网络社会下公共空间去“附近...—以大连软件园青年社区为例_刘佳玉.pdf

100城市建筑 Urbanism and Architecture/2023.031 引言信息技术革命引发巨大的社会变革，随着信息技术的发展出现了一种全新的社会形态网络社会1。在这种新的社会结构下，人类经济活动与社会活动的组织方式和运行模式发生了深刻的变化。微信、推特等社交媒介的快速扩张，淘宝、美团外卖等生活服务软件的普及运用，使以前作为意识形态的技术与科学现在成了普遍的生活方式2。人们逐渐习惯时间的即刻性满足，以及足不出户满足各种生活需求的便利性，与实体空间的互动性逐步减少。项飙用“附近”的消失来形容这种趋势3。“附近”是不同立场和背景的人们在生活常态下频繁相遇的生活空间，可以不断地增加人们看到多维世界的能力4。那么，“附近消失”在城市实体空间中的具体表现如何？如何从城市规划角度缓解这种趋势？城市公共空间作为现实社会公共活动的重要载体，具有独特的空间属性和社会功能，是“附近消失”趋势最直接的体现，因此本文将公共空间选作研究问题的锚点。青年群体作为国内在学龄期系统接触互联网的第一批人和中国互联网用户的主要群体，能更深刻显著地反映出网络社会“附近消失”的现象，在一定程度上代表着目前中国网络社会的特点。同时，随着城市的转型升级，青年面临诸多工作生活挑战，心理呈现更明显的焦虑、孤独等心理“孤岛”状态。但现阶段社区建设中较多关注老年人和儿童，青年群体在社区研究中处于边缘化。在此背景下，2021 年共青团中央发布关于“十四五”时期推动中长期青年发展规划（20162025年）纵深实施的意见，摘要网络社会改变了人类经济活动与社会活动的组织方式，“附近消失”成为当下社会的典型特征。在此背景下，本文以青年群体为研究对象，以大连软件园青年社区为实证案例，采用认知地图和传统问卷调查相结合的方法收集青年群体对“附近”空间的认知数据，并对空间识别水平的建成环境影响要素进行相关性分析。在此基础上，阐明一定时空范畴内若公共空间识别完整度低，则“附近消失”问题显著；阐释影响“附近”空间识别水平的建成环境核心要素是步行舒适度、设施完善性、绿视率、空间私密性和 P OI 密度，以期研究结果为网络社会背景下青年社区公共空间设计与优化提供参考。关键词网络社会；附近；青年群体；公共空间中图分类号T U 9 8 4文献标识码ADOI1 0.1 9 8 9 2/j.c n k i.c s j z.2 0 2 3.0 3.2 3Abstract The network society has changed the organization mode of human economic and social activities,and“disappeared nearby”has become a typical feature of the current society.In this context,taking the youth group as the research object,and taking the youth community of Dalian Software Park as the empirical case,this paper collects the cognitive data of youth group on the nearby space using the cognitive map and questionnaire survey,and conducts correlation analysis on the factors influencing the built environment of spatial cognition.On this basis,it is clarified that if the integrity of public space identification is low within a certain space-time category,the problem of“nearby disappearance”is significant.It explains that the core elements of the built environment that affect the recognition of“nearby”spaces are walking comfort,facility perfection,green vision,space privacy and POI density.The paper aims to provide a reference for the design and optimization of public space in youth community under the background of network society.Key words network society;nearby;youth group;public space 作者简介：刘佳玉（1997-），女。研究方向：城市设计。通信作者：刘代云（1977-），男，副教授。研究方向：城市生态规划、城市设计。