关键词:
儿童友好城市
街景感知
居民情绪
机器学习
福州
摘要:
【目的】探究福州市儿童友好城市街道空间感知对居民(特别是儿童及其监护人)情绪的影响机制,揭示街道设计要素与居民情绪间的复杂关联,为儿童友好空间的精细化营造提供理论支撑与设计路径。【方法】融合百度街景、社交媒体用户生成内容及政府投诉数据,构建多源数据集;采用CNNBiLSTM混合模型进行居民情感分析,结合XGBoost回归算法建模和SHapley加性解释方法,解析交通流量、视觉复杂度、空间安全感知、栅栏占比等12项景观指标对居民情绪感知的非线性作用。通过图像语义分割、人机对抗评分框架量化街道环境特征,利用SHAP贡献值揭示关键指标的边际效应与交互关系。【结果】交通流量、视觉复杂度、空间安全感知和栅栏占比4项指标构成核心驱动层,其解释力显著高于其他指标。揭示指标之间协同作用机制:1)交通流量指标存在双阈值效应;2)视觉复杂度指标值在0时为居民情绪转折点,视觉复杂度过高导致居民情绪下降;3)儿童绿视率指标与空间安全感知发展才能有正向情绪驱动。【结论】基于街道空间对居民情绪的作用机制,提出儿童友好城市街道三级优化路径:1)交通流量与居民情绪呈非线性影响,需分级管控,通过趣味化街道设计拓展儿童活动空间;2)建立空间安全感知与儿童绿视率的协同优化机制,完善基础设施与标识系统;3)视觉复杂度存在阈值效应,建议采用互动装置艺术实现场景活化;4)平衡街道天空开阔率与建筑占比。为构建儿童友好型城市提供了新的理论依据。