数字媒介的可访问性：一种结合人类感知与生成式人工智能的评估指标

数字化中介可达性研究提出新框架，结合百度地图与大众点评数据，通过人类调查与生成式AI（GenAI）融合，揭示深圳餐饮可达性中传统指标忽视的地域不平等，拓展数字时代可达性理论。

　　

周明志|杨玉玲

香港中文大学地理与资源管理系，中国香港特别行政区

摘要

由于空间知识的不完整和感知偏差，无障碍性指标往往无法与实际的人类行为保持一致。数字时代加剧了这一差距。实时导航和社交媒体等平台从根本上改变了人们获取信息和感知空间选择的方式。然而，传统的无障碍性指标忽视了这种数字中介作用，难以捕捉大规模的人类感知。本研究通过提出一个新框架来分析基于数字信息获取和感知的无障碍性，从而弥合了这一差距。以深圳的餐饮场所为例，我们利用百度地图（导航）和点评网（评分）的数据来量化旅行时间、价格和评论等数字化获取的属性。接着，我们采用两阶段方法来模拟公众的感知：首先通过问卷调查了解人们对这些数字属性的认知；其次，将这些发现与生成式人工智能（GenAI）结合，通过少量样本学习的方法来模拟整个城市的感知情况。最后，将这些感知结果纳入数字化中介的无障碍性指标计算中，该指标整合了数字信息获取和感知。我们的研究结果表明，数字化中介的无障碍性指标揭示了传统指标所忽略的餐饮场所无障碍性方面的地理不平等现象。这项研究通过引入量化数字化中介无障碍性的框架，推动了无障碍性理论的发展，并展示了GenAI在空间分析中模拟人类感知的潜力。

引言

无障碍性从根本上决定了人们的出行行为，即他们到达目的地和参与活动的便利程度（Geurs & Van Wee, 2004; Van Wee et al., 2013）。传统上，无障碍性主要通过交通和土地利用的基于位置的属性来衡量，这些属性包括机会的分布（如工作和便利设施）以及出行障碍（如时间和成本）（Hansen, 1959; Levinson & Wu, 2020）。最近的研究指出，无障碍性不仅取决于物理基础设施，还取决于个体的空间知识，即他们如何获取、处理和感知关于物理环境的信息（Golledge, 1992; Mondschein et al., 2006）。人们通过收集关于路线和目的地的信息，并主观地权衡这些属性来做出最终的出行选择和行为（Wang et al., 2015）。传统无障碍性指标与实际行为之间的差异源于人们拥有的空间知识不完整（Dalton et al., 2019; Dong et al., 2022），并且他们基于感知的知识而非客观的基于位置的属性来进行权衡（Páez et al., 2012）。例如，人们可能会因为安全考虑而避开高效的路线（Elias & Shiftan, 2012; S?nmez & Graefe, 1998），或者更倾向于选择设施更完善的目的地（Cascetta et al., 2013）。这些发现强调了空间知识动态的本质，包括信息缺口和感知偏差，在无障碍性测量中的重要性。

数字时代通过数字中介作用彻底改变了空间知识动态，信息和通信技术（ICT）的日益使用对无障碍性产生了深远影响。各种平台上的数字信息，如实时导航工具（例如谷歌地图、百度地图）和社交媒体平台（例如Yelp、点评网），正在积极重塑人们对距离、路线选择和目的地机会的空间认知（Celata & Certoma, 2022; Xing et al., 2024; Zook & Graham, 2007）。这些技术通过改变信息获取方式（提供即时和算法筛选的数据，可能填补关于物理距离的信息缺口）和主观感知来中介无障碍性，其中信息更丰富的数字平台为评估出行选项创造了新的考量因素（Lavieri et al., 2018; Shelton et al., 2015）。然而，现有的无障碍性研究主要将数字信息视为改进传统无障碍性指标参数的手段，而没有考虑到这种数字中介作用以及信息获取和主观感知的过程，以探索数字化中介的无障碍性。传统的无障碍性理论和测量方法起源于数字时代之前，依赖于物理属性，而非现在能更全面提供目的地和出行障碍信息的算法过滤后的空间知识。此外，由于缺乏大规模人群对数字信息感知的数据记录，难以捕捉数字平台如何积极塑造城市中的空间无障碍性和出行决策。对于依赖技术的人群来说，这种差距尤为显著，因为他们的出行模式受到平台推荐的极大影响。这种脱节表明，传统无障碍性指标可能由于未能纳入使用ICT的数字平台如何重构城市景观中的空间知识和决策过程，而系统性地误代表了现实世界的出行行为。

