数字化背景下城市虚实活力空间格局特征——以广州为例

江海燕，宋天昊，李世杰，邓智平

（1.广东工业大学 a.建筑与城市规划学院；b.景观规划与生态修复研究中心，广州 510090；2.广东省社会科学院改革开放与现代化研究所，广州 510618）

城市活力是城市的生命力，反映城市空间的社会活跃水平、人群聚集程度和居民生活质量，是城市健康持续发展的动力和城市竞争力的重要体现，其概念内涵和测度方法在不同领域各有侧重。在经济管理领域，将城市活力作为综合反映城市活跃度和竞争力水平的指标，普遍釆用国内生产总值、地方财政收入等经济指标衡量（朱鸣 等，2004）。在城市规划设计领域，更注重城市生活活力和形态活力2个维度。

20 世纪60 年代简•雅各布斯认为社会活跃程度即街道生活的多样性代表城市活力，并提出建成环境的集中性、多样性、接触机会和新旧建筑混合等是街道活力的保障（Jacobs,1961）；后续研究一直延续该思想刻画城市建成环境所承载的生活活力，包括著名的3D（密度、多样性和设计）评价框架（Ewing et al., 2001）及“简活力指数”的优化（Zenget al., 2018; Delclòs-Alió et al., 2019）。20 世纪80年代，城市活力被认为是一个与城市形态密切相关的过程，凯文•林奇将其定义为城市形态支撑人类重要功能、生理需求和能力的程度（Lynch,1984），并逐渐发展出运用建筑密度、街区形态、交通设施可达性等指标进行测度的方法（He et al.,2018; Zeng et al., 2018）。在城市地理领域，重点关注城市功能维度，认为城市活力反映城市不同位置和时间的人类活动水平，其不仅取决于适宜的城市形态，还要有发达的城市功能和充足的城市活动（Jin et al.,2017），从商业及服务业设施数量、功能混合度、文化产业等方面度量城市活力，如城市商业中心地等级结构（周素红 等，2014）、商业业态空间布局（焦耀 等，2015）、交通站点（徐磊青等，2015）和文化娱乐等服务空间（Zeng et al.,2018）。

随着互联网和信息通信技术的快速发展，数字化转型对城市活力的研究产生重要影响。直接表现在多源大数据的应用和机器学习的新方法等技术层面（Jin et al., 2017; Long et al., 2017），如手机信令数据、兴趣点（POI）、社交媒体数据（朱婷婷，2020）、GPS 定位记录、街景影像等，这些数据隐含丰富的人类活动信息，为感知城市物理与社会空间提供新手段，也为城市活力测度提供新途径（王世福 等，2021；王娜 等，2021；王波 等，2022；王林森 等，2022）。更为重要的是，数字化和新媒体通过对人类生产生活和社会交往方式的影响催生新的城市空间（Long, 2017；王建国，2019），将城市活力研究拓展到虚拟空间维度，如通过城市WiFi空间分布特征测度城市虚拟活力（Kim, 2018）。在数字化转型背景下，信息和通信技术（ICTs）4 个要素（Wi-Fi 网络、数字交互式媒体界面、交互式公共显示器、智能手机）在公共空间5个方面（文化艺术、教育、规划设计、游戏娱乐、信息交流）的应用，建构了数字技术场所营造规则及虚实社交机制（Abdel-Azizet al., 2016），这种线上+线下交互作用也在改变传统空间格局。数字化技术产生的线上虚拟空间成为新兴的社会生活、经济交换活力空间，将城市日常活动拓展为线下实体空间和线上虚拟空间。

