感知联动？原来我们在城市公园中的CES感知是这样的！
注：本文为删减版，不可直接引用。原中英文全文刊发于《景观设计学》（Landscape Architecture Frontiers）2022年第5期"生态系统文化服务与景观实践"。获取全文免费下载链接请点击https://journal.hep.com.cn/laf/EN/10.15302/J-LAF-1-020072；参考引用格式见文末。
导 读
公园绿地是城市生态系统的重要组成部分，能够为城市居民提供有益的生态系统文化服务（CES）。研究以济南市主城区10个典型城市公园为例，爬取旅游网站上的公开评论数据，获取高频CES感知词和感知频率，分析不同城市公园的CES感知异同，并揭示CES感知间的关联性。研究表明：1）审美欣赏、休闲／生态旅游是最易被公众感知到的城市公园CES类别。2）不同城市公园中公众对CES类别的感知存在差异。3）城市公园CES感知具有关联性。研究有助于为公园绿地规划设计与管理提供科学依据，对于提升城市公园CES供给与空间品质具有重要意义。
关键词
城市公园；生态系统文化服务；景观感知；网络点评数据；FP－关联规则；济南
基于网络评论数据分析的城市公园生态系统文化服务感知研究
Research on the Perception of Cultural Ecosystem Services in Urban Parks via Analyses of Online Comment Data
作 者
姜芊孜1，王广兴2，梁雪原1，刘娜1
1 山东建筑大学建筑城规学院
2 瑞森新建筑有限公司
引 言
生态系统文化服务（CES）是指“人类通过精神生活、认知发展、教育思考、娱乐休闲及审美体验等方式从生态系统中获取的非物质收益”。从公众的实际需求出发，探索城市公园CES感知特征，不仅有助于提高居民福祉，也能为公园绿地的规划设计与管理提供科学依据。
在研究对象上，针对城市公园CES感知类别之间的关联性研究尚不多见，且少有探讨不同CES在特定空间中是如何被感知的。在研究方法上，整合地理空间数据与网络点评数据进行CES的识别已成为主要趋势。相关研究虽然关注到高频CES感知词的统计与分类，但对于CES感知类别之间的关联性尚未充分挖掘。
基于此，本研究以济南市主城区10个典型城市公园为例，爬取旅游点评网站上的公开评论数据，基于内容分析法获得高频CES感知词及其出现频率，分析不同城市公园CES的感知差异，而后揭示CES感知类别间的关联性。研究旨在探索：1）公众在城市公园中最容易感知到哪些CES？2）不同城市公园中，公众的CES感知存在何种差异？3）不同CES在特定空间中能否被同时感知？
数据获得与数据处理
研究对象选择
研究范围界定在济南市绕城高速路所围成的区域。研究首先根据相关规定，以2021年6月Open Street Map网站的开放绿地空间分布数据、高德地图的公园POI信息数据及公园名录为基础，对研究区域内公园进行统计；其次，统计上述公园在旅游网站上的评论数量；最终结合公园面积、公园类型、评论数量、所属辖区等因素，筛选出10个具有代表性的城市公园（表1）。
数据获得与处理
研究数据的获取和处理步骤包括数据获取和预处理，CES指标选择与编码标准制定，CES感知词分类与编码，以及CES感知类别关联性分析。
网络点评数据获取及预处理
研究选择携程网、马蜂窝网、猫途鹰网和美团网作为数据来源，以“济南+公园名称”为关键词进行搜索。研究数据的时间跨度为2009年2月9日至2021年6月23日。
在剔除无关信息与除重后，引入Jieba分词库工具对分词进行词频分析，定义高频CES感知词。最后，将各公园的高频CES感知词按词频排序，并使用“微词云”来描述结果。
CES指标选择与编码标准制定
筛选精神／宗教价值、审美欣赏、休闲／生态旅游、艺术灵感启发、场所感、文化遗产、教育／知识、社会关系及负面CES这9种服务类别（表2），进行编码和阐释。
高频CES感知词分类与编码
研究组建了专家团队，按照编码标准将各公园的高频CES感知词归入上述9个类别中。而后重复交叉编码步骤，直至形成统一意见。随后以“词语－编码”的形式进行标记，形成编码词库；无意义的词语形成过滤词库。研究借助ExcelVBA宏语言对原高频CES感知词进行检验。最后，对各公园不同类别CES的感知频率进行统计。
CES关联性分析
研究以数据挖掘分析CES感知类别间的关联性，即“关联规则”。频繁项集是指某种关系下经常一同出现的事务的集合。借助FP-Growth算法以频繁模式（FP）树挖掘频繁项集。
研究结果
高频CES感知词分析
分析发现，审美欣赏、休闲／生态旅游这两类CES最易为公众所感知。在大明湖公园、泉城公园及五龙潭公园，“景色”“花卉”“风景”等词出现频率最高；在百花公园、济南动物园、济南森林公园与中山公园中，“散步”“旅游”“健身”等词占比最多；在环城公园中，“游船”的出现频率相对较高。
