王志芳 趙稼楠 彭瑤瑤 岳文靜

1 研究背景

公園綠地是城市生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，能夠為城市居民提供多維服務(wù)[1-2]?，F(xiàn)有從使用者角度出發(fā)，針對公園綠地服務(wù)功能的評價研究尚局限于單個公園，多以問卷調(diào)查為基礎(chǔ)，過程費時費力，采集樣本量小，采集時間較為集中，對研究結(jié)論的準(zhǔn)確性有一定的影響。公園滿意度方面的研究，多遵循著構(gòu)建滿意度指標(biāo)體系、運用模糊綜合評價法確定各評價因子的權(quán)重，分析不同因子滿意度與重要性的思路[3-6]。但結(jié)論受公園區(qū)位、交通可達(dá)性等外部因素的影響，普適性較差。從使用者角度，針對多個公園或整個公園體系的整體對比評價尚匱乏。

大數(shù)據(jù)時代的到來為公園綠地系統(tǒng)整體評價提供了新的契機。近年來，以使用者為研究對象，大數(shù)據(jù)研究手段基本集中在利用手機信令數(shù)據(jù)、衛(wèi)星定位、社交媒體數(shù)據(jù)以及具有地理位置信息的照片分析4個方面[7-8]。通過核密度法和聚類分析，手機信令數(shù)據(jù)可有效反映人口分布密度和定位，對識別并改善城市公共空間的等級和職能，構(gòu)建高效的城市服務(wù)體系具有重要的意義[9-11]。衛(wèi)星定位往往結(jié)合GPS等可穿戴設(shè)備，利用GIS研究人們的出行變化特點，例如訪客訪問次數(shù)與行為模式之間的關(guān)系、人們的情緒變化與出行路徑之間的關(guān)系，這些都為營造環(huán)境體驗提供了有效的參考[12-21]。社交媒體數(shù)據(jù)著眼于文本分析和情感分析，通過人們發(fā)布在社交媒體上的大量評價內(nèi)容研究人們對場所的偏好[22-24]，研究通常采用高頻詞與語義網(wǎng)絡(luò)分析方法來衡量使用者的喜好，例如中國出境游客的旅游偏好[25]、旅游營銷人員與旅行者的心理模型差異[26]、對具體地點的形象感知[27]，甚至可衡量和預(yù)測酒店等服務(wù)設(shè)施的服務(wù)質(zhì)量[28]。而具有地理位置信息的照片能夠通過照片的定位信息，結(jié)合場所本身特點，有效預(yù)測場所的訪問數(shù)量，推斷人們的習(xí)慣偏好，從而指導(dǎo)城市規(guī)劃和生態(tài)建設(shè)[29-39]。從宏觀層面，針對公園綠地的大數(shù)據(jù)研究主要體現(xiàn)在利用GIS與遙感技術(shù)從不同角度對城市綠地服務(wù)進(jìn)行評估，如綠地形態(tài)、品質(zhì)、活力方面[40]，區(qū)域、城區(qū)、街區(qū)不同尺度下的城市綠地比較[41]，以及綠地空間分布的可達(dá)性和公平性方面[42]，為更合理地布局綠地空間提供參考。

為了能夠?qū)Χ鄠€公園展開對比，研究試圖將社交媒體文本分析技術(shù)運用到公園評價過程，因為社交媒體可獲得的公園評價樣本量大、評價時間的跨度較長，可有效回避傳統(tǒng)調(diào)研研究方法的不足。研究的主要問題聚焦在使用者對不同公園評價的特點及規(guī)律，以期對未來公園的建設(shè)有所啟發(fā)。

2 研究方法

2.1 研究對象

研究選取廣州市50個公園作為研究對象，運用大數(shù)據(jù)文本分析法，針對大眾在社交媒體對各公園的打分和點評進(jìn)行分析，獲得人們對廣州市公園的對比評價結(jié)果，并探討廣州市公園評價與人口統(tǒng)計學(xué)特征、地理區(qū)位、評價時間以及公園屬性之間的關(guān)系。

