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1 引言

与城市意象密切关联的认知地图分析是开展城市设计、旅游策划的基础性工作。“Boulding”认为意象是人类过去的生活经验建立起来的结果，人类关于世界所形成的主观认识以及所有行为都依赖于意象，不同的时间、空间、人际关系、心理情绪会形成不同的意象。随着自身经验的不断累积，意象会以某种规则改变或发生冲击性的变化，并形成大脑的寻路系统——“认知地图（Cognitive Map）”。相较于“Boulding”将意象引入研究领域的贡献，凯文·林奇在《城市意象》中首次将意象应用于城市空间的研究，认为环境意象是观察者与所处环境双向作用的结果。居民通过体察环境来建构意象，城市环境对居民的影响和制约使得居民对周围环境产生直接或间接的经验认识，形成大脑中的“主观环境”空间，即个体意象。现实中，城市意象是一系列个体意象重叠而成的公众印象图景，它会随着居民的认知改变而发生改变。认知地图作为社会民众针对环境事物的情感意蕴形式，是城市设计的基础理论 ，承载着人类的集体记忆并累积为城镇聚落文明。新世纪以来，建成环境总体风貌特征日益成为规划管控的重要对象, 意象研究已经成为建筑和规划设计的理论基石，2017 年住建部颁布的《城市设计管理办法》开宗明义，提出“塑造城市风貌特色，推进城市设计工作”，要求响应民众的需求提升城镇意象品质，实现看山、望水、留乡愁的场所营造；2023 年广东提出“百县千镇万村高质量发展工程”促进城乡区域协调发展，随着建设领域从城市到乡村的行业深入，湾区的村镇人居环境建设正式进入重要政策议程。

新一代互联网信息技术的发轫，形塑了网络社会（Network Society）这一全新的社会组织，涌现了众多供民众表达地方情感、传播城镇形象的网络媒介平台。互联网移动终端即拍即得、社交媒体随拍随发的行为，在物理和心理层面弱化了意象传播的时间间隔意义，各类媒介的视觉传递成为超越感官经验的一部分 ，因此，网络社会的交往不但嵌入个人经验，更融入非亲身体验的共识性愿景。更为一般地，随着互联网基础设施的普及，移动互联网平台作用下，影像留住过去的功能让位于共享此时的展示：在移动互联网新媒介如小红书、抖音等平台中，实体环境通过“拍照圣地”标签被网络媒介放大，网友手绘“拍照路线攻略”在新媒介上获得广泛认可后，游径线路被其他慕名而往的网友重游、拓展，不断以 GPS 轨迹垒叠展现于网络平台，发掘出更多的网红场景并以照片形式标注，自组织的网络资源共享行为形成了新的“认知地图”。

虚拟世界和现实世界重叠交互催生了各类群体的差异化意象建构。乡镇意象随着旅游业的兴起，发生了剧烈的重构，其不仅来自于当地居民对生活空间的感知，也更多地被外界民众的认知所影响 。相较于本地居民对乡镇意象的构建源自于地方依恋和物质环境；GPS 轨迹用户对乡镇意象的识别一方面来自于主体访问乡镇的直接体验，另一方面来自于媒体宣传或网络社会的间接体验。居民和 GPS 轨迹用户基于认知差异，形成居民地方意象和旅游目的地意象，共同构成了乡镇旅游目的地意象。相对传统的城市意象，当前的网络打卡照片、轨迹地图的信息叠合，不但避免了传统图纸媒介的遗失问题，也使得实地体验者的感知表达更容易融合于自媒体的复制传播，因此，网络社会的意象生成是现实世界和虚拟世界的关联互构。同时，借助网络媒介的即时分享与反馈，地方营造与场景复现均可通过虚拟世界校核、修正，“有图有真相”的网络信息叠合印证，从而增进大都市外围地区的场景体验感。

网络媒介的累进传播增进了认知地图的意象丰富度，借助于自媒体的 “打卡”模式为城市外围的村镇崛起提供了新契机，并为公众参与风貌营建、提升地域品牌、凝聚文化认同发挥了重要作用。值得注意的是，GPS轨迹数据在出行调查中应用的广度和深度不断增加，基本聚焦于用户的行为模式和路线设计方法，但缺乏对访客和当地居民认知模式的关注，同时对比轨迹信息和线下手绘地图差异的研究应用还较少，线上和线下意象认知分异的研究不足，制约了村镇规划设计的针对性。

