一种城市空间网红化现象的测定方法技术

本发明专利技术公开了一种城市空间网红化现象的测定方法，涉及城市空间技术领域，包括以下步骤：采集短视频打卡数据，获取多个网红打卡点的线上流量和线下流量；基于线下流量和线上流量的比值获取预设研究范围内多个网红打卡点的流量转化率；对网红打卡点的周围区域进行研究，确定城市空间网红化现象的影响因子并获取相应数据；基于网红打卡点的流量转化率与各影响因子分别建立线性回归模型，并获得多元回归分析方程；利用主成分回归分析方法获取各个影响因子的权重，获取权重分析结果。本发明专利技术可以分析城市网红化现象与影响因素的相关关系，有助于开发城市空间潜力，有针对性地优化空间品质有助于促进城市空间的网红化现象发展。质有助于促进城市空间的网红化现象发展。质有助于促进城市空间的网红化现象发展。

【技术实现步骤摘要】
一种城市空间网红化现象的测定方法


[0001]本专利技术涉及城市空间
，更具体的说是涉及一种城市空间网红化现象的测定方法。

技术介绍

[0002]以互联网为代表的信息技术革命已经渗透到当今社会的各个角落，改变着公众的生产、生活、思维和行动方式，而生活方式的改变会进一步引起城市物质空间的变化。在互联网环境下，信息承载方式发生了变迁，网络媒介信息成为公众认知世界的重要途径，传统意义上的城市公共空间已经获得了更丰富的认知方式。
[0003]其中，短视频作为元素丰富且被大众普遍接受的信息载体，让多元信息变得更丰富、更直观，优化了信息传递的方式，吸引了大量用户，催生了短视频打卡这一新型游憩方式，公众从单一的信息接受者转变为信息创造、传播和转播的融合角色。城市空间的视觉消费信息被线上平台不断传播，公众线上浏览相关内容后开展线下打卡并继续在线上平台分享，循环过程中城市空间的整体知名度和线下游憩人数不断提高，此过程视为城市空间的网红化现象。
[0004]网红打卡点作为移动互联网高度关注的视觉消费空间，为城市空间的研究提供了新的视角，对城市空间网红化现象的影响因素的识别有助于开发城市滨水空间潜力，优化空间品质有助于促进城市空间的网红化现象发展，然而目前对此方面的研究很少，还无法对城市空间网红化现象程度进行准确判断。
[0005]因此，如何确定城市空间网红化现象的测度指标及其影响因素，基于移动互联网平台的大数据准确测度城市空间网红化现象是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术提供了一种城市空间网红化现象的测定方法，可分析城市网红化现象与影响因素的相关关系，有助于开发城市空间潜力，有针对性地优化空间品质有助于促进城市空间的网红化现象发展。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0008]一种城市空间网红化现象的测定方法，包括以下步骤：
[0009]采集短视频打卡数据，获取多个网红打卡点的线上流量和线下流量；
[0010]基于线下流量和线上流量的比值获取预设研究范围内多个网红打卡点的流量转化率；
[0011]对网红打卡点的周围区域进行研究，确定城市空间网红化现象的影响因子并获取相应数据；
[0012]基于网红打卡点的流量转化率与各影响因子分别建立线性回归模型，并获得多元回归分析方程；
[0013]利用主成分回归分析方法获取各个影响因子的权重，获取权重分析结果。
[0014]上述技术方案达到的技术效果为：以流量转化率为测度指标，研究城市网红化现象与影响因子之间的关系，根据权重分析结果，可以了解对流量转化率有显著影响的影响因子，有助于针对性地优化空间品质，促进城市空间的网红化现象发展。
[0015]可选的，线上流量为浏览打卡视频的人数，打卡视频被某一用户刷到被视为一次浏览；
[0016]线下流量为参与线下打卡的人数，用户上传POI视频被视为一次打卡。
[0017]可选的，采集短视频打卡数据，具体包括以下步骤：
[0018]以“城市+短视频打卡点的名称”为关键词，在短视频平台上搜索具有相应标签的短视频，并将对应的网页链接地址粘贴在电子表格形成待爬取视频列表；
[0019]利用Python循环读取待爬取视频列表中的网页链接地址，调用短视频平台插件和ffmpeg插件以完成网页链接地址对应的待爬取视频的批量下载，并利用待爬取视频采集包括浏览人数、打卡人数、发布者影响力、打卡点关注度在内的短视频相关信息。
[0020]可选的，所述方法还包括：
[0021]在获得短视频打卡数据之后，对短视频打卡数据进行处理，确认初步采集中的重复数据、与打卡点无关的商品广告、营销广告并清洗。
[0022]可选的，重复数据的确认方式具体为：
[0023]分别提取待校验的第一视频和第二视频的特征信息，特征信息包括对第一视频和第二视频以预设时间间隔截图得到的图片信息和声音信息；
[0024]计算第一视频的图片信息与第二视频的图片信息的图片相似度以及第一视频的声音信息与第二视频的声音信息的声音相似度；对图片相似度和声音相似度进行加权，得到第一视频的特征信息与第二视频的特征信息的特征相似度；
[0025]当特征相似度超过第一预设阈值时，分别提取第一视频和第二视频的关键帧并计算关键帧的相似度；
[0026]当关键帧的相似度超过第二预设阈值时，确定第一视频和第二视频为重复数据。
