如何通過微博數據了解中國濕地生態系統服務感知水平

注：本文為刪減版，不可直接引用。原中英文全文刊發于《景觀設計學》（Landscape Architecture Frontiers）2020年第3期“基于自然的解決方案與城市韌性”?？?。獲取全文免費下載鏈接請點擊此處。

導讀

近年來，由于城市的不斷擴張，中國的自然濕地顯著萎縮；為了補償損失的自然濕地并降低城市脆弱性和災難風險，包括建設濕地公園在內的眾多基于自然的解決方案被提出。目前，大多數關于濕地公園生態系統服務的研究都集中在技術層面，很少針對公眾感知展開；亦缺乏公眾對濕地公園感知方面的研究。本研究探究了大量來自社交媒體（即新浪微博）的基于時間和地理粒度的數據，對微博文本進行語義分析，以了解公眾如何感知廣州濕地公園的生態系統服務，并與專業機構所宣傳的生態系統服務進行比較，來探尋影響這些感知的因素。

運用社交媒體探索基于自然解決方案中的

生態系統服務感知

Using Social Media to Explore Perceptions of Ecosystem Services

by Nature-Based Solution Projects

翟雪竹

謝菲爾德大學景觀學院博士研究生

Eckart LANGE

謝菲爾德大學景觀學院教授

1 濕地公園的生態系統服務為人所知么？

近幾十年來，中國的濕地急劇減少并不斷退化?，F存的自然濕地也面臨著生態功能消失、生態系統退化等諸多嚴峻問題。自2004年來，中國已建設了大量濕地公園，以通過這種基于自然的解決方案來保護、補償和合理利用濕地資源。截至2017年底，中國大陸共建設了1699座濕地公園。

海珠國家濕地公園航拍 ? 翟雪竹

濕地公園能夠顯著提高生態修復的速度、保護城市水資源、維持區域水量平衡、調節區域氣候、減少污染物、保護生物多樣性及提供游憩設施。此外，濕地公園的建設有助于動員全社會力量參與濕地保護，增強有利于人類福祉的生態系統服務。然而，當前針對公眾對濕地公園所提供生態服務的感知的研究仍然較為缺乏。

生態系統服務是人們從生態系統中獲得的直接或間接收益，主要可分為支持服務、供給服務、調節服務和文化服務四類。了解公眾對NBS所提供生態系統服務的感知，對于此類項目的可持續管理及政策的制定與溝通至關重要。

生態系統服務分類及主要內容 ? 翟雪竹

2 通過社交媒體研究生態系統服務感知

得益于互聯網的數據采集功能，人們能夠在短時間內跨地理區域訪問數量空前的自述數據。近年來，越來越多的中國公眾通過微博、微信等社交媒體發表觀點、記錄出行、分享情感和體驗等。這種自述報告式的信息已被用于研究人們對環境的感知。

本研究以新浪微博為數據來源。作為中國最受歡迎的社交媒體之一，新浪微博是一款類似于推特的微型博客平臺。所有用戶均可訪問平臺中公開發布的文本、圖片、視頻和鏈接等。

新浪微博的用戶可以以個人或機構名義注冊賬戶。本研究所考察的機構類型的用戶包括政府部門、濕地公園管理部門、公共媒體、學術研究機構、非政府組織和非營利組織等，這類用戶通常擁有龐大的粉絲群體。除濕地公園管理部門外，其他機構盡管不直接參與公園的運營管理，但它們的宣傳在一定程度上能夠反映公園的管理情況，也是公眾針對公園相關問題進行反饋的渠道。研究對比了微博平臺中個人用戶和機構用戶發布的相關內容，以了解大眾（即“個人”）所感知的生態系統服務與專業人員（即“機構”）所宣傳的生態系統服務之間的異同。

盡管用戶發布的微博內容可能無法涵蓋其感知的所有生態系統價值或收益，但他們在社交媒體上主動記錄或與朋友分享的內容可能是他們認為最值得關注的生態系統服務。因而，研究旨在探尋以下4個問題：