基于此，本研究选取沙湾古镇为实证研究对象，建立了一个组合分析框架，为深入理解访客和居民的认知偏好提供了新角度。具体而言，本文聚焦众包 GPS 轨迹和传统手绘地图表征，从 GPS 轨迹用户和当地居民的视角出发，通过相关性检验和社会网络分析，对比总结两类人群的空间认知模式。全面了解访客和居民意象差异，有利于探索网络时代下乡镇意象的新内涵，有效支持旅游目的地的规划和管理，以期为自然和人文景观丰富的岭南乡镇建设提供借鉴意义。

2. 研究对象与方法

2.1 调查对象

研究地点位于广州市番禺区沙湾古镇。该古镇地处广州市边缘，是国家级历史文化名镇。沙湾古镇始建于南宋，总体呈梳式布局，分一居三坊十三里，涵盖了现今的东南西北四村，坊里之间以水道、街道进行分隔，并以街巷、门楼为界。其现存 41 座祠堂、庙观等，村内各姓族人从宋代南迁定居并逐渐形成何、李、王、黎、赵五个大姓，其中以“沙湾何”最为著名。本次研究范围选取沙湾古镇核心区域，其整体村庄格局保存良好，历史文化遗存众多，文化记忆类型丰富，吸引了众多游客。

2.2 数据来源及数据预处理

2.2.1 众包 GPS 轨迹及照片节点

在两步路平台上，以“广州沙湾古镇”为关键词进行搜索，收集到 GPS 轨迹用户途经沙湾古镇区域的轨迹数据共计 988 条，同时步行轨迹上包含若干照片节点。将原始数据导入 ArcGIS 后，对数据进行初步筛选，过滤在研究范围外的，异常的或者重复标记的轨迹数据，得到 491 条有效线路（图 1）及 4,734 个有效照片节点（图2）。经筛选后的 GPS 数据呈现出相互重叠或者联结的空间网络状态，形成了沙湾古镇内及周边地区的步行空间网络。步行轨迹及照片节点在研究范围内的中部分布较为密集，其次是西北部。

图 1. 众包轨迹线路

图 2. 众包照片节点

2.2.2 手绘认知地图与抽样访谈

在初步对沙湾古镇空间意象进行分类整理后，通过认知地图法和抽样访谈，采集有效手绘认知地图 61 份（图 3），有效问卷 286 份，深度访谈 32 份。并将收集到的居民手绘地图样本根据节点、路线和区域录入到ArcGIS 中。

图 3. 村民绘制认知地图节选

2.3 研究原理及流程构建

沙湾古镇的认知地图研究分为 3 个阶段。第一阶段为采集居民和 GPS 轨迹用户的认知地图并进行可视化处理；第二阶段对不同群体的认知方式和聚集模式进行分析比较；第三阶段通过 SNA 分析法（Social Network Analysis）测算空间单元之间的联系度。

Step1：认知意象可视化

在 ArcGIS 中通过渔网采集分析轨迹和节点的聚集度，再进行意象认知强度的可视化。渔网采集分析原理为：将研究范围横纵均等划分为 20*20 个单元格，通过手绘地图、GPS 轨迹线路和照片节点经过单元格的频次，为单元格赋值。由此，可将原始数据转化为居民认知地图矩阵、轨迹线路矩阵和众包照片节点矩阵。将矩阵网格横向编码为 H1 至 H20，纵向编码为 Z1 至 Z20，每个矩阵均有 400 个数值。

Step2：配对检验与洛伦茨曲线分析

运用 SPSS 分析软件对居民手绘地图、轨迹线路和众包照片节点三组数据展开分析。先将三组数据求对数避免个别数据对结果产生较大影响；然后通过 Pearson 相关系数对三组数据的相关性进行两两分析；再采用配对t 检验测试每两组数据间变化的显著性；最后，借助洛伦茨曲线比较三组数据在空间上的集中程度。

Step3：社会网络分析

区域中不同空间单元因同一条游览轨迹的经过而产生联系，也因同一个村民勾画的认知地图发生关联。本步骤也以 20*20 的空间网格为空间单元，构建空间单元GPS 轨迹与空间单元手绘地图两个 2- 模矩阵。再通过python 进行数据处理，若不同单元有同一轨迹经过则视作两个单元之间有联系，记作“1”，反之为“0”，得到两个 20*20 的 1- 模矩阵。为进一步量化空间单元之间联系的强弱，本文借助 Ucinet 进行网络建模，通过度数中心度（point centrality）分析对比 GPS 轨迹地图与居民手绘地图的地理空间单元之间的紧密程度。度数中心度为该空间单元与其他所有空间单元的联系强度之和，用以衡量该空间单元在网络中占据的核心性。