典型城市公园的高频CES感知词词云分析图，其他几种CES类别由于高频感知词较少，难以制作词云，故未列出。© 姜芊孜，王广兴，梁雪原，刘娜
大名湖公园夏季盛开的荷花 © 齐鲁晚报
公众可以通过历史建筑、故居等感知到文化遗产服务。在具有解说系统、科普教育建筑的公园中，公众更易感知到教育／知识服务。负面CES主要体现在“失望”“不值”等感知词上，反映公众需求与公园服务供给的差距。
城市公园CES感知差异
根据数据统计，知名度较高且外地游客访问较多的公园高频感知词较多，如趵突泉公园、大明湖公园和济南动物园。
不同公园存在CES感知类别差异。总体而言，审美欣赏和休闲／生态旅游感知频率相对较高。休闲／生态旅游服务的感知在各个公园中存在较大差异。文化遗产服务的感知词频在大明湖、中山公园和环城公园中最高。泉城公园、中山公园、华山湖公园与济南动物园的教育／知识服务感知频率均超过了15%，百花公园最低。社会关系服务在泉城公园、华山湖公园与济南动物园的感知频率最高。精神／宗教价值服务在各公园中的感知频率相近。只有极少数的游客可感知到艺术灵感启发服务或场所感服务。负面CES的感知频率不高。
典型城市公园CES感知频率 © 姜芊孜，王广兴，梁雪原，刘娜
CES感知类别间的关联性
审美欣赏服务与休闲／生态旅游服务密切关联。审美欣赏服务与休闲／生态旅游服务又常与文化遗产服务、精神／宗教价值服务或艺术灵感启发服务一起被感知。场所感服务与审美欣赏服务、休闲／生态旅游服务、艺术灵感启发服务和文化遗产服务建立了一定的关联规则。负面CES在大明湖公园、趵突泉公园与济南动物园中与其他服务类别建立了关联规则。此外，教育／知识服务和社会关系服务间并未建立关联规则。
讨 论
城市公园CES感知类别的关联性
本研究表明，城市公园中，审美欣赏服务和休闲／生态旅游服务最易被公众直接感知，且关联性最强。
公众感知到公园场所感服务的程度普遍较低，但均能够感知到。且场所感服务分别与审美欣赏、休闲／生态旅游、艺术灵感启发和文化遗产等服务建立了关联规则。这可能是由于部分公园的地域文化或场所精神特征更容易被感知。
此外，教育／知识服务和社会关系服务间并未建立关联规则。这可能是由于部分公园内科普宣教设施匮乏，公共活动类别不够丰富；也可能是因为公众更倾向于就审美欣赏和艺术灵感等更具视觉吸引力的服务发表观点。
城市公园特色对CES感知类别关联性的影响
分析发现，公园特色能够对CES感知类别关联性产生影响。大明湖公园、趵突泉公园、五龙潭公园、华山湖公园和环城公园景色优美，历史古迹、文化设施和非遗活动丰富，公众对其文化遗产服务与艺术灵感启发服务的感知较强。泉城公园、百花公园与济南森林公园以自然景观为特色，游客与自然的接触更为亲密，因而审美欣赏、休闲／生态旅游服务与精神／宗教价值服务之间的关联性较强。中山公园作为游憩休闲、阅读学习及举办文化活动的主要场所，其休闲／生态旅游、文化遗产和教育／知识服务之间建立了较强的关联性。济南动物园属于专类公园，园内有完备的游憩设施与解说标识系统，关联性主要体现在休闲／生态旅游和教育／知识服务之间。
位于趵突泉公园的“天下第一泉”，凭借丰富的历史古迹和文化设施吸引了大量游客来访 © 山东省情网
由于不同城市公园的CES感知类别关联性不同，可通过突出公园特色加强CES服务水平，促进相关的CES感知提升。以自然景观体验为主的公园，也应加强公园的自然疗愈价值。以历史文化为特色的公园，可通过现代景观手法转译传统历史文化要素，重构公园人文景观空间叙事结构，并加强公园休闲／生态旅游服务。具有科普教育功能的公园可置入交互式景观装置、举办寓教于乐的教育活动等。此外，公园规划设计应着重改善负面CES中提及的景观要素。
CES感知与马斯洛需求层次理论的对应关系
马斯洛需求层次理论分为生理、安全、爱和归属、尊重，以及自我实现需求。本研究发现，城市公园CES与爱和归属、尊重、自我实现需求存在对应关系。审美欣赏与休闲／生态旅游服务是高频感知服务，对应爱和归属及自我实现需求；文化遗产、艺术灵感启发、精神／宗教价值和教育／知识服务是中频感知服务，对应尊重需求；场所感和社会关系服务感知频率最低，对应爱和归属及尊重的需求。这可能是由于本研究所选取的10个城市公园多建设年代较早，注重视觉感知与空间营造，缺少对参与性、互动性及场所归属感的关注。由此，在城市公园改造提升时加强公众可参与、可互动的设施与活动，可为公众营造场所感与归属感。
研究意义与局限
基于社交网络的在线评论数据极大地扩充了数据来源，降低了数据获取成本，提高了研究效率。本研究应用的FP-Growth算法关联规则无需明确CES的具体空间分布，即可完成聚类，同时清晰展示共现频率高的服务类别间的具体频数。研究表明了CES类别之间很可能具有协同作用，关注这种协同作用能够提升关联密切的CES效能，对于提升城市公园绿地的CES供给与空间品质具有重要意义。
