岳文澤 裘雙雙 張 群,2 楊華珂

(1.浙江大學(xué) 公共管理學(xué)院， 浙江 杭州 310058； 2.上海市地質(zhì)調(diào)查研究院， 上海 200072；3.自然資源部 國土整治中心， 北京 100035)

一、 引 言

公眾參與是公共政策制定的必要環(huán)節(jié)及實(shí)施基礎(chǔ)，而城市規(guī)劃則是指引一個城市發(fā)展最重要的公共政策之一。盡管社會各界在觀念和認(rèn)識上對城市規(guī)劃公眾參與的重要性、必要性和迫切性已經(jīng)達(dá)成普遍共識，但由于種種非制度性和制度性的原因，在21世紀(jì)初期，我國城市規(guī)劃的公眾參與仍處于有限參與、事后參與、被動參與、形式參與的初級階段(1)對我國21世紀(jì)初城市規(guī)劃公眾參與狀況的描述可參見趙奕《城市規(guī)劃公眾參與機(jī)制研究》，山東大學(xué)2008年碩士學(xué)位論文，第16頁。。

隨著新媒體時代的到來，以社交網(wǎng)絡(luò)、位置服務(wù)、移動終端等為代表的新媒體工具，在改變大眾傳播和人際交往方式的同時，也在潛移默化地影響著城市規(guī)劃的公眾參與模式[1-2]。由于受到問卷調(diào)查、聽證會、座談會等形式的制約，傳統(tǒng)的城市規(guī)劃公眾參與覆蓋范圍小、參與程度淺、參與成本高、公眾參與效率不盡如人意，導(dǎo)致這一十分重要的環(huán)節(jié)往往流于形式，沒有發(fā)揮真正的作用[3]。而在新媒體工具的支持下，公眾參與突破了傳統(tǒng)空間和物理介質(zhì)的限制，參與廣度和深度均在加大[4-5]。公眾不僅能集中參與規(guī)劃編制和修改過程，而且能實(shí)時動態(tài)地對規(guī)劃實(shí)施進(jìn)行監(jiān)督和反饋，促使全過程公眾參與成為可能。

同時，由于網(wǎng)絡(luò)空間的匿名性和自由性，公眾個體參與城市規(guī)劃的行為愈加復(fù)雜。過去的相關(guān)研究已從組織行為學(xué)、行為經(jīng)濟(jì)學(xué)等理論視角對城市規(guī)劃中傳統(tǒng)的公眾參與的行為選擇、影響因素及動力機(jī)制進(jìn)行了探討[6-9]。近年來，針對網(wǎng)絡(luò)社會中規(guī)劃的公眾參與行為方式與特征的相關(guān)研究不斷涌現(xiàn)[3,5,10-11]，例如Zhao等以上海55號公交線路規(guī)劃為例揭示了網(wǎng)絡(luò)社會公眾參與的特征以及不同公眾參與主體的表達(dá)與互動行為[5]；Evans-Cowley分析了利益相關(guān)公眾與規(guī)劃編制者利用Facebook(臉書)這一社交網(wǎng)絡(luò)平臺的行為差異[10]。城市規(guī)劃中公眾的網(wǎng)絡(luò)參與行為能夠克服面對面交流中由性別、年齡、經(jīng)濟(jì)狀況等所導(dǎo)致的不平等現(xiàn)象，也能避免惡性社會沖突事件的發(fā)生[5]。但是，網(wǎng)絡(luò)參與中不同主體的話語權(quán)依然不平等，政府、專家、具有影響力的名人等主體仍占據(jù)公眾參與的主導(dǎo)地位[11]。

新媒體工具一方面為城市規(guī)劃公眾參與提供了新的方式和平臺，另一方面也為城市規(guī)劃信息收集提供了數(shù)據(jù)來源。以智能手機(jī)、平板電腦等移動終端為主要載體，SNS(social network site,即社交網(wǎng)站)基于互聯(lián)網(wǎng)，為公眾提供了溝通交流的互動平臺，產(chǎn)生了大量UGC(user generated content，即用戶生成內(nèi)容)、音頻、文本信息、視頻、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)[2]；LBS(location based service,即基于位置的服務(wù))借助定位技術(shù)，近乎實(shí)時地獲取個體的空間位置和移動行為，產(chǎn)生了大量具有時空屬性的位置數(shù)據(jù)。將這些公眾主動參與規(guī)劃編制生成的數(shù)據(jù)以及公眾在日常生活中無意識留下的數(shù)字軌跡整合起來，利用大數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)全面揭示城市居民圍繞規(guī)劃的行為模式、對規(guī)劃政策的情感態(tài)度與適應(yīng)性策略等，對于規(guī)劃編制具有重要意義[12-13]。