1）公眾可以從濕地公園中感知到哪些生態系統服務？

2）感知到的生態系統服務之間有什么關聯？

3）公眾所感知到的生態系統服務是否與機構所強調的服務相吻合？

4）哪些因素會影響人們對生態系統服務的感知？

3 研究區域與研究方法

珠江水系的三大干流東江、西江和北江在廣州匯集并注入中國南海，城市中水量豐沛，卻也極易遭受洪水影響。在過去的40年中，廣州的濕地面積急劇減少，大量的灘涂被城市建設所取代。為保護濕地資源、增強抗洪防災能力，廣州近10年來建設了20座濕地公園。

廣州天河（大觀）濕地公園航拍 ? 翟雪竹

本研究使用網絡爬蟲“集搜客”爬取2019年的新浪微博相關數據。首先利用微博高級搜索引擎，以20座濕地公園的名稱為關鍵詞進行搜索，將搜索結果的統一資源定位符復制到“集搜客”中獲取數據。

研究主要采集文本內容（圖片、視頻等內容暫未分析，將在未來研究中進一步探索）、發布日期和時間、用戶名和用戶類型（個人／機構）等公開發布的微博數據。所有數據收集和分析均基于匿名數據（即未收集或分析任何個人身份數據），并遵守新浪微博的《微博服務使用協議》和《個人信息保護政策》；“集搜客”嚴格遵守《Robots協議》。

本研究基于微博中各濕地公園的出現頻率（即相關微博數）進行分析，以探討濕地公園的受歡迎程度。一般而言，某濕地公園在微博上的相對出現頻率越高，即越受歡迎。因此，研究采用“相對出現頻率”——單位面積濕地公園的相關微博數——來代表公園的受歡迎程度。為了核驗生態系統服務的提及率是否與受歡迎程度相關，研究亦計算了提及生態系統服務的微博在總相關微博中的占比；濕地類型的影響也是考察內容之一。

研究使用Python 3.7軟件及其中文分詞組件“結巴”和WordCloud庫，對與濕地公園中各生態系統服務相關的微博文本進行了語義分割、分析及可視化，以識別影響生態系統服務感知的關鍵因素（即感知關鍵詞）。分析單元為與濕地公園中某項生態系統服務相關的所有微博。

4 研究結果

研究共抓取了2019年發布于新浪微博平臺的10633條微博，其中約有50％的微博（5358條）與研究主題相關，由3602名個人用戶和125個機構用戶發布。就個人用戶而言，有112人針對某一濕地公園的一次游覽發布多條微博，275人多次游覽同一濕地公園且發布多條微博，43人多次游覽同一濕地公園且每次發布多條微博，172人發布了與多個濕地公園有關的微博（其中90％的個人訪問了兩個濕地公園）。在相關微博中，每座公園平均有46％提到了生態系統服務。

在20個被研究的濕地公園中，只有6個濕地公園具有足夠數量（>100）的相關微博數據以供分析——即海珠國家濕地公園、白云湖濕地公園、天河（大觀）濕地公園、花都湖濕地公園、南沙濕地公園和掛綠湖濕地公園。

海珠國家濕地公園

白云湖濕地公園

天河（大觀）濕地公園

花都湖濕地公園

南沙濕地公園

掛綠湖濕地公園

研究結果表明，大多數受歡迎程度較高的濕地公園均位于廣州市中心區域，便捷的交通可能是其中一個影響因素。此外，擁有人工湖等內陸開放水域的濕地公園比僅包含河流或紅樹林的濕地公園更受歡迎。造成這一偏好的原因可能是中國的風水觀念或傳統的水景設計對公眾審美趣味的影響。

研究結果印證了以往研究的觀點，即城市居民更容易直觀感受到文化服務一類的生態系統服務。其中最為有趣的發現是，盡管棲息地服務通常并不能直接為人類帶來裨益，但在本研究著重關注的6座濕地公園中，許多人都能夠感知到這一服務。然而研究結果尚不足以推斷棲息地服務之所以頗受關注，是因為人類可以直接從中獲益，還是因為其與游憩和美學服務高度關聯。