3. 实证研究

3.1 空间认知特征

通过对居民手绘地图、众包轨迹分布、众包照片节点分布绘制结果的分析，沙湾古镇认知意象要素可分为以下几类（图 4、图 5）：（1）宗族宗祠：包括留耕堂、王氏宗祠、黎氏宗祠、本和李公堂等。这类建筑是沙湾古镇血缘关系的符号象征，也是氏族村民举办活动的场所。部分建筑已成为沙湾古镇的标志性建筑，具有一定的游览性。（2）社神坛庙：包括玉虚宫、文峰塔、武帝古庙、康公古庙等。这类建筑是沙湾古镇地缘关系的象征符号，主要承载了村民对土地的祭祀活动。此类建筑具有较强的地方特色，也具有游览性。（3）生活生产：包括青萝市场、育才小学、安宁广场、荷花塘等。这类建筑和相关空间承担着村民主要的生产、生活、社交活动。

图 4. 沙湾古镇重要节点

图 5. 沙湾古镇意象类别

由居民手绘地图网格矩阵可知（图 6），在古镇范围内有两个明显的高频次簇群，其被居民描绘频次为 81-134 层级。两簇群分别为以留耕堂为核心，包括周围的四方塘、玉虚宫、五角楼等相关空间和以安达广场为核心，包括周围的奶牛皇后、清水井、仁让公局等空间，占被提及总频次的 24.2%。在次高频次 60-80 层级上，居民也较多地提及且描绘了沙湾镇文化体育服务中心。此外，居民对连接留耕堂和安宁广场的大巷涌路，北侧的经述路和南侧的中华大道认知度较高。居民对古镇的认知特征呈现为有核心的团块状认知，以及对部分道路的线状认知。

图 6. 居民手绘地图网格矩阵图

由 GPS 轨迹线路矩阵可知（图 7），GPS 轨迹用户经过古镇外华光路，古镇内部东西向主街道安宁中街、官巷里大街，南北向主街道安宅里街、滑石巷、大巷涌路和频次最高。同时，对南侧的中华大道和古镇内都天古庙片区，沙湾广东音乐馆片区认知度较高。

图 7. GPS 轨迹分布网格矩阵

由照片节点矩阵可知（图 8），古镇范围内有三个距离较近的高频次簇群，其被拍照频次为 246-375 层级。三个簇群分别为沙湾古镇入口和周围相关空间，以三稔厅为核心，包括周围的清水井、奶牛皇后、镇南祠等建筑和以何炳林院士旧居为核心，包括周围的沙湾广东音乐馆、孖井、武帝古庙等空间。访客对沙湾古镇的认知呈现团块状，主要集中于古镇中心区域，认知强度向外逐步减弱，对古镇外侧的布局较为分散的标志物也有一定认知。

图 8. 众包照片节点网格矩阵

居民地方意象可通过手绘认知地图的累加呈现，而众包 GPS 轨迹分布和照片节点共同构成了访客的乡镇旅游目的地意象。将 GPS 轨迹分布矩阵与众包照片节点矩阵进行链接，合成新的网格矩阵（图 9），由此可得GPS 轨迹用户对沙湾古镇的总体空间认知，其认知特征与 GPS 轨迹特征相对一致。

图 9. GPS 轨迹及节点网格矩阵

居民和访客都对沙湾古镇核心旅游空间认知度较高（图 5、图 8），也对外侧的旅游节点有一定认知，其覆盖了大部分的宗族宗祠和社神坛庙空间。居民对这二类空间的认知度高于访客，且对生活生产性空间的认知远远高于访客。而访客对交通性空间（包括入口的华光路与南侧的市良路）的认知度高于当地居民。

3.2 群体认知及集聚度差异

对 GPS 轨迹线路、众包照片节点和居民手绘地图的认知矩阵进行分析。在相关性分析中（图 10），将三组数据两两间进行分析，其 P 值都小于 0.001，说明 GPS轨迹线路、照片节点和手绘地图每两者间都有显著的相关性。其中，众包 GPS 轨迹分布与照片节点相关性为 0.641，居民手绘地图与照片节点相关性为 0.635，二者相关性较高，轨迹线路与居民手绘地图的相关性为0.579，相关性稍低。

