城市夜间空间安全感知评价研究--基于BWS方法的探讨
测量人们偏好和意愿的研究多采用likert-style量表和成对比较法的问卷调查方式，但是由于likert-style存在系统和个人回复偏差，会导致结果出现偏倚。并且这两种方法在多个对象进行比较时，被试很难精准做出判断，而Best-Worst Scaling(BWS)克服了二者存在的弊端。更多专家提出使用BWS方法进行问卷测度，并认为BWS方法是成对比较法的一种延伸。所以本研究将使用BWS方法对夜间空间安全感知进行评价。结合犯罪环境理论和预实验结果提出以安保设施、空间环境、空间管理和活动水平四类一级指标，以及夜间照明、植被遮挡程度、人群活动、建筑内透光等12类二级指标为自变量，以安全感知为因变量，构建夜间空间安全特征分析模型。通过条件Logit模型对195人的安全感评价数据进行分析，发现空间安全感不是由单个因素所影响，而是由空间中多个因素共同影响；照明因素在夜晚安全感调查中影响最大，且易削弱其他影响因素；空间中的影响因素具有相互补偿作用。下一步研究将控制照片中的相关组合因素，检验安全感与夜晚空间之间的关联性，对夜间空间安全设计提出更合理的建议。
BWS方法 城市夜间空间 安全感知 条件Logit模型
王悦 朱萌 郭嫚丽
安徽农业大学林学与园林学院
国内会议
成都
中文
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2021-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）