揭示城市公园景观与公众情感的关联机制：大语言模型揭示的感知感官维度中介作用

《Habitat International》：Unraveling the mechanism linking urban park landscapes to public sentiment: The mediating role of perceived sensory dimensions revealed by large language models

　　

•基于大语言模型的方面级情感分析框架可提取细粒度的感知感官维度。•空间形态、感知与情感之间存在定量关联。•物理景观通过个体的感知系统塑造情感。•高植被覆盖度可能通过限制感知通透性而降低情感。•城市公园景观与情感的关联在不同社会经济群体间存在差异。

引言

在全球城市化模式从快速横向扩张向城市更新转型的背景下，提升人类居住环境的品质和韧性已被广泛视为联合国新城市议程的核心优先事项。在此背景下，城市绿色空间系统不仅发挥着生态调节和环境改善功能，还日益被视为提升居民情感体验、心理健康和主观幸福感的关键环境载体，从而成为可持续城市规划与设计的基本要素。情境敏感的绿色空间更新与基于场所的景观转化对于提升城市环境质量、强化场所认同至关重要。在各类城市绿色空间中，城市公园通过改善空气质量、调节城市微气候、缓解心理应激、促进体育锻炼以及增进社会交往等多种路径，显著提升公众的积极情感和整体幸福感。因此，城市公园被广泛视为高密度城市中不可替代的公共健康资源。

积极情感被普遍认为人类幸福感的基本组成部分。早在亚里士多德的哲学框架中，幸福就被视为人类存在的终极目标。在当代社会，提升城市居民的积极情绪与幸福感已成为实现联合国可持续发展目标——尤其是"良好健康与福祉"和"可持续城市和社区"目标的基本前提。尽管城市公园对情感的积极影响已被广泛记录，但这些影响究竟是直接作用于情感，还是通过个体将环境刺激转化为心理体验的主观感知进行中介，目前仍不明确。

从理论视角来看，感知是指个体察觉、整合并解读多感官信息的过程。Grahn和Stigsdotter认为，人类并非通过单一感官通道体验环境；环境体验源于多种感官输入——包括视觉、听觉和嗅觉刺激——与既往经验和记忆相结合，从而构建出整体性的环境意义。基于这一理解，他们提出了感知感官维度概念，用于系统评估城市绿色空间的感知质量。该框架包含八个维度：静谧、自然、物种丰富、开阔空间、通透性、庇护感、社会性和文化性。这一框架揭示了个体在感官和心理层面上体验城市绿色空间的多维感知结构。它已广泛应用于景观评价、规划与设计实践中，并被证明适用于中国城市情境。

在城市绿色空间中，先前证据表明，个体的感知环境特征未必与客观景观指标相一致。例如，Peng等发现，城市绿色空间的空间分布、形态构型和连通性与视觉感知的独立关联，超过了单纯数量相关的关联。然而，一项利用公众参与地理信息系统开展的研究报告，客观景观特征与感知环境质量之间的相关性较弱。近期，Xu等将用户生成的视觉和文本数据与可解释机器学习相结合，表明城市景观要素通过非线性、交互式和情感中介路径与景观偏好相关联。超越视觉感知与偏好这一研究脉络，近期研究还考察了城市环境的更广泛主观评价。Zhu等表明，空间特征可能与感知环境质量与主观幸福感之间的差异相关联，而Rui等发现，二维景观格局与三维绿色形态以空间异质的方式与居民绿色满意度相关。综合来看，现有证据仍不足以解释客观景观特征如何转化为个体层面的主观感知。因此，有必要重新审视并澄清客观景观特征与感知感官维度之间的关联机制。

同时，先前的实证研究从不同视角考察了感知感官维度与公众反应之间的关系。Xiang等探究不同类型城市绿色空间中视听感知指标的联合潜力及其与整体环境满意度的关系，发现绿色空间中的感知感官维度与整体满意度呈正相关，物种丰富度在蓝色空间中尤为关键。从人口差异视角来看，Akp?nar在土耳其艾登市青少年研究中报告，城市绿色空间中自然、庇护感和通透性等感知特征可增强恢复性体验并促进心理健康。同样，自然和庇护感也被证明对成年人的心理和生理健康具有积极影响。在环境组合层面，伊朗戈尔甘省古列斯坦大学的一项研究表明，静谧、自然和庇护感共存，同时物种丰富度和社会性相对较低，更有利于压力恢复。Stigsdotter等采用解释性现象学分析方法考察森林环境特征，发现以静谧、物种丰富、庇护感和自然为主导的空间单元获得了最高的恢复性评价。同样，Chen和Lin采用公众参与地理信息系统方法研究感知感官维度与文化生态系统服务之间的关系，发现营造静谧、开阔且自然的都市绿色空间比引入大量文化元素更能有效提升文化生态系统服务。总体而言，不同感知维度与整体情感之间的关联及其相对重要性仍不明确，有待进一步研究。

此外，许多现有研究隐含地假设城市公园的情感效应在空间上是均质的。现实中，城市空间高度异质，社会经济情境可能显著调节感知—情感路径。Lan等表明，城市绿色空间与积极情感之间的关联可能因不同社会经济地位人群而异。Liu和Liao进一步显示，社会经济压力可调节城市居住环境与健康结果之间的关系，表明环境效益可能因社会经济情境不同而变化。房价作为城市空间分化的重要指标，在一定程度上反映了居民的社会经济地位、居住环境质量和对公共空间的期望，从而为考察这种异质性提供了理想切入点。然而，这一关键变量尚未被系统地纳入考察城市公园、感知与情感之间关系的分析框架中，其潜在的调节作用仍缺乏实证探索。