在公園分類方面，研究選取的50個公園基本呈現(xiàn)3種類別：森林公園，綜合公園，以及有特色的公園如兒童公園、嶺南印象園等。中國城市綠地分類標(biāo)準(zhǔn)側(cè)重于詳細(xì)分級，但筆者參考日本公園分類系統(tǒng)[43]，側(cè)重于對公園類型的劃分，將研究對象劃分為自然公園、基干公園（綜合公園）以及特色公園3種類別。

2.2 數(shù)據(jù)采集與處理

文中采集的數(shù)據(jù)來源于大眾點評網(wǎng)的廣州市“周邊游”頻道，人工篩選出點評數(shù)量最多的前50個公園，50個公園中排名最末的公園點評數(shù)量也已超過50條，可以排除由于評論數(shù)過少對公園對比研究造成的影響。利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具爬取50個公園的評價信息，包括：點評文本內(nèi)容、評價星級（1～5星）、評價時間、評價人性別以及地域。截至2018年5月19日數(shù)據(jù)爬取完畢，嶺南印象園的評論數(shù)最多，點評數(shù)量達(dá)到2 811條；龍頭山森林公園的評論數(shù)最少，點評數(shù)量為69條。50個公園的總評論數(shù)量累計達(dá)到27 572條，評論字?jǐn)?shù)超過283萬字，抓取的評論主要集中在2010—2018年。

在數(shù)據(jù)處理方面，筆者主要根據(jù)各公園的平均打分星級對50個公園進(jìn)行分析。為凸顯不同公園間的差異，研究借助于武漢大學(xué)開發(fā)的ROSTCM6中的“詞頻分析”以及“社會網(wǎng)絡(luò)和語義網(wǎng)絡(luò)分析”工具對文本進(jìn)行量化處理，生成市民點評公園的關(guān)鍵詞共線網(wǎng)絡(luò)圖，進(jìn)一步探究影響公園評價的核心要素和深層原因，并使用SPSS工具探究公園評價與各要素之間的相關(guān)性。

3 研究結(jié)果及分析

3.1 廣州市公園對比評價

公園星級打分顯示了廣州市民對50個公園評價的差異（圖1）。其中，紫泥堂、麓湖公園以及云臺公園位列前3，它們的星級評分接近4.5星，屬于高度滿意；排在末位的3個公園分別是龍眼洞森林公園、楊桃公園以及瀛洲生態(tài)公園，它們的評分僅3星。

為進(jìn)一步了解哪些要素影響市民對廣州市公園的評價，研究提取星級評分為4、5星的評價文本進(jìn)行語義網(wǎng)絡(luò)分析，生成正面語義網(wǎng)絡(luò)圖示；提取星級評分為1、2星的評價文本，生成負(fù)面語義網(wǎng)絡(luò)圖示（圖2）。節(jié)點詞匯代表高頻要素，要素間連線的疏密代表共現(xiàn)頻率的高低。二者對比發(fā)現(xiàn)，能夠提升游客對公園評價的因素主要體現(xiàn)在免費設(shè)施、優(yōu)美環(huán)境、交通可達(dá)性以及有特色建筑等方面。評價的負(fù)面因素則主要體現(xiàn)在公園垃圾、門票和收費項目、公園設(shè)施、交通、公園的管理和服務(wù)水平等方面。由此可知，適度降低公園消費成本、提高公園管理服務(wù)水平并完善配套設(shè)施可以大幅提升市民對公園的使用評價。

3.2 不同人群特征的公園評價差異

統(tǒng)計點評者的性別和地域，在公園的有效點評者中，男性有8 363位，女性有14 408位，不同性別點評者星級評分差別不大；在點評者中非廣州本地人4 899位，廣州本地人22 868位，但外地游客的平均星級評分明顯低于本地游客（圖3）。

