DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1711498
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41583742
تاريخ النشر: 2026-01-09
المؤلف: Shuhan Zhou وآخرون
الموضوع الرئيسي: استخدام الأراضي وخدمات النظام البيئي
نظرة عامة
تقدم هذه الورقة البحثية إطارًا مبتكرًا لتقييم خدمات النظام البيئي الثقافي (CES) في الحدائق الحضرية، مع التركيز بشكل خاص على خمس حدائق في شنغهاي. الطرق التقليدية، التي تعتمد غالبًا على الاستبيانات والمقابلات، محدودة في قدرتها على التقاط تصورات المستخدمين على نطاق واسع، خاصة في السياق الثقافي الصيني. تستخدم الدراسة بيانات مراجعات وسائل التواصل الاجتماعي، حيث تمت معالجة ما مجموعه 22,564 مراجعة مستخدم صالحة من خلال تقنيات مثل نمذجة الموضوعات LDA، ونظام تصنيف CES مصمم خصيصًا، وتحليل المشاعر، ونمذجة التأثيرات المختلطة الخطية (LMM). تحدد التحليلات خمس فئات من CES: الترفيه والمشاركة الأسرية، المناظر الرمزية والإلهامية، الرفاهية الجسدية والعقلية، التجربة الجمالية والعاطفية، والتعليم والمشاركة المعرفية.
تكشف النتائج أن الترفيه والمشاركة الأسرية، إلى جانب المناظر الرمزية والإلهامية، هي أكثر خدمات النظام البيئي الثقافي التي يتم إدراكها بشكل متكرر، بينما التعليم والمشاركة المعرفية أقل بروزًا. يشير تحليل المشاعر إلى استجابة عاطفية إيجابية بشكل كبير من الزوار، حيث تم تصنيف أكثر من 83% من المراجعات على أنها “إيجابية جدًا”، مع تباينات موسمية ملحوظة في درجات المشاعر. تشير نتائج LMM إلى أن بعض أنواع CES، وخاصة الترفيه والمشاركة الأسرية والمناظر الرمزية والإلهامية، تعزز المشاعر الإيجابية بشكل كبير، بينما قد يكون للتعليم والمشاركة المعرفية ارتباط سلبي ضعيف في سياقات معينة. بشكل عام، تسلط هذه الدراسة الضوء على فعالية تحليل نصوص وسائل التواصل الاجتماعي في قياس CES وتوفر رؤى قيمة لتخطيط الحدائق الحضرية الحساسة للعواطف وتصميم المساحات العامة المستجيبة ثقافيًا، مع معالجة التحديات المتعلقة بتصنيف CES والتعبير عنها في السياق الصيني.
مقدمة
تسلط مقدمة الورقة البحثية الضوء على التحديات التي تطرحها التوسع الحضري، والذي يمكن أن يؤدي إلى انتشار الأراضي بشكل غير منضبط وتدهور جودة البيئة، مما يزيد من تفاقم قضايا مثل الازدحام المروري وتقليل مساحة المعيشة للسكان. تُعتبر الحدائق الحضرية مكونات حيوية للبنية التحتية الخضراء الحضرية، حيث تقدم خدمات بيئية وتعزز جودة الحياة من خلال الترفيه والمشاركة الاجتماعية. على الرغم من العدد المتزايد ومساحة الحدائق الحضرية، تظل رضا الزوار منخفضة بسبب عوامل مثل المناظر الطبيعية الرتيبة والإدارة غير الكافية، مما يبرز الحاجة إلى تحسين تصميم الحدائق وإدارتها بما يتماشى مع توقعات الجمهور.
