù)據(jù)背景下的虛擬認(rèn)知實驗提供了基礎(chǔ)支持。

本文將詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)密集型研究范式下的虛擬地理認(rèn)知實驗框架，闡述從環(huán)境心理學(xué)的視角，結(jié)合多源人類活動、城市環(huán)境大數(shù)據(jù)構(gòu)建實驗平臺的方法，進(jìn)而支持地理知識工程構(gòu)建的思路。第2節(jié)是一個在新一代虛擬地理認(rèn)知實驗框架下的案例分析。案例描述了如何利用表達(dá)城市視覺空間的海量街景數(shù)據(jù)及來源于眾包的評價數(shù)據(jù)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)和計算機(jī)視覺的方法，來挖掘影響個體情感感知的視覺要素。試驗發(fā)現(xiàn)了可視域中與個體對場景的情感維度-壓抑感具有較高相關(guān)性的視覺要素，如植被、建筑、墻體和車輛等，并通過多重線性回歸分析予以量化。最后，對本文所提出的實驗框架和案例分析進(jìn)行了總結(jié)，并對未來的研究進(jìn)行了展望。

1 新一代虛擬地理認(rèn)知實驗框架

環(huán)境心理學(xué)中將人與環(huán)境的交互模式分為4種，分別是解釋(interpretive)、評估(evaluative)、操作(operative)和響應(yīng)(responsive)[34-35]。其中評估和解釋是個體對環(huán)境的認(rèn)知模式；響應(yīng)和操作是個體對環(huán)境的行為模式。從另一個角度看，解釋和操作體現(xiàn)了個體對環(huán)境的主動性，而評估和響應(yīng)則體現(xiàn)了個體被動地受環(huán)境的影響模式。如圖1所示，虛擬地理認(rèn)知實驗參照環(huán)境心理學(xué)中人與環(huán)境的交互模式，針對人地關(guān)系的理解開展試驗。

大數(shù)據(jù)背景下的虛擬地理認(rèn)知實驗，將利用海量大數(shù)據(jù)來支持人類活動行為模式的表達(dá)和地學(xué)試驗環(huán)境的構(gòu)建。與傳統(tǒng)的虛擬地理認(rèn)知實驗不同，新一代的虛擬地理認(rèn)知實驗不再主動構(gòu)建試驗環(huán)境，控制環(huán)境參數(shù)來進(jìn)行多次重復(fù)試驗對個體進(jìn)行研究，而是將現(xiàn)實環(huán)境的物理、社會空間作為一個虛擬實驗室。一方面通過對現(xiàn)實環(huán)境描述的大數(shù)據(jù)來獲得地學(xué)實驗環(huán)境的基本配置信息；另一方面，通過在現(xiàn)實環(huán)境中時時刻刻記錄著的人類活動行為大數(shù)據(jù)，觀察被試個體及群體的感知認(rèn)知狀態(tài)、活動軌跡、行為模式等。

其中，人類活動行為模式的主要來源是居民在出行活動中主動發(fā)生和被動采集的數(shù)據(jù)。例如，在社交媒體和大眾點(diǎn)評中對周邊環(huán)境評估的認(rèn)知和情感的文字表達(dá)，在地圖導(dǎo)航、公共交通和手機(jī)通話過程中留下的行為軌跡信息等。這些數(shù)據(jù)表達(dá)了個體、群體對上下文的認(rèn)知、情感和行為信息，而從中高效地挖掘出相應(yīng)的規(guī)律和模式需要借助由自然語言處理、計算機(jī)視覺和復(fù)雜性理論等領(lǐng)域支撐下的空間知識發(fā)現(xiàn)方法和認(rèn)知計算技術(shù)[23]。

在地學(xué)實驗環(huán)境的描述方面，本研究討論的地學(xué)實驗環(huán)境主要是指城市實體環(huán)境，而不是網(wǎng)絡(luò)虛擬環(huán)境。城市環(huán)境是人類活動的主要場所，同時也是人類活動大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的主要環(huán)境。多源眾包(crowdsouring)的城市大數(shù)據(jù)同樣對城市的物理和社會環(huán)境進(jìn)行了刻畫。例如來源于谷歌、騰訊的街景數(shù)據(jù)，密集地覆蓋了城市路網(wǎng)的每一個角落，完整地表達(dá)了城市的物理視覺空間?；诒姲腛penStreetMap地圖，精細(xì)地刻畫了不同尺度的城市路網(wǎng)、交通、建筑等信息。類似的，來源于地圖應(yīng)用服務(wù)的POI(point of interest)數(shù)據(jù)，較直觀地反映了居民生活和出行的興趣點(diǎn)和需求，對地理場所的語義信息進(jìn)行了描述。簡而言之，透視城市空間的上下文大數(shù)據(jù)，可以較全面、多尺度、多視角地表達(dá)和理解城市的物理視覺環(huán)境、空間結(jié)構(gòu)、功能格局等信息。