图 10. 配对样本相关性分析

在配对样本检验中（图 11），轨迹线路和照片点，轨迹线路和手绘地图，两组数据 t 值分别为 23.497 和20.290，且 P 值都小于 0.001，说明两组数据在正向相关的同时，在统计学上具有显著性差异。而照片点和手绘地图的检验中，P 值为 0.332，远大于 0.05，即照片点和手绘地图的差异性不显著。

图 11.配对样本检验分析

在三组数据的洛伦茨曲线比较中（图 12），可得三者在空间中的分布都不均等，具有明显的集中性。其中，照片节点曲线的弯曲程度最大，居民认知地图次之，众包轨迹分布再次之。结果表明 GPS 轨迹用户对照片节点的认知集中度最高，少量具有强烈特征的旅游节点获取了访客的大部分注意力；访客对步行空间也有一定的偏好，但交通性空间的认知集中度明显弱于照片节点；居民对沙湾村空间的认知集中度也较高，但弱于照片节点，说明居民除村镇中心空间和旅游空间外，对其他生活性空间也有一定认知。综上可知：

（1）GPS 轨迹路线与照片节点的重合性高，但差异性大。因游客拍照节点都在其轨迹线路上，故照片节点数据组与轨迹线路数据组相关性高。但游客并非在轨迹线路上均匀地行进，而是集中在某几个区域进行逗留拍照，所以照片节点数据组与轨迹线路数据组差异性较大。沙湾古镇内并非所有区域都对游客有吸引力，访客只对几个节点形成了较强的意象，对其他空间感知较弱。

（2）居民手绘地图与轨迹线路相关性较低，差异性大。GPS 轨迹用户步行路线与居民日常生活区域有一定的重合度，但总体来说二者空间认知较为不同。

（3）居民手绘地图与照片节点相关性较高，不具有显著差异，一致性较高。居民感知较多的空间与访客印象较深的空间重叠度高，该空间对居民和访客都有较强的吸引力，居民地方意象和旅游目的地意象高度重合。

图 12. 洛伦茨曲线对比分析

3.3 社会网络联系差异

GPS 轨迹用户相似的行进路径是判断其相似认知方式的重要表征，而勾画认知地图的近似性也展示了居民形成社会联系的可能。借助社会网络分析（SNA）能够解析 GPS 轨迹用户、居民认知中沙湾古镇地理空间的关联程度，并通过度数中心度测算识别出核心性较强的空间单元。

访客对古镇空间单元之间认知的程度差异较大，GPS轨迹线路主要集中在沙湾古镇重要的路径和节点空间单元上，度数中心度较高。轨迹联系强的单元组成了关联较强的线性空间（图 13），其以经途路、市良路、三山巷等主要道路为物质空间载体。同时，访客 GPS轨迹核心区域也呈现出以线性空间串联部分重要节点的结构特征。在有限的游览时间里，访客以游览村镇主街及周边景点为主，较少进入主街外的小街巷，对具有重要历史文化特色的村镇核心区域形成了深刻印象，如古镇入口与核心区的空间节点等。

图 13. 游客 GPS 轨迹度数中心度图

居民对空间的认知强度从古镇中心（留耕堂，安宁广场）向外递减，认知范围覆盖面较广（图 14），基本覆盖古镇的所有区域，地理单元之间的联系相对均质。居民手绘地图网络核心区域则以块状为主，与生活生产空间有着紧密的关联。在日常生活中，村民走街串巷与邻里交往使得他们对古镇空间形成了较为全面与细节化的认知。村民行动轨迹所串联的场所在他们的认知中形成了紧密的网络，对村镇更均质化地认知符合村民的生活轨迹。此外，村民对村镇南边的现存田地依然有着深刻的印象。由访谈可知，南边现存的水田和周边的山林常能勾起村民在上世纪耕作与生活的记忆。意象在时间和空间中的变迁反而增强了村民的“恋地情节”，他们对南边田地的认知依然处于网络核心的位置。