过去，关于虚拟空间的研究集中在地理学领域，其相关概念主要围绕Cyberspace 展开。Cyber‐space被翻译为网络空间、信息空间、赛博空间、硅基空间等，相较于传统可视的、可触摸的真实实体空间而言，虚拟空间是一个非现实空间，其本质是一个由“0、1”编码构成的多样化信息空间（戴智妹 等，2023）。随着信息化走向智能化，运用新数据、新方法评价城市空间活力已成为新的研究热点。如Kim（2018）采用手机步行强度、银行卡交易强度和WIFI强度，分别表征韩国首尔3个维度的城市活力——社会活力、经济活力和虚拟活力，其中社会活力和经济活力可以理解为实体活力2个维度，发现实体空间活力与虚拟空间活力具有正相关性；王建国（2019）则以虚拟空间代表隐性活力，以实体空间代表显性活力，二者共同构成城市活力“显隐互鉴”特征。传统“实体活动”发生在城市实体空间，并大多建构在一定的社会圈层内；新型虚拟空间通过大众点评、饿了么、抖音、朋友圈等社交网络的传播影响，形成对实体空间的引流或分流，产生“网红打卡点”新形态活力空间或衰退空间。这种虚拟活力空间并不与可达性和区位价值直接相关（Abdel-Azizet al., 2016；王建国，2019），相反，线上虚拟活动改变了中心地理论和“金边银角草肚皮”的区位原则，“网红”形象的流行时尚元素、体验式实体场景与兴趣相同的朋友圈、粉丝群等虚拟空间的“趣圈”人群社交推动，共同对虚实活力空间格局产生影响。在数字化、网络化、万物互联时代，物理距离不再是活力产生的必要条件，各类线上可交互技术正对传统的通过线下实体接触的人际交往产生颠覆性影响，因此亟需使用代表虚实空间的指标来检验城市空间中的实体-虚拟特征及其混合影响特征。

综上，已有研究集中在数字化带来的新数据、新方法在城市空间活力评价中的应用，而对实体空间和虚拟空间之间交互关系的探讨相对缺乏，如实体空间如何被虚拟空间挑战或复制，虚拟空间如何受实体空间影响。因此，本文以广州为例，利用POI数据表征实体活力，以抖音打卡数据表征虚拟活力，分析数字化转型影响下城市虚实活力空间格局特征，探讨不同类型空间影响的异质性及其原因，以期为城市活力提升提供决策依据。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究范围与数据来源

研究范围为广州市域的11个行政区，面积约7 434 km²。以POI密度表征实体活力，以网红打卡密度表征虚拟活力。以百度地图为数据源，通过调用API接口平台①https://lbsyun.baidu.com得到2020年广州市POI数据，共计5大类38小类164 815条。经过清洗、去重后最终保留152 177 条有效POI 数据。以新抖②https://xd.newrank.cn平台为数据源，采用Python 编程爬取“网红打卡地”数据信息，清理不完整和互相包含的重复地点数据，剩余有效网红打卡地2 779 个；同时，根据网红打卡地详细地址，结合百度地图API接口平台得到网红打卡地空间位置信息（表1）。

表1 广州市POI和网红打卡点主要类型Table 1 Categories of POI and Tiktok Daily Attendance in Guangzhou

1.2 研究方法

1）GIS空间分析 首先，通过GIS渔网工具将广州市按照1 km×1 km 划分为7 823 个网格，利用ArcGIS10.4 的空间分析功能分别计算每个网格的POI点密度和网红打卡密度。其中，网红打卡密度由打卡量和浏览次数加权计算，考虑打卡量代表实际行为、浏览次数是促进实际打卡的重要影响因素，二者权重取7∶3。其次，基于网格分别对POI密度和网红打卡量进行等级划分；为了避免数据出现过大或过小现象，选择GIS中自然断点分级法作为等级划分的标准：POI＜82 个/km²或网红打卡＜101.66 万次/km²为低等级，81＜POI＜163 个/km²或101.66＜网红打卡＜565.48 万次/km²为中等级，POI＞162 个/km²或网红打卡＞565.48 万次/km²为高等级。通过空间圈层分析探究“活力空间”在广州市的分布状况，以广州市人民政府所在地为中心，以2 km 为半径将广州市11区划分为55个圈层。通过扇区轴向分析探究“活力空间”在广州市的分布方向差异，以广州市政府为原点，每隔45°将广州市分为8 个扇区，通过GIS 将各点位数据与扇区叠加，计算每个扇区数据点占总数据量的百分比，即每个扇区数据点的比例。再次，根据网格POI密度和打卡量的等级及其交叉组合，分别输出总体活力空间格局、网红活力空间格局以及活力变化格局。最后，利用GIS空间分析功能将传统活力增强空间、传统活力衰退空间、新型网红空间这三类空间内的POI 数据提取，分析不同类型POI 对城市空间活力影响。