تؤكد الورقة على أهمية خدمات النظام البيئي الثقافي (CES)، التي تُعرف بأنها الفوائد غير المادية المستمدة من النظم البيئية، والتي تشمل الترفيه والقيم الجمالية والتعليم البيئي. لقد استغلت الأبحاث الحديثة بيانات وسائل التواصل الاجتماعي للحصول على رؤى حول تصورات الجمهور واستجاباتهم العاطفية المتعلقة بـ CES، مما يكشف أن المحتوى الذي ينشئه المستخدمون يمكن أن يوفر فهمًا أكثر ديناميكية لهذه التفاعلات مقارنة بأساليب الاستطلاع التقليدية. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات في قياس CES بسبب طبيعتها الذاتية وقيود المعاجم الحالية. تهدف الدراسة إلى معالجة هذه الفجوات من خلال تطوير نظام تصنيف CES مصمم خصيصًا لنصوص وسائل التواصل الاجتماعي الصينية واستخدام تقنيات تحليل متقدمة، مثل نمذجة الموضوعات LDA ونماذج التأثيرات المختلطة الخطية، لقياس التأثيرات العاطفية لأنواع CES المختلفة في الحدائق الحضرية. تسعى هذه المقاربة المتكاملة إلى تعزيز فهم إدراك CES وتأثيره على الاستجابات العاطفية، وبالتالي إبلاغ تخطيط وإدارة الحدائق الحضرية بشكل أكثر فعالية.
الطرق
في هذه الدراسة، تم الحصول على البيانات من Dianping، وهي منصة وسائط اجتماعية بارزة تركز على نمط الحياة في الصين، مع التركيز على المحتوى الذي ينشئه المستخدمون (UGC) المتعلق بالحدائق الحضرية. تم استخدام نهج منهجي لجمع البيانات، مع استخدام استراتيجية كلمات مفتاحية محددة تضمنت الأسماء الرسمية لخمس حدائق—حديقة دانينغ، حديقة غونغتشينغ الغابية، حديقة القرن، حديقة إكسبو الثقافية، وحديقة بينجيانغ الغابية—بالإضافة إلى المتغيرات الشائعة وعبارات البحث المجمعة لتعزيز التغطية. شمل النطاق الزمني مراجعات المستخدمين من 1 يناير 2023 إلى 31 ديسمبر 2024، تم اختيارها لتعكس انتعاش زيارة الحدائق بعد الجائحة ولتسهيل تحليل الأنماط الموسمية والتغيرات بين السنوات في تجارب الزوار.
تم إجراء عملية جمع البيانات باستخدام نصوص بايثون، مع الالتزام بالإرشادات الأخلاقية وسياسات المنصة. تضمنت العملية استرجاع البيانات المتاحة للجمهور فقط مع احترام شروط خدمة Dianping وبروتوكول الروبوتات. المعلومات الرئيسية المستخرجة تضمنت نص التعليق، الطوابع الزمنية، معرفات المستخدمين المجهولة، وأسماء الحدائق، مع اتخاذ تدابير لتجنب تحميل الخادم. تم تنفيذ إجراءات تنظيف البيانات لإزالة الإعلانات، الشخصيات غير ذات الصلة، الإدخالات المكررة، والتعليقات القصيرة جدًا لضمان صلاحية وجودة مجموعة البيانات للتحليل اللاحق.
النتائج
تشير نتائج الدراسة، كما هو موضح في الجدول 2، إلى أن فئات مختلفة من خدمات النظام البيئي الثقافي (CES) تؤثر بشكل كبير على درجات المشاعر عبر الحدائق المختلفة. على وجه الخصوص، المناظر الرمزية والإلهامية، إلى جانب الترفيه والمشاركة الأسرية، تحقق باستمرار تأثيرات إيجابية على المشاعر، مما يشير إلى أن المحتوى المتعلق بهذه المواضيع يثير استجابات عاطفية إيجابية. على العكس، يرتبط التعليم والمشاركة المعرفية بدرجات مشاعر أقل، مما يشير إلى أن المنشورات التي تركز على المحتوى المعلوماتي أو التحليلي تميل إلى أن تكون أقل تفاعلًا وعاطفية. تكشف التحليلات الخاصة بالحدائق أن الرفاهية الجسدية والعقلية تؤثر إيجابيًا على المشاعر في حديقة بينجيانغ الغابية وحديقة غونغتشينغ الغابية، بينما تشهد حديقة القرن وحديقة إكسبو الثقافية ارتفاعًا عاطفيًا بشكل أساسي من التجارب الرمزية والعائلية، مما يبرز التباين المكاني في الاستجابات العاطفية لأنواع CES.