大數(shù)據(jù)挖掘與分析是從大量、不完全、有噪聲、模糊的數(shù)據(jù)中，通過統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)庫等方法提取潛在有用的信息和知識的過程(2)何蓮娜、黃曉春、程輝等《大數(shù)據(jù)挖掘助力微觀尺度下“經(jīng)”“規(guī)”對話》，見《城市時代，協(xié)同規(guī)劃——2013中國城市規(guī)劃年會論文集(13-規(guī)劃信息化與新技術(shù))》，2013年，第2頁。。目前，城市規(guī)劃公眾參與大數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)研究主要聚焦于對位置數(shù)據(jù)的挖掘，據(jù)此分析人類活動對城市空間結(jié)構(gòu)的影響，從而指導(dǎo)城市交通規(guī)劃[14]、城市中心區(qū)劃定[15-16]等內(nèi)容。而對于如何挖掘公眾參與產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的相關(guān)研究則較為少見。

文本信息不僅是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的重要組成部分，也是新媒體時代規(guī)劃公眾參與的主要呈現(xiàn)形式。自然語言處理是文本信息挖掘的關(guān)鍵技術(shù)，指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)來研究和處理自然語言，包括分詞、關(guān)鍵詞提取、文本聚類、情感分析等相關(guān)技術(shù)(3)對自然語言處理的定義，可參見張靜《基于自然語言處理的智能識別和智能控制應(yīng)用》，南京郵電大學(xué)2017年碩士學(xué)位論文，第7-8頁。。這些技術(shù)雖然已得到了大量計(jì)算機(jī)領(lǐng)域?qū)W者的重視和改進(jìn)，但在城市規(guī)劃公眾參與領(lǐng)域中的應(yīng)用卻仍處于初步階段。相關(guān)研究主要涉及以下兩個方面：一是借助關(guān)鍵詞提取等語義分析技術(shù)識別特定地點(diǎn)的熱點(diǎn)話題，從而評價城市現(xiàn)狀空間分布與使用情況[17-21]；二是借助情感分析技術(shù)，挖掘公眾對空間的情感表達(dá)，生成情緒地圖，了解公眾的正負(fù)面態(tài)度[22-25]。但由于這些研究的出發(fā)點(diǎn)更多的是挖掘技術(shù)應(yīng)用與城市狀況評價，對城市規(guī)劃編制的針對性和指導(dǎo)性不強(qiáng)，因此很難真正獲得公眾對規(guī)劃的意見和感受。

因此，本文以上海市城市總體規(guī)劃(2017—2035)(簡稱“上海2035總規(guī)”)編制中的公眾參與為例，以我國當(dāng)前主要的社交網(wǎng)絡(luò)平臺新浪微博為公眾意見來源，利用自然語言處理技術(shù)，提煉公眾意見，識別公眾態(tài)度，分析公眾行為，從而揭示上海2035總規(guī)網(wǎng)絡(luò)公眾參與的內(nèi)容與特征。本文的創(chuàng)新意義在于：一方面，將話題與情感一體化，系統(tǒng)了解公眾價值訴求，深刻剖析熱點(diǎn)話題的時空演進(jìn)特征；另一方面，在傳統(tǒng)人工篩選和提煉方式無法滿足海量數(shù)據(jù)需求的背景下，嘗試將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于城市規(guī)劃公眾參與的話題提煉，為新媒體時代公眾意見的獲取、分析和挖掘提供參考。

二、 上海2035總規(guī)公眾參與的新媒體數(shù)據(jù)與挖掘方法

(一) 上海2035總規(guī)編制概況

上海2035總規(guī)在草案編制階段的名稱為上海市城市總體規(guī)劃(2016—2040)(簡稱“上海2040總規(guī)(草案)”)。上海2035總規(guī)是中央城市工作會議召開后第一個展望至2035年并向國務(wù)院報(bào)批的超大城市總體規(guī)劃，它從2014年5月開始編制，于2017年初上報(bào)國務(wù)院，并于該年12月正式獲批。總規(guī)編制明確提出了“開門做規(guī)劃”的要求，從2014年規(guī)劃大綱公示到2016年底總規(guī)草案公示，通過多種形式搜集公眾意見，實(shí)現(xiàn)全過程的公眾參與。除了座談會、留言本、信件等傳統(tǒng)的公眾參與方式外，微博、微信、網(wǎng)站、論壇等線上平臺也成了總規(guī)編制交流、協(xié)商與多主體決策的重要渠道[26]。