人類活動大數(shù)據(jù)和城市空間的上下文大數(shù)據(jù)構(gòu)成了數(shù)據(jù)密集型研究范式下的虛擬地理認(rèn)知實驗的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，是開展虛擬地理認(rèn)知實驗的重要條件。一方面，城市上下文大數(shù)據(jù)為地學(xué)實驗環(huán)境的自然、社會和人文屬性提供了基礎(chǔ)性描述；另一方面，在認(rèn)知計算的支持下人們可以洞察在人類活動大數(shù)據(jù)中的居民認(rèn)知、情感和行為模式。而挖掘二者之間的相互作用模式、耦合關(guān)系和影響機(jī)制，以及如何表達(dá)、建模、模擬、預(yù)測人地相互作用模式等是新一代虛擬地理認(rèn)知實驗的主要目標(biāo)。更進(jìn)一步，區(qū)別于在其他心理學(xué)、環(huán)境科學(xué)、地球系統(tǒng)科學(xué)等領(lǐng)域的知識發(fā)現(xiàn)方法，新一代的虛擬地理認(rèn)知實驗旨在從地理學(xué)的視角來探索人地關(guān)系問題，嘗試挖掘在人類活動和空間場所的交互模式背后，由空間依賴性、空間異質(zhì)性、尺度效應(yīng)等地理學(xué)基本問題驅(qū)動的新知識，從而從人地關(guān)系傳統(tǒng)上支持地理知識工程的構(gòu)建。

2 案例分析

本研究提供了一個在新一代虛擬地理認(rèn)知實驗框架下開展的案例分析。研究利用圖片數(shù)據(jù)和基于計算機(jī)視覺的圖片內(nèi)容理解技術(shù)來對實驗環(huán)境的基本配置信息進(jìn)行描述，同時利用來自于互聯(lián)網(wǎng)眾包的上百萬次評價數(shù)據(jù)作為被試產(chǎn)生的試驗數(shù)據(jù)。通過分析來自于眾包的街景壓抑感評價數(shù)據(jù)，以及基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖片物體語義分割方法，試驗對影響個體對城市場景壓抑感的視覺要素進(jìn)行了挖掘。

2.1 基于MIT Place Pulse街景情感感知數(shù)據(jù)庫

MITMediaLab在2013年開始了“Place Pulse”項目[19]。項目首先采集了來自全球56個城市的11萬張街景影像，構(gòu)建了一個在web端的在線試驗平臺，邀請來自于全球的互聯(lián)網(wǎng)用戶來給街景圖片打分。在每次試驗中，要求志愿者回答諸如“以下哪張圖片看起來更壓抑的問題”。此試驗的網(wǎng)頁界面如圖2所示。

Place Pulse一共收集了來自全球超過8萬名互聯(lián)網(wǎng)用戶的100多萬次評價數(shù)據(jù)，包括安全感、生機(jī)感、乏味感、富有感、壓抑感、美麗感等6個情感感知維度?？紤]到其樣本數(shù)據(jù)和評分?jǐn)?shù)據(jù)的空間分布以及多樣性，Place Pulse數(shù)據(jù)庫中的評分?jǐn)?shù)據(jù)可以被認(rèn)為是一般個體對于城市風(fēng)貌的一般性評價。

2.2 場景量化表達(dá)方法

為了量化表達(dá)街景圖片中的語義內(nèi)容，引入基于深度學(xué)習(xí)的場景語義分割(scene semantic segmentation)技術(shù)對圖片中的天空、建筑物、道路等信息進(jìn)行提取和量化表達(dá)。

場景語義分割是計算機(jī)視覺中的一個研究方向，旨在對圖片中的語義目標(biāo)進(jìn)行分割、識別和分類?；趥鹘y(tǒng)計算機(jī)視覺方法的準(zhǔn)確度一直受限于使用人工設(shè)計的或是淺層次和中等層次的視覺特征。而基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出來的圖像深度特征被認(rèn)為具有較強(qiáng)、較高效的表達(dá)能力，已經(jīng)在包括計算機(jī)視覺、自然語言處理等領(lǐng)域獲得了出色的表現(xiàn)[36]。