2）空间自相关分析 全局空间自相关分析采用Global Moran'sI指数，该指数可以反映研究变量在空间上分布的集聚性，表征研究变量在研究区空间相关性的整体性趋势，以识别在空间分布上是否存在空间集聚效应。其值范围介于 [-1, 1]，当Glob‐al Moran'sI值越接近0，表明变量在空间上的自相关性越弱，空间越呈随机分布状态（孟斌 等，2005）。其计算公式为：

式中：I为Moran's指数；k表示研究对象的数目，xi为空间位置或空间单元i处的变量观测值；wij表示区域i与j的邻近关系，即空间权重矩阵。

3）相关性分析 相关性分析用于判断2个变量之间的线性关系，同时用其中一个变量预测另一个变量，并且计算其中一个变量对另一个变量变异的解释程度。将POI密度作为自变量，分别将抖音打卡密度、抖音浏览密度作为因变量进行相关性分析，探讨POI密度对抖音打卡密度、浏览量的影响关系与影响程度（卢宾宾 等，2020）。其计算公式为：

式中：Y为因变量值；β0为截距顶；βj为回归分析系数；xj表示自变量的值。

2 广州城市虚实活力空间格局特征

2.1 基于POI数据的城市实体活力空间格局

通过自然断点法对广州市POI密度进行分级显示，结果表明：低密度网格（POI＜82）共计6 940个，占比88.7%；中密度网格（81＜POI＜163）共计520个，占比6.6%；高密度网格（POI＞162）共计363个，占比4.7%。区位分布上，低密度网格主要分布在从化区、增城区和南沙区，中密度网格主要分布在番禺区、白云区和花都区，高密度网格主要分布在越秀区和天河区。圈层分布上，从中心到边缘先快速上升达到最高值（1～4 圈层）后阶梯式下降（5～21圈层），再出现稳定波动状态变化（22～29圈层），最后呈下降趋于稳定（30～55 圈层）。轴向分布上，扇区分化明显：东、东北和东南为主要分布方向，三扇区POI 占总量的74.47%；西南—西—南方向分布最少，三扇区POI 数量占总量的3.30%（图1）。

图1 基于POI数据的广州城市活力空间格局（a.活力空间分布；b.圈层分布；c.方向分布）Fig.1 Spatial pattern of Guangzhou urban vitality based on POI data (a.vitality spatial distribution; b.circle distribution; c.directional distribution)

在空间分布上，以中心城区为核心，以花都区西南部、黄埔区西部和番禺区北部为外围，共同构成广州市最大的POI高密度区。此外，白云区到从化区中部有1条明显的西南到东北的POI高密度带；在不同区域交界处也形成POI高密度聚集区。总体上，广州市实体活力呈现由中心城区向外围城区扩散、区域空间分布不均衡、圈层变化从中心到边缘先波动式上升后阶梯式下降的特征，如黄埔区南部与增城区交界处，海珠区南部与番禺区北部交界处（图1）。其中，实体活力强度高的区域主要分布在越秀区的广州市政府、北京路、公园前以及天河区的体育中心、花城广场、猎德、棠下、棠东等区域，其余各区在区政府所在中心均有高活力强度网格分布。越秀区作为广州市行政文化中心，发展历史长、人口密度高，不仅有南越王宫遗址、中山纪念堂、越秀公园、人民公园等重要人文景观资源，还有北京路步行街、一德路等老牌商圈，强大的行政、教育、文化、商业等服务能力集聚了大量的人流。天河区的体育中心、花城广场、珠江新城CBD等作为广州的新中轴线，天河城、天环广场、体育西等新兴商圈带来巨大的人流量使天河区城市活力极速提升（图2-a）。总之，实体活力高与城市建设历史长、经济产业发达、服务配套完善、人口密度大、交通区位和地理区位优势显著等密切相关。

