1 研究背景——数据时代的存量设计

空间本体与其容纳其间的人类活动，历来是设计师们所关注的焦点，也是最为擅长和熟悉的领域。空间与活动相互适宜，不仅仅为使用者带来舒适便利的使用感受，同时也避免了能量的无谓损耗。在城市从扩张型发展到存量规划的今天，我们所追求的空间设计是更好、更合理，精细化深度设计成为一种必然趋势。因此，细致而科学的考察空间特征与人群活动之间的相互关系，通过合理的空间设计，减少空间形态与其容纳功能之间的矛盾，减少空间浪费，使之更为契合活动规律，是城市步入存量空间发展的时期，建筑师们所应考虑到的问题。

那么，如何更加科学、有效地考察空间特征与人群活动这二者之间的关系呢？在以往，空间设计似乎更多地依赖于设计师的职业素养和个人经验，而在网络化、数据化的今天，我们有了更为有力和客观的依凭——数据，数据更加真实地反映了人的出行规律和群体选择。通过网络统计，我们可以获得大量数据，描述某种行为现象，并进一步用以分析群体人的活动规律。那么，只要我们可以将这些反映客观现象和规律的数据与反映空间形态特征的数据相对应起来，就能够获得一条更加准确、理性的设计途径，这能够极大地弥补设计师主观判断的失误和个人经验的不足，甚至有可能在设计前期阶段替代传统的、依赖建筑师个人判断的设计方式。

本文正是以西安市的商业综合体为试点，通过数据分析，获取群体人在选择商业综合体以及进入综合体内部的行为规律，同时采集商业空间的部分重要特征，然后在二者之间建立量化关系，从而为综合体外部空间特征和内部店铺空间特征，以及商业综合体在城市中的选址，这几个方面提供相对准确、客观的依据。

2 研究的基本思路

设计实际上是一种预判，也就是设计师对于将要建成的空间和其中所容纳的功能（或者说人群的活动之间）做出的一种构想。当然，所有的设计师都希望二者能够相宜，所以我们的研究重点，自然也就放在了空间形态与行为现象之间的关系的探索上。

数据化设计的基本步骤是先从已建成环境中提取数据，再通过提取的数据进行分析获得规律，最后将规律运用到设计中完成对设计的优化。由于考察点是空间与功能是否相宜，因此在搜集数据时，也主要是搜集两大类别的数据：一是用以表征建成环境中空间特征的数据，我们简称之为空间数据；二是用以表征建成环境中使用情况（比如人流量、营业额等）的数据，我们简称之行为数据。在具体操作中，由于种种原因，研究者往往不能直接获得某些一手的数据信息（比如营业额就很难得到真实数据），因此不可避免地还需要寻找可以替代的数据。用以替代的数据一方面需要与原数据有高度的契合度，另一方面还应具备与空间有一定相关性的特点。通常来说，获取的数据量越大越好，当然，这实际上取决于投入的时间、人力、获取手段与途径等。

总之，历史唯物主义内在具有公共性维度，这种公共性维度不仅存在于民族国家内部，也一定程度上存在于世界范围内。在一定意义上，中国倡导构建人类命运共同体就是对历史唯物主义公共性维度的运用、丰富和发展。在21世纪，构建人类命运共同体，协调人的发展与经济社会发展，需要重新思考经济社会发展与人的自由全面发展的关系，从主要关注“我”到更加重视“我们”，培育命运与共的共同体意识和共同体精神，彰显人类生活的公共性维度。

其中，街墙立面长度（B）只计算有综合体主要入口的立面部分，当建筑底层有架空时，若架空部分高度小于等于10米，则架空部分同样计入街墙立面长度（B）。系数a是一个给定的数字，当建筑主入口立面退让建筑控制线10米，则a=0.9；建筑主入口立面退让建筑控制线20米，则a=0.8；建筑主入口立面退让建筑控制线30米，则a=0.7；以此类推。详见图1、图2。

