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城市社会空间结构分析方法

时间:2023-10-04 理论教育 版权反馈
【摘要】:社会生态系统分析的研究在宏观尺度的主要对象为社会结构的空间分布,即城市社会空间结构。聚类分析从事物数量上的特征出发,用数学方法根据事物的相似性或差异性系数,以定量方式考量研究样本与变量之间的亲疏关系,并按亲疏程度对类似事物进行聚类,对不同事物进行分类。

城市社会空间结构分析方法

社会生态系统分析的研究在宏观尺度的主要对象为社会结构的空间分布,即城市社会空间结构。

具有相同社会属性(如社会生活方式和社会地位等)的人们产生集聚,不同的社会群体将各自的社会属性作用于物质空间,反映在城市地域空间上便形成社会空间结构。社会空间结构是城市社会结构和空间结构的综合反映,既可认为是城市空间结构的社会属性,也可看作是社会结构的空间反映。对城市社会空间结构进行分析,解析其演变机制,对人口管理、土地利用、城市规划等相关政策的制定具有重要的指导意义。

至今,城市社会空间结构的分析方法经历了归纳—演绎—统计—行为分析四个阶段:①归纳分析阶段,通过对某些直观城市景观特征的描述入手,总结归纳出空间分布与经济社会状况的互动关系,对于简化现实世界的复杂性具有重要意义。以伯吉斯(Burgess,1925)的同心圆模式、霍伊特(Hoyt,1939)的扇形模式和哈里斯和乌尔曼(Harris & Ullman,1945)的多核心模式三大古典模式为代表,该方法对社会空间分异的因素选择带有较强的主观性,一方面导致了众多结构模式的出现;另一方面使得各模式的应用范围受局限;②演绎分析阶段,从整个城市的社会变动中演绎推导出城市的地域分化,以社会区分析为代表;③综合分析阶段,归纳与演绎相结合,以因子生态分析为代表,通过对众多变量因子分析来抽取主因子,在抽取出主因子后,再计算各统计小区的主因子得分,并决定各区特性;④行为分析阶段,在传统的统计分析基础上加入人的“文化”与“意志”因素。根据社会网络分析确定感应邻里的连通性、向心性与邻近性特征,以及在空间上社会相互作用的范围,进而确定感应邻里区的分类与划分的框架。较之统计分析的方法,行为分析方法所需的数据较难获得。

综合而言,因子生态分析法是目前较为成熟、可操作性强且适用范围广的一种分析方法。因子生态分析的方法能够更清晰明了地反映社会分析基础资料中众多变量之间的关系,通过提取影响城市社会结构的主因子,以各空间单元的主因子得分为依据进行聚类分析,可对社会区类型进行归纳,再利用GIS系统进行空间对应,可显示各主因子得分的空间分布和各类社会区的分布,最后归纳出城市的社会空间结构的整体概况。具体步骤如下所述。

1.数据获取

因子生态分析所需的数据有两类。一是空间数据,即若干统计单元(case)及其空间范围;二是代表各统计单元相关属性的若干变量(variable),两者共同形成数据矩阵,作为因子分析的基础数据。在利用人口普查资料进行的社会空间结构分析中,统计单元指人口普查统计单元,变量指人口普查的统计数据。

2.因子分析

因子分析(factor analysis)是指从变量群中提取共性因子,即用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息,且各综合指标代表的信息不重叠。代表各类信息的综合指标就称为主因子(factor),变量与主因子的相关系数即为因子荷载(factor loading),荷载越大,相关系数越大,变量与主因子之间的关系也越密切。(www.xing528.com)

为了解决究竟抽取多少个主因子合适的问题,引入重要指标特征值λ,λ 指主因子从各个变量中所揭示方差的综合,特征值λ越大,方差贡献率就越大,累计解释方差的比例就越多,剩余变量就越少,越能说明多变量间的关系。因子分析中,一般选用特征值在1以上的主因子,累计解释方差应接近70%。

因子分析的另一个重要目的还在于对原始变量进行分门别类的综合评价。如果因子分析结果保证了因子之间的正交性(不相关),但对因子不易命名,还可以通过对因子模型的旋转变换使主因子负荷系数向更大(向1)或更小(向0)方向变化,使得对主因子的命名和解释变得更加容易。进行正交变换可以保证变换后各因子仍正交,这是比较理想的情况;如果经过正交变换后对主因子仍然不易解释,也可以进行斜交旋转,也可能得到较容易解释的结果。

3.聚类分析

聚类分析(cluster analysis)用以揭示主因子如何在地域空间上影响城市社会结构。聚类分析从事物数量上的特征出发,用数学方法根据事物的相似性或差异性系数,以定量方式考量研究样本与变量之间的亲疏关系,并按亲疏程度对类似事物进行聚类,对不同事物进行分类。

社会空间结构研究中常用分层聚类法,它将每一个原始样本看成各自的一类(即n类),观察样本之间的亲疏程度,通常亲疏程度通过样品之间的距离来衡量,再将距离最近的两类合并成一类,得到n-1类;再重新计算新类与其他类的距离,合并最亲密的两类,得到n-2类,直到最后合并成一个大类。常用欧式距离(euclidean distance)、平方欧式距离(squared euclidean distance)等对各类样本之间的距离进行测度,并用离差平方和法进行分层聚类。

4.空间分析

空间分析即将各空间单元的数据属性在空间上表现出来,并通过一定的简化和抽象化过程,得出其空间分布模式,以更直观和清楚地认识城市社会空间结构,并与已知的若干城市结构和模式进行比较。

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