據(jù)不同性別文本數(shù)據(jù)語義網(wǎng)絡(luò)分析顯示（圖4），在男性點評者對公園評價的關(guān)注要素中，環(huán)境占有很大比重；而女性點評者相較于男性則更注重公園的消費價格、空氣質(zhì)量以及社交活動。因此，對于公園服務(wù)的需求，女性比男性更關(guān)注公園社交場所的構(gòu)建。

分別對外地與本地游客的評價文本進(jìn)行語義網(wǎng)絡(luò)分析顯示（圖5），本地游客與外地游客主要關(guān)注的公園要素也有所不同。本地游客更關(guān)注公園本身的環(huán)境、具體設(shè)施以及能夠承載的活動；而外地游客的關(guān)注點主要集中于消費成本以及交通可達(dá)性。即本地游客更著眼于公園設(shè)計要素本身，而外地游客對公園的評價更易受到公園外部條件因素的影響。

3.3 不同地理區(qū)位的公園評價差異

從公園整體分布來看，越秀區(qū)公園分布密度最高，其次是海珠區(qū)和天河區(qū)（圖6）。在7個行政區(qū)中，番禺區(qū)的綜合評價星級最高，達(dá)4.01星；其次為越秀區(qū)和海珠區(qū)，排在最末的是天河區(qū)，平均星級為3星（圖7）。越秀、荔灣、海珠等老城區(qū)的公園評價明顯高于新城區(qū)天河區(qū)。

1 公園評價排序Park evaluation ranking

2 正負(fù)面語義網(wǎng)絡(luò)對比Contrast diagram of positive and negative semantic networks

4 男女語義網(wǎng)絡(luò)分析對比Comparative analysis of semantic networks between men and women

為進(jìn)一步探究地域因素影響公園評價的因子，研究統(tǒng)計各行政區(qū)人口密度、常住人口數(shù)、行政區(qū)GDP、行政區(qū)人均GDP、公園距市中心距離、公園距最近地鐵站距離以及公園距最近公交站點距離等地理要素，利用SPSS工具進(jìn)行相關(guān)性分析可知：公園評價與行政區(qū)人口密度、區(qū)常住人口、行政區(qū)GDP、行政區(qū)人均GDP、公園距市中心距離以及距最近地鐵站距離呈顯著性相關(guān)，但影響程度較低，其中公園評價與行政區(qū)GDP呈負(fù)相關(guān)（表1）。推測原因：1）由于GDP較高的行政區(qū)并非廣州老城區(qū)，以排在各行政區(qū)最末的新CBD天河區(qū)為代表，天河區(qū)公園建設(shè)普遍較晚且公園分布密度較低，也許會對公園評價產(chǎn)生影響；2）GDP較高區(qū)域人們的生活水準(zhǔn)較高，對公園評價的標(biāo)準(zhǔn)或許較其他區(qū)域更為嚴(yán)格。而公園評價與公園距最近公交站點距離不相關(guān)，大概是公園訪問者中有相當(dāng)數(shù)量的使用者居住在步行可達(dá)的范圍內(nèi)，選擇乘坐公共交通去往公園的人數(shù)有限，而在乘坐公共交通的使用者中，又有部分使用者選擇乘坐地鐵。

3.4 公園屬性與公園評價

依據(jù)日本公園分類體系將50個公園分為自然公園、基干公園和特色公園3類，并分別統(tǒng)計各類公園的平均打分星級。自然公園平均打分星級較另外2類較低，僅達(dá)4.05星，基干公園稍高于特色公園，達(dá)4.11星（圖8）。

5 本地、外地游客語義網(wǎng)絡(luò)分析對比Comparative analysis of semantic networks of local residents and external visitors

6 各行政區(qū)目標(biāo)公園分布Distribution of target parks in each administrative district

7 各行政區(qū)公園評價星級Park evaluation star rating in each administrative district

8 不同類別公園平均星級Average star of different types of parks

9 不同類別公園語義網(wǎng)絡(luò)分析Analysis of semantic networks of different types of parks

