通过多模态社交媒体城市景观帖文的集体情感感知评估城市街景:基于 R-ECoT 的可解释框架
Evaluating urban street views through collective emotional perception from multimodal social media cityscape posts: An R-ECoT-based interpretable framework
Landscape and Urban Planning
所属领域:城市数据科学与方法.
研究以美国密苏里州圣路易斯为例,结合人工智能分析7,848段Google街景影像,并访谈居民和利益相关者。街道照明和连续人行道较常见,路缘坡道及人行横道覆盖率则很低;设施缺失与收入较低、非西班牙裔黑人居民比例较高相关,访谈将其联系到历史性红线政策、治理碎片化及日常出行与安全受限。