图2 基于POI数据（a）和抖音网红打卡数据（b）的广州中心城区热点区域Fig.2 Hotspots in the central urban area of Guangzhou based on POI data (a) and Tiktok popular clocking data (b)

2.2 基于网红打卡数据的城市虚拟活力空间格局

通过自然断点法对广州市虚拟活力进行分级显示，结果表明：低密度网格（网红打卡＜101.66万次）共计7 068 个，占比90.0%；中密度网格（101.66＜网红打卡＜565.48万次）共计336个，占比4.7%；高密度网格（网红打卡＞565.48万次）共计450个，占比5.3%。区位分布上，低密度网格主要分布在从化区、增城区、南沙区；中密度网格主要分布在番禺区、白云区、花都区；高密度网格主要分布在越秀区、天河区、番禺区。圈层分布上，表现为从中心到边缘先下降再上升达到最高值（1～5圈层）后断崖式下降（6～10圈层），再出现阶梯式下降（11～19圈层），最后趋于稳定（20～55圈层）。轴向分布上，东北、东和东南为主要分布方向，三扇区网红打卡点数量占总量75%；西南—西—西北方向分布最少（图3）。

图3 基于抖音网红打卡数据的广州城市活力空间格局（a.活力空间分布；b.圈层分布；c.方向分布）Fig.3 Spatial pattern of Guangzhou urban vitality based on the Tiktok-famous site punching data (a.vitality spatial distribution;b.circle distribution; c.directional distribution)

在空间分布上，中心城区依旧拥有集中连片的高打卡量网格，构成中心城区高打卡量空间聚集的状态；其余各区均出现高打卡量零散分布状态，如黄埔区开源大道、广州义务植树公园周边，增城区新塘立交、新塘广场、新塘公园周边，从化区流溪河国家森林公园、温泉镇等，番禺区海鸥岛渔人码头公园、宝墨园、紫泥糖厂周边以及南沙区南沙湿地公园、百万葵园。在花都区和番禺区出现小范围的高打卡量空间聚集的现象（见图3）。总体而言，区位上，虚拟活力与实体活力空间分布不均衡，基本按旧城区－新城区递减；圈层变化也基本呈从中心到边缘先快速上升达到最高值后出现下降状态最后趋于稳定特征，扇区分布上也以东、东北和东南为主要方向，西南、西方向最少。广州市虚拟活力强度高的区域分布同实体活力相似，在越秀区康王路、中山路以及东风路，天河区广州东站、体育中心、花城广场、海心沙呈现高活力聚集区，主要是由于这2个行政区包括北京路商圈、体育中心商圈和沿江商圈等高人气商业区以及各类人文景区和大量的文化广场与城市公园，有大量的数据点集聚（图2-b）。

2.3 广州城市虚实活力空间格局的比较

为了深入探索广州城市的虚实活力空间格局，基于POI 数据和抖音网红打卡数据进行比较研究，总体上两者表现出类似的特征。位于中心城区的越秀、海珠、天河、荔湾4区实体活力和虚拟活力均较高，其中，越秀区最高；位于外围地区的从化、增城、南沙、花都4区的整体城市活力较低，其中，从化区最低；位于中心城区和外围地区之间的番禺、白云、黄埔3区的城市整体活力介乎中心城区和外围地区之间。全局空间自相关分析结果表明，广州城市活力总体上呈空间正相关关系，即高活力区存在空间集聚现象。与此同时，基于POI数据的Moran'sⅠ值远大于基于抖音打卡数据的Moran'sⅠ值，表明城市实体活力空间聚集程度远高于城市虚拟活力空间（表2）。

