基于社会感知计算的公众环境感知与时空行为研究

In view of the current public concern about the deterioration of the natural environment, this project adopts the research method of multi subject integration, studies the characteristics of public environment perception and spatio-temporal behavior by submitting questions, developing products, collecting data, large data analysis, social behavior verification. The concrete research content includes: (1) From the perception of situational data to the analysis of environmental behavior, this project analyzes the public environment perception and the computability of behavior, and puts forward the socially aware computing model of public environmental behavior based on social computing; (2) This project carries out the research of public environmental perception data acquisition technology, including psychological spatial data perception, physical spatial data perception and multidimensional data fusion, develops software and hardware platform for sensing data, carries out public environment data sensing application, obtains large data on regional public environmental perception; (3) Based on the collection of public environmental perception data, the use of machine learning algorithm to carry out public perception of the environment and spatio-temporal behavior characteristics and change rules analysis, to provide decision-making basis for public environmental management policy formulation; (4) On the public environmental awareness to participate in the issue of enthusiasm, this project analyzes the influencing factors of the relevant subject game in the public environment perception based on the evolutionary game, and puts forward the incentive mode to protect the public perception of the environment.

针对当前公众高度关注的自然环境恶化问题，采用多学科交叉融合的研究方法，通过提出问题、开发产品、收集数据、大数据分析、社会行为规律验证，展开公众环境感知和时空行为特征研究。具体研究内容包括：（1）从情景数据感知到环境行为分析，对公众环境感知和行为的可计算性进行分析，提出基于社会计算的公众环境行为社会感知计算模型；（2）开展公众环境感知的数据获取技术研究，包括心理空间数据感知、物理空间数据感知和多维数据融合，开发用于感知数据的软件、硬件平台，开展公众环境数据感知应用，获取区域公众环境感知大数据；（3）基于采集的公众环境感知大数据，利用机器学习和大数据分析方法，开展公众对环境感知和时空行为特征及变化规律分析研究，为公共环境管理政策制定提供决策依据；（4）针对公众环境感知中参与积极性问题，基于演化博弈分析公众环境感知中相关主体博弈过程，分析其影响因素，提出保障公众环境群智感知运行的激励方式。

公众对环境质量高度关注和环境需求不断提高的现实社会需求下，本项目基于社会感知计算理论和方法，探索公众对环境感知的数据获取新方法，开展基于大数据分析的公众环境时空行为研究。主要研究内容和重要成果为：（1）通过分析公众环境感知和行为的本质特征，利用社会计算的基本原理和方法，将公众环境感知和行为轨迹数据收集和记录，形成关于公众环境感知和行为的大数据集；建立公众环境感知和行为的社会感知计算模型，形成公众环境感知-行为的社会感知计算理论体系框架；（2）针对公众环境感知数据产生和获取的特点，考虑公众环境感知的心理感知数据采集，在利用已有的固定环境监测数据的基础上，提出利用个人携带移动智能终端设备采集个人环境感知的数据获取方法，开发了“印象生态”APP软件系统和“生态盒子”充电宝环境质量监测硬件设备，完成了公众对环境心理和物理空间感知的信息采集，同时获取已有空气质量监测站点监测数据，形成能够实现对公众环境感知计算的多源大数据集；（3）利用收集到的公众环境感知数据集，对不同区域公众对环境感知敏感度进行分析，分析公众环境感知与自然环境质量相关性，揭示公共环境感知的时空特征和变化规律，提出公众环境情绪的概念，在分析大气环境与公众环境情绪之间的关系的基础上，提出了公众环境情绪预测模型，实现公众环境情绪的可量化与可预测；（4）基于演化博弈理论，分析公众环境感知通过合理激励机制实现共享共赢的可行性，提出适合公众环境感知的激励方式和运行策略；（5）以雾霾天气影响下公众感知为研究内容和研究方法，从环境感知的角度提出公众环境感知模型，挖掘公众受雾霾天气影响后环境感知的变化规律。本项目对于丰富公众环境感知理论、提高公众环境意识、规范公众环境行为、制定有效环境管理政策，都具有重要的科学意义和社会价值。