本試驗利用目前較高效的一個場景語義分割模型PSPNet[37]，對街景圖片進(jìn)行語義分割。訓(xùn)練在ADE20K場景語義標(biāo)注數(shù)據(jù)庫[38]下的PSPNet模型，在150類場景物體的像素級分類中可以獲得80.04%的準(zhǔn)確度[37]。

向量中的每個維度表示了一個特定物體在圖片P中的像素點(diǎn)占比情況，可以認(rèn)為是場景P中的物體Oi在可視域中的面積占比。

2.3 試驗方法

y=β0+β1x1+β2x2+…+βn-1xn-1+e

(2)

式中，βi反映了解釋變量xi對響應(yīng)變量y的貢獻(xiàn)程度。試驗通過最小二乘法對βi進(jìn)行估計。

2.4 試驗與結(jié)果

試驗采用MIT Place Pulse數(shù)據(jù)庫中來自于全球56個城市的110 988張街景影像數(shù)據(jù)，每張街景數(shù)據(jù)都有對應(yīng)的壓抑感評分結(jié)果。共計81 630位在線志愿者參與了評分。

表1展示了個體場景壓抑感和場景要素回歸分析的試驗結(jié)果，列出了與個體壓抑感較相關(guān)的15類視覺要素，其中的***代表回歸系數(shù)顯著性檢驗的P值小于0.001。通過結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，天空(0.211 9)、墻體(0.143 1)、建筑(0.129 1)等視覺要素在可視域中的面積與個體壓抑感呈正相關(guān)關(guān)系；樹木(-0.336 8)、盆栽(-0.150 9)，草地(-0.131 7)等視覺要素在可視域中的面積與個體壓抑感有較顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

表1場景壓抑感和場景視覺要素關(guān)系的多重線性回歸分析結(jié)果

Tab.1Resultsofmultivariateregressionanalysisbetweensensesofdepressingandpresenceofvisualelements

視覺要素(visual elements)回歸系數(shù)β天空(sky)0.2119…墻體(wall)0.1431…建筑(building)0.1291…階梯(floor)0.1153…圍欄(fence)0.0985…橋(bridge)0.0828…土地(field)0.0696…??河流(river)-0.0345…汽車(car)-0.044…房屋(house)-0.0548…步行道(sidewalk)-0.0561…小徑(path)-0.0942…草地(grass)-0.1317…盆栽(plant)-0.1509…樹木(tree)-0.3368…

事實上，試驗結(jié)果整體上與在環(huán)境心理學(xué)、生態(tài)景觀學(xué)等領(lǐng)域的理論相呼應(yīng)[35，39]?？梢曈蛑械木G色植被，如樹木、盆栽、草地等可以顯著地降低個體壓抑感。值得注意的是，人行道與小徑對壓抑感的降低也有一定的貢獻(xiàn)，這個結(jié)果與文獻(xiàn)[40]主張的街道設(shè)計理念相呼應(yīng)。而視野中汽車與小房屋的出現(xiàn)某種程度上增加了場景中的生機(jī)感，從而降低了壓抑感。另一方面，可視域中的墻體、建筑、階梯、圍欄等人造地物往往使得人們感到壓抑。通過試驗結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，如何建設(shè)人造地物來減少人造地物對個體情感感知的影響是一個需要城市設(shè)計等領(lǐng)域長期關(guān)注的問題；控制城市景觀中的人造地物和自然景觀的比例是構(gòu)建“可治愈環(huán)境(healing environment)”的關(guān)鍵要素。

圖1 大數(shù)據(jù)背景下的虛擬地理認(rèn)知實驗框架Fig.1 Framework of virtual geographic cognition experiment in big data era

圖2 MIT Place Pulse眾包數(shù)據(jù)采集平臺界面Fig.2 User interface of MIT Place Pulse data collection platform

圖3 試驗框架：基于街景壓抑感評分和場景視覺要素分割的認(rèn)知實驗方法Fig.3 Cognitive experiment based on depressing score of street view image and scene semantic segmentation

在與個體壓抑感呈正相關(guān)的視覺要素中，天空在可視域中的比例呈現(xiàn)了最高的相關(guān)性。天空作為自然景觀的一部分，往往給人帶來開闊而舒適的感受，相對而言，這個結(jié)論與直覺相違背。事實上，城市場景中大面積天空的出現(xiàn)的場景往往是高速公路和城際快速通道，這類場景伴隨著較少的植被和一定的人造地物，往往會使人感到壓抑。類似的，需要指出的另一個問題是，場景的構(gòu)成受到了很多自然的約束，場景中各個視覺要素的出現(xiàn)以及可視域中的比例并不相互獨(dú)立，這使得試驗在進(jìn)行回歸分析的過程中伴隨著解釋變量共線性的問題。這一點(diǎn)需要在未來的研究中得到關(guān)注。

