社区更新过程居民参与行为的信息传播和演化模拟.pdf

Jun.2023Journalof EngigManagement2023年0 6 月No.3Vol.37第37 卷第3期理报程学管社区更新过程居民参与行为的信息传播和演化模拟黄浩，郑湘棉，黄文炜（华南理工大学土木与交通学院，广东广州510 6 41，E-mail：h w w s c u t.e d u.c n）摘要：基于复杂自适应系统理论，分析社区更新过程中居民参与行为信息的传播交互模式。将社会网络结构、意见领袖、从众效应及居民政策收益等因素的影响加入传统的信息学传播模型，构建一个改进的BPOR居民参与行为信息传播模型。研究发现：不同社区网络结构下，居民行为信息传播的结果不同。作为群体中的政策支持者，意见领袖更容易促进行为信息传播。在社区中，从众效应促进居民个人行为信息更加广泛地传播。居民所获得的平均政策收益，对居民的参与状态产生显著影响。关键词：社区更新；公众参与；信息传播；演化模拟中图分类号：TU84.12文献标识码：A文章编号：16 7 4-8 8 59（2 0 2 3）0 3-0 7 2-0 6DOI:10.13991/ki.jem.2023.03.013Information Dissemination and Evolutionary Simulation of ResidentParticipation Behavior in Community Regeneration ProcessHUANG Hao,ZHENG Xiangmian,HUANG Wenwei(School of Civil Engineering&Transportation,South China University of Technology,Guangzhou 510641,E-mail:)Abstract:Based on complex adaptive systems theory,the interaction patterns of disseminating information about residentparticipation behavior during the community regeneration process is analyzed.The effects of social network structure,opinionleaders,herding effect and resident policy benefits are added to the traditional informatics dissemination model to construct animproved information dissemination model of BPOR resident participation behavior.This study found that the results of residentbehavioral information dissemination differ under different community network structures.As policy supporters in the group,opinionleaders are more likely to promote behavioral information dissemination.In communities,the herding effect could promote morewidespread dissemination of residents personal behavioral information.The average policy benefits received by residents have asignificant impact on resident participation status.Keywords:community regeneration;public participation;information dissemination;evolutionary simulation在我国快速的城镇化发展过程中，老旧社区的更新改造已经成为提高土地利用效率、促进社会问题改善的重要途径!。然而随着大量社区更新改造的进行，社区自身所携带的历史、艺术和科学价值面临极大的丢失风险，居民的充分参与是社区中存收稿日期：2 0 2 3-0 2-2 3基金项目：国家自然科学基金项目面上项目（412 0 1141）；广东省自然科学基金项目（2 0 2 0 A1515010765）；亚热带建筑科学国家重点实验室开放课题（2 0 2 1ZB15）.在的时代特征或历史印迹不被破坏的有力保证2 。