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提升街道景观体验,小招牌有奇效

景观设计学 2023-02-13 来源:景观中国网
原创
研究结果显示:外挂店招、建筑入口空间、品牌标识和电子屏幕的信息密度最高,其次是绿化和人群,建筑立面、天空和地面最低

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2期。点击免费获取全文



导 读

本研究选择上海市南京路步行街作为实验场地,采用头戴式眼动仪探究参与者自然状态下行走时的注意力关注点,同时结合目的地选择、兴趣点拍照、深度访谈多种实验任务。研究采用自动语义分割与人工识别结合的方法,分析并统计各环境要素的眼动兴趣区注视情况,并引入“信息密度”这一眼动新指标。研究结果显示:外挂店招、建筑入口空间、品牌标识和电子屏幕的信息密度最高,其次是绿化和人群,建筑立面、天空和地面最低。通过对以外挂店招为代表的高信息密度环境要素进行系统性设计,有助于塑造特色鲜明的街道景观体验。此外,当环境体验与个人经历相关并被赋予情感价值时,容易导致正向的认知判断结果,促进环境吸引力的形成。


关键词

街道景观风貌;南京路步行街;景观体验;头戴式眼动仪;实景实验;环境吸引力



注意力的设计——眼动追踪技术辅助下的上海市南京路步行街景观体验研究

Designing Attention—Research on Landscape Experience Through Eye Tracking in Nanjing Road Pedestrian Mall (Street) in Shanghai


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陈奕言

同济大学建筑与城市规划学院


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陈筝

同济大学建筑与城市规划学院
同济大学高密度人居环境生态与节能教育部重点实验室


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杜明3

同济大学建筑设计研究院(集团)有限公司



引言


随着城市快速发展,商业步行街逐渐从单纯提供商业服务向展现特定景观风貌、承载多元活动发展,成为城市社会生活的重要场所[1]。

眼动追踪技术可以记录人眼球的客观运动,提供毫秒级的追踪响应,能够精准捕捉人对环境的快速认知加工[2][3],可帮助研究者直观理解从空间要素到行为决策的视觉认知过程。但是在空间的探索中,不同的情境和目的会产生不同的关注[4]~[6],若没有清晰的任务引导,往往无法达到期望的实验效果。

综上,本研究选用眼动追踪技术进行探索性的眼动实景实验,并在眼动实验中设置行为任务,以捕捉分析更加真实可靠的眼动情况。具体研究问题包括:1)人们对不同环境要素的注视情况有何差异;2)哪些环境要素和空间对景观体验影响较大;3)环境要素具体如何引导行为决策。



研究方法


实验总体设计

本研究采用眼动现场实验,使用60Hz高采样频率[7]的Ergoneers Dikablis头戴式眼动仪。任务包括用提示语限定具体生活场景的自由行走观察及特定行为任务两类。此外,本研究采用小样本进行深度系统性挖掘[8][9],适当降低了对于样本和控制的考虑[10]。本研究选用6~8人样本规模,并遵循“理论抽样”(theoretical sampling)[11]和“理论饱和”(theoretical saturation)[12]原则。


场地选择

南京路步行街(以下简称“步行街”)是上海公认的高活力公共空间,具有高度丰富的信息和视觉刺激。结合南京路现有研究[13]~[17],各截取一段——中段(湖北路—河南中路部分路段,长225m)和东拓段(河南中路—中山东一路部分路段,长175m)——开展实验。


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实验路段及主要任务环节选点空间分布© 陈奕言,陈筝,杜明


现场实验流程

实验流程及主要任务选点空间分布下图所示。


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实验流程图 © 陈奕言,陈筝,杜明


在完成基础信息问卷填写、眼动仪佩戴校准后,参与者首先在河南中路路口进行目的地选择任务:要求参与者观察步行街中段和东拓段两个方向后,选择想先游逛的方向,接着进行自由行走观察和兴趣点拍照。在此过程中,眼动仪全程记录参与者注视情况,同时搭载录音设备进行录音。参与者在中段和东拓段规定路段各行走一个来回后,最后于指定地点完成深度访谈,并要求参与者在自己所拍摄的照片中挑选3张最喜爱的并说明理由。在此过程中,确保参与者完整、清晰地回答所有问题。

实验参与者,要求为:年龄18~40周岁,职业类型为学生或公司职员,裸眼或矫正视力达1.0以上,无色盲、色弱等视觉缺陷或眼部疾病,听力正常。实验最终招募并筛选了共7名参与者,3名女性、4名男性,5位学生、2位公司职员,且近半年内均常住上海。每位参与者的实验过程控制在40分钟左右,研究人员全程跟随。


