基于VOSviewer 的老舊住區更新決策研究現狀分析與展望

徐燕青，劉雨平，李勝才，李延澤

引言

近年來，隨著城市老舊住區的更新進入“精細化運營”時代，國家層面也提出了越來越多的新要求：2020年國務院辦公廳發布的《關于全面推進城鎮老舊小區改造工作的指導意見》提出了“因地制宜，精準施策”和“決策共謀”的要求[1]；2022年黨的二十大報告、《“十四五”城鎮化與城市發展科技創新專項規劃》和2023年《新時代的中國綠色發展》白皮書均明確了數字化新工具在城鎮老舊住區改造設計、建造和運維工作中的重要性，并強調了以人為本的理念。然而，城市老舊住區的更新涉及問題十分復雜，傳統依靠人力的決策方式費時費力且難以找準矛盾點，這些短板的暴露反映了當前住區更新環節中缺少科學性決策方法的問題，如何提高更新改造決策的實效性值得重視。

雖然知識圖譜與可視化分析方法已經應用于多種不同學科與領域，揭示學科知識內在演變和發展規律[2]，但鮮有涉及基于文獻計量可視化方式呈現住區更新決策的動態演進趨勢的研究。目前國內已有研究多側重于住區更新策略的某個方面，如適老化、海綿城市、低碳節能等。因此，本文基于VOSviewer的文獻計量工具，對近十年來的住區更新決策研究熱點與前沿趨勢進行分析與討論，通過聚類視圖和密度視圖分析，探尋其研究特征及未來趨勢，以期為住區更新決策的未來研究提供科學參考。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

基于中國知網（CNKI）數據庫，檢索2013年1月—2022年12月發表的以“住區”AND“更新”AND“決策”為檢索詞的文獻，共檢索到748篇，以RefWorks格式導出；以Web of Science（WoS）平臺的數據庫為數據源，檢索2013年1月—2022年12月發表的以“residential community or neighborhood and renewal decision-making”為檢索詞的文獻，共檢索到306篇，以“純文本文件”形式導出。

1.2 研究方法

VOSviewer是由荷蘭萊頓大學（Leiden University）的Nees Jan van Eck和Ludo Waltman于2009年開發的，用以繪制科學知識圖譜的文獻計量分析軟件，該軟件以繪制科學知識圖譜的形式進行共現網絡分析與可視化，通過聚類視圖、密度視圖等方式探索各個知識范疇內的關鍵信息[3-4]。

本文以近十年來中外文獻作為研究對象，利用數據庫平臺自帶的分析功能，以及VOSviewer、Excel等工具進行科學知識圖譜的可視化分析。為進一步提升VOSviewer自身的聚類效果，采用Pajek軟件優化聚類可視化圖像，從而全面掌握老舊住區更新決策研究領域的學科發展趨勢。因外文文獻的作者也有一部分是中國學者，所以本研究以中外文文獻的比較作為探討內容，而不以國籍作為區分依據。具體研究內容包括兩個層面，一是分析中外文文獻發布特征、發文量年度趨勢和研究人員的發文量；二是探究住區更新決策領域的具體研究熱點和前沿動態趨勢。

2 研究現狀及發展動態分析

2.1 發文量年度趨勢

2013—2022年，WoS數據庫相關研究文獻量共有306篇，2022年發表量最大，為53篇；中國知網數據庫相關研究文獻量共有748篇，國內相關研究發文量總體呈增長趨勢，在2020年達到頂峰，為125篇（圖1）。國內有關老舊住區更新決策的研究起步較晚，早期發文量較少。但2016年后，隨著國家城市更新逐漸走向漸進式的模式，中文文獻隨著國內相關政策的不斷出臺和完善，研究數量不斷增長，與國家政策的關注熱度呈正相關。相比較于建筑規劃領域內其他主題而言，住區更新決策方面每年及總體的文獻發表量仍較少。

2.2 關鍵詞分布特點

在VOSviewer的關鍵詞聚類分析中，一個圓圈和標簽即代表一個關鍵詞，圓圈及標簽的大小代表其出現次數的高低，并且相同顏色的圓圈歸屬于同一個關鍵詞類別[5]。

2.2.1 中文文獻中關鍵詞聚類

將中國知網數據庫中的中文文獻以文本格式導入VOSviewer軟件，去掉與主題相關性弱的關鍵詞（如地名）后，對關鍵詞進行“VOSviewer+Pajek”聚類分析，得到“住區更新決策”的關鍵詞的頻次統計圖（圖2）。其中頻次較高的關鍵詞包括城市更新、評價體系、老舊住區、公眾參與、公共空間、層次分析法、建成環境、優化策略、社區更新、結構方程模型。聚類視圖和密度視圖（圖3—4）中，圓圈越大，代表關鍵詞的出現次數越多。兩個圓圈之間的連線代表關鍵詞之間的聯系緊密性，連接線越粗代表聯系越緊密，將VOSviewer的出現次數設置為不小于2次，得到相應關鍵詞數量共有388個，26個聚類，總連接線共1 189條，總連接強度為1 414。