居民参与是一个将居民关注、需求和价值观纳人决策的过程3。然而由于在居民参与的过程常常存在信息传播效果不佳等因素，从而引起冲突、信任及效率等问题，因此针对居民参与行为的研究显得尤为重要4。长期以来，如何提高居民的参与度一直都是学术界、政府研究和关注的焦点问题，YangWang等5 利用结构方程模型衡量居民参与对建筑项目开发过程的影响，指出公众参与决策的程073浩，等：社区更新过程居民参传播和演化模拟黄第3期度对项目的效益具有直接的影响。张红等6 基于计划行为理论构建居民参与度影响因素模型，指出外部因素对于居民参与的影响要大于个人因素的影响。汪雪7 基于行动者网络理论构建社区参与机制，提出建立以社区为载体的平台、丰富社区居民的意见反馈渠道。高艺等8 基于利益相关者理论构建老旧小区改造过程中的利益相关者网络图，指出目前社区居民与其他参与方关联较少、缺乏主观上的参与等问题。这些研究揭露了居民参与行为的一些作用机制和关系特征，但是很少有研究这些因素影响居民参与行为的作用机制及不同因素在整个过程中的产生和演化规律。社区更新项目根据时间往往可以划分为很多的阶段，社区中现有居民的不同参与行为会对下一阶段不同居民的参与行为演化产生影响，而对于居民参与行为动态变化过程的忽视往往会简化这一复杂的过程9 。因此，从动态和全生命周期的角度去梳理居民参与的相关影响因素并进行演化分析10 ，有助于为研究人员提供更精确的研究以推动居民参与社区更新过程。本文提出了一个研究框架，从参与行为动态变化的角度展开居民信息行为传播研究。从社区复杂性的角度出发，基于复杂自适应系统理论梳理居民参与行为信息传播的影响因素，构建居民参与行为信息传播模型；利用多主体建模的方法对居民参与行为的信息传播过程进行模拟，找出不同因素对居民参与行为的影响规律，为未来社区更新保护中居民参与提供了新的思路。1居民参与行为信息模型构建1.1居民网络结构和效应（1）居民网络结构。由社区中的居民和他们之间的互动关系组成的社会网络结构。真实世界的社区网络既不具有严格的规则限制，也不具有完全的随机性，一般具有小世界特性和无标度特性。信息传递大多都是在相邻或熟悉的居民间发生，简化到社会网络模型中，信息在居民间的传递都是在相邻节点之间进行，节点之间状态的变化会相互影响12 。（2）意见领袖。在居民的社会网络拓扑结构模型中，将居民简化为节点，居民的传播能力简化为节点的度。在现实社区中，往往会存在一些居民具有广泛的影响力，如社区中公认的长者、管理者，他们具有更强、更广泛的信息传播能力13。在本文中将社会网络结构中节点度最高的数个个体称为意见领袖。（3）从众效应。指社会网络中的群体在与他人的意见和行为交互过程中，将他人的偏好视作一种行动方案，决定是否跟随他人的方案13。在现实社区中，居民对待不同行为的态度会受到周围其他居民的影响。当自己的态度与其他居民的态度有分歧时，会思考自己的态度是否错误从而做出改变。居民坚持自己态度的程度或受到影响的程度会受到居民个体的性格、心理等一系列因素的影响14。（4）政策收益。当政府进行社区更新时，不可避免会对多数居民造成经济损失，侵犯当地居民的住房权，因此政府与居民之间矛盾的焦点一拆迁安置与补偿，应当作为政府决策中重要的一环进行关注15。研究表明居民从政策中所获得的收益对他们的社会行为选择十分敏感，因此可以通过适当的激励和补偿以促进居民行为的积极性。这些研究角度涉及到社区网络结构中的不同层面：社区网络结构着眼于不同网络结构中的居民行为形成的影响；政策收益研究从政府的角度如何促进居民参与行为；意见领袖关注于网络结构中特殊群体所具有的辐射作用；从众效应从居民个体的角度关注居民群体行为演化的规律，即研究在各种条件的限制假设下，社区内主动参与政策项目的居民数量的演化特征。1.2信息传播模型（1）多主体建模。多主体建模（Agent-BasedModeling）是目前进行复杂性研究最主要的工具。他将复杂系统内研究的主要元素作为主体（Agent），设定主体之间交互规则，模拟主体与环境之间的详细交互，并且阐明系统内的实际决策过程16 ，为研究宏观社会现象提供了一个自下而上的视角17 。多主体建模在表达微观主体多样性上有较大的优势，用于社区居民参与行为的模拟演化研究也具有良好的前景。（2）居民行为信息传播模型。居民个人行为的传播是人们通过接受、传递和反馈各种信息的活动，是居民间相互交换意见、想法的过程。目前信息传播学领域使用最为广泛的理论模型之一是基于现实中的传染病传播模型SIRS18，学术界有诸多学者利用改进的SIRS模型来研究各种信息传播问题，如基于传染病模型进行改进得到居民参与行为的信息传播模型BPOR。1.3交互规则和基本假设在模型中设定网络中的节点处于以下几种状态：旁观者（Bystander）、参与者（Participant）、反074第37 卷理程报学管对者（Opposer）、免疫者（Recovered）。