《Urban Forestry & Urban Greening》：Quantifying cultural ecosystem services in urban parks using social media and large language models: Insights for Beijing’s Garden City initiative
编辑推荐：
本研究针对城市公园文化生态系统服务(CES)难以量化的问题，创新性地整合社交媒体大数据与大语言模型(LLM)，对北京核心区24个公园的46,000余条评论进行分析。研究精准识别了六类CES（历史与文化、审美、游憩、社交互动、教育及精神价值）及其情感倾向，发现审美价值感知最积极，而游憩等价值存在提升空间。通过重要性-绩效分析(IPA)明确了公园更新的优先序，为北京花园城市倡议提供了基于实证的规划建议，并为高密度城市公园管理提供了可推广的方法论框架。
在城市可持续发展的宏大叙事中，城市公园作为绿色基础设施，其价值远不止于生态功能。它们为居民提供了不可或缺的文化生态系统服务（Cultural Ecosystem Services, CES），包括审美享受、休闲游憩、社交互动等多维度的非物质福祉。然而，这些无形效益的捕捉与量化一直是学术研究与规划实践中的难点。传统的问卷调查等方法存在成本高、覆盖面有限、更新慢等局限，难以动态、大规模地反映公众的真实感知。特别是在北京这类历史底蕴深厚、人口密集的超大城市，如何科学评估公园的CES，并据此指导像“花园城市”这样的大型生态倡议，成为了一个亟待解决的关键问题。
正是在这一背景下，本研究团队在《Urban Forestry 》上发表了一项开创性研究。为了克服传统方法的瓶颈，研究人员另辟蹊径，将目光投向了每天都在产生的海量社交媒体数据。他们设想，如果能够高效、准确地从人们在网络上分享的公园游览体验中提取信息，就能以前所未有的规模和时效性来量化CES。研究选取了北京核心区（Core Area of Beijing, CAB）内具有代表性的24个公园作为案例，这些公园涵盖了历史名园、综合公园、社区公园和专类公园等不同类型，构成了一个反映北京公园系统多样性的微缩景观。
本研究的关键技术方法主要包括：首先，从新浪微博和小红书两大主流社交平台系统性地采集了超过46,000条与目标公园相关的用户评论数据。其次，研究核心是运用大语言模型（Large Language Model, LLM）进行文本分类，具体采用了在中文语境下表现优异的Moonshot-v1-8k模型，通过精心设计的提示工程（Prompt Engineering）和少样本学习（Few-shot Learning），将每条评论精准归类到预先定义的六类CES中。再次，利用百度AI云情感分析接口对评论进行情感倾向判断。最后，综合运用斯皮尔曼相关性分析和重要性-绩效分析（Importance-Performance Analysis, IPA）等统计方法，深入挖掘CES之间的内在联系及其对公园管理的启示。
3.1. 公园中CES的量化特征
通过对评论文本的LLM分类，研究揭示了不同公园在CES感知上的显著差异。总体来看，游憩价值和审美价值是公众感知最为频繁的两个维度，而教育价值的感知频率最低。具体到公园类型，历史公园（如天坛公园、景山公园）的评论中，历史与文化价值（H&C value）的占比显著较高；而像北京动物园这样的专类公园，其游憩价值则占据了主导地位（占比高达60%）。这一结果清晰地表明，公园自身的功能定位和特色强烈地影响着游客对其CES的感知焦点。
3.2. 不同CES感知类别间的相关性
斯皮尔曼相关分析揭示了CES维度之间并非孤立存在，而是存在着有趣的共生关系。游憩价值、社交互动价值和精神价值三者之间呈现出最强的正相关关系（相关系数ρ均大于0.62，p<0.01）。这意味着游客在公园中进行休闲活动时，往往同时体验到社交的乐趣和精神的慰藉，体现了公园作为促进社会联系和心理恢复的重要场所功能。相比之下，审美价值与其他维度的关联相对较弱，暗示景观欣赏可能是一种相对独立的体验。
3.3. 情感分析
3.3.1. 不同类型CES感知的特征
在情感倾向上，所有六类CES都获得了压倒性的积极评价（平均情感得分均高于1.8，满分为2），这表明北京市民对公园提供的各类文化服务总体上是满意和认可的。其中，审美价值的情感得分最高，凸显了优美的景观环境对提升游客体验的核心作用。然而，尽管游憩价值被提及的频率最高，其情感得分却相对较低，这暗示着公园的休闲设施在使用体验和质量上仍有提升空间，以满足公众更高的期望。
3.3.2. 不同公园类型间的差异
克鲁斯卡尔-沃利斯检验（Kruskal-Wallis test）证实了不同公园类型在情感倾向上存在显著差异（p=0.047<0.05）。进一步的曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U test）表明，历史公园与综合公园、历史公园与专类公园之间的情感得分差异具有统计学意义。历史公园虽然文化底蕴深厚，但有时会因拥挤、维护等问题引发中性或略微批评的评论，从而拉低了其情感得分。综合公园则在游憩和审美方面得分更高，反映了其设施多元化的优势。
3.4. CES的重要性-绩效分析
研究最富实践指导意义的环节在于将CES的感知频率（代表重要性）与情感得分（代表绩效）整合进IPA矩阵。分析结果将六类CES清晰地划分到四个象限中：审美价值位于“优势区”，是需要继续保持和投资的核心竞争力；历史与文化价值、精神价值位于“隐藏优势区”，虽然感知频率不高，但一旦被意识到就能产生强烈积极情感，应通过文化活化等手段加以彰显；教育价值和社交互动价值位于“低优先级区”，可考虑与其他功能整合提升；游憩价值则位于“重点改进区”，因其高重要性但相对中等绩效而成为未来公园更新中最需要优先关注和提升的维度。基于IPA，研究为每一类CES都提出了具体的管理和优化建议。
4. 讨论与启示
该研究的讨论部分深入阐释了其方法论创新和实践价值。通过融合多源社交媒体数据和先进的LLM技术，本研究成功实现了对城市公园CES的大规模、低成本、高效率且具有良好解释性的评估。与依赖人工标注或传统机器学习的方法相比，LLM展现出了在少样本情况下完成复杂中文文本多标签分类的强大能力（平均F1值达0.8945），为相关领域研究提供了可复制的范式。
在实践层面，研究结论为北京正在推进的“花园城市”倡议提供了精准的决策支持。IPA分析指出的优先改进方向，使得公园管理和更新投资能够有的放矢，从过去偏重物理空间的美化，转向更加关注人的体验和福祉，真正实现“以人为本”的公园建设。例如，针对游憩价值的提升，可以侧重于改善设施舒适度、增加活动多样性和提升服务质量；而对于历史与文化价值，则可通过增强互动式解说、举办主题文化活动等方式，将其“隐藏的优势”转化为游客可感知的积极体验。
当然，研究也存在一些局限性，如社交媒体用户群体的代表性偏差、LLM分类对提示工程的敏感性以及缺乏长时间序列的动态观察等。未来的研究可以尝试结合实地调查数据、纳入多模态信息（如图片、视频）以及开展纵向追踪，以更全面、动态地捕捉CES的演变。
综上所述，这项研究不仅为量化城市公园的无形价值提供了强有力的新工具，更重要的是，它将公众感知大数据与城市规划管理决策紧密连接起来。研究证实，城市公园的文化生态系统服务是相互关联、共同作用于居民福祉的有机整体。该研究成果强调，未来的城市绿色空间规划与管理，应超越单一的生态或审美视角，转向一种能够综合激发和提升多重文化服务价值的整体性思维，从而让公园真正成为可持续城市生活中充满活力与温情的核心载体。
