通过传统方法和自动编码网络评估对城市环境的自主响应

科学领域:

• 环境心理学 环境心理学
• 心理生理学 心理生理学
• 城市规划 城市规划

背景情况:

• 客观的生理测量,包括心率变化 (HRV) 和皮电活动 (EDA),提供了对人类情绪状态的洞察.
• 城市环境显著影响个人情绪和生理反应.
• 了解这些反应对于设计更健康,更有反应力的城市空间至关重要.

研究的目的:

• 研究客观自主活动措施与对城市环境的情感反应之间的关系.
• 分析在城市散步期间在不同点对自主反应的生理差异.
• 为了识别个人之间自主激活的独特模式,以响应城市刺激.

主要方法:

• 在结构化城市步行协议期间收集和分析心率变化 (HRV) 和皮电活动 (EDA).
• 统计分析以确定在城市路径内的预定义位置之间自主响应的显著差异.
• 应用Autoencoder神经网络,根据自主激活模式对受试者进行集群.

主要成果:

• 在城市路线的不同点观察到自主活动 (HRV和EDA) 的统计学上显著的变化.
• 使用Autoencoder识别了具有相似自主反应模式的不同受试者群.
• 这些发现表明,城市环境对个人的心理生理影响是可以衡量的.

结论:

• 客观的自主措施有效地捕捉到对城市环境的情感反应.
• 城市步行协议与高级分析相结合,揭示了环境感知中细微的个体差异.
• 这项研究为数据驱动的城市设计提供了基础,以公民福祉为重点.