社区网络中居民间的行为信息传播可以描述为：社区网络中的居民在初始状态下大多处于旁观者，少数获得超额利益和利益受到损害的居民会成为参与者和反对者；居民会接收到来自邻居传递的行为信息，居民的意识会在一定程度上受到更改，当达到临界值时观望的居民会成为参与者和反对者。此后这两种居民状态再继续进行交互改变最后成为免疫者，退出行为信息交互过程。居民参与的行为演化流程如图1所示。社区网络模型主体参与行为状态网络种类收益期望政府参与行为社区网络结构网络人数vs差距状态社区居民网络内部结构从众效应社会网络初始参与交互对象与居民参与建模行为状态交互机制行为变化意见领袖居民参与行为信息传播演化图1居民参与行为信息传播演化对于社区网络模型中主体行为信息传播规则的假设和设置如下：（1）模型内的主体是每个居民个体的简化，他们的行动由意识操控，不具有盲目性和随机性，而是遵循一定的规则去与邻近的主体进行交互。由于大多数居民之间的信息交互都是通过接触而产生的，因此本次实验设定主体只会与其相邻并且产生连接的节点进行交互。（2）居民个体行为用参与意识p表征，参与意识高的主动参与，参与意识低的反对参与，其余处于观望状态。居民的参与意识与居民可获得的利益、政府等相关部门的介人宣传、居民整体利益的诉求渠道等诸多因素相关。（3）在居民间的相互交互中，主体自身的参与意识也会受到影响，主体与其他居民的行为信息进行交互后通过学习、模仿等方式改进自己的认知和意识。这种认知和意识的变化一般与主体的从众效应有关。主体的从众心理以ci表示，满足0 ci1，当C-1时，表示主体从众心理强，自身行为表现为谨慎与犹豫，每次都会完全根据对方的参与意识来修正自身的认知和参与意识；当c=0时，表面主体几乎没有从众心理，在与其他主体进行交互后，依然坚持自己判断而不会被影响。对于c1的一些情况，现实中很少出现，因此本文中不进行考虑。设定主体i和邻居交互后主体i的参与意识为：P,=p;-c(p;-p,)(1)当pip;时，主体i的参与意识pi减少ci(pi-pi);当pip;时，主体i的参与意识pi增加c(pirpi)。（4）行为信息传播过程中，意见领袖由节点中心度衡量，某个节点中心度越高，越有成为意见领袖的潜力，在模拟过程中将节点中心度最高的数个节点设置为意见领袖。假设社区网络是封闭的，即社区网络的规模和结构始终保持不变。记t时刻网络中旁观者、参与者、反对者和免疫者的密度分别为B(t)、P(t)、O()、R(t)，居民参与行为信息传播模型的动力学方程为：dB(t)2=-(PI+P,)B(1)P(1)(g1+4.)(1)(1)（2）dtdP(t)p,B(t)P(t)+n,P(t)Q(t)-(m,+m,)P(t)Q(t)(3)dtdQ(t)q,B(t)Q(t)+m,P(t)Q(t)-(nz+n,)P(t)Q(t)(4）dtdR(t)(p+q2)B(t)Q(t)+(m;+n)P(t)Q(t)（5）dt其中，pi、q i、mi、n i 表示各个主体之间转换的概率。假设社区网络是封闭的，即社区网络的规模和结构始终保持不变。则有：B(t)+P(t)+O(t)+R(t)=1(6)1.4模型指令和参数设置模型主要指令和参数设置如表1和表2 所示19 。其中Num-nodes代表社区中的人口数目，一个小型社区的人口规模大概在10 0 0 30 0 0，为了方便模型的计算，人口数目设置为10 0 0；k值代表政府政策会给居民带来的平均收益，设置为0.5 1的变量，在实验中根据情况自行选择；意见领袖属于社区中具有广泛传播力的个体，包括社区的管理者和地位较高并且令人信服的其他个体，初步设计为8 个；每个居民的从众心理都是不同的，设计为随机值，在0 1中随机选取表1模型主要指令指令指令解释Control是否引入意见领袖？Display-degree是否在图中表现出意见领袖？Conformity-effect是否考虑居民从众效应？Stop-ticks社区居民交互步数表2 楼模型主要参数参数参数解释参数设置Num-nodes社区居民数1000k政策收益0.51.0Leader-number意见领袖数目8C居民从众心理random(0,1)a成为免疫者所需的转化次数35:075浩，等：社区更新过程居民参与行为的信息传播和演化模拟黄第3期2模型仿真分析2.1社会网络结构与参与行为演化在基于Netlogo的平台中，设置初始状态k=0.7，a=4，指令开关都不打开，研究无标度网络和小世界网络结构下居民参与行为信息的演化规律。从图2中可以看出，随着时间的变化，居民之间开始交互，旁观者的数量逐渐减少，在无标度网络中减少到18 2 人，而在小世界网络中旁观者人数迅速减少到0，再进行多次实验比较，发现小世界网络中的旁观者数量总是比无标度网络中的数量要少；此外，小世界网络中的免疫者人数显著多于无标度网络，在最后稳定状态下参与者和反对者的人数也会有一定的差距。