(二) 公眾參與的新媒體數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

微博是我國公眾使用最為廣泛的社交網(wǎng)絡(luò)平臺之一，它基于用戶關(guān)系進(jìn)行信息分享、傳播以及獲取。新浪微博在國內(nèi)同類微博產(chǎn)品中占據(jù)最大的市場份額(2015年占據(jù)88.7%)(4)參見李明《天灝資本：新浪以88.7%的份額主導(dǎo)微博應(yīng)用市場》， 2015年2月20日，http://tech.sina.com.cn/i/2015-02-20/doc-iavxeafs1236800.shtml?utm_source=tuicool， 2018年11月1日。，該平臺上的“上海規(guī)土發(fā)布”“上海觀察”“中國上海”等官方微博接連發(fā)起了“上海2040”“上?？傄?guī)2040”“上海規(guī)土2040”等相關(guān)話題，引起了廣泛討論。因此，本文以“上海2040”作為關(guān)鍵詞搜索相關(guān)新浪微博，利用網(wǎng)頁爬取技術(shù)得到2017年2月27日前的微博數(shù)據(jù)(包括原創(chuàng)微博、評論和轉(zhuǎn)發(fā))16 549條，其中包含發(fā)布時間、用戶所在地址(由用戶自己填寫)、微博(原創(chuàng)微博、評論或轉(zhuǎn)發(fā))內(nèi)容、用戶認(rèn)證情況等信息。

去除無關(guān)的原創(chuàng)微博、重復(fù)的評論和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)后，得到12 171條微博數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)最早出現(xiàn)于2014年7月14日，最晚結(jié)束于2017年2月26日，與上海2035總規(guī)編制重點(diǎn)階段時間點(diǎn)相符，如圖1所示。2014年的微博數(shù)據(jù)大部分與“上海，我的2040”愿景調(diào)查(2014年7月31日至8月31日)相關(guān)；而2016年8月開始猛增的微博數(shù)據(jù)則是由于草案公示期(2016年8月22日至9月21日)前后公眾參與工作的廣泛開展。

在12 171條微博數(shù)據(jù)中，共有9 394條數(shù)據(jù)含有地址信息。全國各地均對上海2035總規(guī)給予了關(guān)注，毋庸置疑的是來自上海的微博數(shù)據(jù)量最大(3 857條)，此外與上海相鄰接的江蘇(1 265條)和浙江(576條)以及同屬一線城市的北京(577條)也對上海2035總規(guī)抱有較為濃厚的興趣。在來自上海的微博數(shù)據(jù)中，共有2 919條數(shù)據(jù)含有市轄區(qū)信息。這些數(shù)據(jù)涵蓋了上海16個區(qū)，其中浦東(647條)、黃浦(560條)、徐匯(277條)的數(shù)據(jù)量最大，青浦(29條)、金山(28條)、崇明(23條)的數(shù)據(jù)量最小。一般而言，經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá),人口密度越高,位于主城區(qū)的市轄區(qū)的微博數(shù)據(jù)量就越大。

圖1 新浪微博數(shù)據(jù)量隨時間變化情況

在12 171條微博數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，去除僅轉(zhuǎn)發(fā)未評論的數(shù)據(jù)、內(nèi)容無太大意義的數(shù)據(jù)(如“哈哈”“呵呵”等)，得到7 206條微博數(shù)據(jù)，包括843條原創(chuàng)微博、4 422條評論和1 941條轉(zhuǎn)發(fā)，用于話題和情感的提取與分析。

(三) 公眾參與意見挖掘方法

本文重點(diǎn)關(guān)注城市規(guī)劃公眾參與的熱點(diǎn)話題演進(jìn)及相應(yīng)的情感態(tài)度，因此，主要采用關(guān)鍵詞提取、情感分析和文本聚類等自然語言處理技術(shù)。

關(guān)鍵詞提取是指從文本中把與文本最相關(guān)的一些詞提取出來的過程，用于獲取公眾最感興趣的熱點(diǎn)話題。本文借助Python計(jì)算機(jī)編程語言，利用結(jié)巴(jieba)分詞(5)結(jié)巴(jieba)分詞自稱“做最好的Python中文分詞組件”，可以對一段中文進(jìn)行分詞，實(shí)現(xiàn)了基于TF-IDF和基于TextRank兩種算法的關(guān)鍵詞提取。參見面向開源及私有軟件項(xiàng)目托管平臺GitHub的介紹，http://github.com/fxsjy/jieba/。工具，提取微博(原創(chuàng)微博、評論或轉(zhuǎn)發(fā))內(nèi)容中的關(guān)鍵詞。首先，采用精確分詞模式，避免重復(fù)分詞和歧義；為提高分詞的正確率，在分詞的基礎(chǔ)上加入自定義詞典，自定義詞典包含了上海2040總規(guī)(草案)文本中名詞解釋部分的名詞以及根據(jù)實(shí)際分詞結(jié)果進(jìn)行調(diào)整后的詞語。接著，在默認(rèn)語料庫的基礎(chǔ)上，采用TF-IDF算法(6)TF-IDF算法：TF(term frequency)指某一給定詞語在文件中出現(xiàn)的頻率。IDF(inverse document frequency)是一個詞語普遍重要性的度量，可以由總文件數(shù)目除以包含該詞語的文件數(shù)目，再將所得商取對數(shù)得到。詞語的重要性隨著它在文本中出現(xiàn)的頻率成正比增加，但同時會隨著它在語料庫中出現(xiàn)的頻率成反比下降；利用某一特定文件內(nèi)的高詞語頻率以及該詞語在整個語料庫中的低文件頻率，可以得到高的TF-IDF權(quán)重值。參見https://en.wikipedia.org/wiki/Tf-idf。，提取出詞性為名詞(n)、地名(ns)、動名詞(vn)、動詞(v)的關(guān)鍵詞，并獲得相應(yīng)的TF-IDF權(quán)重值。TF-IDF權(quán)重值越高，則相應(yīng)關(guān)鍵詞的重要性就越高，說明公眾對相關(guān)話題的關(guān)注度越大。為了避免重復(fù)，將意思相近的關(guān)鍵詞進(jìn)行合并，例如：將“上?！薄吧虾Ｊ小薄澳Ф肌焙喜椤吧虾！?，將“規(guī)劃”“城市總體規(guī)劃”“城市規(guī)劃”“總體規(guī)劃”合并為“城市總規(guī)”，同時加和相應(yīng)的TF-IDF權(quán)重值。最后，根據(jù)需要，利用Tagxedo(7)Tagxedo是一款可以自定義云的外形的文字云在線生成工具，能將詞頻、主題、標(biāo)簽很好地結(jié)合在一起。參見http://www.tagxedo.com/app.html。生成詞云圖，以更直觀、形象地展示公眾對各類話題的關(guān)注程度。