[0027]可选的，城市空间网红化现象的影响因子分为线上维度和线下维度，线下维度选择打卡点周边环境因素和空间因素作为评价因子，线上维度对于公共空间的影响来自于线上用户接收和反馈的信息；具体地，
[0028]环境因素主要考虑能够影响打卡活动的功能单位，包括网红集聚因素、功能竞争力、交通可达性、生活区距离、服务设施完善度；
[0029]空间因素主要考虑公众对环境的感知能力，利用语义识别法分析游客在打卡点周边拍摄的图片，选择建筑比率、绿视率、亲水性、景观均匀度作为评价因子；
[0030]线上维度的影响因子选取夜间打卡比率、线上互动强度、网络影响力、功能实用性、消费强度。
[0031]可选的，获得多元回归分析方程，具体包括以下步骤：
[0032]将各个影响因子对应的数据进行标准化，利用主成分回归分析方法得到各个主成分的方差贡献率；
[0033]将各个主成分的方差贡献率依次累加，得到不同数量的主成分对解释影响因子组合的解释率；
[0034]根据预设阈值选取相应数量的主成分，获取各个影响因子在所选主成分中对应的
成分矩阵及所选主成分的特征根；
[0035]基于成分矩阵及所选主成分的特征根，得到各个影响因子在所选主成分线性组合中的系数以及在综合得分模型中的系数，建立多元回归分析方程。
[0036]可选的，得到各个主成分的方差贡献率及解释率，具体包括以下步骤：
[0037]分别用X1,X2,...,X
n
表示各个影响因子采集的所有数据组成的向量，这n个影响因子构成的n维向量为X＝(X1,X2,...,X
n
)
T
，T表示向量转置；
[0038]计算协方差矩阵R：
[0039][0040]式中：R
ij
表示影响因子X
i
与X
j
的相关系数，i,j＝1,2,...,n，且R
ij
＝R
ji
，其计算公式为：
[0041][0042]根据协方差矩阵R对特征方程|λE
‑
R|＝0进行求解，得到特征值λ
i
及对应于特征值λ
i
的特征向量e
i
，要求其中e
ij
表示向量e
i
的第j个分量；
[0043]计算主成分的方差贡献率：
[004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种城市空间网红化现象的测定方法，其特征在于，包括以下步骤：采集短视频打卡数据，获取多个网红打卡点的线上流量和线下流量；基于线下流量和线上流量的比值获取预设研究范围内多个网红打卡点的流量转化率；对网红打卡点的周围区域进行研究，确定城市空间网红化现象的影响因子并获取相应数据；基于网红打卡点的流量转化率与各影响因子分别建立线性回归模型，并获得多元回归分析方程；利用主成分回归分析方法获取各个影响因子的权重，获取权重分析结果。2.根据权利要求1所述的一种城市空间网红化现象的测定方法，其特征在于，线上流量为浏览打卡视频的人数，打卡视频被某一用户刷到被视为一次浏览；线下流量为参与线下打卡的人数，用户上传POI视频被视为一次打卡。3.根据权利要求1所述的一种城市空间网红化现象的测定方法，其特征在于，采集短视频打卡数据，具体包括以下步骤：以“城市+短视频打卡点的名称”为关键词，在短视频平台上搜索具有相应标签的短视频，并将对应的网页链接地址粘贴在电子表格形成待爬取视频列表；利用Python循环读取待爬取视频列表中的网页链接地址，调用短视频平台插件和ffmpeg插件以完成网页链接地址对应的待爬取视频的批量下载，并利用待爬取视频采集包括浏览人数、打卡人数、发布者影响力、打卡点关注度在内的短视频相关信息。4.根据权利要求1所述的一种城市空间网红化现象的测定方法，其特征在于，所述方法还包括：在获得短视频打卡数据之后，对短视频打卡数据进行处理，确认初步采集中的重复数据、与打卡点无关的商品广告、营销广告并清洗。5.根据权利要求4所述的一种城市空间网红化现象的测定方法，其特征在于，重复数据的确认方式具体为：分别提取待校验的第一视频和第二视频的特征信息，特征信息包括对第一视频和第二视频以预设时间间隔截图得到的图片信息和声音信息；计算第一视频的图片信息与第二视频的图片信息的图片相似度以及第一视频的声音信息与第二视频的声音信息的声音相似度；对图片相似度和声音相似度进行加权，得到第一视频的特征信息与第二视频的特征信息的特征相似度；当特征相似度超过第一预设阈值时，分别提取第一视频和第二视频的关键帧并计算关键帧的相似度；当关键帧的相似度超过第二预设阈值时，确定第一视频和第二视频为重复数据。6.根据权利要求1所述的一种城市空间网红化现象的测定方法，其特征在于，城市空间网红化现象的影响因子分为线上维度和线下维度，线下维度选择打卡点周边环境因素和空间因素作为评价因子，线上维度对于公共空间的影响来自于线上用户接收和反馈的信息；具体地，环境因素主要考虑能够影响打卡活动的功能单位，包括网红集聚因素、功能竞争力、交通可达性、生活区距离、服务设施完善度；空间因素主要考虑公众对环境的感知能力，利用语义识别法分析游客在打卡点周边拍
摄的图片，选择建筑比率、绿视率、亲水性、景观均匀度作为评价因子；线上维度的影响因子选取夜间打卡比率、线上互动强度、网络影响力、功能实用性、消费强度。7.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕飞，王帅，
申请(专利权)人：苏州科技大学，
类型：发明
国别省市：