近年来，随着社交媒体日益成为公众表达日常空间体验的重要媒介，用户生成的评论和叙事文本逐渐被认可为理解景观感知、公众需求和态度以及情感的重要数据来源。与此同时，随着自然语言处理技术的持续进步，情感分析已从依赖现有自然语言处理平台的句子级或文档级极性分类，发展为更能捕捉文本内部语义结构和评价对象的精细化方法。句子级情感分析通常假设文本表达单一情感倾向，从而忽视了复杂文本中评价对象的多样性和情感表达的异质性——这一局限在城市环境中尤为明显，因为多种环境感知往往并存。为解决这一问题，方面级情感分析显式识别文本中被评价的具体方面，并判定每个方面所关联的情感，为捕捉多维环境感知提供了更具可解释性的方法。然而，传统方面级情感分析方法主要依赖手工构建的情感词典或浅层机器学习模型，其建模上下文语义、隐含评价和跨场景表达的能力有限。即使基于深度学习的方面级情感分析模型在语义表示方面取得了进展，它们仍高度依赖大规模、领域一致的标注语料库，因此在跨城市和跨文化城市研究情境中面临迁移性和可扩展性的重大局限。

在此背景下，大语言模型的兴起为情感分析提供了一条区别于传统有监督学习方法的替代技术路径。通过在通用语料库上进行大规模预训练，大语言模型学习到可迁移的语言表示，在理解复杂上下文、隐含情感和长文本方面展现出显著优势。更重要的是，大语言模型支持基于提示工程的少样本学习，使研究人员能够仅凭少量示例甚至零样本条件下，引导模型执行方面识别和情感分类等复杂任务。这种方法有效缓解了方面级情感分析应用中领域特定标注数据不足所带来的约束，为从社交媒体文本中提取多维环境感知提供了可行方案。然而，将非结构化社交媒体数据与基于大语言模型的方面级情感分析方法相结合以识别公众景观感知的研究仍然鲜见。

综上所述，先前研究通常假设感知感官维度直接反映潜在的客观景观特征。然而，客观环境特征与主观感知之间的不一致促使本研究开展相关探索。此外，连接感知感官维度与公众情感的路径仍不充分理解。为弥补这些不足，本研究开发了一个基于大语言模型驱动的方面级情感分析框架，从非结构化文本数据中自动提取多维环境感知。引入房价作为调节变量，构建结构方程模型，以公园景观特征为外生变量，感知感官维度为中介变量，整体情感为结果变量。本研究旨在回答以下研究问题：城市公园环境如何通过感知路径与公众情感相关联，这些关联在不同社会经济群体间存在多大差异？从这一视角出发，本研究不仅深化了对城市公园情感效应的理解，还为城市更新和精细化城市治理背景下更加公平、更有针对性的公园规划与设计提供了实证依据。据此，提出以下假设。

H1：不同感知感官维度之间存在显著差异。
H2：公园景观特征与感知感官维度直接关联。
H3：感知感官维度与整体情感直接关联。
H4：公园景观特征与整体情感直接关联。
H5：公园景观特征通过感知感官维度与整体情感间接关联，表明存在中介效应。
H6：房价（作为社会经济地位的代理变量）调节公园景观特征、感知感官维度与整体情感之间的潜在路径。

研究区域

南京市中央城区位于长三角核心区域，是城市功能集中和空间结构演变最为典型的区域。该区域涵盖南部主城区和北部新城区，是南京政治、经济、文化和公共服务功能的主要载体，也是城市人口最密集、开发强度最高的空间单元。

结果

总体而言，模型在不同感知维度上表现出稳健的分类性能。精确率、召回率和F1分数的加权平均值分别达到0.877、0.845和0.857，表明模型在有效识别与多种感知维度相关的情感表达的同时，保持了较高的预测精度。具体而言，分类性能在不同感知维度间存在差异。

与空间结构相关的维度讨论：大语言模型在不同感知维度上的识别表现存在一些差异，这可能源于底层感知构念在文本可观察性和语义显性方面的差异。一些维度具有相对明确的目标参照物和词汇线索。例如，"物种丰富"通常通过显性地提及植物、动物或物种多样性来表达，使其语义信号更为显著，因此更容易被……结论：本研究利用大语言模型提取公众对城市公园的多维度感知，从水平和垂直两个视角刻画公园景观特征，并引入房价作为社会经济地位的替代变量。构建结构方程模型以揭示感知结构维度在公园景观特征到情感的路径中的中介作用，以及社会经济条件的调节效应。结果表明，在中心城区城市公园中……CRediT作者贡献声明：郝菊芳：撰写—审阅与编辑，撰写—初稿，可视化，验证，软件，方法论，调查，形式化分析，数据整理，概念构思。王普：调查。徐宁：撰写—审阅与编辑，监督，资源，项目管理，方法论，资金获取，概念构思。利益冲突声明：作者声明不存在已知的可能影响本文所报道工作的竞争性经济利益或个人关系。致谢：本研究受中国国家重点研发计划[项目编号2024YFC3809202]、国家自然科学基金[项目编号52378046]以及东南大学研究生创新能力提升计划[项目编号CXJH_SEU 26057]支持。郝菊芳|王普|徐宁