基于体验者感知要素的传统商业街区发展模式——以北京老城地区为例

摘要

为避免传统商业街区同质化更新,探索街区可持续发展模式,以北京老城地区为例,通过获取7个传统商业街区中体验者所拍摄的图像,利用卷积神经网络(CNN)技术提取出体验者重点关注的建筑、街巷、美食消费、行为活动、招牌广告5类核心要素。根据要素特征与体验者感知内容将其划分为本体与衍生2种属性,通过5类要素和2种属性的占比情况分析体验者偏好与街区发展模式的关联。结果表明:1)体验者更加青睐街区的衍生属性,且2种属性占比差异可通过相关要素整合进行改善;2)7个街区的发展模式分化为衍生属性占比较高模式和2种属性占比相近模式,模式并存有利于老城街区活力提升;3)2种属性占比均衡的模式更有利于传统商业街区的可持续发展。通过直接提取以上5类体验者感知要素能够有效反映出传统商业街区发展模式存在的问题,有助于传统商业街区的复兴与多元发展策略的选择。