AI繪製城市情緒地圖：洞察民意，打造「有感」都市空間
科技產業資訊室(iKnow) - 陳玟妤 發表於 2025年7月17日
圖、AI繪製城市情緒地圖：洞察民意，打造「有感」都市空間
密蘇里大學的研究團隊近期取得一項重大突破，透過結合人工智慧(AI)與大數據分析，成功開發出一套能夠繪製城市情緒地圖的創新工具。這項由密蘇里大學建築研究助理教授Jayedi Aman和地理及工程學教授Tim Matisziw共同領導的研究，旨在深入探討城市實體環境如何影響人們的感受，為未來更智慧、更人性化的都市規劃奠定基礎。
他們建立了一個「兩階段計算框架」。第一階段「情感推斷」BERT-based模型，分析數以萬計帶有地理標籤的Instagram公開貼文，從圖片和文字中判讀其情緒基調，這些模型能夠雙向處理文本，精準捕捉社群媒體貼文中的細微情緒表達。
第二階段「城市情境推斷」(Pyramid Scene Parsing Network, PSPNet)和Mask R-CNN，分析Google街景影像，這些模型能將影像分割成12類城市特徵，並量化「視覺圍合度」（如天空、牆壁、樹木、建築物、圍籬）、「人尺度」（如道路、人行道）和「街景複雜性」（如行人、自行車、機動車輛、街燈、招牌）等城市設計品質。最終，透過整合這兩類數據，研究人員得以建立數位「情感地圖」，呈現城市中不同區域的即時情緒模式。
綜合2015年至2021年的數據分析結果顯示，特定城市特徵與公眾情緒之間存在顯著關聯。研究發現，綠色空間（如樹木）與寬敞的行人設施（如人行道）是正面情緒的強力促進因素，這與自然環境對人類身心健康的益處理論不謀而合。相對地，過於開闊的「天空」視野、物理性的「圍籬」及「牆壁」則傾向與負面情緒相關，可能反映了人們對缺乏庇護感或行動受限的不適。此外，高比例的「道路」與「機動車輛」也與負面情緒連結，可能源於噪音、污染或安全考量。值得注意的是，「行人」和「自行車」的出現則顯著提升了街道的活力，與積極情緒高度相關。
該研究進一步探討了社會事件對情緒的影響，特別是COVID-19大流行前後的變化。在疫情期間（2020年），負面情緒的「冷點」顯著增多，而正面情緒的「熱點」則明顯縮減，反映了封鎖與社交距離對公眾情緒的影響。疫情期間，「招牌」與正面情緒的關聯性反而增強，可能反映了在行動受限下，人們對在地商業活動的依賴與認同。後疫情時期（2021年），隨著限制放鬆，正面情緒的熱點再次增加，凸顯了城市環境的韌性，以及鼓勵社交互動和戶外活動空間的重要性。
這項創新工具為都市規劃者提供了傳統調查無法比擬的即時且廣泛的民意洞察，不但能夠協助政府部門改善公共服務、識別治安死角、規劃災害應變，甚至還能監測災後居民的心理福祉。Jayedi Aman教授指出：「AI不是取代人類輸入，而是提供另一種方式來發現我們可能錯過的模式和趨勢，這可以導向更明智的決策。」
最終的目標是建立一個即時互動的「城市數位雙生」(Urban Digital Twin, UDTs)，將情感數據納入城市決策的「儀表板」中，以創造不僅功能良好、更能符合居民感受的城市空間。儘管研究仍有社群媒體數據代表性、模型誤差及推論普遍性等限制，但這項工作無疑為「以人為本」的城市設計開闢了新途徑。(1131字；圖1)
參考資料：
AI Maps the Mood of Your City – And It' s Surprisingly Accurate. SciTechDaily.2025/07/01
Urban sentiment mapping using language and vision models in spatial analysis. Frontiers. 2025/03/14
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