表1 相關(guān)性分析Tab.1 Correlation analysis

在基干公園的評價中，人們最關(guān)注環(huán)境、消費成本、交通和空氣等要素。而基干公園也以常規(guī)活動為主，體現(xiàn)為跳舞、拍照、運動、散步、休閑和看花燈，公園設(shè)計要素集中在公園面積、綠化、風(fēng)景和雕塑上。對特色公園而言，人們的關(guān)注點除了環(huán)境、消費成本以外，還增加了嶺南建筑、表演、文化和景點，主要活動變?yōu)樾蓍e和燒烤，使用人群多為兒童，時間也多集中在周末，公園設(shè)計要素中人們最為關(guān)注的是建筑、園林和植物。對自然公園的關(guān)注要素集中在森林、環(huán)境、生態(tài)、消費成本以及空氣，主要活動為單車和燒烤，活動所需場地規(guī)模較前2類公園更大，使用時間主要集中在周末，人們最關(guān)注的公園設(shè)計要素體現(xiàn)在對生態(tài)設(shè)施的打造（圖9）。

三者對比可以看出，無論何種公園，人們都普遍關(guān)注公園的消費成本和環(huán)境質(zhì)量。對于基干公園，人們更關(guān)注其通達(dá)性及基本的生態(tài)服務(wù)功能，其承擔(dān)的活動類型與活動時間也更為日常；而特色公園中，人們更關(guān)注其建筑、園林風(fēng)格及特定人群的使用需求；對于自然公園，人們更關(guān)注公園的生態(tài)質(zhì)量，其承擔(dān)活動所需的場地較基干公園與特色公園更大。因此，在公園建設(shè)中，足夠的面積和規(guī)模是自然公園的建設(shè)重點。

3.5 時間規(guī)律

從2010—2018年，廣州市公園的整體網(wǎng)絡(luò)評分穩(wěn)步增長，平均打分從3.7星逐步上升到4.4星，市民對廣州公園的滿意度穩(wěn)步提升?；晒珗@評價逐年提升，自然公園評價在2017年略微下降，特色公園2016、2017年評價輕微下降（圖10）。

此外，選取2010、2014、2018年的網(wǎng)絡(luò)評論文本進(jìn)行語義網(wǎng)絡(luò)分析，進(jìn)一步探究隨著時間推移，人們評價公園所關(guān)注的要素有無變化。其中，2010年評價數(shù)據(jù)共3 314條，2014年評價數(shù)據(jù)共1 554條，2018年截至爬取完畢時評價數(shù)據(jù)共2 392條。2010年人們評價公園提及最多的要素是環(huán)境、空氣、免費、散步，單車和唱歌跳舞是人們在公園進(jìn)行的主要活動。2014年，人們最為關(guān)注的要素是環(huán)境、空氣、便利性和嶺南建筑特色，單車、散步和燒烤是人們的主要活動。2018年，人們關(guān)注的要素更多樣，主要是環(huán)境、空氣、門票、文化、公共交通、嶺南特色以及可達(dá)性，拍照、看花燈、看表演等新的活動逐漸進(jìn)入人們的公園生活（圖11）。

10 不同類別公園評分隨時間變化的趨勢Trends of rating of different types of parks over time

11 2010、2014、2018年語義網(wǎng)絡(luò)分析對比Comparison of semantic network analysis in 2010,2014 and 2018

通過對比3個年份人們關(guān)注公園要素的不同發(fā)現(xiàn)，人們越來越在意公園的交通可達(dá)性、公園的文化服務(wù)以及公園特色，同時環(huán)境、空氣和消費成本一直是人們評價公園的重要因素；而公園中進(jìn)行的活動也逐漸由唱歌跳舞轉(zhuǎn)變?yōu)閱诬嚒?、鍛煉再變?yōu)榕恼铡⒖椿艉捅硌?，反映了現(xiàn)代生活人們娛樂方式的轉(zhuǎn)變，以及對文化類“軟設(shè)施”的追求。

