结论与讨论
4.1从专家评估到公众参与的景观视觉特征分析
本研究从景观感知的视觉特征出发,利用2种类型的数字足迹归纳总结出秦淮河风光带景观资源的形象特征与视觉偏好,将研究焦点从“看到什么”,转换为“关注什么”,最终聚焦于“喜欢什么”。通过深入解析物像、视像与心像之间的转化过程及其关联机制,本研究证实了数字足迹支持下的景观视觉感知评价,有助于从人本视角精准识别旅行者的景观偏好与游憩需求。
相关研究也证实了,通过对网络社交媒体中用户生成内容(usergeneratedcontent,UGC)的影像数据进行主题聚类分析,能够有效分析旅行者的游憩心理画像,从而实现心理画像技术服务大众公共游憩生活的应用价值[23]。然而,也有研究者提出,当使用用户自主生成的影像数据来研究旅游凝视时,“即使最详细、最全面的内容分析,也难以完全确定一组特定图像的象征意义”[24]。
相关研究也证实了,通过对网络社交媒体中用户生成内容(usergeneratedcontent,UGC)的影像数据进行主题聚类分析,能够有效分析旅行者的游憩心理画像,从而实现心理画像技术服务大众公共游憩生活的应用价值[23]。然而,也有研究者提出,当使用用户自主生成的影像数据来研究旅游凝视时,“即使最详细、最全面的内容分析,也难以完全确定一组特定图像的象征意义”[24]。
因此,在对景观视觉特征进行感知评价时,纳入专家评价观点则十分必要;但越来越多的研究也表明,基于专家视角的景观评价无法准确或充分反映公众观点,因而广泛的公众参与也非常重要[25]。基于上述考量,本研究首先依靠专家经验构建评价模型的目标层次结构,确定景观资源的客观特征;然后通过文字型数字足迹确定公众景观感知的主要对象,并利用图片型数字足迹根据公众感知偏好确定评价因子权重,最终在对主客观转译与联立的基础上完成景观视觉感知评价体系的构建。相比基于小样本问卷调查的评价方法,本研究提供了一种较为新颖的范式,能够基于大样本数据为城市景观规划与管理提供更加多元而综合的信息。
同时,本研究构建的分析方法在面向更大尺度及更加复杂的景观环境时,具有节约人工与时间成本、增加评价客观性的优势。实际上,数字足迹作为一种“集体记忆”或“文化遗产”,生产者通过描画并分享某个特定的景观,促使社交媒体正在迅速构建起一个“元景观”(即景观的景观),并通过较长时间内人与景观的互动塑造了地方认同[26]。本研究从“元景观”的一个时间切片中分 析了公众的景观视觉感知偏好,如果能够从时间轴线上截取更多片段,则有可能溯源这种集体记忆与地方认同的产生机制。
4.2基于景观视觉感知评价的设计思考
本研究将“旅游凝视”中的物像、视像与心像的转化过程联系起来,通过视觉感知评价揭示了视觉行为到审美偏好的作用机制。研究结果表明:旅行者不仅是景观意象的感知者,更是景观形象的投射者;其对旅游地影像传播所形成的网络口碑效应,正在给旅游地的形象营销与景观设计策略带来全新挑战。
基于此,我们需要通过研读旅行者对于旅游地景观感知的视觉特征及审美偏好与旅游地营销建构的品牌形象之间的差异性,以此采取相应的形象提升与景观改造措施。由此,政府与营销方不再是景观表征的唯一生产者,一种自下而上的基于公众“旅游凝视”的多样化体验与视觉生产方式已经形成。这便值得我们去思考:如何利用大众生产的多元视觉表征与当代景观设计范式产生关联,从而以各种微妙的方式介入大众对于旅游地的形象感知与信息接收判断的过程。在此基础上,根据大众反馈的景观视觉感知信息,调整、提升旅游地的形象设计;然后对设计好的景观形象进行视觉感知评价,如此往复,进而形成一种多元多重表征的影像循环构建的过程[27]。
本研究目前只是从单向的感知角度解释了公众如何理解和感知景观视觉要素,即从建成环境的视角探讨了景观要素对于公众视觉感知的影响机制。然而,如何从另一个方向解释“凝视”行为参与旅游地的形象建构过程,则需要在后续研究中进一步思考。美国城市数据研究者莎拉·威廉姆斯(SarahWilliams)在《数据行动:为公共利益使用数据》(DataAction:UsingDataForPublicGood)一书中指出:数据行动不仅能够引发政策讨论,影响公众选择,还可以为大众设计提供多元信息,保障数据所代表的群体声音既不会被边缘化,也不会被忽视[28]。
因此,数据作为一种公共物品,理应为公共利益服务。威廉姆斯的这一论述不仅为本文的研究意义作出理论注解,也为我们未来的研究指明一条可行的方向