800706免校器3002002003120302015timesten（a）无标度网络（b）小世界网络图2网络结构类型与参与行为演化与无标度网络不同，小世界中交互覆盖性更大。从图中可以看出交互伊始有大多数的旁观者被转化，随后参与者与反对者进行充分交互，参与者和反对者的数量大概在40 步时达到顶峰。正是由于交互次数的增多，导致有相对更多的参与者和反对者最终成为免疫者。这也恰恰说明了不同网络结构下，各个社区中的居民参与行为信息传播过程是完全不同的。2.2意见领袖与参与行为演化在无标度网络中，引入社区中的意见领袖。将之前运行的无标度网络作为对照组，打开Control指令，初步设定社区中的意见领袖个数为8 人，即leader-number为8，得到的行为演化过程如图3所示。意见领袖是社区中最具有传播力的人，他们的传播能力强于其他居民，参与的行为信息便会更容易传播至更广的范围，能够影响到群体中的更多人。引人意见领袖，在交互开始之后，在图中可以看出旁观者的人数逐渐减少，而且减少的幅度比对照组更多，最后旁观者的人数远远少于对照组；此外，在图中可以显著发现参与者的人数远远多于反对者，稳定后达到了540 人。在设置意见领袖仿真模拟中，将意见领袖的初800800700700400免疫格5004003030200101231501205tme:sten（a）对照组无标度网络（b）考虑意见领袖图3意见领袖与参与行为演化始状态都设置为参与者，而这些意见领袖都具有很广的传播范围，在初始的交互中就会将诸多旁观者转化为参与者，而后参与者又会继续转化其他旁观者和反对者，从而形成一个良性的循环，因此能够将网络结构中的大多数居民都传播为参与者。2.3从众效应与参与行为演化在无标度网络中，突出社区居民从众效应的影响。将之前运行的无标度网络作为对照组，打开Conformity-effect指令，得到的行为演化过程如图4所示。从众效应所起到的作用是在居民交互的过程中受到周围有联系的其他居民的影响，从众心理高的居民更容易受到影响。务费70060免度养003002002041609012015301201540（a）对照组无标度网络（b）考虑从众效应图4从众效应与参与行为演化引人从众效应后，大家都会更容易受到周围居民的影响，处于摇摆不定状态下的旁观者便很容易被别人转化，因此可以看到考虑从众心理的仿真结果中，旁观者的数量迅速下降，最后仅有6 6 人；由于转化的次数增多，更多的参与者和反对者最终成为免疫者，退出了转化过程，免疫者数量增加到295，远胜于对照组的31人；而参与者和反对者在交替转化的过程中，人数也相对于对照组有所上升。从众效应对网络外部结构没有影响，不会提高居民之间交互的次数，但是可以促进不同状态群体之间更轻易的相互转化，参与者和反对者的人数都在提高，总体的交互程度提高了。2.4居民收益与参与行为演化在无标度网络中，提高居民的政策收益水平，将之前运行的无标度网络作为对照组，设置k=0.75，得到的行为演化过程如图5所示。提高居民政策收.076理程第37 卷报学管益使居民得到的总体收益都会更多，整体参与意识增加，带来最直观的改变就是在初始状态下居民中的参与者人数增加，反对者人数减少。这种情况下的交互会导致参与者处于绝对的优势状态，因此可以看到考虑居民收益的仿真结果中反对者的人数逐渐下降接近55，而参与者的人数达到432，与对照组相比提高了很多；由于这一因素既没有象意见领袖提供更多的交互机会，也没有象从众效应促进交互个体的相互转化，因此旁观者的人数与对照组相比没有明显的变化。8070700免疫5040040030030029200110001201503060120150ineste（a）对照组无标度网络（b）考虑居民收益图5居民收益与参与行为演化2.5演化结果讨论（1）不同社区网络结构下居民行为信息传播的结果不同。采用无标度网络和小世界网络分别进行研究，得出两种社会网络结构下居民群体的行为信息传播和演化结果完全不同，并且具有无标度特性的社区网络中信息传播更为迅速（2）意见领袖作为群体中的政策支持者更易促进行为信息传播。在其他条件相同的情况下，如果初始状态下群体意见领袖有明确的态度表达，那么参与的行为信息便会更容易传播至更广的范围，从而影响整体中大多数群体的行为块择（3）从众效应导致居民个人行为信息在社区中更加广泛的传播。从众性心理的存在导致居民在与他人进行交互的过程中，更加容易受到周围邻居的影响，在行为信息演化的过程中居民的从众心理会导致居民个体的状态经常发生变化，表现为有更多的旁观者参与到项目的表决中来。（4）居民所获得的平均政策收益对居民的参与状态产生显著影响。在很多时候，居民个体所获得的收益和其自身期望收益的差别是影响居民进行执择最重要的因素之一。当居民整体所获得的收益提高，更多的居民会愿意支持政府所推行的政策项目，更多的人会参与到项目中来。