作者单位：大连理工大学建筑与艺术学院网络社会下公共空间去“附近”化研究以大连软件园青年社区为例Study on“Disappeared Nearby”of Public Space in Network Society:A Case of the Youth Community in Dalian Software Park刘佳玉 刘代云Liu Jiayu,Liu Daiyun101 2023.03/Urban and Rural Planning and Design 城乡规划设计明确提出推动青年发展友好型城市建设，促进青年高质量发展与城市可持续发展良性互动5，6。关于网络社会下城市公共空间研究，国外学者分别从传播学、社会学及建筑学等不同领域探讨网络时代下公共空间的新内涵7-9、并从空间感知、社会交往10、个体行为与生理学11方面开展网络使用者与公共空间关系的研究。国内学者现有研究主要从理论层面指明互联网环境下公共空间功能转变12-14，以及如何提高实体空间的吸引力15，并从实证层面进行城市公共空间中活动的网络可替代性研究16。目前该方面研究在城市设计领域尚缺乏从使用者需求变化、行为特征等实证角度探究网络社会下人与空间的关系变化及应对策略。综上所述，为深入解析网络社会背景下去“附近”化现象，本研究选取年龄在 1835 周岁的青年群体为研究对象，以大连软件园青年社区为实证案例，首先采用小样本认知地图和大样本传统问卷调查相结合的方法对区域内青年群体“附近”空间认知范围和空间识别数据进行统计，梳理归纳“附近”空间的整体认知特征。然后，结合问卷数据和空间建成环境数据，运用统计学分析方法探究影响“附近”空间整体识别水平的建成环境要素。最后，提出网络社会下青年社区中公共空间的优化策略。2 研究简述2.1 研究思路首先，采用认知地图法获取大连软件园内工作和居住的青年群体对于“附近”空间的认知状况；其次，根据分析结果，确定“附近”的范围，在 GIS 中将研究范围内的公共空间分类编号，采用问卷调查的方法，获取青年个人基本属性、统计各空间的识别次数和建成环境数据，运用相关性分析和多元线性回归模型，探究影响“附近”空间总体识别水平，并提出网络社会下公共空间的优化策略。2.2 对象概况选取“大连软件园软景 E 居”为实证研究区域，大连软件园位于大连市市区西南部，以软件产业为主导，占地面积约 3km2，园区从业人员约 8 万人，其中青年群体（1835周岁）占 75%以上，软景 E 居为软件园配套新建公寓，青年居住者占比达70%以上，是典型的青年社区。此外，根据舒适物理论的相关研究，舒适物是使一个地方具有吸引人们工作和生活的品质和特性17，为更好地满足青年群体的新需求，提升社区青年友好度，根据公共空间内舒适物类型和实际用途，将周边公共空间分为公共设施类、生活服务类、社区零售类和休闲娱乐类四类（见表1）。2.3 数据来源2.3.1 问卷数据调查问卷分为认知地图数据和问卷调查数据，包括青年群体需求与空间使用特征、量化分析“附近”认知水平。先小样本收集手绘认知地图数据，获取青年群体对“附近”的认知水平和范围，问卷包括填写个人属性和绘制认知地图。为降低空间感知的扭曲和空间分析难度，给出主要道路和节点，规定被调查者不参考标准地图，单凭个人印象和记忆，手绘周边地图，特别是印象深刻的公共空间18。然后根据认知地图相关数据，确定“附近”范围，将范围内公共空间分类编号。再大样本发放问卷，问卷规定调查者在地图上圈选熟悉的空间编号，以此收集“附近”空间识别数据。问卷发放对象选取在大连软件园工作，在软景E 居居住时间 3 个月以上的 1835 周岁的青年。2.3.2 建成环境数据现有研究多用塞维诺和科克曼提出的“3Ds”指标体系，以及逐步改善的“5Ds”指标体系来描述建成环境。并且根据研究文献，青年群体对于建成环境的需求具有特殊性，步行舒适度、绿视率和空间私密度等主观感知因素也会产生影响。本文在城市设计“5Ds”(密度、多样性、环境设计、目的地可达性、到公共交通的距离)19的基础上，考虑建成环境的主观的影响因素，将建成环境要素划分为可达性和空间规划要素两类进行变量提取（见表 2）。3“附近”空间认知水平分析3.1 基于认知地图的“附近”空间认知分析针对在大连软件园居住、工作的青年群体共发放问卷50 份，经过筛选，排除作图简单、存在不连续区域的草图，回收有效草图 43 份。根据手绘地图中地物的组合关系，可分为三类：在手绘地图上只有零散标志物、节点等点状表 1公共空间分类公共空间类型舒适物举例公共设施类医疗卫生服务、物业、快递柜、停车空间、图书馆、疏散空间生活服务类社区活动中心、社区兴趣社团、便民早点、棋牌室、幼儿园社区零售类超市、大卖场、生鲜店、主题街区、外卖店铺、菜市场、早市、地摊休闲娱乐类公园绿地、文化展示、邻里交往、社区健身运动、球场102城市建筑 Urbanism and Architecture/2023.03要素的为类型I，共 28 份，占 65.12%；可以勾画出主要干道的为类型II，共 11 份，占 25.58%；在类型 I 的基础上可以通过道路将重要节点串联起来，形成较为清晰的结构的为类型，共 4份，占 9.30%（见图 1）。