圖2 中文文獻關鍵詞出現次數及總連接強度

圖3 基于VOSviewer的中文文獻關鍵詞聚類視圖

圖4 基于VOSviewer的中文文獻關鍵詞密度視圖

2.2.2 外文文獻中關鍵詞聚類

將WoS的文獻導入VOSviewer，去掉類似的同義詞，對關鍵詞進行“VOSviewer+Pajek”聚類分析，得到“residential community or neighborhood and renewal decision-making”的外文文獻關鍵詞頻次統計圖（圖5）和網絡視圖（圖6—7）。基于可視化分析圖，得到出現次數不小于2次的關鍵詞共有171個，8個聚類，總連接線共2 043條，總連接強度為2 684。出現次數高于30次的關鍵詞詳見圖5，可得到urban studies、engineering、mobility、energy & fuels、land-use、public administration、sustainability和model是英文文獻中出現次數較高的詞。

圖5 英文文獻關鍵詞出現次數及總連接強度

圖6 基于VOSviewer的外文文獻關鍵詞聚類視圖

2.2.3 中外文文獻中關鍵詞的視圖對比

對比圖3和圖6，不難看出，中文“住區更新決策”相關文獻中，關鍵詞以城市更新和老舊住區為主體，逐步衍生出評價體系、公眾參與、模糊綜合評價、建成環境、優化策略、可持續發展、多目標優化和指標體系等各類研究方法和目的的關鍵詞，呈“多重環形”分布；外文“residential community or neighborhood and renewal decision-making”相關文獻中，關鍵詞以environmental science為端點，衍生出urban studies、engineering、land-use、public administration、sustainability和model等關鍵詞，呈“三角形”分布。

綜上，外文文獻的關鍵詞較為集中，大多集中在健康與住區人們的行為活動關聯性，中文文獻的關鍵詞較為分散，以單一目標的策略性的質化研究為主，近年來有逐漸量化研究的趨勢，但總體上數據科學、建筑學和決策科學的交叉領域涉及較少。

2.3 高產出與高影響力作者及作者合作情況分析

2.3.1 中文文獻作者情況

將2.2.1節的中文文獻數據導入VOSviewer軟件，得到“住區更新決策”相關文獻發文數排名前12的作者統計表（表1）。范悅、張瓊、李翥彬、馬輝等發表文獻數量最多，在統計期內分別發表了12、8、6篇文獻，范悅與其他作者的聯系強度最高，達到23。

表1 2013—2022年中文作者文獻數量排名

2.3.2 外文文獻作者情況

將W o S 導出的文獻數據導入VOSviewer軟件，得到外文“residential community or neighborhood and renewal decision-making”相關文獻發表數量大于3篇的作者統計表（表2），外文相關文獻中作者Juan Yi-kai發表的文獻數量最多，在統計期內發表了8篇文獻，Hong Jingke的聯系強度最高，為16，作者國家包括中國、澳大利亞、西班牙等。

表2 2013—2022年外文作者文獻數量排名

2.3.3 中外文獻作者合作情況對比

住區更新決策研究團隊中，中文文獻以深圳大學的范悅和大連理工大學的張瓊、李翥彬的合作團隊為主，外文文獻的合作團隊組合較為多樣，以中國臺灣地區的Juan Yi-kai和西班牙的Barrios-padura ángela為代表。

3 研究進展、熱點及趨勢

3.1 “數據驅動+人工智能”研究工具導向明顯

由于城市住區的更新決策研究涉及各類型數據的收集整理及分析，但目前住區的數據信息大多來源于建筑規劃行業之外，并非直接針對更新問題[3]，尚未形成固定的范式，因而需要決策者篩選數據并建立相關的數據對應關系及評價準則。但如何獲取、辨析和利用這些數據信息，形成一個可推廣的綜合方法仍待研究。