数据分析方法

研究将采集到的数据分为“纯眼动数据”和“与行为相关的眼动数据”两类。此外反映了感受和体验的数据被归为“纯行为数据”。研究对这三类数据进行了综合处理分析。

1)纯眼动数据的分析中采用眼动兴趣区分析法[18],即限定具体感兴趣的分析区域或要素为眼动兴趣区,并统计兴趣区内的累积注视时长和占比。

2)与行为相关的眼动数据也使用眼动扫视轨迹分析来分析环境要素的注视先后顺序。

3)纯行为数据包括拍摄的照片和深度访谈内容,研究对此类数据进行了整理编码分类统计,以系统挖掘主观心理感受。

本研究中,眼动兴趣区分析包括“自动语义分割与人工识别结合”和“计算环境要素的信息密度”两个关键分析步骤。我们采用周博磊等人[19]训练的ADE20k街景标签数据库进行图像语义分割。该软件可实现对各环境要素注视情况的自动化批量识别,提高了数据分析效率。


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环境要素的语义分割与兴趣区自动批处理 © 陈奕言,陈筝,杜明


为了客观反映各要素对注意力的吸引程度,本研究引入“信息密度”(information density)这一指标——主观注视占比(注视比例)与客观画面面积占比(暴露比例)的比值,用于描述单位面积下的信息输入效率。如果把客观视觉面积占比的对象从单个环境要素扩大到其他对空间设计更有价值的兴趣区(如建筑底层空间、街道设施等),信息密度就可以广义地描述直觉系统的信息偏好。



研究结果


环境要素存在信息密度差异

研究根据信息密度的高低将各要素划分为低(0,1]、中(1,2]、高(2,∞)三级(表1):外挂店招、建筑入口空间、品牌标识和电子屏幕的信息密度最高,其次是绿化、人群,建筑立面、天空和地面最低。


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中段方向各环境要素信息密度© 陈奕言,陈筝,杜明


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东拓段方向各环境要素信息密度 © 陈奕言,陈筝,杜明


由结果可见,视觉面积占比最大的要素不一定能得到最多的关注,而一些环境要素虽然视觉面积占比非常小,却可以吸引很多的关注。因此,我们有理由相信,当人们在街道中搜索信息时,倾向于关注建筑入口空间、外挂店招等反映空间活动内容和状况的要素;绿化和人群可能因为在一定程度上反映了环境的舒适度和场地的维护情况,也被认为提供了部分有效空间信息;视觉面积占比较大而信息较少的天空和地面则容易被忽略。


通过对街道高信息密度环境要素的系统设计塑造独特空间体验

为了解这种设置对注视和感受有何影响,研究根据建筑楼层将侧界面进一步划分为上部(裙房顶层及以上)、中部、下部(底层)并统计其注视分布。整体而言,街道侧界面的注视显著高于底界面和顶界面,而侧界面中东拓段的注视集中在下部,中段集中在下部和中部(表2)。


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中段街道侧界面上、中、下三部分的注视分布 © 陈奕言,陈筝,杜明


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东拓段街道侧界面上、中、下三部分的注视分布 © 陈奕言,陈筝,杜明


具体来说,在步行街中段,虽然侧界面下部的注视最多(28.30%),但中部也获得了与下部相近的注视比例(24.20%)。此外,研究团队也注意到参与者在实验中除眼球运动外,也多次出现抬头、转头、转身等观察建筑物中高层空间的头部和肢体运动。由于步行街中段将各类极具特色和年代感的外挂店招、电子屏幕集中设置在了街道侧界面中部,并包含了建筑山花、转角等丰富的装饰细节,创造了一个不同于一般街道的空间层次和注意集中区域,由此改变了人的基本预期,而视线仰角的变化也使得访客不断抬头、转头、转身等;在此过程中,参与者的视觉体验变得应接不暇,从而在一定程度上获得了“独特”“丰富”“鲜明”的景观风貌感受。


个人情感促进环境吸引力的形成

针对参与者提供的拍照理由,研究采用文本编码分析,依照环境吸引力的类型将照片分为核心印象(42张)、独特体验(32张)和个人经历(8张)三类(表3)。


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核心印象、独特体验、个人经历三类照片拍摄情况及被挑选为“最喜爱的三张”的情况 © 陈奕言,陈筝,杜明


1)核心印象类照片反映了街道独特的场景或节点,同时参与者在深度访谈中提到“南京路特色”“别的地方没有”等描述。

2)独特体验类照片反映了参与者感知到的有趣的、与日常生活差异较大的内容。

3)个人经历类照片反映了能够激发参与者联想的场景或节点,参与者提到“曾经来过”“与熟悉的影视作品相关”等描述。

其中,个人经历类照片被选为“最喜爱的3张照片”的比例最高。实验结果显示,当环境体验与个人经历相关并被赋予情感价值时(即产生了情感共鸣),容易导致正向的认知判断结果,促进环境吸引力的形成。



