【摘 要】
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基于新浪微博数据,借助深度学习方法分析上海市情绪空间分布特征,期望构建一套基于社交媒体签到数据的深度学习空间情绪感知评价方法.研究发现:①上海市热门签到地点集中分布在城市中心、交通枢纽、地铁沿线等区域.②积极情绪占比随着到市中心距离的增加呈下降趋势;人们的情绪与活动空间类型高度相关.③高等院校场所与负面情绪相关的物质空间要素多与建筑相关,办公场所的空间使用者最关注通勤问题,交通枢纽空间的管理流程和服务水平诱发了较多负面情绪.研究发现对于城市公共安全、公共卫生和设计管理的决策者有着重要启示.
【机 构】
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华东师范大学中国现代城市研究中心,上海200062;华东师范大学城市与区域科学学院,上海200241;华东师范大学城市与区域科学学院,上海200241
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基于新浪微博数据,借助深度学习方法分析上海市情绪空间分布特征,期望构建一套基于社交媒体签到数据的深度学习空间情绪感知评价方法.研究发现:①上海市热门签到地点集中分布在城市中心、交通枢纽、地铁沿线等区域.②积极情绪占比随着到市中心距离的增加呈下降趋势;人们的情绪与活动空间类型高度相关.③高等院校场所与负面情绪相关的物质空间要素多与建筑相关,办公场所的空间使用者最关注通勤问题,交通枢纽空间的管理流程和服务水平诱发了较多负面情绪.研究发现对于城市公共安全、公共卫生和设计管理的决策者有着重要启示.
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