يوضح الجدول 3 مزيدًا من التفاصيل حول تباين درجات المشاعر، حيث تظهر الانحرافات المعيارية للاعتراضات العشوائية الشهرية (0.010-0.020) صغيرة نسبيًا، مما يشير إلى تباين ضئيل من شهر لآخر في متوسط المشاعر. بالمقابل، تكون الانحرافات المعيارية على مستوى الملاحظة (0.157-0.193) أكبر بكثير، مما يشير إلى أن التعليقات الفردية تمثل معظم التباين في درجات المشاعر بدلاً من العوامل الزمنية. من الجدير بالذكر أن حديقة غونغتشينغ الغابية وحديقة بينجيانغ الغابية تظهران تباينًا أكبر في التعبير العاطفي، بينما تظهر حديقة إكسبو الثقافية أقل تقلب في المشاعر عبر الأشهر، مما يبرز استقرار الاستجابات العاطفية في ذلك البيئة.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الدراسة الضوء على تصورات الجمهور لخدمات النظام البيئي الثقافي (CES) عبر خمس حدائق حضرية كبيرة في شنغهاي، مما يكشف عن عدم توازن كبير في تكرار فئات CES. كانت الفئات الأكثر إدراكًا هي الرفاهية الجسدية والترفيهية والمناظر الرمزية والإلهامية، بينما كانت التعليم والمشاركة المعرفية أقل بروزًا بشكل ملحوظ. تشير هذه الاتجاهات إلى أن المستخدمين يفضلون الجوانب التجريبية الفورية، مثل المناظر الطبيعية والأنشطة الترفيهية، على المحتوى التعليمي، الذي غالبًا ما يكون أقل تفاعلية وجاذبية عاطفية. استخدمت الدراسة منهجية صارمة، بما في ذلك تصفية الكلمات الرئيسية ومعايرة الخبراء، لتعزيز موثوقية تحديد CES، مما يضمن أن التصنيفات تعكس بدقة تجارب المستخدمين.
فيما يتعلق بمشاعر الزوار، أشار التحليل إلى استجابات عاطفية إيجابية بشكل كبير عبر جميع الحدائق، حيث تجاوزت المشاعر “الإيجابية جدًا” باستمرار 83%. يتماشى هذا مع الأدبيات الموجودة حول الفوائد النفسية للمساحات الخضراء الحضرية. ومع ذلك، لوحظت تباينات في درجات المشاعر بين الحدائق، حيث حققت حديقة القرن وحديقة دانينغ أعلى الدرجات، على الأرجح بسبب تصميم المناظر الطبيعية المتفوق وتناسق تجربة الزوار. كما لوحظت تقلبات موسمية في المشاعر، مع درجات أعلى في الربيع والخريف، مما يشير إلى أن الظروف البيئية وخصائص الحدائق تؤثر بشكل كبير على الاستجابات العاطفية. بشكل عام، تؤكد النتائج على أهمية دمج منهجيات متنوعة في الأبحاث المستقبلية لالتقاط الطبيعة متعددة الأبعاد لتصورات CES وتجارب الزوار في الحدائق الحضرية.
القيود
تقدم الدراسة إطار تصنيف CES مصمم خصيصًا للسياق الصيني، باستخدام نمذجة LDA، وإحصاءات الكلمات الرئيسية، والتعليق الدلالي من الخبراء. ومع ذلك، تعترف بعدة قيود. أولاً، الاعتماد على نصوص وسائل التواصل الاجتماعي كبديل للاستطلاعات التقليدية يقدم عنصرًا من الذاتية وعدم اليقين، مما يستلزم التحقق من قوة الإطار عبر مجموعات بيانات متنوعة. قد لا تعكس التحيز الديموغرافي لمجموعة البيانات، الناجم عن تركيزها على المستخدمين الحضريين الشباب والمتعلمين على منصات مثل Dianping، المجموعات الاجتماعية الأوسع بدقة. بالإضافة إلى ذلك، قد تؤدي الطبيعة غير الرسمية والغموض لنصوص وسائل التواصل الاجتماعي إلى تمثيل ناقص لبعض أنواع CES، بينما قد تكافح نماذج المشاعر مع التعبيرات العاطفية الدقيقة.