情感分析是指對文本中情感的傾向性進(jìn)行提取的過程，用于獲取公眾意見所表達(dá)出的正面或負(fù)面的情感傾向。本文利用BosonNLP(8)BosonNLP是一個中文語義開放平臺，它提供使用簡單、功能強(qiáng)大、性能可靠的中文自然語言分析云服務(wù)，已被許多研究者采用；其情感分析API提供行業(yè)領(lǐng)先的篇章級情感分析，基于上百萬條社交網(wǎng)絡(luò)平衡語料和數(shù)十萬條新聞平衡語料的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，結(jié)合自主開發(fā)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，正負(fù)面情感分析準(zhǔn)確度達(dá)到80%至85%，經(jīng)過行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注學(xué)習(xí)后準(zhǔn)確率可達(dá)85%至90%；其文本聚類API采用自主研發(fā)的算法，一方面加入了對語義的擴(kuò)展，保證同一個意見的不同表述可以被歸納在一起，另一方面又避免了傳統(tǒng)的K-means等算法需要預(yù)先設(shè)定聚類總數(shù)的困難，基于數(shù)據(jù)的分布自動選擇合適的閾值。參見http://bosonnlp.com/。的情感分析API(application programming interface，即應(yīng)用程序編程接口)，選擇對微博語料進(jìn)行標(biāo)注和機(jī)器學(xué)習(xí)而產(chǎn)生的模型，對微博數(shù)據(jù)的情感傾向進(jìn)行逐條判斷。該API會返回每一條微博數(shù)據(jù)的正面概率和負(fù)面概率，概率表示該條微博數(shù)據(jù)的情感傾向?yàn)樨?fù)面或正面的可能性的大小，兩個概率之和為1。通常負(fù)面概率大于0.6時，就可認(rèn)定該條數(shù)據(jù)的情感傾向?yàn)樨?fù)面；負(fù)面概率小于0.4時，情感傾向?yàn)檎?；?fù)面概率在0.4至0.6之間時為模糊地帶，由人工對數(shù)據(jù)的情感傾向(正面、負(fù)面、中性)進(jìn)行判斷。

文本聚類指對給定的文本進(jìn)行話題聚類，將語義上相似的內(nèi)容歸為一類，有助于對海量文檔、資訊的整理和話題統(tǒng)計(jì)。本文利用BosonNLP的文本聚類API處理843條原創(chuàng)微博，得到110個聚類，并對聚類結(jié)果進(jìn)行人工篩選和合并，提取出前8個微博話題。

三、 上海2035總規(guī)公眾參與意見挖掘結(jié)果

(一) 總體話題及其情感分析

公眾在新浪微博平臺上對上海2035總規(guī)給予了較大關(guān)注，討論話題涉及總規(guī)的各個方面。從關(guān)鍵詞提取結(jié)果(圖2)來看，人口、全球城市、草案是公眾最為關(guān)注的三個話題；此外，房價、建設(shè)用地、都市圈、發(fā)展等也是公眾討論的重點(diǎn)?？傮w的情感分析結(jié)果表明，56.69%的微博數(shù)據(jù)表達(dá)出負(fù)面的情感傾向，39.97%的微博數(shù)據(jù)表達(dá)出正面的情感傾向，剩余3.34%的微博數(shù)據(jù)的情感傾向?yàn)橹行?。可見，大部分公眾對上?035總規(guī)持有消極態(tài)度。