最后阶段就是利用数据规律对空间设计提出建议和修正，实现真正的数据支撑设计。

3 基于数据分析的商业综合体外部空间特征分析

从散点图中可以发现，点评数与贴线率有一定的相关性，当贴线率增加时，点评数出现了先增加后减少的趋势，点评数最高的两家商业综合体，其贴线率恰好处在74.6%与74.1%。由此可见，作为商业综合体贴线率以75%上下，不低于65%，不高于85%为宜。

本文选取了西安市——购物——商场类别下，以点评数从高到低排序的前二十名商城进行分析，通过实地调研和卫星地图二者结合，获取空间数据，空间数据包括贴线率和入口层设置。

3.1 点评数与贴线率

建筑贴线率（P）=街墙立面长度（B）/建筑控制线长度（L）×系数a×100%

在五原盐碱地治理的过程中，各企业、院校、科研机构以土地流转的形式参与到盐碱地治理中，其中以硅谷肥业尤为突出，共计流转3000多亩土地，其中包括800多亩轻度盐碱土地、1000多亩中度盐碱土地、1200亩核心重度盐碱土地。硅谷公司采取多种肥料结合，多种施肥方案，多种作物种植等方式，针对流转区域进行改良，并取得显著成效。同时，硅谷肥业还在五原的丰裕办事处、新公中镇、复兴镇等实施惠农措施，并开展了多个盐碱治理示范园区。硅谷有机硅功能肥在五原县盐碱地改良治理的成功获得了农业农村部耕保中心和多个省、市、地区的农业技术及相关部门、科研机构的关注。

智能电网，也就是实现了智能化的电网。目前对于智能电网的运用，从我国的现状来看，主要运用在特高压电网网架的建设工作上，组织协调各级的电网，并将高科技技术和现代化信息融入到现有的电网技术当中，形成一套功能上非常完善的智能化电网系统。智能电网系统在发生故障的时候能够及时的进行修复，并能够让故障发生形成的损失达到最小，让经济损失有效的降低。

  

图1 贴线率示意图1（图片来源：作者自绘）

  

图2 贴线率示意图2（图片来源：作者自绘）

经过调研与计算，得出点评数前二十的商业综合体，其点评数与贴线率的散点图与回归分析如下：

商业综合体的外部空间特征有很多，但本文仅选取了与城市关系紧密的贴线率和入口层设置这两个特征为例，进行数据分析。用来与这两组空间数据进行相关性分析的行为数据，本文选取了点评数。在研究初期，我们试着进行营业额的采集，但大部分商场不提供该数据，个别提供的也无法证明数据真假。同时，我们考虑到营业额受到非空间因素的干扰也很大，比如综合体本身的高低端定位等，因此放弃了营业额，而是转向数据更为真实、开放的大众点评网“点评数”这组数据。点评数本身很大程度上体现了商场的客流吸引能力，和消费者对该商场的兴趣，作为设计师，能够通过空间设计将客流吸引至商场，也算是完成了空间与行为的契合。

  

图3 贴线率与点评数散点图，图中X轴为贴线率，Y轴为点评数（图片来源：作者自绘）

3.2 客流量与入口层数量

随着地铁等立体交通的出现，西安市新建的商业综合体也出现了多入口层的设计，从以往的仅有一层设置主要客流入口，向与地铁、人行天桥直接联通的方式转变。本节主要分析多入口层对于商场内客流分布的影响。但是目前，西安市内除赛格国际外，其他经营时间超过两年的商业综合体均为单入口层设计，而新建的综合体又还未达到稳定经营状态，无法进行有效的数据采集。因此，我们仅以赛格国际为案例，结合空间句法进行了数据研究。

赛格国际本身为一个非常典型的多入口层设计的商场，该商场在地下二层与地铁站相通，一层（平地层）有面向城市街道的出入口，二层出入口设在过街人行天桥上，位于商场七至十层的停车场由车行盘道与城市街道直接相连，自驾车来客主要通过七层进入综合体内部。因此，赛格国际共有四个入口层。

主要研究步骤如下：

首先，以全天各时段客流量相对稳定的周六为数据采集日，周六全天赛格国际各层人流量分布如下图：

  