علاوة على ذلك، تم تسليط الضوء على القيود الهيكلية لنموذج LDA، حيث غالبًا ما تمتلك الكلمات الرئيسية ذات التكرار العالي توجهات دلالية متعددة، مما يعقد تصنيف CES بدقة. على الرغم من التعليقات من الخبراء، قد تستمر التداخلات بين فئات CES، مما يؤثر على الدقة الإحصائية. كما تشير الدراسة إلى أن تضمين LMM فقط للشهر كعامل عشوائي يحد من استكشاف عوامل مؤثرة أخرى، مثل جودة البيئة أو حجم الزوار. يُشجع على الأبحاث المستقبلية لتبني نماذج تضمين دلالية متقدمة وأطر تصنيف متعددة التسميات، بالإضافة إلى دمج بيانات متعددة المصادر لتعزيز فهم الديناميات العاطفية بطريقة أكثر شمولاً.
DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1711498
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41583742
Publication Date: 2026-01-09
Author(s): Shuhan Zhou et al.
Primary Topic: Land Use and Ecosystem Services
Overview
This research paper presents an innovative framework for assessing Cultural Ecosystem Services (CES) in urban parks, specifically focusing on five parks in Shanghai. Traditional methods, which often rely on questionnaires and interviews, are limited in their ability to capture large-scale user perceptions, particularly within the Chinese cultural context. The study utilizes social media review data, processing a total of 22,564 valid user reviews through techniques such as LDA topic modeling, a tailored CES classification system, sentiment analysis, and linear mixed-effects modeling (LMM). The analysis identifies five CES categories: Recreation and Family Engagement, Symbolic and Inspirational Landscapes, Physical and Mental Well-being, Aesthetic and Emotional Experience, and Education and Cognitive Engagement.
The findings reveal that Recreation and Family Engagement, along with Symbolic and Inspirational Landscapes, are the most frequently perceived CES, while Education and Cognitive Engagement is less prominent. Sentiment analysis indicates a predominantly positive emotional response from visitors, with over 83% of reviews classified as “Very Positive,” and notable seasonal variations in sentiment scores. The LMM results suggest that certain CES types, particularly Recreation and Family Engagement and Symbolic and Inspirational Landscapes, significantly enhance positive emotions, whereas Education and Cognitive Engagement may have a weak negative association in specific contexts. Overall, this study highlights the effectiveness of social media text analysis for CES quantification and provides valuable insights for emotion-sensitive urban park planning and the design of culturally responsive public spaces, addressing challenges related to CES classification and expression in the Chinese context.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the challenges posed by urban expansion, which can lead to uncontrolled land sprawl and a decline in environmental quality, exacerbating issues such as traffic congestion and reduced living space for residents. Urban parks are identified as crucial components of urban green infrastructure, providing ecological services and enhancing quality of life through recreation and social engagement. Despite the increasing number and area of urban parks, visitor satisfaction remains low due to factors like monotonous landscapes and inadequate management, underscoring the need for improved park design and management that aligns with public expectations.
The paper emphasizes the importance of Cultural Ecosystem Services (CES), defined as the non-material benefits derived from ecosystems, which include recreation, aesthetic values, and environmental education. Recent research has leveraged social media data to gain insights into public perceptions and emotional responses related to CES, revealing that user-generated content can provide a more dynamic understanding of these interactions compared to traditional survey methods. However, challenges remain in quantifying CES due to their subjective nature and the limitations of existing lexicons. The study aims to address these gaps by developing a tailored CES classification scheme for Chinese social media text and employing advanced analytical techniques, such as LDA topic modeling and linear mixed-effects models, to quantify the emotional impacts of different CES types in urban parks. This integrated approach seeks to enhance the understanding of CES perception and its influence on emotional responses, thereby informing more effective urban park planning and management.
Methods
In this study, data were sourced from Dianping, a prominent lifestyle-oriented social media platform in China, focusing on user-generated content (UGC) related to urban parks. A systematic data collection approach was employed, utilizing a defined keyword strategy that included the official names of five parks—Daning Park, Gongqing Forest Park, Century Park, Expo Culture Park, and Binjiang Forest Park—as well as common variants and combined search terms to enhance coverage. The temporal scope encompassed user reviews from January 1, 2023, to December 31, 2024, chosen to reflect the post-pandemic resurgence in park visitation and to facilitate the analysis of seasonal patterns and interannual variations in visitor experiences.