对有效草图分析得出：第一，青年群体均可在草图上标示出自己的居住地或工作地所处的位置和邻近建筑/空间，但识别不完整，范围较小，平均认知范围为428m；第二，数码广场、软景 E 居、软景中心为标识次数最高的节点，识别次数均高于 50%，被调查者一般以数码广场为中心进行位置辨识和认知地图绘制；第三，客体被识别的范围与主体在软件园的状态有关，居住地和工作地均在软件园的调查者的认知范围最大，空间结构认知最完整，居住地在软件园次之，工作地在软件园的认知范围最小，结构认知最不完整。3.2“附近”空间认知的总体特征分析根据前期的认知地图分析，被调查者最远识别距离为1000m，结合 15 分钟社区生活圈（半径 750m）和周边外卖设施的配送范围（1500m），选定“附近”范围为1200m，对范围内公共空间进行分类编号（见图 2），进行大样本问卷调查。本次调查共发放问卷 95 份，有效回收 85 份。将空间识别数据导入 GIS，获得大连软件园公共空间的认知水平情况（见图 3）。公共空间识别数据分析发现：第一，公共空间识别具有明显的集聚性，软景中心（编号 100）为识别次数最高的空间，达 80 次；第二，公共空间整体识别水平较弱，未被识别空间占比 37.27%，低识别次数（5 次）的空间达 54.55%；第三，社区零售类空间为识别水平最高的表 2建成环境要素测量方法要素量化指标指标测量指标来源可达性空间邻近性空间最小距离个体出行源到公共空间的直线距离GIS 软件计算空间实际出行实际出行距离个体出行源到公共空间步行的路线长度百度地图路径规划交叉口数量步行路线中经过的交叉口数量百度地图路径规划步行舒适度根据步行道宽度、整洁程度和道路上汽车占用步行道的程度，分为舒适、较舒适、不舒适三级百度街景图片、现场勘探空间规划要素内部设计要素空间类型公共设施类、休闲娱乐类、社区零售类和生活服务类现场踏勘空间规模公共空间实际面积大小GIS 软件计算空间私密度根据空间内有无更小围合空间、贯穿空间，分为私密、较私密、开放三级百度街景图片、现场勘探设施完善性根据空间内部设施建设情况分为完善、较完善、不完善三级百度街景图片、现场勘探绿视率VGI=Sg/Sa式中，VGI 即绿视率（%）；Sg代表照片中植物绿色部分的面积；Sa指代照片总面积百度街景图片空间功能混合度Diversity=-sum(pilnpi)，(i=1，.，n)百度地图爬取POI 密度空间内 POI 数量总和/空间面积百度地图外部环境特征界面通透度(开敞界面 1+透明界面 0.75+不透明界面 0)/侧界面总长度 x100%百度地图、现场勘探空间 100m 范围内土地利用混合度统计空间 100m 范围内的用地性质类型数量，单一用地性质样本记为 0，两种用地性质样本记为 1，以此类推土地利用数据周边 100m 范围内功能混合度Diversity=-sum(pilnpi)，(i=1，.，n)百度地图爬取N图 1 认知地图类型（图片来源：作者自绘）103 2023.03/Urban and Rural Planning and Design 城乡规划设计空间类型，空间平均识别次数为 29.12 次。不同类型公共空间识别情况：公共设施类空间中数码广场（编号 9）识别次数最高，快递站点和公交站密集的广场空间识别程度较高；休闲娱乐类公共空间中软景广场（编号 74）为识别最多的空间；社区零售类空间中软景中心（编号 100）识别最多，商业综合体、主题商业街可识别程度高于其余零售类空间；生活服务类空间中大连软件园双语学校（编号105）识别最多，但整体识别水平低。4 影响“附近”空间识别水平的建成环境要素分析公共空间建成环境对于“附近”空间被识别次数的影响，分为可达性和空间规划要素两部分。可达性方面分为空间邻近性和实际可达性，空间规划要素分为内部规划要素和外部环境特征。首先，使用皮尔逊相关性分析识别影响公共空间识别水平的主要环境要素。然后，运用多元线性回归分析，以相关性（P）为衡量标准，筛选出核心变量。根据相关性分析结果，共识别出 12 个潜在影响公共空间识别水平的建成环境要素（见表 3）。在可达性层面，空间邻近性、实际出行距离、道路交叉口数量均负向影响其识别水平，步行舒适度起正向作用。在空间规划要素层面，N公共设施类社区零售类休闲娱乐类生活服务类100 4000 200 800 m图 2 公共空间分类（图片来源：作者自绘）NNNN100 400100 400100 400100 4000 200 800 m0 200 800 m0 200 800 m0 200 800 m0.000 000-5.000 0005.000 001-14.000 00014.000 001-25.000 00025.000 001-46.000 00046.000 001-80.000 0000.000 000-8.000 0008.000 001-19.000 00019.000 001-36.000 00036.000 001-61.000 00061.000 001-80.000 0000.000 0000.000 001-5.000 0005.000 001-16.000 00016.000 001-22.000 00022.000 001-61.000 0000.000 000-2.000 0002.000 001-8.000 