本研究也存在一定的局限性：1）出于隐私保护机制，用户的社会特征信息难以获取，使得针对这些因素的研究难以开展；2）在线评论数据难以区分本地居民与外地游客，因此难以对二者的感知差异展开研究；3）发表网络评论的使用者以中青年为主，难以开展对老年人、儿童或其他不经常发表网络评论的使用者的感知研究。
未来可进一步挖掘网络评论数据，通过社会特征信息创建用户画像，更全面地剖析用户的环境认知、行为偏好，探索公众社会特征对城市公园CES感知的影响。同时，尽可能融合多源数据与方法，补充老年人、儿童及其他不常发表网络评论的人群的感知数据。此外，可利用统计分析方法进一步探究影响公众CES感知的城市公园景观特征。
参考文献
[1] Millennium Ecosystem Assessment (2003). Ecosystems and Human Well-Being: A Framework for Assessment. Island Press.
[2] Dong, L., Zhu, W., Gao, Y., & Li, S. (2014). Research progress in culture ecosystem services (CES) and its development trend. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 50(6), 1155-1162.
[3] Jennings, V., Larson, L., & Yun, J. (2016). Advancing sustainability through urban green space: Cultural ecosystem services, equity, and social determinants of health. International Journal of Environmental Research and Public Health, 13(2), 196.
[4] Dang, H., & Li, J. (2022). Cultural ecosystem services perception of urban parks based on natural language processing. Journal of Shaanxi Normal University (Natural Science Edition), 50(4), 92-102.
[5] Liu, S., Yang, Y., & Yan, W. (2021). Research framework of green space allocation in parks based on cultural ecosystem services supply-demand balance. Journal of Chinese Urban Forestry, 19(3), 14-18.
[6] Dai, P., Zhang, S., Chen, Z., Gong, Y., & Hou, H. (2019). Perceptions of cultural ecosystem services in urban parks based on social network data. Sustainability, 11(19), 5386.
[7] Jiang, Q., Wang, G., & Li, J. (2022). Public perception of cultural ecosystem services in urban parks: A case study of urban parks of Jinan City Proper. Landscape Architecture, 29(2), 127-133.
[8] Zhao, Y., You, W., Lin. X., He. D., & Wen. H. (2022). Perception of cultural ecosystem services in Wuyishan City from the perspective of tourists and residents. Acta Ecologica Sinica, 42(10), 4011-4022.
[9] Riechers, M., Barkmann, J., & Tscharntke T. (2016). Perceptions of cultural ecosystem services from urban green. Ecosystem Services, (17), 33-39.