图4 赛格国际商业综合体周六全天各层人流量分布（数据来源：赛格国际人流监测）

其次，基于空间句法理论，将赛格国际商业综合体的轴线图插入西安市轴线图，并通过depthmap的link功能，将四个入口层的入口处轴线与对应的街道轴线相连。通过depthmap计算出各层integration平均值如下表：

 

表1 赛格国际商业综合体各层integration平均值（表格来源：作者自制）

  

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如图5，将各层人流量和各层integration平均值一一对应的生成散点图后，发现二者高度契合。做这个分析的主要目的，是寻找一组能够充分表现人流分布规律的计算数据。由于我们无法知道赛格国际如果是一个单首层综合体，其内部的人流分布的真实情况如何。通过这一步，在建立赛格国际单入口层模型的时候，就可以用integration的分布来替代人流量分布，从而模拟出当其他条件均未改变，而仅改变入口层数量所导致的人流分布变化。需要说明的是，在尝试了半径分别为200、500、1000和全局integration、Nach这八组数据之后，我们发现全局integration与人流分布的拟合度最高（R²=0.998），因此采用了全局integration值来替代赛格单入口层模型中的人流分布。

  

图5 赛格国际周六人流量与integration平均值的散点及线性回归分析图，X为各层integration，Y为周六各层人流量（图片来源：作者自绘）

接下来，在轴线图中，取消城市街道与赛格国际在地下二层、地上二层、七层的link，仅保留一层与城市街道相连，模拟该商业综合体仅有一层为入口层的情况。通过Depthamp计算出的各层integration平均值如下：

入口开放度是指店铺各个出入口总宽度之和与店铺外立面总长相除之商，这个数值表征店铺的步行穿越开放程度，直观感觉应该比店铺面宽更有吸引力。

 

表2 模拟单首层赛格国际商业综合体各层integration平均值（表格来源：作者自制）

  

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将多入口层与单入口层的integration平均值分别进行归一化处理，以便于比较二者的分布曲线，如下：

侯大同用的是复合肥。刚刚下过一场小雨，正是给树木花草施肥的好时机。复合肥养分全面，老田搭讪着说，这是侯大同唯一感兴趣的话题。

  

图6 多首层与模拟单首层客流分布比较（图片来源：作者自绘）

可以发现，在综合体内部在以入口层为中心出现人流分布的峰值，随着远离入口层，人流分布逐层衰减。因此，多入口层对于人流在综合体内部相对均匀的分布起到了重要的作用。尤其对于提高最底层和最高层的空间商业价值，更是大有帮助。

此外，通过表1与表2的数据对比，我们还会发现，多入口层的综合体其integration最高值（1.7683）、平均值（1.529646）都明显高于单入口层最高值（1.36613）和平均值（1.085863）。这也意味着，多入口层的设置，非常有利于吸引更多的城市人流到达商场。

4 基于数据的商业综合体内部店铺空间特征分析

继续以赛格国际为研究案例，对于商业综合体内部空间的分析。选取各店铺的客流量为一组行为数据，店铺客流量的统计方法为进入店铺的人数，通过实地调研获得。空间特征数据也是通过实地调研采集了内部店铺的面宽、入口开放度和立面透明度，将三组数据分别与店铺客流量进行相关性分析，据此得出针对商业综合体内部空间一些设计建议。

其实田志芳早就洗好准备好。现在整个五连都在浓郁的沙枣花甜香里，她的心情慢慢变好，她把茶缸里养的沙枣花取两串，摘掉叶子，插进上衣扣眼里。田志芳想起，五月的老家黄梅，不论老妪少妇黄花闺女，出门前，都爱把白色栀子花插在领口或头发辫子里，那日子，满街飘香。现在沙枣林有沙枣花，也很好，一样满五连飘香。

  

图7 客流量与店铺面宽回归分析（图片来源：作者自绘）

4.1 店铺面宽研究

本文所述店铺面宽是指位于赛格国际内部的店铺，其开向主要廊道的出入口所处立面的总宽度。将店铺客流量与店铺面宽进行回归分析，如图7：

从回归分析图可以看出，二者回归系数约为0.36，有一定正相关性，但拟合度不高。可见，位于商业综合体内部的店铺面宽的大小，对店铺客流量有影响但不起到决定性作用。在设计中，不必将吸引客流作为店铺面宽的设计要求。

