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植物规划设计团队在International Journal of Environment Research and Public Health

发表研究论文

浙江大学园林研究所夏宜平教授植物规划设计团队于8月12日在International Journal of Environment Research and Public Health期刊在线发表题为“Assessing Emotional Responsesto the Spatial Quality of Urban Green Spaces through Self-Report and Face RecognitionMeasures”的研究论文。

全文链接:https://doi.org/10.3390/ijerph18168526

引用格式:Qiao, L.; Zhuang, J.; Zhang, X.; Su, Y.; Xia, Y. Assessing EmotionalResponses to the Spatial Quality of Urban Green Spaces through Self-Report andFace Recognition Measures. Int. J. Environ. Res. Public Health 2021, 18, 8526.https://doi.org/10.3390/ijerph18168526

伴随着城市不断扩张,居民越来越远离自然环境。一个高质量的城市绿地(Urban Green Space, UGS)对于改善城市环境是必不可少的。越来越多的研究表明,城市绿地是提高公共卫生水平的一种资源。人们普遍认为,与大自然接触可以增强积极情绪,恢复注意力,提高认知能力,减轻压力和焦虑。绿地为居民日常与自然联系提供了相对低成本的机会。最新研究发现,在COVID-19大流行期间,许多人最怀念的是与大自然的密切接触,例如在户外锻炼和结识其他人(Ugolini et al., 2020; Cheng et al., 2021; Ciupa and Suligowski,2021; Lu et al., 2021)。因此,城市绿地应该被视为是城市建设中至关重要的空间

尽管创造高质量的城市绿地对公共健康具有相当重要的意义,但很少有研究从个人情绪维度来评估城市绿地的质量。该研究旨在从空间质量的角度对城市绿地进行多维情感评估,将人脸识别和自我报告两种方法相结合,通过测量不同绿地指标对情绪的影响,提出未来城市绿地建设的具体建议。

图1 研究选择的15个绿地

研究者向34名参与者展示了西湖风景区15个场景的全景视频。对于每个场景,通过量化的方法确定了12个空间质量属性,包括植物感知属性、空间结构属性和绿地体验三大类。然后,使用自我报告SAM量表(Self-Assessment-Manikin, SAM)人脸识别模型来衡量人们的效价-唤醒(Valence- Arousal)情绪值。在所有预测因子中,水体和植物的百分比是通过SAM量表测量的情绪反应的预测指标,而人脸识别测量的模型R2不够高。关于性别差异,女性的效价明显高于男性。较高比例的水体和植物、较大的面积、适宜的形状指数和较低的郁闭度通常与积极情绪有关。

图2 实验流程

该研究确定了西湖风景区绿地的三类空间质量属性,以及特定的情感测量维度。对于具体的设计策略,该文提出了更量化的分析,以期帮助设计人员对绿地的空间质量做出循证的决策。论文还提出,设计师必须考虑绿地的所有结构属性,并在创建城市绿地的同时丰富视觉感知并提供各种活动。此外,建议在未来的研究中结合生理和心理方法来评估情绪反应。因为人脸识别模型可以提供情绪反应的客观测量,而自我报告问卷更容易管理,可以作为测量方法的补充。

图3 空间结构属性的事后检验;不同字母表示0.05水平上的显着差异(a、b 和c)

(B1: 面积,B2:形状系数,B3:郁闭度,B4:绿视率,B5:水体百分比)

浙江大学风景园林硕士研究生乔琳为本文的第一作者,夏宜平教授为通讯作者。该团队多年来从事花园、花境植物选择与景观营造研究,并开展风景园林植物景观与人工智能交叉领域的研究。

图文信息 | 乔琳

审核 | 夏宜平、苏扬
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