基于社交网络数据的开放空间可识别性研究

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从宏观到微观的城市设计过程与人从微观到宏观的理解认知城市过程是相反甚至有时可能是矛盾的。所以,城市可识别性是作为人理解城市中提供的信息容易度的概念,在城市设计过程中被广泛重视。同时,在网络技术的介入,改变了传统的人认知城市的过程。如今社交网络技术大数据提供的开放空间分布模式,为城市可识别性的可视化研究提供了新的途径。Twitter作为全球使用群体最庞大的社交网络代表,成为人们通过新社交媒体平台进行沟通展示城市生活的媒介。在特定时间地点内发布的Twitter,都是居民与城市空间相互作用产生的联系点。通过对日常活动内容的记录和活动地点数据的收集,测量开放空间实际使用过程中被有效识别的程度。研究以美国科罗拉多州丹佛市为例,截取了连续20天的日常生活作为数据搜集时间段。在大丹佛区域内20km×13km研究范围内,根据不同Twitter发送地点的空间分布数据,点状虚拟的开放空间使用分布图。本文在社交网络数据视角下,运用空间分析法,提取并分析开放空间聚集模式。根据不同用地下开放空间聚集人群的能力,讨论开放空间被识别的程度。再将聚集点转化相对坐标点,利用相对并采用了统计学分析与空间分布模式相结合的研究方法,分析聚集点与规划中作为主要活动空间的城市中心的之间的分布差异,讨论。最后,研究探索了城市行为活动特点与城市空间交互的可视化分析作为新的城市空间研究方法,提出对未来城市规划新的发展机遇以及相关城市环境发展建议。
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