不同濕地公園中人們感知到的棲息地服務詞云分析 ? 翟雪竹，Eckart Lange

本研究也發現，裝飾資源、噪聲調節和場所感等在以往濕地或公園研究中較少被關注的生態系統服務，在一些濕地公園中曾被感知。以往研究表明，濕地和濕地公園通常難以提供精神價值和宗教價值、水資源供應和原材料服務等，而本研究的結果顯示，基因資源、土壤形成、傳粉）、生物防治，以及養分循環、光合作用和初級生產這5項生態系統服務同樣幾乎未被感知，人們需要具備一定的生態知識才能感知這些服務。

此外，研究結果還表明，教育與知識體系服務和干擾調節服務這類由濕地公園著重提供的生態系統服務，卻只被少數人感知到。以上發現可能緣于公眾通常缺乏生態系統服務相關知識。人們往往傾向于在美學服務等更具視覺吸引力的生態系統服務上發表更多的觀點。鑒于此，可以通過提升公眾教育來彌合這種供需之間的差距。

不同濕地公園中人們感知到的負生態系統服務詞云分析 ? 翟雪竹，Eckart Lange

研究結果進一步表明，游憩服務與美學服務密切關聯，與社會關系或棲息地服務時而關聯，符合生態系統服務簇理論，即某些生態系統服務可反復同時出現且能夠一同被感知。然而，尚未在其他有關濕地公園、濕地或NBS中生態系統服務感知的研究中發現類似關聯，其中一個可能的原因是通過社會偏好研究生態系統服務簇的文獻較少。同時，由于收集到的數據較為有限，研究尚未發現其他生態系統服務之間的明顯關聯；因此，需要更多的數據來驗證以上發現。

本研究表明某些景觀特征可以促進人們對生態系統服務的感知。例如，觀花植物和彩葉喬木能夠促進對美學服務的感知，鳥類、紅樹林和蘆葦能夠促進對棲息地服務的感知。不同濕地公園中促進生態系統服務感知的因素也存在明顯差異，因此可著重考慮公園中藍綠空間的規劃和設計，以強化人們的感知。

此外，結果也表明，個人感知與機構宣傳之間存在相似之處；可能的原因是這些機構通常在微博平臺擁有較大的影響力。由此可見，機構能夠在有關生態系統服務的公眾教育中發揮更大作用。

5 研究貢獻與不足

本研究通過社交媒體來收集用戶體驗，以更加高效和經濟的方式來分析人們對生態系統服務更真實的感知。此外，相比通過繪制參與式地圖來確定給定生態系統服務的感知分布情況或通過問卷或訪談形式對給定生態系統服務進行評級等方法，使用來自社交媒體的自述數據可以幫助研究人員發現當前研究中較少被關注的生態系統服務。

本研究首次應用關聯規則挖掘來揭示生態系統服務之間的關聯。相比以往根據土地覆蓋和生態系統服務空間分布情況進行分層聚類分析，進而探索生態系統服務簇在大尺度空間中分布的研究，本研究所采用的方法無需明確生態系統服務的空間分布，即可探索生態系統服務簇及生態系統服務之間的關聯。與此同時，本文的方法論也存在一定的局限性。盡管根據句子含義手動編碼而非僅分析形容詞，可以有效提取相關信息，但與使用了語義差別法等進行的研究相比，無法量化生態系統服務的感知。此外，盡管約四分之一的中國人口使用新浪微博，但其中18~40歲的成年用戶占90%。因此，研究使用微博數據進行分析，不可避免地會忽略未成年人和40歲以上成年人的感知情況。

另外，與社交平臺相關的特定活動（例如網紅景點打卡并與朋友分享）可能在一定程度上影響結果。例如，與使用其他研究方法相比，人們對社會關系服務的感知數據可能會偏高。鑒于此，僅基于一年的數據稍顯不足，可以通過多年的比較分析獲取更多結果，以更好地了解公眾對生態系統服務的感知和偏好。

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^{Zhai, X., & Lange, E. (2020). Using Social Media to Explore Perceptions of Ecosystem Services by Nature-Based Solution Projects. Landscape Architecture Frontiers, 8(3), 58-77. https://doi.org/10.15302/J-LAF-1-020030}

^{編輯 | 田樂 王穎}

^{翻譯 | 翟雪竹 王穎}

^{制作 | 田樂}

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