圖2 關(guān)鍵詞提取結(jié)果(9)為了展示更多的公眾關(guān)注話題，圖2(b)中前20個關(guān)鍵詞排除了“上?！薄俺鞘锌傄?guī)”“城市”這三個與上海2035總規(guī)明顯相關(guān)的關(guān)鍵詞。

為了更明確地了解公眾對各個話題的情感態(tài)度，本文利用文本聚類從原創(chuàng)微博中提取出前8個微博話題，并對各微博話題下的評論和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，結(jié)果如圖3所示。8個微博話題分別為人口、都市圈、草案公示、全球城市、建設(shè)用地負(fù)增長、住房、軌交網(wǎng)絡(luò)和慢行系統(tǒng)、城市副中心，這與關(guān)鍵詞提取結(jié)果相符。除了“草案公示”這一話題的正面意見數(shù)量占比(49.07%)略大于負(fù)面意見數(shù)量占比(45.34%)外，其余話題均是負(fù)面情感傾向占據(jù)優(yōu)勢。

圖3 各微博話題下評論和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的情感傾向分析

“人口”這一話題主要由上海2040總規(guī)(草案)提出的“以2 500萬人左右的規(guī)模作為2040年常住人口調(diào)控目標(biāo)”引起，相關(guān)關(guān)鍵詞還包括“常住人口”“外來人口”“流動人口”“外地人”“本地人”等。71.43%的公眾意見態(tài)度消極，認(rèn)為這一人口規(guī)模不夠合理，且不利于上海的進(jìn)一步發(fā)展；與之相關(guān)的三篇受到廣泛關(guān)注的博文，即《上海規(guī)劃2040：全球城市需要什么樣的人口政策？》《上海規(guī)劃2040：走向封閉的“全球城市”？》《超級城市限制外地人？專家：這次真做錯了》，也紛紛表達(dá)了對這一人口規(guī)劃目標(biāo)的質(zhì)疑?！岸际腥Α边@一話題聚焦于上海2040總規(guī)(草案)提出的與蘇州、無錫、南通、寧波、嘉興、舟山等地區(qū)構(gòu)建協(xié)同發(fā)展的上海大都市圈規(guī)劃，參與該話題討論的公眾多數(shù)來自與上海相鄰接的江蘇、浙江兩省，這些公眾表達(dá)了對建立大都市圈后上?？赡堋皵D占”周邊地區(qū)資源而導(dǎo)致這些地區(qū)生活成本提高的擔(dān)憂，因而負(fù)面意見數(shù)量占比達(dá)到65.49%。在“草案公示”“全球城市”和“城市副中心”這三個話題下，正面的公眾意見多數(shù)是對上海美好未來的期待以及對與自身利益密切相關(guān)的部分規(guī)劃內(nèi)容的贊成與支持；而負(fù)面的公眾意見則認(rèn)為該規(guī)劃缺少實(shí)質(zhì)性內(nèi)容，并且表達(dá)了對與自身利益密切相關(guān)的部分規(guī)劃內(nèi)容的反對與質(zhì)疑?！敖ㄔO(shè)用地負(fù)增長”和“住房”這兩個話題源自上海2040總規(guī)(草案)提出的“建設(shè)用地總規(guī)模負(fù)增長”和“構(gòu)建可負(fù)擔(dān)、可持續(xù)的住房供應(yīng)體系”兩大目標(biāo)，大部分公眾對這兩個目標(biāo)能否實(shí)現(xiàn)存在疑慮，同時擔(dān)心不再供應(yīng)新增建設(shè)用地將會導(dǎo)致房價繼續(xù)上漲，負(fù)面意見數(shù)量占比分別為67.76%和63.27%。對于“軌交網(wǎng)絡(luò)和慢行系統(tǒng)”這一話題，71.70%的公眾意見態(tài)度消極，從意見的實(shí)際內(nèi)容來看，公眾其實(shí)是借助新浪微博平臺表達(dá)對軌交現(xiàn)狀的不滿。

(二) 熱點(diǎn)話題的時空演進(jìn)分析

進(jìn)一步歸納提取出的關(guān)鍵詞，得到在整個公眾參與期間備受關(guān)注的10個熱點(diǎn)話題，包括都市圈、城市定位、人口、土地利用、住房、交通、文化、生態(tài)環(huán)境、城鄉(xiāng)規(guī)劃體系和公共基礎(chǔ)設(shè)施。根據(jù)各話題的TF-IDF權(quán)重值隨時間變化的情況(圖4)可知，熱點(diǎn)話題受到的持續(xù)關(guān)注度較差，且具有典型的間歇性和爆發(fā)性特征。其變化特征主要可歸納為以下三種類型：第一，單頭分布型，在公眾參與前期幾乎未被提及，而在后期受到廣泛關(guān)注，如都市圈、人口話題；第二，雙頭分布型，在公眾參與的前期和后期均受到不同程度的關(guān)注，但在中期幾乎未被提及，如城市定位、土地利用、文化、城鄉(xiāng)規(guī)劃體系、公共基礎(chǔ)設(shè)施話題；第三，中間分布型，在公眾參與的前期和后期受到的關(guān)注較小，而在中期受到廣泛關(guān)注，如交通、生態(tài)環(huán)境話題。此外，住房話題則介于單頭分布型和中間分布型之間，在公眾參與的中期和后期受到廣泛關(guān)注。