3案例研究本文选取广州市内具有代表性的两个案例进行分析讨论，分别是荔湾区恩宁路项目和天河区猎德村项目。位于荔湾区的恩宁路是广州最完整和最长的骑楼街，街道两侧分布着连片的西关大屋和竹筒屋等岭南传统民居，具有浓郁的岭南风情和西关文化特色2 0 。猎德村是引人开发商参与改造后第一个成功进行全面改造的社区，优秀的地理位置导致了猎德村稠密的人口、高密度的建筑，并且村中具有大量的外来人口。恩宁路项目中缺乏明显的意见领袖，在改造之初，诸多签订了搬迁协议的居民被排除在决策之外，受到影响的居民反对拆除和搬迁，居民的抗拒逐渐演变成了大规模的公共事件，随后媒体开始介入，联合其他关心西关文化和历史遗产保护的间接利益相关者共同成为代表居民利益的信息组织体，促进社区居民参与项目的过程、影响政府与居民的博奔格局2 1。猎德村更新过程中有很明显的意见领袖，猎德村的改造采用“政府主导+村集体改造实施”的形式2 2 ，村委在各类改造谈判和合同签订过程中起到带头和引领作用，既保证了政府对城中村改造过程的指导、管理和监督，又推动居民的改造响应，促进居民积极参与。因此可以看出在项目进行过程中，存在意见领袖并且意见领袖具有明显的参与倾向性，可以推动居民的主动参与。在恩宁路改造的过程中，居民参与的渠道不够通畅及参与主动性不高导致整体参与情况较差，当冲突爆发后，在媒体和其他非政府组织的组织下，社区的居民彼此相互影响相互促进，开始主动参与进来，通过写信、上访等方式进行意见表达。猎德村改造补偿方案制定期间，主动吸取居民的相关意见，随着少数居民主动参与提出相关建议，越来越多的居民主动参与进来，共同为了维护自身和社区利益积极提出方案。可以看出从众心理可以让居民主动吸收他人的参与行为信息，吸引居民主动参与。恩宁路项目改造的初期，大约有8 2%的公共租户和49%的房主流离失所，政府承诺的补偿又不足以用于其他地方的经济适用房，损害了大多数居民的利益；2 0 15年以后，开发商入驻，未搬出去的居民可以选择将房产出售或出租给开发商，并从中赚取收益，居民的参与度显著提高。相比之下，在猎德村的改造中，政府的补偿安置措施做得非常好，政府提出“拆一赔一”安置房补偿，安置期间出租收益补偿，以及社区服务和配套设施齐全，使居民的生活得到了极大的改善。此外居民还可以长期享受到城镇化带来的城市土地价值提升。当居民整体.077浩，等：社区更新过程居民参与行息传播和演化模拟黄第3期所获得的收益提高，更多的居民会愿意支持政府所推行的政策项目，更多的人会参与到项目中来。4结语本文采取多主体建模的方法，基于传统信息传播模型构建了一个改进的BPOR居民参与行为信息传播模型，并利用仿真软件Netlogo综合分析了不同社区网络结构、意见领袖、从众效应及居民收益等多种因素对居民参与行为信息传播和演化结果的影响。在社区更新的项目过程中，建议政府、企业等不同利益相关者主要实施策略包括：一是对于具有不同结构的社区，根据以往的经验针对性地进行政策宣传，充分认识和运用居民内部的行为传播渠道来达到更好的政策宣传效果，促进居民的参与；二是可以充分考虑居民内部权威个体的影响，由点到面，从社区中具有权威性的长者、众人皆认可的管理者入手，通过权威个体引导更多的人支持、参与社区更新和保护项目；三是社区的更新和改造项目难免会对部分社区中的居民造成负面的影响，无论是居民迁出还是就地安置，对于居民的安置和补偿都得满足居民的基本利益需求，居民满意也是项目进行下去的动力之一。参考文献：1刘贵文，张西贝，谢芳芸重庆市老旧小区更新改造现状及对策研究.工程管理学报，2 0 2 1，35（1)：7 7-8 2.2肖莎，文剑钢公众参与视角下建筑遗产“原真性、整体性”保护研究：以无锡惠山古镇为例 建筑与文化，2 0 2 0，19 0（1)：9 8-9 9.3 Nabatchi T.Putting the public back in public valuesresearch:designing participation to identify and respond tovaluesJ.Public Administration Review,2012,72(5):699-708.4马辉，黄梦娇，王素贞旧城住区更新改造中提升公众参与有效性的路径研究 工程管理学报，2 0 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liede village as an exampleJ.Modern ManagementandEconomics,2018:246-249.作者简介：黄浩（19 9 9-），男，硕士研究生，研究方向：城市更新与公众参与；郑湘棉（2 0 0 0-），男，本科生，研究方向：建设管理，健康城市；黄文炜（19 7 7-），通信作者，男，博士，副教授，研究方向：工程管理信息化，建设管理，健康城市。