规划问道本刊“学术动态（Planning Reviews）”栏目，推介国内外学术书籍和文献报告、关注国际研究动态和前沿热点、分享规划案例研究。本期 “城市规划技术与方法” 专栏，与大家分享一篇社交媒体定位应用的研究文献。
（专栏编辑：肖扬，同济大学建筑与城市规划学院副教授）
社交媒体定位用于快速探测公园参观人数和公园访问公平程度
来源：HAMSTEAD Z A, FISHER D, ILIEVA R T, et al. Geolocated social media as a rapid indicator of park visitation and equitable park access[J]. Computers, Environment and Urban Systems, 2018,72: 38-50.
自2008年以来，全球人口主要集中在城市地区，到2050年，城市人口有望达到世界总人口的70—80%，随着城市的扩张和人口密度的增加，城市公园在改善环境质量、人类健康和社区宜居性方面将变得越来越重要。地方政府面临的一个关键的可持续发展挑战——以公平的方式开发和维护公园和其它公共产品，将其福利分配到健康、幸福、宜居和经济上。探究城市公园的使用和其相关因素，可以揭示如何分配这些福利。
利用现场计数或调查等实地技术，游客的使用信息通常被收集到国家公园、大型旗舰公园和吸引大量游客的公园。而我们对更广范围的城市公园，特别是城市居民日常生活组成部分的中小型社区公园的了解有限。
前人研究表明，在地理、时间和社会文化维度上，公园访问倾向可以反映公共机构和其它实体如何在空间上规划、设计和管理公园资源。然而大多数研究在探索城市公园访问量和城市公园使用的动因时，都根据特定的标准，把公园样本限制在一定子集内，包括最常访问的公园、特定的社区，根据社会经济地位重要性分层抽样、根据邻里分层抽样，或使用随机样本。传统方法依赖观察和调查问卷来确定特定公园的游客数量，公园的使用随地理、时间、社会文化群体或公园使用者活动的变化。
在这里，我们提出GSM数据，作为一种自动的和少资源密集型工作的方法，它可以用来补充现有的时间空间受限的估测程序。GSM产生的大数据，催生了社会和地理研究的新分支，并催生了数字社会科学和新地理学。这些新的数据和方法为研究城市公园、使用它们的动机，以及它们所带来的社会公共卫生效益的传统方法提供了新的可能性。这些信息可以成为启发公共政策和支持城市规划工作的一个重要的新信息来源。GSM除了用于测量监视外，也越来越多地用于识别访问的预测因子。
本次研究的对象是纽约的城市公园。纽约是美国最大、人口密度最高的城市，20%的土地面积是公园用地，这使它成为美国最绿色的城市之一。尽管有大量的公园空间，许多纽约人并没有享受便利和就近可达的公园。
我们的研究目标是揭示基于GSM的纽约市公园访客的空间变化，探索潜在的访客变化驱动因素——包括公园特征、公园可达性和社区社会特征，并探索驱动因素是否随着居民或游客的访问而变化。我们还旨在验证GSM数据作为更广泛的访问趋势指标，应用于公园子集（基于调查的访问数据测算可行） 的可行性。我们为纽约市所有2 143个公园构建了名为Flickr用户日（FUD） 和Twitter用户日(TUD)的公园使用率估计值。通过对用户和游客的Flickr照片数据库分别进行过滤，构建每个公园的年平均居民FUD和游客FUD，然后计算用户日。测试三种类型的公园访问预测因子:①公园设施和特征；②公园可达性；③邻近特征。在社区尺度上，测量交通可达性和社会人口特征。我们假设公园离公共交通设施的数量和范围更近，将会有更多的人光顾。
我们将每个公园的邻域定义为一个围绕公园的400m圆形缓冲区，并使用欧几里得缓冲区程序计算所有的邻域特征变量。使用分区密度地图方法，用一个辅助数据集代表人口统计面，根据一组经验推导出的权重来重新分配总人口值。使用密度分解方法来构建所有总人口值的邻域特征变量，将总人口转换为密度，并将其他值转换为总人口或居住单元（对于空置单元）的百分比，构造了一个平均中位数属性值变量，并计算每个缓冲区中每千人的年平均犯罪数量。为了匹配人口数据集，我们为每个公园的400m缓冲区，在社区级别构建了所有可达性变量。
FUD和TUD社交媒体访问率的频率分布均为正偏态。FUD值的大部分（95%）落在0—13个用户日之间，7个公园的用户日在537—894个用户日之间。TUD值的大多数（95%）落在0—503个用户日之间，6个公园的用户日高达7 291—50 384个用户日。从地理上看，在布鲁克林南部海岸线沿线的公园、整个曼哈顿和皇后区中北部以及布鲁克林展望公园，社交媒体的访客率相对较高。
在富德街和TUD街，中央公园、布莱恩特公园、联合广场公园、法拉盛草地科罗娜公园、展望公园和华盛顿广场公园都是十大最受欢迎的公园。大多数高访问量的公园位于曼哈顿区，而10个高访问量的公园没有一个位于斯塔顿岛区。
35个解释性变量代表公园设施、特点、社会人口特点和可访问性，其中16个作为预测平均年FUD的预测变量，逐步反向回归，其中19个与年均TUD相关。
居民和游客模型比较表明，高社交媒体访问率发生在一些特定的公园，它们的水体的比例更大，有wifi热点，有更多儿童游憩区域的公园，有更高比例的白人的社区，靠近大型道路。相比之下，游客更多地使用的是旗舰公园和收入相对较高的社区公园。与居民、游客和未报告居住位置人的分析类似，wifi热点的存在、社区公园类型、自行车路线和公交车站的邻近性在居民和游客模型中都很重要。
旗舰公园似乎并没有推动游客的到访。社区公园和自然区域是居民是否参观公园(但不包括游客)的重要驱动因素，而空置单元和邻近最近的公交车站是游客是否参观公园（但不包括居民）的重要预测因素。
研究结论总结：①与以往的研究结论相似，公园规模、设施、社区社会人口结构和公共交通的可达性是游客到访的重要决定因素；②绿色空间不是一个积极的预测因素,在某些情况下可能是一个负面的因素；③犯罪并不是公园使用的一个重要预测指标。
收集传统的基于调查的各种类型公园的计数数据，进一步研究验证社交媒体数据作为城市环境下的公园访问量指标的有效性。这些数据，外加其他有关公园质量和公园周边社区的空间信息，可以为公园管理者提供帮助，告诉他们如何改善公园，在历史上服务水平低下的社会——人口、社会——经济群体之间公平分配公共资源。
GSM日益普及，城市可能会受益于对新信息基础设施的投资，产生新的社会认知方式，带来城市管理机构和公园游客之间的互动。虽然需要更深入的研究来验证基于GSM的公园访问可靠性，但随着社交媒体用户数量增加和多样化，这些数据有助于产生关于“谁是公园的使用者”和“为什么使用公园”的新认知。
（供稿：李梦实，同济大学建筑与城市规划学院硕士研究生）
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