观点 | 刘瑜：基于社会感知大数据的城市研究及应用

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2017年11月9-10日，第二届中国新型城镇化理论·政策·实践论坛在京举办。论坛以“新发展理念引领新型城镇化建设”为主题，同时设“城市群建设支撑区域空间新框架”“大数据创新助力城市治理现代化”两个分论坛，聚焦现阶段中国城镇化进程中的若干关键议题进行交流讨论，以期“准确研判城镇化发展的新趋势新特点，妥善应对城镇化面临的风险挑战”，助力中国城镇化的可持续发展。近期，我们将全文整理并陆续刊发论坛嘉宾主题演讲，以飨读者。本期内容为北京大学遥感与地理信息系统研究所教授，北京大学未来城市研究中心副主任刘瑜在大数据分论坛上所做的《基于社会感知大数据的城市研究及应用》演讲。

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大数据是个热词，在地理学以及城市研究中，大数据之所以被广泛应用，是因为大数据由人创造并且具有时空标记，这为我们理解地理环境、人的时空间行为以及它们之间的相互关系提供了一种很好的观察手段。所以地理领域和城市规划领域都在积极拥抱大数据，希望用大数据解决问题。

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地理大数据是什么？

我们提出一个概念叫社会感知，即大数据提供了对地理环境、社会经济特殊的感知。社会感知和遥感的结合有助于我们更好的认识地理空间。如下图将夜间灯光数据和春节前、春节期间签到数据进行合成，可以呈现中国不同地区人口的变迁情况，进一步映射出人口变迁背后的社会经济发展状况，比如河南、湖南是主要的人口迁出地区，沿海是主要人口迁入地区，基本对应春节期间务工流情况。

春节期间中国不同地区人口变迁情况

现在，数据条件已经具备，理论方法亟待突破。难点有两部分：

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地理空间大数据单位价值密度低且具有时空属性。处理时空是比较困难的，包括时空依赖性、时空交互等等。

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个体空间行为有较高的随机性。

因此我们面对的挑战是，如何从地理空间大数据中挖掘出有价值的规律性模式，进而建立所获取的这些规律性模式和地理环境之间的关联关系。

每个个体的行为是随机的，大数据反映的是海量个体的行为特征，当样本量非常大的时候就呈现出规律性，这往往和地理环境特征密切结合在一起。意味着我们可以构造一些从海量群体时空行为模式角度去反演地理环境社会经济特征的途径，这就是社会感知的分析方法。

简单来说，社会感知就是大数据提供了一种从人到地的观察手段，它利用人的空间行为去反演地理环境特征。可以类比于地理学中的遥感，但遥感大多用于观察自然环境特征，在观察社会经济特征上的能力不足。所以，虽然两者处理方法有相似、相通之处，但是大数据提供的社会感知手段弥补了传统遥感的不足。另外，社会感知也与VGI是一脉相承的，在VGI概念中每个个体都扮演一个传感器的角色，社会感知中的传感器就是每个人主动或者被动贡献的数据，形成了对地理空间的观察。

所以，在地理学研究中，最重要的研究议题是人地关系、人地耦合以及演化。社会感知提供了一种全新的观察方式，为研究地理学提供了全新的视角。如何做好这一切，离不开地理空间分析方法和模型的支持。

地理学研究人、地、时，建筑学研究人、地、房，实际上也是相通的，房产的信息、地理的信息都可以通过人的多元大数据刻画、描述、量化。在描述人的特征时，我认为有几个方面需要关注。一个是动态的演化特征，另一个是静态的分布和交互特征，这都有助于揭示地理环境的特征。

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城市结构研究

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社会感知反演地理环境框架

城市总是充满了一致性和多样性，不同地方有不同的分布规律和模式。大数据可以透过不同的手段发现它的差异性。利用大数据所提取的人的活动时谱曲线可以反演地理环境情况，揭示城市里不同用地的社会特征。如图，将上海不同地点的签到数据、出租车上下车点数据整合得到不同的曲线，将这些曲线集中起来就可以刻画用地功能，因为相同功能地块居民活动的强度以及时间变化的曲线是比较相似的。

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用地功能分解

城市里的地理单元同样由基本用地类型所合成。从观察到的活动变化曲线中可以分解出基活动，对应到相应单纯的诸如餐饮、办公、居住、商务办公等活动中，每种地块不同的基活动都对应着不同的基本时谱特征。

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用地混合度和功能组团分解

同样，根据不同的基活动，可以进行用地混合度评估和功能组团分解。

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基于交互的空间结构分析

地块对应的活动时谱曲线反映的是地块的一阶特征。城市构成的流空间即城市各个单元之间产生的人或物质的流动可以形成一个整体，这种流动在地理学上被叫做空间交互，可以透过大数据观察不同地理单元之间的交互情况。比如利用出租车数据可以看到区域之间联系的强度，反映城市不同单元之间的密集程度。可以利用这样的数据构造交互网络，利用网络分解的办法对城市结构进行分析。另外这种交互还有时间变化特征，可以用它揭示用地功能。

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街道视角研究

传统研究的空间聚合单元局限于面元层面。实际上，对居民而言，他们在城市空间内的物理移动通常都被约束在道路网络之中。街道是人们观察和理解城市意象的基本单元，同时街道也是一个区块跟城市产生交互的重要接口。

北京主要道路及其周边建成环境遥感影像

近些年，照片也提供了一个很好的定量分析城市结构的途径。依赖于人工智能的发展，我们可以对照片的语意进行理解，评估照片带给人的感受。比如不同的照片给人的安全感是怎样的，如图选取了一些沿街道分布的照片评估了每条街道给人的感受。这项研究量化了街道的感知维度，借此可以评估人对城市的感受。

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地理大数据应用研究

这些研究可以有很多应用，比如在城市旅游景区规划中，可以做景点提取、景点热度分析、热门旅游路线挖掘等。在城市治理方面同样可以得到应用。我们获取了北京市法制办城管执法事件一年之内的空间分布，对应地图找到相应的点，大多是比较乱的环境。我们认为脏乱差的出现与城市的大环境有关，希望可以从多个维度描述城市不同的环境。我们集成了100多个特征，希望对每个城市单元进行刻画，这是我们提名的框架，叫"人-地-动-静"，从这四个维度刻画城市不同单元的表征，量化之后预测在哪些地方还有可能出现城管执法事件，也就是说环境不那么好的地方，借此对城市的环境进行规划。这里借鉴了生态学中生态位的模型，即人的每个活动或者每个设施在城市里面生存必然有相适应的环境。

我的演讲到此结束，谢谢大家。

本文根据讲话速记整理，并经专家审阅

文中配图来源于刘瑜教授PPT