4 結(jié)論

研究基于廣州市50個公園的社交媒體數(shù)據(jù)，通過研究公園星級評價與評價者人口統(tǒng)計學(xué)特征、地理區(qū)位、公園屬性與評價時間之間的關(guān)系和規(guī)律，探究不同性別、不同地域人口在公園評價中關(guān)注點的差異，為不同類型公園建設(shè)的重點以及現(xiàn)代公園服務(wù)的發(fā)展方向提供依據(jù)。

研究發(fā)現(xiàn)，廣州市公園整體評價的正負(fù)面因素存在較大差異，正面評價主要集中在免費設(shè)施、環(huán)境、綠化以及公園特色等方面；負(fù)面評價則多集中在公園衛(wèi)生、消費成本、交通時長、停車位等公園管理和服務(wù)方面。在公園建設(shè)中適度降低公園消費成本、提高公園管理服務(wù)水平并完善配套設(shè)施可以大幅提升市民對公園的使用評價。

在公園評價中，對比外地游客與本地游客發(fā)現(xiàn)，外地游客對公園的評價更易受到公園區(qū)位等外部條件因素的影響。女性較男性更關(guān)注公園能否滿足其對社交場所的需求，男性則更關(guān)注公園環(huán)境本身。因此，公園建設(shè)除硬件打造之外還須關(guān)注滿足社交功能等軟性需求。

自然公園評價較基干公園與特色公園較差，服務(wù)質(zhì)量有待改善。人們對3類公園的服務(wù)需求也有所不同?；晒珗@建設(shè)應(yīng)側(cè)重通達(dá)性和基本的服務(wù)功能，并滿足大眾日?；顒?；特色公園建設(shè)應(yīng)注重其特色體現(xiàn)，例如獨有的園林和建筑風(fēng)格，或滿足特定人群的使用需求；自然公園建設(shè)應(yīng)重點關(guān)注公園的生態(tài)質(zhì)量，并能夠承擔(dān)所需場地較大的活動類型。

從2010—2018年，隨著時間的推移，人們越來越關(guān)注公園的交通可達(dá)性、公園特色以及公園所能提供的文化服務(wù)。公園中的活動也逐漸豐富多樣，現(xiàn)在還增加了單車、燒烤、鍛煉、拍照、看花燈和看表演等，表明現(xiàn)代人們多樣的生活方式要求現(xiàn)代公園應(yīng)滿足更多元的需求。

研究的意義在于突破傳統(tǒng)公園評價研究的不足，將大數(shù)據(jù)手段運用到50個公園的整體對比評價中，規(guī)避單個公園研究中外部因素對公園評價造成的干擾。網(wǎng)絡(luò)點評數(shù)據(jù)雖然可以在短時間內(nèi)獲取更多有價值的信息和評價內(nèi)容，但也存在不足之處。例如大眾點評的使用者多以中青年為主，這使得研究的人群結(jié)構(gòu)較為單一，缺乏兒童和老年人。此外，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)與游客對公園的真實評價之間存在一定偏差。一般來說，游客只有感受到強烈的表達(dá)意愿才會在網(wǎng)絡(luò)上對事物進(jìn)行點評。因此，一些較為中性的情緒未能得到較好的表達(dá)，收集到的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)評價較現(xiàn)實數(shù)據(jù)更偏向兩極。另外，影響市民對公園評價的因素很多，語義網(wǎng)絡(luò)分析及詞頻分析難以涵蓋所有的影響因素，只能統(tǒng)計到出現(xiàn)頻率較高的要素，對研究結(jié)果產(chǎn)生了一定的影響。期待今后的社交媒體研究進(jìn)一步深入，能為公園評價體系的研究提供更完善的參考。

圖表來源(Sources of Figures and Table)：

文中圖表均為作者繪制。