图 14. 居民手绘地图度数中心度图

3.4 GPS 轨迹用户与居民的认知模式

通过以上分析，可知居民和 GPS 轨迹用户对乡村旅游村镇空间的认知具有显著的差异性，地方意象与旅游目的地意象较为不同，可得出两种群体的认知模式和特征。

旅游目的地意象认知模式：GPS 轨迹数量多且覆盖范围广，且在镇区外延展，但也出现明显的空间极化现象。（1）GPS 轨迹用户对古镇认知主要集中于古镇核心旅游空间，聚集度较高，呈现单簇团块状（图 9）。（2）访客认知强度围绕古镇中心向外迅速减弱（图 13）。（3）访客对古镇空间认知较为单一，主要为旅游节点，包括一部分宗族宗祠、社坛神庙，几乎不会进入居民的生活空间（图 4、图 5、图 7）。（4）访客对道路的认知也较为集中，大量人群通过相同街道进入沙湾村。但对非旅游相关的交通性空间，访客认知度并不高，仅通过并不会驻留（图 13）。

居民地方意象认知模式：认知地图局限于古镇范围内，但叠合的手绘图显示出明确的中心感与地域锁定，空间单元间联系相对均质。（1）居民对古镇的认知较为集中于古镇中心区域（图 6），聚集度低于访客（图12）。其认知特征为单簇核心团状认知与多簇次要团状认知相结合。（2）居民认知强度以各核心向外递减，减弱程度较慢（图 14）。（3）居民对古镇空间认知较为多样化，除了古镇中心区域和旅游节点外，对村内非旅游点的宗族祠庙也有一定认知，对生产生活相关空间认知度也较高（图 5、图 6）。居民认知覆盖范围较大，且更为均质化（图 14）。（4）居民对道路的认知较为分散，其有相对高频通过的主要街道，但对其他街巷的使用度差异化较大（图 14）。

4. 讨论和建议

乡村旅游开发重构了人与环境的关系，使得乡村社会处于一种不断变迁的状态，促使乡镇旅游目的地意象受到重视。由于不同乡镇空间有特定的地理位置、建筑特色、民俗文化，因而形成不同的民生需求和旅游服务需求。居民地方意象和旅游目的地意象的特征识别有利于针对性地提出乡镇旅游地规划建议。在功能设置上，依托不同群体认知模式差异，区分居民生活空间、旅游空间和重合空间，提供相应的生产生活功能和商业服务。在目的地品牌打造上，摒弃乡镇全域性的风貌改造，对识别出的旅游热点空间和主要道路开展场景营造设计，强调地方特色。通过精细化的乡镇空间认知，可实现旅游地因地制宜的设施优化，乡镇意象强化和资源配置效率最大化。

本研究也存在一定的局限性：（1）研究地样本的两步路平台主要面向特定群体，能反映一部分 GPS 轨迹用户的空间游览信息，但不能代表全体访客；（2）部分GPS 轨迹可能会出现定位误差或上传中断等质量问题。

随着网络信息和 GPS 技术的发展，网络共享的旅游GPS 轨迹信息和照片内容会更加丰富和全面。可获取的数据样本变大，采集访客和居民的信息及意象也会更加准确，进一步消除了数据的局限性。对于乡镇风貌营造等规划设计实践，本方法得出的居民地方意象认知模式和旅游目的地意象认知模式能提供有效的前期引导，而在深化规划和管理方案的过程中，需要和实际的现场调研进行结合，通过实地调研验证结果并修正。

考察案例的意象发生机理可知，互联网环境下意象反映了特定群体对城镇的环境认知，信息技术变革中，民众对建成环境的认知不再仅仅依赖于对真实物理环境的遍历式接触，融合互联网平台的用户轨迹、照片所建构的城镇景观序列表达了多元主体对岭南意象的选择性建构和传递，不同群体空间体验、媒介传播、利益攸关和情感依附等因素塑造了差异化的城镇意象感知。在规划沟通日益重要的背景下，后续研究应结合民众的网络愿景、明确互联网环境下公众参与意象建构的运行界域，从而引导和提升新时期的岭南城镇风貌认同。

（参考文献见正文）

（ 刊于《世界建筑导报》2023年第3期 NO.211，P37-41）

编委会主任：孟建民 社长：曹卓

总编辑：范悦

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编辑：沈少娟 范雅婷 杨阳

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1985年6月1号创刊 双月出版

国内统一连续出版物号 CN44-1236/TU

国际标准连续出版物号 ISSN1000-8373

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