基于SD 法和Pajek 社会网络分析的城市街道空间管理研究

王忠驰 唐礼勇* 王路遥

（浙江农林大学 文法学院，浙江 杭州311300）

我国城市建设进入了存量更新时代，各地纷纷开启了旧城更新改造运动。街道空间作为承载城市丰富公共生活的重要场所，也是最能反映人民生活需求和城市管理质量的重要载体。在这一时代背景下，营造舒适宜人的高品质街道空间环境，不断完善城市街道空间在设计、规划、建设等方面的综合管理，满足居民和游客对城市美好生活的向往和追求，成为值得重点思考和具有实际意义的课题。

1 研究方法与对象

1.1 研究理论

SD 法即语义差别法，又称感受记录法，1957 年由Charles E.Osgood 提出[1]，它通过言语尺度进行心理感受的测定，将被调查者的感受构造为定量化的数据，以确定受测者对于调查对象相关感受的评价。

社会网络分析是一种通过构建各因素间相互关系的网络图，来分析各因素间关联度的分析方法。Pajek 是一种专门用来处理大型数据集合的软件，提供了一整套快速有效的算法，让用户可以通过视觉角度来更加直观地了解复杂网络的联系程度和结构特性。

1.2 研究步骤

首先进行初步实验找出评价尺度，进而完成问卷设计。接着运用SD 法，选取城市街道作为研究对象，从人的感知情况出发对街道空间管理的情状进行评价和分析，并?用评估尺标进?实际的检测调查。最后通过Pajek 社会网络分析工具进?受测结果的中间中心度和接近中心度分析，对城市街道空间的关键影响要素进行识别。据此可以确定被调查者对街道空间管理相关因素的偏好情况，并在将来提升城市街道管理中发挥积极的引导作用。

1.3 研究对象

杭州市临安区正处于旧城改造阶段，老城区城市街道综合整治专项规划也正在进行，形成了老城街蝶变、新城街崛起的城市街道空间发展新格局。本项目选取临安区城中九条街道作为研究对象，分别为吴越街、石镜街、钱王街、城中街、衣锦街、新民街、苕溪南街、苕溪北街、武肃街。目前各街道正处于规划改建、修缮整治、道路施工等阶段，尚未形成具体的街道空间形态，具有研究和发展的典型代表性。

2 城市街道空间管理整体感知评价

2.1 评价因子

SD 法的关键是按照一定的原则，筛选和收集与研究对象相关的形容词对，每组形容词对均包含两个表达正面意思和反面意思的形容词，并基于此构造语义差别量表。本文根据实际调研情况，把城市街道空间管理的评价因子分为19 类，并选取了19 组形容词对来描述城市街道空间管理的主观心理量，一共概括为六大层面，具体见表1 所示。

表1 城市街道空间管理评价因子表

2.2 评价尺度

SD 法在每一个形容词的正、反义之间有约5-9 个区间，它要求记录下人们对性质完全相反的不同词汇之间的反应强度。为了使被访者能够较为准确地对城市街道空间管理相关内容做出评价，本次调查设置了7 级评价尺度，即非常差、比较差、有些差、一般、有些好、比较好、非常好，7 个等级对应的分值分别为-3、-2、-1、0、1、2、3，如图1 所示。

图1 城市街道空间管理评价尺度的设定

2.3 评价结果

通过实地调查和对样本数据的统计,可得到杭州市临安区九条城市街道空间管理在形容词对上的分值结果，从图2 中可得到以下几点:

2.3.1 9 条街道的心理量平均值总体位于-1 到1 之间，在“0”值上下波动，说明临安区目前整体城市街道空间管理方面的特点是较为中庸的。其中苕溪南街和苕溪北街评分均在0 值以上且高分偏多，属于总体空间管理水平和感知评价优势明显的城市街道；而石境街和新民街负值较多，属于空间管理水平欠佳和感知水平较低的劣势城市街道。

2.3.2 9 条街道的灾情防控评分均在1 分以上，说明被访者特别是城市居民对于临安区在街道空间灾情防控的管理和措施上持有肯定态度。另外，通达性和便捷性得分也均是正值，说明临安区街道空间在城市通勤程度上的管理效果较为明显，也与城市总体规划的成效息息相关。

2.3.3 9 条街道在街道环境、基础设施和文化经济层面的空间管理感知差异较大，而在规划布局和通勤程度层面的空间管理感知差异较小。其中，部分街道在不同评价因子上的分值对比较为明显，例如苕溪南街和吴越街，在休憩娱乐因子上两条街道分值相差5 分，而在灾情防控因子上两条街道分值仅相差0.18 分。

图2 城市街道空间管理SD 评价折线图

3 城市街道空间管理关键影响要素识别

3.1 社会网络分析结构模型构建

城市街道空间管理的社会网络图主要是由点、边、权值等三个部分构成，其中19 个评价因子为网络图的结点，各结点之间的有向连接线构成整体网络的边，每条边之间的权值大小代表两结点间相互作用的强弱关系（权值越大，关系越强）。根据评价因子间的交互影响权值，构建出影响因子邻接矩阵，并运用Pajek 工具绘制出城市街道空间管理影响因子网络图（见图3 所示），在网络图中分别用不同颜色加以区分不同层面的评价因子。

图3 城市街道空间管理影响因子网络图

3.2 中间中心度分析

中间中心度在社会网络图中表示一个点控制其他两点之间交往的能力[2]，其中点i 处于点j 和点k 之间的捷径上的概率记为bjk(i)，计算点i 的中间中心度记为CABi，即：

通过Pajek 软件对城市街道空间管理评价因子进行分析，可以得到各因子的中间中心度（表2）。经对比发现，人行步道、法律法规、安全系数、休憩娱乐和商业经济这5 项评价因子的中间中心度较高，因此在城市街道空间管理中充当着重要的传递和媒介作用，属于关键影响要素。而当这些关键要素缺失时，可能会导致其他因素的变更或断层。

3.3 接近中心度分析

接近中心度在社会网络图中表示一个点与图中所有其他点的捷径距离之和[3]，其表达式如下所示：

其中dij是点i 和点j 之间的捷径距离（即捷径中所包含的线数）。如果某项影响因子具有较高的外接近中心度和较低的内接近中心度，那么该影响因子越靠近其他影响因子，也越不容易被其他影响因素所影响，因而该因子被判别为关键影响要素。根据Pajek 软件对城市街道空间管理评价因子进行内、外中心度分析（表2），可以得到建筑风格、道路质量、车道设置、人行步道、灾情防控、安全系数、照明状况和休憩娱乐这8 项评价因子为关键影响要素。

4 结论与展望

城市街道空间管理需要政府、社会和个人三方主体相互配合，特别是在改善道路规划格局、提升整体安全系数和配套休憩娱乐设施等方面加强综合治理，积极引导城市街道法律法规教育和联防联控意识。另外，本文创新于采用SD 法和Pajek 社会网络分析对城市街道空间管理进行探析，系统性研究与后续分析也值得深入探讨。

表2 城市街道空间管理影响因子中间中心度、接近中心度