为了解决这一差距，本研究提出了一种数字化中介的无障碍性指标，该指标整合了数字信息的获取和感知，超越了仅基于物理交通和土地利用属性的传统指标。我们的研究有两个主要贡献：首先，我们建立了一个新的方法论框架，从数字中介的角度概念化和测量数字化中介的无障碍性；其次，我们展示了一种独特且可扩展的技术，将针对性的问卷调查与生成式人工智能（GenAI）相结合。这种组合使我们能够超越有限的调查样本，将细致的人类感知推广到整个城市的范围。

我们以深圳的餐饮场所无障碍性为例进行实证研究，重点关注自主选择的机会。选择餐饮场所是因为它们具有双重重要性：一方面，作为反映社会动态和人类福祉的流行娱乐活动；另一方面，数字中介作用在其中起着关键作用。外出就餐已成为一种常见的娱乐活动，反映了文化变迁，并在社会互动和公共卫生中发挥着重要作用（Pinho et al., 2018; Sharkey et al., 2009; Thomas & Emond, 2017; Warde et al., 2020）。关键在于，餐饮场所的无障碍性越来越受到数字平台的中介影响，因为消费者在决策时严重依赖在线信息，尤其是在后COVID时代（Botlíková et al., 2022; Park & Ha, 2023; Schwietering et al., 2024）。这种深入的数字参与使得餐饮场所成为研究数字中介如何配置无障碍性的一个重要背景。研究首先从两个数字平台提取基于位置的数据：一个实时导航平台（百度地图）和一个餐饮评分平台（点评网），然后进行问卷调查以获取人们主观感知和评估这些数字信息的真实数据集。最后，通过对这些人类样本进行GenAI模型训练，我们模拟了整个城市的公众感知，提供了数字信息如何塑造无障碍性的全新视角。

本文的其余部分结构如下：下一节回顾了数字时代出行行为和感知、信息以及无障碍性的相关文献，包括无障碍性如何被重新解读和测量的方法。还介绍了GenAI在捕捉人类感知中的应用。接着介绍了我们在深圳进行实证分析所使用的数据和方法，随后展示了传统无障碍性和数字化中介无障碍性的结果并进行比较。最后，我们提出了结论和讨论。

文献综述

文献综述

在本节中，我们首先回顾了关于信息获取和感知对出行行为影响的研究，这些研究进一步描述了随着新兴数字技术应用于出行决策中，这些因素的作用如何发生变化。然后，我们讨论了在数字时代考虑出行行为的情况下，无障碍性测量方法的改进。最后，我们探讨了GenAI在理解人类感知方面的现有应用，这些应用可能为出行行为提供新的视角。

研究设计

在本文中，我们定义并测量了两种类型的无障碍性。传统无障碍性基于物理环境，通过客观目的地机会的总和及其出行成本来衡量。相比之下，数字化中介无障碍性考虑了ICT的作用，通过人们如何感知从数字平台获取的基于位置的信息（如旅行时间和餐厅详情）来衡量。

数据和方法

为了运行分析框架，我们使用多个数据集和方法来测量传统无障碍性和数字化中介无障碍性。

GenAI模型的感知评分

根据表2中的描述性统计数据和图4中的比例描述，比较了DeepSeek和Qwen的感知评分。平均得分显示两者非常接近：DeepSeek在驾驶方面的得分为6.16，在公共交通方面的得分为4.76；而Qwen在驾驶方面的得分为6.38，在公共交通方面的得分为4.69。这种相似性也体现在中位数和标准差上，表明平均而言，这两个模型产生的感知评分预测相当。

讨论与结论

本研究通过探讨使用ICT的数字信息如何中介空间感知和出行行为，解决了当代无障碍性研究中的一个关键问题。尽管出行决策和行为越来越依赖于算法筛选的信息，但现有的无障碍性测量方法仍然基于数字时代之前的框架，这些框架侧重于物理机会和交通基础设施的基于位置的属性。这种脱节特别明显

CRediT作者贡献声明

周明志：撰写——初稿，撰写——审稿与编辑，概念化。杨玉玲：撰写——初稿，撰写——审稿与编辑，概念化。

利益冲突声明

作者声明没有需要披露的利益冲突。

致谢

本研究未获得任何资助机构的财务支持。