表2 广州市POI和网红打卡点基本特征Table 2 Characters of POI and Tiktok Daily Attendance in Guangzhou

虚实活力格局差异较大的区域位于中心城区核心区的外围以及外围地区。其中实体活力高、虚拟活力低的区域主要分布在中心城区外围，如荔湾区滘口、芳村区域、越秀区环市西路广州火车站周边区域、番禺区亚运城周边区域等；这些区域受地理区位、城市建设强度以及交通条件等的影响，虚拟活力没有较明显的高热度聚集区，这些区域虽然在实体空间中具有较高的设施密度，但在虚拟空间中的吸引力较低。这可能与区域内设施老化、功能不符合现代社交需求等因素有关。实体活力低、虚拟活力高的区域在各区呈散点式分布，一部分虚拟活力高的区域距离市区较远，实体活力较低，服务配套设施密度低，但是周边山体、水域等自然资源丰富，因而形成若干散点式高强度网红打卡集聚地。

虚实活力格局差异较小的区域主要位于中心城区核心区的高活力空间以及外围城区的低活力空间，其中高活力空间以POI密度高、网红打卡点密度高为特点。这类区域在实体空间中设施丰富，同时在虚拟空间中也具有较高的吸引力。这类区域多包括一些热门商业区，旅游景点等，如北京路商业步行街、体育西商圈、广州塔、花城广场等，具有较高的综合活力（见图1、3）。

POI 密度与抖音打卡量、POI 密度与抖音浏览量回归模型分别通过F检验[打卡量（F=61.247，P=0.000<0.05），浏览量（F=121.617，P=0.000<0.05）] 说明POI 密度会对抖音打卡密度和浏览次数产生影响；且POI 密度的回归系数值分别 为11 935.782（t=7.826，P=0.000<0.01）、456 013.633（t=11.028，P=0.000<0.01）意味着POI 密度会对抖音打卡量以及抖音浏览量产生一定的正向影响（表3）。

表3 POI密度与抖音打卡量、抖音浏览量相关性分析结果Table 3 Result of Linear regression analysis

3 抖音打卡对广州城市活力空间格局的影响

3.1 抖音打卡对广州城市活力空间格局的整体影响

通过对广州POI密度和网红打卡点密度进行交叉对比分析，得到4 种组合关系（表4），其中POI密度低、网红打卡点密度低的网格数量最多（5 838个），占全部网格的74.63%；POI 密度低、网红打卡点密度高的网格数量最少（228个），占全部网格的2.91%。为了进一步研究虚实交互影响，将已有属性赋值网格归纳为3 种类型：一是POI 密度高、网红打卡点密度低的传统活力衰退空间；二是POI密度高、网红打卡点密度高的传统活力增强空间；三是POI密度低、网红打卡点密度高的新型网红空间（图4）。

图4 广州城市三类活力空间格局（a.活力空间分布；b.各类空间行政区占比）Fig.4 Three types of vitality spatial patterns in Guangzhou city(a.vitality spatial distribution; b.proportion of each administrative region)

表4 广州市四类空间网格数量Table 4 Main categories of POI in Guangzhou City

进一步凝练发现，广州城市活力空间总体呈现“一核四轴多心”的空间结构（图5）：“一核”为中心城区范围内“传统活力增强空间”分布聚集区，“四轴”为3种类型空间构成的城市发展轴，“多心”则是外围城区形成的“传统活力增强空间”分布聚集区。