3 總結(jié)與討論

針對如何在數(shù)據(jù)密集型科學(xué)研究范式下開展虛擬地理認(rèn)知實驗的問題，本研究提出了大數(shù)據(jù)背景下的新一代虛擬地理認(rèn)知實驗框架。傳統(tǒng)的虛擬地理認(rèn)知實驗參照心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等領(lǐng)域的試驗方法，通過構(gòu)建虛擬環(huán)境，主動地進(jìn)行上下文環(huán)境參數(shù)控制，進(jìn)而利用多次重復(fù)試驗觀測個體的不同行為反應(yīng)。與此不同，新一代的虛擬地理認(rèn)知實驗將在環(huán)境心理學(xué)和認(rèn)知計算的理論支持下，將現(xiàn)實環(huán)境的物理、社會空間作為一個虛擬實驗室，從對現(xiàn)實環(huán)境描述的大數(shù)據(jù)來獲得地學(xué)實驗環(huán)境的基本配置信息。與此同時，通過在現(xiàn)實環(huán)境中實時記錄著的海量人類活動行為大數(shù)據(jù)，來提取微觀個體、宏觀群體和空間、場所之間的相互影響模式，挖掘其在不同尺度上相互作用的機(jī)理，為系統(tǒng)地構(gòu)建地理知識工程提供方法支持。

與此同時，同樣需要在未來的研究中充分考慮利用大數(shù)據(jù)開展虛擬地理認(rèn)知實驗所帶來的問題。例如，大數(shù)據(jù)在采樣過程中帶來的有偏性、數(shù)據(jù)代表性、尺度依賴性、不確定性等問題，在新一代的虛擬地理認(rèn)知實驗中需要認(rèn)真對待。如何從多源異構(gòu)的、實時動態(tài)的、局部與全局的大數(shù)據(jù)中構(gòu)建合理模型，來挖掘人機(jī)物三元空間的交互模式，是在未來開展具體的研究中需要處理的具體問題。

本文同樣介紹了在提出的虛擬地理認(rèn)知實驗框架下的一項案例研究。研究為了探索個體情感與城市視覺環(huán)境的相關(guān)關(guān)系，通過分析十萬張街景影像數(shù)據(jù)，以及來自于眾包的上百萬次街景的評價數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了對影響個體對場景壓抑感的視覺要素進(jìn)行了挖掘和量化。事實上，如何在最大化城市街道功能的前提下進(jìn)行城市街道布局，來保持街道活力、提高居民慢行環(huán)境可出行性、提高視覺環(huán)境舒適度等是城市規(guī)劃和城市設(shè)計一直關(guān)心的問題，本案例的研究結(jié)果可為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供一定的參考。

本研究的案例一定程度上支持了本文提出的大數(shù)據(jù)背景下虛擬地理認(rèn)知實驗框架的合理性和有效性。案例利用海量個體情感數(shù)據(jù)，結(jié)合統(tǒng)計分析模型對城市視覺環(huán)境影響個體的認(rèn)知問題進(jìn)行了探索。事實上，大數(shù)據(jù)一方面可以從不同的視角、不同的尺度重訪和驗證學(xué)科的先驗知識；另一方面，基于數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)、復(fù)雜性理論的認(rèn)知計算技術(shù)將為地學(xué)大數(shù)據(jù)的處理提供更多的手段，對虛擬地理認(rèn)知實驗提供更有力的方法支持，為人地關(guān)系的表達(dá)、建模、模擬等提供更高效的解決方案。

值得一提的是，本研究在針對“人地關(guān)系”的問題上，強(qiáng)調(diào)的是理解個體、群體與實體空間之間的相互作用模式，如居民與城市環(huán)境之間的相互影響模式等。在未來的研究中，同樣需要關(guān)注個體與社會虛擬空間之間的交互。例如，不同城市環(huán)境背景下的居民在社交媒體網(wǎng)絡(luò)中的認(rèn)知、情感和行為可能表現(xiàn)出一定的差異性，而虛擬社交媒體網(wǎng)絡(luò)空間的結(jié)構(gòu)、模式、格局同樣可能影響用戶在其實體城市環(huán)境的認(rèn)知、情感和行為。探索個體、群體與實體自然環(huán)境間和虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境之間的關(guān)系將進(jìn)一步幫助人們從更多的視角和更深的層次理解地理學(xué)中的“人地關(guān)系”。