在诱发情绪状态下对城市舒适度的感知:利用分形分析、自我报告和眼动追踪技术对建筑和街道景观图像进行的多方法分析

《Architecture》:Urban Comfort Perception Under Induced Emotional Conditions: A Multi-Method Analysis of Architectural and Streetscape Imagery Using Fractal Analysis, Self-Report, and Eye-Tracking

【字体: 时间:2026年06月10日 来源:Architecture 1.4

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   摘要

  

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本研究通过实验性手段探讨了情绪状态如何与城市环境的视觉特征相互作用,从而影响人们的舒适度感知。实验在受控实验室环境中进行,共有17名参与者被分配到四种情绪状态(恐惧、愤怒、悲伤、快乐)中的一种,这些情绪状态是通过视听刺激诱导产生的。参与者评估了来自日本北九州市(若松、户畑、门司)三个地区的73个建筑立面和42个行人街道景观。评估方法包括分形分析(D, Λ)、六项行人视觉指标、基于网络摄像头的眼动追踪(视觉注意力得分,VAS)以及自我报告的舒适度评分。情绪诱导对恐惧和愤怒组有效,对悲伤和快乐组的效果则有限,后者可能受到实验疲劳的影响。跨方法相关性分析表明,分形维数D能够显著预测舒适度评分的共识(Spearman r = 0.369, p = 0.013),而VAS与舒适度评分(r = 0.097, ns)或分形维数(r = 0.015, ns)之间没有显著关系,这证实了视觉注意力和舒适度偏好是两个独立的维度。对于建筑立面而言,“复杂但有序”的分形特征(D ≥ 1.70, Λ < 0.60)在所有情绪组中都是影响舒适度的关键因素;对于行人街道景观而言,较低的空间封闭性和空间整合的树冠层是主要的舒适度预测因素。多方法综合分析揭示了五个实证悖论和三个设计原则:(1)目标分形维数D ≥ 1.70且Λ < 0.60;(2)优先考虑空间整合的树冠层而非可见绿植的数量;(3)将市民可读性作为独立的舒适度影响因素。这些发现为开发不受情绪影响的城市舒适度评估框架提供了支持。建议使用更大、更多样化的样本进行重复实验。
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