结论


本研究采用眼动追踪技术,直观理解从环境要素到行为决策的认知过程,为街道的空间体验研究提供了新的思路。本研究的主要结论包括以下几点。

1)以南京路为代表的商业步行街中,环境要素具有显著的信息密度差异。高信息密度要素,尤其是外挂式店招的客观视觉面积占比极小,但对人的综合空间感受的影响较大,在相关空间设计中应当予以重点关注。

2)高信息密度要素的系统性设计或调整容易形成独特风貌的感受。在城市空间设计中,应注意识别此类高信息密度的环境要素,以及它们对使用者空间认知和行为活动的影响,从而促进特定感受和行为活动的发生,提高空间环境的整体设计品质。

3)在引起使用者关注的空间中,能够进一步诱发情感体验的场所更容易使人留下深刻印象,并导致正向的认知判断。在规划设计时,我们可以采用具有识别性的环境线索,从而提示并强化这种情感关联。


部分参考文献

[1] Wei, M., & Zhang, Y. (2000). Creating a “People-Oriented” urban commercial pedestrian system. Urban Planning Forum, (1), 20–22.

[2] Yarbus, A. L. (2013). Eye Movements and Vision. Springer.

[3] Hamamé, C. M., Vidal, J. R., Perrone-Bertolotti, M., Ossandón, T., Jerbi, K., Kahane, P., Bertrand, O., & Lachaux, J. (2014). Functional selectivity in the human occipitotemporal cortex during natural vision: Evidence from combined intracranial EEG and eye-tracking. Neuroimage, (95), 276-286. doi:10.1016/j.neuroimage.2014.03.025

[4] Simpson, J., Freeth, M., Simpson, K. J., & Thwaites, K. (2019). Visual engagement with urban street edges: Insights using mobile eye-tracking. Journal of Urbanism: International Research on Placemaking and Urban Sustainability, 12(3), 259-278. doi:10.1080/17549175.2018.1552884

[5] Simpson, J. (2018). Street DNA: The who, where and what of visual engagement with the urban street. Journal of Landscape Architecture, 13(1), 50-57. doi:10.1080/18626033.2018.1476032

[6] Sun, C., & Yang, Y. (2019). A study on visual saliency of way-finding landmarks based on eye-tracking experiments as exemplified in Harbin Kaide Shopping Center. Architectural Journal, (2), 18-23.

[7] Bojko, A. (2013). Eye Tracking the User Experience: A Practical Guide to Research. Rosenfeld Media.

[8] Creswell, J. W. (1998). Qualitative Inquiry and Research Design: Choosing Among Five Approaches. Sage publications.

[9] Creswell J. W. (2003). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches (2nd ed.). Sage.

[10] Kaplan, R. (1996). The Small Experiment: Achieving More With Less. In J. L. Nasar & B. B. Brown (Eds.), Public and Private Places (pp. 170-174). Environmental Design Research Association.

[11] Glaser, B. G., Strauss, A. L., & Strutzel, E. (1968). The discovery of grounded theory; strategies for qualitative research. Nursing Research, 17(4), 377-380.

[12] Rubin, H. J., & Rubin, I. S. (2011). Qualitative Interviewing: The Art of Hearing Data. Sage.

[13] Chang, Q. (2005). Begin of a Metropolis: A Study of the Bund Section of Nanjing Road in Shanghai. Tongji University Press.

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[16] Zhou, S., Yan, W., Liu, Y., & Meng, H. (2001). The design of Nanjing Road Pedestrian Mall in Shanghai. New Architecture, (3), 1–5.

[17] Zha, J., Wang, S., & Tang, W. (2020). Renovation and new appearance through history: Practice and reflection on public space renewal of the historical and cultural areas in shanghai and taking the east extension section of Nanjing Road pedestrian street as an example. Architectural Practice, (10), 72–81.

[18] Duchowski, A. T. (2003). Eye Tracking Techniques. Eye Tracking Methodology: Theory and Practice (pp. 55-65). Springer. doi:10.1007/978-1-4471-3750-4_5

[19] Zhou, B., Zhao, H., Puig, X., Fidler, S., Barriuso, A., & Torralba, A. (2017). Scene Parsing Through ADE20k Dataset. 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (pp. 5122-5130). IEEE. doi:10.1109/CVPR.2017.544.


本文引用格式 / PLEASE CITE THIS ARTICLE AS

Chen, Y., Chen, Z., & Du, M. (2022). Designing attention—research on landscape experience through eye tracking in Nanjing Road pedestrian mall (street) in Shanghai. Landscape Architecture Frontiers,  10(2), 52‒70. doi:10.15302/J-LAF-1-020064



编辑 | 田乐,汪默英

翻译 | 田靖雯,张博伦,王颖,田乐

制作 | 高雨婷


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