[10] García-Llorente, M., J. Castro, A., Quintas-Soriano, C., Oteros-Rozas, E., Iniesta-Arandia, I., A. González, J., del Amo, D. G., Hernández-Arroyo, M., Casado-Arzuaga, I., Palomo, I., Gómez-Baggethun, E., Onaindia, M., Montes, C., & Martín-López, B. (2020). Local perceptions of ecosystem services across multiple ecosystem types in Spain. Land, 9(9), 330.
[11] Li, K., Shen, W., & Huang, Z. (2019). Cultural ecosystem services performance assessment in urban green space: A case study of Qianlingshan Park in Guiyang City. Urban Problems, (3), 44-50.
[12] Riechers, M., Barkmann, J., & Tscharntke, T. (2018). Diverging perceptions by social groups on cultural ecosystem services provided by urban green. Landscape and Urban Planning, (175), 161-168.
[13] Plieninger, T., Dijks, S., Oteros-Rozas, E., & Bieling, C. (2013). Assessing, mapping, and quantifying cultural ecosystem services at community level. Land Use Policy, (33), 118-129.
[14] Luo, Q., Zhen, L., Yang, W., & Xu, Z. (2020). The influence of ecological restoration projects on cultural ecosystem services in the Xilin Gol Grassland. Journal of Natural Resources, 35(1), 119-129.
[15] Zheng, T., Yan, Y., Zhang, W., Zhu, J., Wang, C., Rong, Y., & Lu, H. (2022). Landsense assessment on urban parks using social media data. Acta Ecologica Sinica, 42(2), 561-568.
[16] Sun, F., Xiang, J., Tao, Y., Tong, C., & Che, Y. (2019). Mapping the social values for ecosystem services in urban green spaces: Integrating a visitor-employed photography method into SolVES. Urban Forestry & Urban Greening, (38), 105-113.
[17] Martín-López, B., Iniesta-Arandia, I., García-Llorente, M., Palomo, I., Casado-Arzuaga, I., del Amo, D. G., Gómez-Baggethun, E., Oteros-Rozas, E., Palacios-Agundez, I., Willaarts, B., A. González, J., Santos-Martín, F., Onaindia, M., López-Santiago, C., & Montes. C. (2012). Uncovering ecosystem service bundles through social preferences. PLOS ONE, 7(6), e38970.
[18] Ciftcioglu, G. C. (2017). Social preference-based valuation of the links between home gardens, ecosystem services, and human well-being in Lefke Region of North Cyprus. Ecosystem Services, (25), 227-236.
[19] Sherrouse, B. C., Clement J. M., & Semmens, D. J. (2011). A GIS application for assessing, mapping, and quantifying the social values of ecosystem services. Applied Geography, 31(2), 748-760.
[20] Peng, W., Liu, W., Cai, W., Wang, X., Huang, Z., & Wu, C. (2019). Evaluation of ecosystem cultural services of urban protected areas based on public participation GIS (PPGIS): A case study of Gongqing Forest Park in Shanghai, China. Chinese Journal of Applied Ecology, 30(2), 439-448.
[21] Canedoli, C., Bullock, C., Collier, M. J., Joyce, D., & Padoa-Schioppa, E. (2017). Public participatory mapping of cultural ecosystem services: Citizen perception and park management in the Parco Nord of Milan (Italy). Sustainability, 9(6), 891.
[22] Lee, J., Park, H., Kim, I., & Kwon, H. (2020). Analysis of cultural ecosystem services using text mining of residents’ opinions. Ecological Indicators, (115), 106368.
[23] Jiang, Q., Dou, Y., & Ren, Z. (2021). Research trends of ecosystem services from the perspective of landscape planning—Summary on the 10th Ecosystem Services Partnership World Conference. Landscape Architecture Frontiers, 9(1), 66-79.
[24] Zhai, X., & Lange, E. (2020). Using social media to explore perceptions of ecosystem services by nature-based solution projects. Landscape Architecture Frontiers, 8(3), 58-77.
[25] Chen, S., Lin, L., & Yuan, X. (2017). Social media visual analytics. Computer Graphics Forum, 36(3), 563-587.
[26] Zhu, X., & Zhao, J. (2021). Opportunities and challenges for the development of Chinese think tank in the social media age. Governance Studies, 37(1), 90-97.
[27] Yang, Q., & Dobbie, M. F. (2019). Importance-satisfaction analysis of cultural ecosystem services of multifunctional landscapes designed for stormwater management. Landscape Architecture Frontiers, 7(1), 52-67.