图5 广州城市活力空间结构Fig.5 Spatial structure of urban vitality in Guangzhou

1）传统活力增强空间集中分布在中心城区及其毗邻区域，且在外围地区呈现多中心集聚特征。

核心区主中心包括中心城区四区（越秀区、天河区、荔湾区、海珠区），其商业、文化、娱乐、景点和其他设施集中成片，吸引本地市民和外地游客前来打卡。核心区副中心包括白云城市副中心、番禺城市副中心。典型空间有传统热点景区白云山、新晋热门网红打卡点六片山（原为采石场）、长隆旅游度假区，吸引人们大量线上线下打卡，形成“传统活力增强空间”集聚分布格局。外围地区中心主要分布在各区域中心，如：花都区的新华路、花城路、秀全路、迎宾大道、宝华路等区域范围内，增城区的荔枝文化公园、荔城大道、增城公园，番禺区的市桥商圈、番禺广场商圈，南沙区的蕉门河区域。

2）传统活力衰退空间主要位于中心城区边缘及外围地区。

传统活力衰退空间中，排名第一的是位于城市边缘、外围区的商业购物类空间，占比45%。一方面，商业类空间本身受到区位属性影响，另一方面，传统活力衰退空间内的商业类POI设施大部分为传统的农贸市场、批发市场、百货市场，或是小卖部之类，如天河区天河客运站周边的长湴综合市场、广州国际农资商品交易城，荔湾区海河国际水产品交易市场，西塱地铁站周边的荔塱农贸市场，这些农贸市场辐射影响范围有限，加上这些业态受到线上团购、线上生鲜超市、购物和直播带货等的冲击最为显著。位于中心城区外也有一些商业街区产生活力衰退现象，如白云区的江高商业步行街周边，通过短视频平台的点评发现，虽然该地区商业设施很多，但环境老旧，随着周边企业的搬离，人流量降低，导致商铺空置率上升，大部分店铺以传统的线下商业购物为主，并未结合线上引入高活力的打卡点，因而出现成片聚集性衰退现象。

3）新型网红空间分布比较分散，总体上呈现“散点式”“离散形”的分布特征。

新型网红空间受区位影响较小，城市边缘区域仍分布大量高活力的打卡点。总体上，环境是人们关注的重点，新型网红空间是一些位于环境独特优美的地点。该类空间具有独特的自然景观和地理特征，本身具有山体、水域、公园等自然资源，一方面为休闲和娱乐活动提供了理想的场所，另一方面与人们的情感和文化认同相联系，人们倾向于在这些具有特殊意义的地方进行网红打卡活动。如位于从化区的北纬23°08′森林营地，在疫情常态化防控的大背景下，露营成为从社交媒体走向现实的生活方式，越来越多年轻人关注、体验并且在社交媒体分享露营，加速城郊露营空间的发展。在短视频平台“广州露营”的播放量超过600万次，提供新奇体验的服务经过短视频的传播后引发人们“打卡”的心理诉求，进而带动更多人参与其中，提升空间活力。

3.2 抖音打卡对不同类型城市空间影响的异质性

据统计，传统活力增强空间POI 数量共有24 593 个，占比60.73%，新型网红空间内POI 数量共有946 个，占比2.34%，传统衰退空间内POI数量14 956个，占比36.93%。通过分析不同类型的POI在三类空间的数量占比（图6），可以了解抖音打卡对不同功能空间的影响差异，这有助于深入研究抖音打卡现象与城市空间特征的关系。

图6 广州市三类空间区域内不同类型POI结构Fig.6 Structure chart of different types of POI in three types of spatial areas in Guangzhou

1）景点类POI 在传统衰退空间和传统增强空间中的占比相当，在15%左右；而在新型网红空间中，占比高达26.74%，说明移动短视频的发展有效促进新型网红景点的产生。

大量游客会在社交媒体上分享具有特色的视频吸引网友前往打卡，如广州流花湖公园，以流花湖公园为话题的抖音视频在线上共拥有约1 818 万的播放量，矗立在流花湖湖水中央的白色建筑吸引游客前来打卡。传统景区景点不再是游客的首要选择，旅游者会根据他们在社交媒体上看到的热门的、有特色的相关视频选择旅游目的地，如广州海珠区的太古仓，为汇集了展览、美食、美景于一体的网红打卡地。同时一些位于城市周边但具有特色的冷门景区也在社交媒体上通过短视频被发现。如南沙天后宫，远离市区，交通不便，但随着一些相关视频的分享，“看海”“沙滩”“爬山”等关键词，通过短视频的传播吸引游客前往打卡。