4.2 入口开放度

一些企业为了能在激烈的市场竞争中，提升自己的地位，就将产品大量赊销出去，很多企业甚至在赊销时都没有对客户的信用进行评估，缺乏一定的风险意识，导致应收账款越积越多，资金难以收回。企业在赊销中又占据着被动地位，很多企业不能控制资金的及时收回，延长了企业的生产周期，造成了一个恶性循环，这就导致企业坏账的风险加剧、生产经营的成本越来越高。

我们先对所有店铺的数据进行了回归分析，但结果并不理想，R²仅为0.044。进一步分析原因，可能是不同业态对于店铺开放度的依赖性不同，例如超市就是一个极端的例子。于是我们将不同业态的店铺进行分类，然后发现某些业态例如服装对于入口开放的依赖性就比较高R²=0.576，而鞋店次之R²=0.3175，餐饮类客流量几乎与开放度无关。对于服装类店铺而言，如图8所示，入口开放度与客流量呈二次相关，开放度在0.4～0.6区间内的客流量最佳。

在数据采集完成之后，第二部的工作就是分析数据特征。这里的特征，主要是指空间数据与行为数据之间的联系和影响规律，该部分工作主要通过散点图分布和相关性分析来完成。研究者经常遇到几组数据之间毫无关联的情况，往往需要通过多途径、多组数据的不断分析、比对，才能得到一个有参考价值的数据规律。由于数据来源是已经建成（最好是稳定使用了一段时间）的环境，因此一旦获得来数据规律，就会非常有说服力。

  

图8 服装类店铺客流量与入口开放度回归分析（图片来源：作者自绘）

摄影照片分为单独照片、组照及专题摄影等多种类型，新闻摄影人员经常会用到的发稿方式为单幅照片。为切实提升拍摄作品质量，有效体现出拍摄中摄影技巧及艺术手法，需在选择摄影照片时注重拍摄画面的和谐性，拍摄人物的动作及表情是否自然等要素，确保新闻摄影能够更好地反映出新闻事件的真实情况。

4.3 透明度

除了店铺面宽、入口开放度之外，直观上判断视觉效果也可能是对客流产生影响的一个因素。为了进一步考察视线对于人流的影响，我们设定了一个值——透明度。透明度为可被视线穿越的店铺立面面积与店铺总立面面积相除，可以被穿越到门洞面积不计入分子。

从回归分析看出，二者回归系数仅为0.1371，可以认为是不相关的。在进行业态分类之后，不同业态类型的店铺回归分析结果依然如此，R²没有能超过0.3的。可见，透明度也不是影响店铺客流量的主要原因，设计店铺立面时，不必考虑客流吸引力的影响。

  

图9 店铺客流量逾透明度相关性分析（图片来源：作者自绘）

5 基于数据与线段分析的商业综合体选址

商业综合体的选址是开发商和设计师需要面对的第一个（往往也是最重要的一个）问题。但由于本次研究的数据量等条件有限，因此仅在此方面做了一些初步的尝试，更为完善的研究方式和结果有待日后进一步完善。

依然选取点评数排名前20的商业作为案例，采用点评数与depthmap线段图中的Nach（R=5000）作为分析数据。

ABTS+·广泛用于样品的抗氧化能力测定，蛋白样品与ABTS自由基反应使其褪色，吸光度越低，表明样品的抗氧化能力越强。

得出的散点图如下，图中X轴为各商场主要出入口所在街道的Nach（R=5000）平均值，Y轴为商场点评数。

从图中发现，这些商场的点评数与Nach无关，但通过观察这20家商场的Nach值分布，会发现，它们均处在Nach平均值1.2以上的街道上，其中点评数超过500的商场，其所处街道的Nach平均值超过了1.29。而整个西安市的Nach值分布是0至1.59371，平均值为0.5803。可见，实际上这20个商家都分布在Nach值极高的街道段。目前点评数与Nach值无关的结果，可能是参与分析的商家数量过少而导致，如果能够将全市所有商家都纳入计算，得出更为明显的规律是很有可能的。