Web-scraping was conducted using Python scripts, adhering to ethical guidelines and platform policies. The process involved retrieving only publicly accessible data while respecting Dianping’s Terms of Service and Robots protocol. Key information extracted included comment text, timestamps, anonymized user IDs, and park names, with measures taken to avoid server overload. Data cleaning procedures eliminated advertisements, irrelevant characters, duplicate entries, and overly brief comments to ensure the validity and quality of the dataset for subsequent analysis.
Results
The results of the study, as presented in Table 2, indicate that different categories of Cultural Ecosystem Services (CES) significantly influence sentiment scores across various parks. Specifically, Symbolic and Inspirational Landscapes, along with Recreation and Family Engagement, consistently yield positive sentiment effects, suggesting that content related to these themes elicits favorable emotional responses. Conversely, Education and Cognitive Engagement is associated with lower sentiment scores, indicating that posts focused on informational or analytical content tend to be less emotionally resonant. Park-specific analyses reveal that Physical and Mental Well-being positively impacts sentiment in Binjiang Forest Park and Gongqing Forest Park, while Century Park and Expo Culture Park see emotional uplift primarily from symbolic and family-oriented experiences, underscoring the spatial variability in emotional responses to CES types.
Table 3 further details the variability in sentiment scores, showing that the standard deviations of monthly random intercepts (0.010-0.020) are relatively small, suggesting minimal month-to-month variability in average sentiment. In contrast, observation-level residual standard deviations (0.157-0.193) are significantly larger, indicating that individual comments account for most of the variation in sentiment scores rather than temporal factors. Notably, Gongqing Forest Park and Binjiang Forest Park exhibit greater variability in emotional expression, while Expo Culture Park demonstrates the least fluctuation in sentiment across months, highlighting the stability of emotional responses in that environment.
Discussion
The discussion section of the study highlights the public perceptions of Cultural Ecosystem Services (CES) across five large urban parks in Shanghai, revealing a significant imbalance in the frequency of CES categories. The most frequently perceived categories were Physical and Recreational Health and Symbolic and Inspirational Landscapes, while Education and Cognitive Engagement was notably less prominent. This trend suggests that users prioritize immediate experiential aspects, such as natural scenery and recreational activities, over educational content, which is often less interactive and emotionally engaging. The study employed a rigorous methodology, including keyword filtering and expert calibration, to enhance the reliability of CES identification, ensuring that the classifications accurately reflect user experiences.
In terms of visitor sentiment, the analysis indicated predominantly positive emotional responses across all parks, with “very positive” sentiments consistently exceeding 83%. This aligns with existing literature on the psychological benefits of urban green spaces. However, variations in sentiment scores were observed among the parks, with Century Park and Daning Park achieving the highest scores, likely due to superior landscape design and visitor experience consistency. Seasonal fluctuations in sentiment were also noted, with higher scores in spring and autumn, suggesting that environmental conditions and park attributes significantly influence emotional responses. Overall, the findings underscore the importance of integrating diverse methodologies in future research to capture the multifaceted nature of CES perceptions and visitor experiences in urban parks.
Limitations
The study presents a CES classification framework tailored for the Chinese context, utilizing LDA modeling, keyword statistics, and expert semantic annotation. However, it acknowledges several limitations. Firstly, the reliance on social media text as a substitute for traditional surveys introduces subjectivity and uncertainty, necessitating validation of the framework’s robustness across diverse datasets. The dataset’s demographic bias, stemming from its focus on younger, educated urban users of platforms like Dianping, may not accurately represent broader social groups. Additionally, the informal and ambiguous nature of social media text could lead to an underrepresentation of certain CES types, while sentiment models may struggle with nuanced emotional expressions.
Moreover, the LDA model’s structural limitations are highlighted, as high-frequency keywords often possess multiple semantic orientations, complicating precise CES classification. Despite expert annotations, overlaps between CES categories may persist, affecting statistical accuracy. The study also notes that the LMM’s inclusion of only month as a random effect limits the exploration of other influential factors, such as environmental quality or visitor volume. Future research is encouraged to adopt advanced semantic embedding models and multi-label classification frameworks, as well as to integrate multi-source data to enhance the understanding of emotional dynamics in a more comprehensive manner.