2）美食类POI在三类空间中的占比基本相当，均在28%左右，说明移动短视频对于美食类空间活力的影响不明显。

这一方面是由于餐饮类空间的粘性较强，另一方面说明数字经济时代，餐饮类行业已高度融入日常生活的互联网社交中。消费者根据在餐饮类平台上的评价、打分、探店视频选择线下打卡，经营者积极运用新媒体，创新传统餐饮经营方式，吸引消费者前来打卡。同时，外卖平台为消费者提供了不需要前往实体店就能品尝到美食的便利，对于一些具有特殊环境、特殊美食类型的餐厅已成为年轻消费者的日常爱好。如点都德、陶陶居等具有广州本地特色早茶文化的餐厅以及在抖音出镜率极高的江南西美食街巷，小而美是这些餐厅的特色，其特色的装潢与城市老居民楼融为一体，吸引年轻人前往线下打卡，分享到社交平台。

3）商业购物类POI 在传统活力衰退空间中的占比高达45%，远高于传统活力增强空间中的31.88%和新型网红空间中的27.17%，说明商业购物空间在移动短视频时代的整体衰落和部分分化。

在传统活力衰退空间内，商业购物类空间占比最多。特别是移动短视频端直播电商等新兴行业的兴起，传统的线下购物消费行为进一步被线上购物取代。如广州火车站站西批发商圈，线下采购的消费者很少，大部分档口都开启直播等宣传形式，吸引线上的消费者。与此同时，商业购物类空间分化现象较为严重，一部分因线上分流而趋向衰退，但也有一部分因网红设计其活力得到增强。如广州K11 购物中心，内部设计了新兴体验的艺术空间、不定期举办艺术展览等吸引消费者前来。移动短视频的发展以及疫情的影响让人们对于新奇体验的需求更加迫切，因此，提供独特性和体验感强的商业购物类空间能成为新的高活力空间。

4）休闲娱乐类POI 在传统活力衰退空间中的占比为8.01%，而在传统活力增强空间和新型网红空间中的占比分别为16.26%和9.51%，均高于传统活力衰退空间中的占比，说明抖音打卡提高了休闲娱乐类空间的活力。

随着各类休闲娱乐类app 的开发，休闲娱乐不再受到时空限制，线上娱乐平台也开发出“一起”功能，让单人娱乐的模式逐渐向多人娱乐的方向发展，为大众提供了新的社交模式。但是，线下一些休闲娱乐功能不能完全被线上功能所替代。越来越多的体验式休闲娱乐消费空间出现，如人们在社交平台分享一些剧本杀、密室逃脱、电竞馆等具有很强互动性、个性化、传播性的消费，这也是新时代年轻人的社交方式之一。抖音平台上以广州密室逃脱为话题的短视频播放量286.3 万次，年轻人通过评论选择是否去、跟谁去、互相分享，通过兴趣爱好融入社交圈。

5）运动健身类POI 在传统活力衰退空间中的占比为4.42%，而在传统活力增强空间和新型网红空间中的占比分别为8.41%和7.40%，占比高出传统活力衰退空间近1倍，这说明抖音打卡在一定程度上提高了运动健身类空间的活力。

各类在线健身平台的出现，打破了运动健身活动的空间限制。后疫情时代，健身场所无处不在，扩大了健身的群体规模，同时给大众普及了健身运动的知识。运动健身的场景不再局限于家庭空间，而是拓展到城市的公园、广场、足球场、绿道等城市公共空间。更多的人们通过运动健身进行社交活动，将运动健身餐、健身穿搭、健身记录等分享在社交平台上，新的社交圈正围绕着新兴媒体产生，人们在新的圈子获得更多社会认同感，实现破圈式社交。如在抖音平台上热门跑步打卡地二沙岛，相关的跑步锻炼视频吸引了很多专业和非专业的跑步爱好者前往打卡，并进行评论互动，一起相约健身跑步，同时专业跑者会不定期组织活动比赛，吸引人们前往打卡。