  

图10 商业综合体点评数与Nach（R=5000）散点图（图片来源：作者自绘）

6 小结

尽管影响人行为的因素多到不可尽数，但设计师能够把握的核心，只有空间。所以，本文尽可能通过采集建成环境中的行为数据，将分析紧密围绕空间来展开，并将结论指向空间特征。

1987-2018年，CNKI数据库收录“职业教育与经济发展的关系”“职业教育专业结构与产业结构的关系”“中等职业教育专业结构与产业结构的关系”3个主题的期刊文献和博硕士论文共计2 578篇，其中以“职业教育与经济发展的关系”为主题的文献2 289篇，占全部有效文献的88.79%，以“职业教育专业结构与产业结构的关系”为主题的文献246篇，占全部有效文献的9.54%，以“中等职业教育专业结构与产业结构的关系”为主题的文献43篇，占全部有效文献的1.67%。文献发文量的时间分布见图1。

在商业综合体外部空间分析中，将贴线率和入口层个数作为主要空间特征进行针对性的研究。其中，由于案例类型的限制，我们无法直接获得单入口层与多入口层的人流量实际数据的比对，因而采用了电脑模拟的方式。由于综合体内部integration数值与人流量分布的高吻合性，我们用前者替换了后者，这样就使得模拟单首层人流分布成为可能。（实际上，轴线图与线段图中有许多数值都和行为现象有着很高的吻合度，depthmap为模拟提供了很好的平台。）此方法可以应用于其他一些行为数据缺失或者无法进行实测的模拟分析。其关键在于，首先寻找到可用以替代现象数据的某一类计算数值（例如，本案中用integration替代人流量），其次被关注的空间特征是可以被模型描述的（例如，入口层可以通过与城市街道的连接来描述），最后则是要保证仅改变了被考察的空间特征，而其它条件维持不变，否则无法判断其结果是否由此空间特征的变化而导致。

陈主任不慌不忙地从烟盒里抽出一支烟，再慢条斯理地点上。打火机窜出的火苗在他讳莫如深的镜片里绽放出两个小小的亮点。

这是两个独立的单因素被试内实验设计。每个被试都需要完成中性材料、羞耻情绪材料下的实验。实验分为预实验和正式实验两部分，采用e-prime程序呈现。每个trail的具体流程如下(见图1)：首先呈现注视点“+”800ms，然后同时呈现与羞耻情绪事件配套的图画和音频材料，持续时间以各个故事录音时间为准，大约为70s，接着呈现亲社会行为倾向的问卷题目，五级评分，按键消失后播放放松音乐120s，最后呈现1000ms的空屏，进入下一个trail。 实验结束后， 与被试进行简单的访谈，了解实验中被试的羞耻情绪是否得到激发，以及听完放松音乐后心情是否得到平复。

综合体内部空间特征分析中的店铺面宽、开放度和透明度，均为笔者自定义的概念，是为了能够将空间特征进行量化描述。当然，这些量化方式尚有改进的余地，但对空间特征（或者扩大而为空间形态）的量化描述，也是进行数据分析的关键一步。否则，通过网络或者实际调研所获得的数据，始终无法落实到可被设计的空间层面。

综上所述，通过数据分析来获得设计建议的步骤简而言之为三步：量化空间特征、量化行为现象、分析相关性。

本研究的不足之处主要在数据的量上。虽然采取了分组、分目标的数据采集方式，但由于研究团队的人数有限，实地调研中，单组在同一时间段内采集的数据量不够多，这导致许多分析无法完成，也必然影响分析结论的准确性。但仍希望整个团队的研究操作方式，能为广大业界同行提供一些有益的帮助。

参考文献：

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[2] 比尔·希利尔著. 空间是机器[M]. 杨滔等译. 北京：中国建筑工业出版社,2008：导言,P69-76,P100-102.

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[4] 杨滔.空间组构[J].北京规划建设.2008（2）：P101-108.

[5] 盛强,杨滔,刘宁. 目的性与选择性消费的空间诉求——对王府井地区及3个案例建筑的空间句法分析[J]. 建筑学报.2014(6).