0008.000 001-16.000 00016.000 001-30.000 00030.000 001-78.000 000图例识别频率图例社区零售识别频率图例休闲娱乐类识别频率图例公共设施空间识别频率（a）公共空间识别整体情况（b）公共设施类公共空间（c）社区零售类公共空间（d）休闲娱乐类公共空间图 3“附近”空间识别情况（图片来源：作者自绘）104城市建筑 Urbanism and Architecture/2023.03空间内部设计要素中设施完善性、绿视率和 POI 密度对空间识别起正向调节作用，空间类型和空间私密性与空间识别有较强关联性；外界环境特征中，100m 范围内 POI 混合度和周边土地使用混合度对空间识别水平产生正向影响，界面通透度产生正向影响。对上述 12 个相关要素进行多元线性回归分析，模型预测效果显著（P=0），对方差膨胀系数（VIF）大于 5.0 具有多重共线性的影响要素筛选选取，重新构建多元线性回归模型（见表 4）。数据表明，步行舒适度、设施完善性、绿视率、空间私密性和 POI 密度是影响空间识别水平的核心变量，均正向影响空间识别水平。在可达性层面，相较于距离因素，步行舒适度更能对公共空间识别水平产生显著影响，调研范围内整体步行道建设较好，但是在一些老旧住区附近街道和商业设施混杂的街道非机动车、机动车占用人行道现象明显，出现步行不舒适现象，影响空间步行可达性，在社区建设中应注重表 4多元线性回归分析及显著性检验注：“*”表示主要影响因素，“*”表示次要影响要素，“”表示未通过相关性分析。模型标准系数（）相关性（P）影响程度R=0.920R2=0.846P=0.000空间最小距离0.0310.672实际出行距离-0.0900.281道路交叉口数量共线性步行舒适度0.1460.004*设施完善性0.3020.000*绿视率0.3250.002*POI 密度0.2150.019*界面通透度0.0000.995100m 范围内 POI 混合度0.0920.251周边土地使用混合度共线性空间私密性开放虚拟0.0290.595空间私密性私密虚拟0.2930.001*公共设施类虚拟-0.0500.612生活服务类虚拟-0.0090.908社区零售类虚拟0.1460.166*表 3建成环境与空间识别水平相关性分析要素量化指标影响因子相关系数（）显著性（P）影响程度可达性空间邻近性空间最小距离-0.3100.001*实际可达性实际出行距离-0.5100.000*道路交叉口数量-0.5200.000*步行舒适度0.6160.000*空间规划要素内部设计要素空间类型（方差分析）0.001*空间规模0.0160.871空间私密性0.001*设施完善性0.2480.009*绿视率0.3240.001*功能混合度0.1480.122POI 密度0.5570.000*外部环境特征界面通透度-0.2460.001*100m 范围内 POI 混合度0.7560.000*周边土地使用混合度0.5590.000*注：“*”表示P0.01，“*”表示 P0.05，“”表示关联性不显著。步行设施的适宜性、修缮度，以此加强空间吸引力。在空间规划要素层面，内部设计要素较外部设计要素更能影响空间识别水平。网络社会下，实体空间的现实体验感是其核心优势，“空间中的消费”转变为“空间的消费”13，空间品质成为青年最注重的要素20。可考虑从完善空间设施、提升空间景观丰富度、空间私密性和公共性兼容，丰富空间场所类型，增强空间与人的互动性，来提升空间可识别性和吸引力。5 结论本研究从网络社会“附近消失”这一问题出发，以大连软件园为实证研究对象，采用认知地图和传统问卷调查相结合的方法对区域内青年群体进行调查和访问，归纳“附近”空间的认知情况和特征，探讨建成环境与空间识别水平的关联性。（下转第 147 页）147 2023.03/Urban and Rural Planning and Design 城乡规划设计参考文献1王亚飞，樊杰，周侃基于“双评价”集成的国土空间地域功能优化分区 J地理研究，2019，38（10）：2415-24292夏皓轩，岳文泽，王田雨，等省级“双评价”的理论思考与实践方案：以浙江省为例 J自然资源学报，2020，35（10）：2325-23383罗伟玲，吴欣昕，刘小平，等基于“双评价”的城镇开发边界划定实证研究：以中山市为例 Z城市与区域规划研究，2019：65-784李永浮，蔡宇超，唐依依，等我国县域国土空间“双评价”理论与浙江嘉善县实证研究 J规划师，2020，36（06）：13-19，325尹怡诚，成升魁，马润田，等基于“在地性”与“协同性”的丘陵地区县域“双评价”模式探讨：以湖南辰溪县为例 J经济地理，2020，40（09）：102-1136郝庆，邓玲，封志明面向国土空间规划的“双评价”：抗解问题与有限理性 J自然资源学报，2021，36（03）：541-5517吴宇哲，潘绘羽国土空间规划中“双评价”的内在逻辑与外部定位 J河海大学学报（哲学社会科学版），2021，23（01）：73-79，1078方创琳，王岩中国城市脆弱性的综合测度与空间分异特征 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