4 结论、讨论与启示

4.1 结论

以广州为例，基于POI 数据和抖音打卡数据，分析数字化转型影响下城市虚实活力空间格局特征，并探讨了移动短视频对景点、美食、商业购物、休闲娱乐、运动健身等不同类型城市空间影响的异质性。得到的主要结论为：

1）POI数据表征的实体活力与网红打卡数据表征的虚拟活力在空间格局上总体表现出类似的特征，即由中心城区向外围地区活力递减的圈层结构，表明实体空间是支撑虚拟空间运行的基础。

2）传统活力增强空间集中分布在中心城区及其毗邻区域，且在外围地区呈现多中心集聚特征；传统活力衰退空间主要位于中心城区边缘及外围地区；新型网红空间分布比较分散，总体上呈现“散点式”“离散形”的分布特征。

3）移动短视频打卡对于不同类型空间活力的影响具有异质性。具体而言，对景点类空间、休闲娱乐类空间、运动健身类空间的活力具有提升作用，对于美食类空间的活力影响不大，而对商业购物类空间活力的影响存在明显分化。

4.2 讨论

本研究发现实体活力空间的分布总体上呈现“核心-边缘”的结构特征，这符合经典的中心地理论和区位理论，也符合简·雅各布斯的街道空间活力理论，这与基于TalkingData 数据的研究（钮心毅 等，2019）、基于POI 数据的研究（王娜 等，2021）、基于微博签到数据的研究（王波 等，2022）以及基于手机信令数据的研究（周素红，2022）的结论一致。抖音作为短视频分享平台，已成为现代城市文化和社会生活的重要组成部分。抖音上的网红现象所在点和非现场的虚拟所在点，以及现场的网红打卡点与POI数据代表的实体活力空间之间存在内在的逻辑关系，这些关系体现在互动性、传播效应、影响力、相互促进、空间分布、互补性等方面。本研究初步验证了虚拟活力在实体空间的分布既依赖于实体活力，但也能跳脱于实体活力，通过虚拟活力重塑实体活力空间，产生与中心地理论并不完全相符的“散点式”“离散形”网红空间格局的结论，同时发现虚拟活力对不同类型的实体空间的影响具有异质性，这在一定程度上弥补了关于虚拟空间和实体空间之间交互关系研究的不足。

本研究也存在一定局限性，主要表现为仅基于截面数据进行分析，受时间等客观因素限制，缺乏对城市活力时空演变格局以及微观尺度下城市空间的探讨。未来，将进一步选取典型空间开展现场调研，探讨传统空间活力增强和衰退的“空间－人群－行为”引流或分流时空演变机制，总结虚拟空间对网红打卡点催生引流方式，揭示虚实活力空间催化互动机制。

4.3 启示

在数字化转型、线上线下消费转型的背景下，传统开放空间活力的垂直性层级结构正在消解，扁平化、离散型和非层级化的空间结构正在形成。本研究对于移动短视频快速发展和疫情常态化防控背景下提升城市活力具有一定启示作用。首先，高品质的城市空间是提高城市活力的重要物质基础，应重视数字化对城市空间形态的影响，充分认识数字化在塑造城市活力空间中的作用，着力提升城市品质，提供高质量的城市空间。其次，城市规划建设应着眼于线上-线下互动的发展趋势，通过引入数字技术和手段，促进实体空间和虚拟空间的融合互补，对于设施密度较低的城市外围地区，通过挖掘特色打造新型网红空间以及以点带面重点打造城市特色功能区，实现城市活力提升。最后，数字化转型给不同类型的城市空间提供了不同的发展机遇和挑战，活力提升策略应充分考虑不同类型城市空间的特点，充分利用移动短视频的引流作用，提供特色化、个性化、复合化的服务场景，增强消费人群的体验感。