圖4 熱點(diǎn)話題的TF-IDF權(quán)重值隨時間變化情況(10)每月所對應(yīng)的圖形的上下寬度值為該話題的TF-IDF權(quán)重值。

分別提取各區(qū)的主要關(guān)鍵詞(表1)，發(fā)現(xiàn)各區(qū)關(guān)注的熱點(diǎn)話題也存在明顯差異，揭示了規(guī)劃作為一項(xiàng)公共政策的典型時空偏好特征。對于較為發(fā)達(dá)且位于主城區(qū)的市轄區(qū)(例如黃浦、徐匯)，其內(nèi)部公共基礎(chǔ)設(shè)施一般已比較完善，常住人口素質(zhì)也較高，因此區(qū)內(nèi)公眾會對規(guī)劃的戰(zhàn)略、目標(biāo)等內(nèi)容給予更多關(guān)注，相關(guān)熱點(diǎn)話題宏觀性更強(qiáng)，如人口、全球城市、建設(shè)用地、文化等；而對于相對落后的市轄區(qū)(例如嘉定、青浦)，其內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施與公共服務(wù)仍有待改善，因此區(qū)內(nèi)公眾更為關(guān)注與日常生活密切相關(guān)的熱點(diǎn)話題，如地鐵、房價、公交、機(jī)場等。此外，一些具有典型地域性的規(guī)劃內(nèi)容也在其對應(yīng)區(qū)域受到了相應(yīng)關(guān)注，例如：上海2040總規(guī)(草案)提出奉賢新城規(guī)劃，引起了公眾對于奉賢新城和南橋新城的定名之爭，關(guān)于“南橋”的熱點(diǎn)話題出現(xiàn)在奉賢的主要關(guān)鍵詞中；規(guī)劃將金山由新城降為核心鎮(zhèn)這一具體內(nèi)容受到了金山公眾的重點(diǎn)關(guān)注，“核心鎮(zhèn)”和“新城”兩個話題成為金山的主要關(guān)鍵詞；規(guī)劃還指出打造崇明世界級生態(tài)島，將其作為重點(diǎn)生態(tài)區(qū)域進(jìn)行建設(shè)和保護(hù)，崇明公眾針對這一規(guī)劃內(nèi)容展開了熱烈討論。

表1 上海各區(qū)的主要關(guān)鍵詞

注： 為了凸顯各區(qū)的熱點(diǎn)話題差異，排除了“上?！薄俺鞘锌傄?guī)”“城市”等各區(qū)共有關(guān)鍵詞。

總體而言，“總?cè)丝凇焙汀叭虺鞘小边@兩個熱點(diǎn)話題受到了各區(qū)公眾的普遍關(guān)注。因此，以這兩個話題為例，探究話題的空間流動性，可揭示各市轄區(qū)在整個公眾參與期間對某個具體話題關(guān)注的變化，結(jié)果呈現(xiàn)出明顯的空間不均衡特征，如圖5所示。各區(qū)對“總?cè)丝凇钡年P(guān)注始于2014年8月，首先出現(xiàn)于浦東、黃浦、徐匯和楊浦等主城區(qū)域，之后對該話題的關(guān)注逐漸消失，到2016年7月黃浦又重新開始關(guān)注該話題，隨即引發(fā)幾乎所有市轄區(qū)公眾的廣泛討論，接著討論熱度迅速衰減，最后結(jié)束于楊浦這一主城區(qū)域。各區(qū)對“全球城市”這一話題的關(guān)注始于2014年7月，首先出現(xiàn)于長寧、寶山、松江和奉賢，隨后是黃浦和徐匯，接著歸于沉寂，到2016年7月黃浦又重新開始關(guān)注該話題，討論隨即在各區(qū)迅速蔓延開來，但熱度不及“總?cè)丝凇痹掝}，最后對該話題的關(guān)注集中于浦東、黃浦、徐匯、靜安、楊浦等主城區(qū)域，討論熱度保持在一定水平。

可見，主城區(qū)公眾是上海2035總規(guī)公眾參與的主力，話題發(fā)起和結(jié)束均位于主城區(qū)，周邊郊區(qū)僅在熱烈討論期才加入關(guān)注。值得一提的是，黃浦對兩個話題均給予了最持久的關(guān)注，且熱烈期的廣泛討論也源起于該區(qū)，可見位于市中心的黃浦在一定程度上發(fā)揮著發(fā)起和引導(dǎo)話題討論的作用，進(jìn)一步分析后發(fā)現(xiàn)“上海規(guī)土發(fā)布”等公示規(guī)劃信息、發(fā)起微博話題的官方微博都位于該區(qū)。