[28] D’Angelo, G., Rampone, S., & Palmieri, F. (2017). Developing a trust model for pervasive computing based on Apriori association rules learning and Bayesian classification. Soft Computing, (21), 6297-6315.
[29] Gao, B., & Wang, L. (2019). Research on internet public opinion information index based on Apriori data mining algorithm. Proceedings of 2019 Annual Meeting and Symposium of the Chinese Society of Indexers, 72-77.
[30] Agrawal, R, & Srikant, R. (1994, September). Fast algorithms for mining association rules. Proceedings of 20th International Conference on Very Large Data Bases, VLDB, (1215), 487-499.
[31] Han, J., Pei, J., & Yin, Y. (2000). Mining frequent patterns without candidate generation. ACM SIGMOD Record, 29(2), 1-12.
[32] Ni, D., & Ma, C. (2018). Application of FP-growth algorithm and its optimization in tax system. Journal of Computer Applications, 38(S2), 140-143.
[33] Wang, F., Zheng, S., Yang, H., Yu, J., Wang, Y., & Wang, Z. (2022). Regionalization and classification of water eco-environment in Zhejiang Province based on ecosystem service. Acta Ecologica Sinica, 42(2), 539-548.
[34] Arslan, E. S., & Örücü, Ö. K. (2021). MaxEnt modelling of the potential distribution areas of cultural ecosystem services using social media data and GIS. Environment, Development and Sustainability, (23), 2655-2667.
[35] Wei, Y. (2018). Space creation with place spirit: Daxi Village, Yuli County. Planners, 34(1), 82-86.
[36] Cao, W., Yang, Y., Liu, J., & Wang, M. (2020). Study on the axis activation of the ancient city based on contextualism: A case study of the central axis of Kaifeng City. Modern Urban Research, (1), 9-16.
[37] Li, L., & Tan, S. (2016). Research on urban parks enhancing health of population in the perspective of active intervention. Architecture & Culture, (7), 189-191.
[38] Lee, H., & Lautenbach, S. (2016). A quantitative review of relationships between ecosystem services. Ecological Indicators, (66), 340-351.
[39] Yao, W. (1992). Maslow’s aesthetics of humanistic psychology. Journal of Northwest Normal University (Social Sciences), (4), 32-36.
[40] Qi, W., Guo, Q., & Hong, Y. (2020). The realization ways of landsense creation based on the hierarchical relationships of ecosystem services. Acta Ecologica Sinica, 40(22), 8103-8111.
[41] Wu, J., Men, X., Liang, J., & Zhao, Y. (2020). Research on supply and demand equilibrium of ecosystem services in Guangdong Province based on the Gini coefficient. Acta Ecologica Sinica, 40(19), 6812-6820.
[42] Orenstein, D. E., & Groner, E. (2014). In the eye of the stakeholder: Changes in perceptions of ecosystem services across an international border. Ecosystem Services, (8), 185-196.
[43] Fox, N., Graham, L. J., Eigenbrod, F., Bullock, J. M., & Parks, K. E. (2021). Enriching social media data allows a more robust representation of cultural ecosystem services. Ecosystem Services, (50), 101328.
[44] Widener, M. J., & Li, W. (2014). Using geolocated Twitter data to monitor the prevalence of healthy and unhealthy food references across the US. Applied Geography, (54), 189–197.
[45] Li, Y., & Wang, Y. (2022). Accurate recommendation model of academic new media information based on user dynamic profile. Information Science, 40(1), 88-93, 101.
[46] Wang, Z., Jin, Y., Liu, Y., Li, D., & Zhang, B. (2018). Comparing social media data and survey data in assessing the attractiveness of Beijing Olympic Forest Park. Sustainability, 10(2), 382.
本文引用格式 / PLEASE CITE THIS ARTICLE AS
Jiang, Q., Wang, G., Liang, X., & Liu, N. (2022). Research on the Perception of Cultural Ecosystem Services in Urban Parks via Analyses of Online Comment Data. Landscape Architecture Frontiers, 10(5), 32‒51. doi: 10.15302/J-LAF-1-020072
编辑 | 田乐，周佳怡
制作 | 高雨婷
版权声明：本文版权归原作者所有，请勿以 编辑版本转载。如有侵犯您的权益请及时联系，我们将第一时间删除。
投稿邮箱：info@landscape.cn
项目咨询：18510568018（微信同号）