圖5 話題的空間流動性(11)網(wǎng)格顏色的深淺代表關(guān)鍵詞在某市轄區(qū)某年某月的微博數(shù)據(jù)中的權(quán)重值大小。

(三) 公眾行為特征分析

微博平臺上的公眾參與具有“官方發(fā)布微博，普通公眾轉(zhuǎn)發(fā)評論”的特點(diǎn)，即政府借助該平臺發(fā)布各種與規(guī)劃內(nèi)容相關(guān)的原創(chuàng)微博，公眾偏向于對自己感興趣的話題進(jìn)行評論和轉(zhuǎn)發(fā)。

根據(jù)用戶認(rèn)證信息，可將微博用戶分為藍(lán)V用戶、黃V用戶和普通用戶，在12 171條微博數(shù)據(jù)中，三者分別占5.01%、4.53%和90.46%，其各自發(fā)布原創(chuàng)微博、評論和轉(zhuǎn)發(fā)的情況如圖6所示。藍(lán)V用戶指得到機(jī)構(gòu)認(rèn)證的媒體、政府部門、公司等，通常發(fā)布具有告知性和解釋性的原創(chuàng)微博，轉(zhuǎn)發(fā)其他藍(lán)V用戶的原創(chuàng)微博，用于向公眾普及規(guī)劃知識、號召公眾參與城市問題探討和規(guī)劃編制；黃V用戶經(jīng)過個人認(rèn)證，往往是某領(lǐng)域中具有權(quán)威性和話語權(quán)的人物，類似專家，常常針對某一話題通過各種方式發(fā)表自己較為專業(yè)的看法，易影響輿論導(dǎo)向；普通用戶未經(jīng)認(rèn)證，具有匿名性，代表了普通個人，相較于主動發(fā)布原創(chuàng)微博，評論和轉(zhuǎn)發(fā)是其主要行為。

圖6 不同用戶發(fā)布原創(chuàng)微博、評論和轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)量情況

不同微博用戶關(guān)注的話題存在一定差異，且表達(dá)出不同的情感傾向。如圖7所示，藍(lán)V用戶和黃V用戶關(guān)注的話題更為宏觀，且用語更書面化。前者關(guān)注規(guī)劃的方方面面，涵蓋城市定位、城鄉(xiāng)規(guī)劃體系、公共活動中心體系、區(qū)域協(xié)同發(fā)展等話題；后者則更關(guān)注大都市圈這一話題，關(guān)鍵詞涉及桐鄉(xiāng)、海寧、舟山、蘇州、無錫、杭州等眾多上海周邊城市。兩類用戶的情感態(tài)度均較為積極，表達(dá)出正面情感傾向的藍(lán)V用戶和黃V用戶的數(shù)量占比分別為86.78%和61.71%。普通用戶則更關(guān)注與日常生活密切相關(guān)的話題，如房價、地鐵等，但大部分(61.68%)持消極態(tài)度。從關(guān)注內(nèi)容來看，生活現(xiàn)狀與規(guī)劃遠(yuǎn)景的差異是普通民眾產(chǎn)生負(fù)面情感的主要原因。

圖7 不同用戶的詞云圖(12)為了凸顯不同用戶關(guān)注話題的差異，排除了“上?！薄俺鞘锌傄?guī)”“城市”等共有關(guān)鍵詞。

四、 結(jié)論與討論

隨著新媒體工具的發(fā)展與普及，城市規(guī)劃的公眾參與模式發(fā)生了深刻變革，公眾意見的數(shù)量也出現(xiàn)了爆炸式的增長，傳統(tǒng)人工篩選和提煉方式已無法滿足大數(shù)據(jù)的需求，因此，迫切需要在公眾意見獲取、提煉和歸納中引入和應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)，以改進(jìn)公眾參與效率、提升公眾參與價值。已有研究在挖掘人類時空行為數(shù)據(jù)時常常將話題與情感割裂開，僅針對其中一項(xiàng)展開討論，而本文則將話題與情感相結(jié)合，從一體化角度探究了公眾對不同話題的情感差異，并分析了不同話題關(guān)注度的時空變化特征。對上海2035總規(guī)公眾參與意見的挖掘?yàn)槌鞘幸?guī)劃在更大程度上尊重和體現(xiàn)公眾意愿提供了一條可行路徑，話題與情感相結(jié)合的分析邏輯不僅適用于公眾參與的新媒體數(shù)據(jù)，也適用于通過傳統(tǒng)線下渠道搜集得到的公眾意見，從而幫助規(guī)劃編制主體更真實(shí)地了解公眾關(guān)注的熱點(diǎn)話題及相應(yīng)情感，追蹤話題的走向和趨勢，最終更好地協(xié)調(diào)各方利益、提升規(guī)劃編制水平。

話題分析結(jié)果表明，新浪微博平臺上的城市規(guī)劃公眾參與具有如下特征：規(guī)劃熱點(diǎn)話題受到的持續(xù)關(guān)注度較差，具有典型的間歇性和爆發(fā)性特征；各區(qū)公眾關(guān)注的熱點(diǎn)話題與其社會經(jīng)濟(jì)情況及受到的影響程度密切相關(guān)，這也揭示了規(guī)劃作為一項(xiàng)公共政策的時空偏好特征；公眾參與表現(xiàn)出空間不均衡性，參與主體聚集于主城區(qū)?？傮w而言，結(jié)合“官方發(fā)布微博，普通公眾轉(zhuǎn)發(fā)評論”的公眾行為特征可知，微博平臺上的公眾參與實(shí)際上仍然由政府主導(dǎo)，政府按照規(guī)劃編制安排拋出話題供公眾討論，而公益組織與社會團(tuán)體并未發(fā)出應(yīng)有的聲音，因此公眾參與廣度和深度均受到影響。

情感分析結(jié)果表明，不論是總體情感還是分話題情感，用戶大多表達(dá)出消極態(tài)度。從不同用戶的情感傾向來看，藍(lán)V和黃V用戶的態(tài)度相對積極，而普通用戶則多持消極態(tài)度。對于同一話題，不同用戶代表不同的利益主體，具有不同利益訴求，因此表達(dá)出不同的情感傾向。藍(lán)V用戶通常代表政府機(jī)構(gòu)，以追求和保障公共利益為價值導(dǎo)向，通常借助微博平臺向公眾普及規(guī)劃知識，公示規(guī)劃信息，發(fā)布和傳播積極的信息。黃V用戶通常代表相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜?，視野開闊，相對專業(yè)，價值訴求與政府基本一致，也表達(dá)出相似的情感傾向。普通用戶代表來自各個社會階層的普通民眾，通常關(guān)注自身切實(shí)利益，由于信息不對稱等問題，往往會放大規(guī)劃可能產(chǎn)生的影響，形成片面的觀點(diǎn)，微博的匿名性致使公眾以更隨意的言辭表達(dá)這些觀點(diǎn)，產(chǎn)生“羊群效應(yīng)”，有些公眾甚至走向極端，例如上海周邊鄰近城市的居民還未對大都市圈規(guī)劃進(jìn)行深入了解，就擔(dān)憂上?！皵D占”本地資源，排斥與上海的協(xié)同發(fā)展；上海市民看到“建設(shè)用地負(fù)增長”就擔(dān)憂房價上漲；外來人口看到“人口控制”規(guī)劃目標(biāo)，就擔(dān)心社會公平問題。

上海2035總規(guī)編制盡管著重強(qiáng)調(diào)了公眾參與，且對官方渠道收集到的公眾意見進(jìn)行了解釋和回復(fù)，但由于時間和成本的限制，仍然無法全面顧及所有社交網(wǎng)絡(luò)等類似平臺上的公眾意見。新浪微博平臺上占據(jù)主導(dǎo)的負(fù)面情緒也表明不同利益群體仍未實(shí)現(xiàn)充分協(xié)商，亟須加強(qiáng)反饋與協(xié)商機(jī)制，來實(shí)現(xiàn)社會利益的協(xié)調(diào)分配。因此，上海2035總規(guī)編制公眾參與仍處于阿恩斯坦(Arnstein)“市民參與階梯理論”[27]中的第二層次第四等級，即“象征性參與”中的“征詢意見”階段。

要真正進(jìn)入到第三層次，即“市民權(quán)利”受引導(dǎo)的互助合作階段，需要政府抓住大數(shù)據(jù)和新媒體時代的機(jī)遇，搭建更加合理的公眾參與平臺、完善公眾參與機(jī)制。一方面，借助新媒體工具和大數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)，全面抓取各平臺上的公眾參與意見，挖掘公眾對規(guī)劃話題的情感、態(tài)度、響應(yīng)與適應(yīng)性策略等，自下而上聚合成“輿情”“熱點(diǎn)話題”等公眾意愿，輔助城市規(guī)劃的編制和實(shí)施；另一方面，不僅要警惕網(wǎng)絡(luò)社會的虛擬性、匿名性、數(shù)字鴻溝等局限，還要警惕過度控制輿論和媒體導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)作為公共空間作用的喪失(13)關(guān)于這個問題，可參見嚴(yán)涵《新媒體時代的城鄉(xiāng)規(guī)劃公眾參與研究》，南京大學(xué)2013年碩士學(xué)位論文，第38頁。。政府應(yīng)借助這些平臺致力于消除規(guī)劃信息的不對稱，引導(dǎo)更多良性的互動和有效的討論，提升公共政策制定中公眾參與的效率。