第一，在數據的采集層面，基于互聯網數據和傳統數據的融合研究不夠深入。現有研究正由傳統問卷、拍照和查檔方式逐步轉為通過各類編程語言，如Python、R語言等來獲取網頁信息、POI（興趣點）和熱力圖等[6]。盡管傳統數據采集方式存在花費大量物力人力、準確性和可視化程度不足等缺點，但這并不代表要完全拋棄傳統數據[7]，因互聯網數據在非開源情況下常常需要支付高昂費用才能獲取，而傳統數據普遍可操作性強、獲取途徑方便，因此將傳統數據與互聯網數據相結合的研究仍需加強。

第二，在數據的分析層面，基于策略性微觀層面的綜合分析方法仍待挖掘。除了通過Execl列表統計數據進行對比分析的方法外[8]，丁竹慧等（2019）依托GIS等相對完善的方法進行西安市企業社區基礎設計的量化及可視化表達[6]，Zhang等（2021）基于Rhino中的Grasshopper插件根據需求進行居住建筑的綠色節能分析[9]。另外，將大數據和人工智能方法結合后運用于分析階段的研究成為新的趨勢，如Dong等（2019）和Moosavi（2022）基于卷積自編碼神經網絡將住區肌理轉化為壓縮特征向量并進行比較分析[10-11]，董軒妍等（2022）利用語義提升方法挖掘低層次數據中的語義信息。但目前研究主題仍集中在建筑本體的節能優化[12]、熱舒適度提升[13]、城市規劃[14-15]和建筑外部環境的安全性[16]要素關聯性等層面，鮮有涉及住區更新的微觀應用層面的研究。因此，現有城市住區更新的基礎信息普適性收集方法的研究不夠深入，傳統數據和大數據整合分析方法的缺失，導致難以實現數理模型的精準建立。同時，忽略了基于數據模型的城市住區層面的分類識別，無法保障后續動態模擬的科學合理性。

3.2 基于“中-微”觀尺度的決策支持方法仍待挖掘

城市住區更新是一個包含前期調查、診斷評估、再生方案制定、實施與后評估等環節的完整流程[17]，目前的研究存在以下特征和潛在研究方向。

第一，宏觀的城市規劃和單一類型建筑改造領域的決策支持系統研究較為豐富。目前多目標智能決策支持系統（IDSS）已經在醫療保健、商業智能、工業、制造和控制系統等多個領域得到廣泛應用[18]，引起了研究人員的強烈興趣：龍瀛等（2019）提出了以定量城市分析為驅動，通過數據分析、建模、預測等手段，為規劃設計的全過程提供調研、分析、方案設計、評價、追蹤等支持工具[19]；Serrano-jiménez等（2018）結合碳排量構成建筑具體改造的優化決策系統[20]；另有學者以人工智能算法尋求策略最優解[21-22]。但現有研究體系大多是從城市規劃或土地利用的宏觀角度開展決策科學的研究[23]，缺乏中觀的城市住區更新研究和微觀的更新策略性能擇優決策工具的研發，從而造成住區數據資源決策方法的缺失。另外，大部分的研究以某個具體社區為研究對象[23-24]，無法客觀系統地反映全域或全市的城市住區現狀。

第二，缺少基于多目標的權衡判斷擇優的動態決策工具。在決策的目標層面，由于缺少多學科交叉的研究探索，導致形成專業壁壘：建筑專業普遍關注空間設計或以節能為目標的生成式參數化設計[25]；管理專業集中研究法規政策和運維管理手段[26]；暖通等工程技術專業往往局限于物理技術和能源利用的研究[27]；經濟專業側重成本增量與經濟激勵政策的研究[28]。在決策模式層面，雖然越來越多的學者關注到居民的參與對于城市住區人居環境的影響[29]，但是住區更新決策是復雜的，不僅包含居民本身，而且涉及政府等其他利益相關者，因而有學者提出開展“社區規劃師”制度等共同參與模式是有效提升更新效果的有效手段[30]。然而，相關研究側重多方參與的形式層面，未能形成多方參與機制的科學方法。在經濟效能研究層面，敏感性分析是重要的分析手段之一，特別是近些年在建筑能耗方面的研究成果可用于探討建筑性能、經濟效能與設計手段之間的關系，可以幫助建筑師量化形態參數與不同性能的敏感性[31]，Xu等（2022）采用此方法獲得了老舊住區最優改善效能下的最佳更新策略和成本區間，但僅在一個案例中進行了驗證[8]。在決策過程層面，大多以靜態研究為主，如Fatourehchi等（2020）為決策者提供一種衡量住宅建筑社會可持續性狀況的有效方法[32]，或基于既有建筑更新的動態評價模型擬定建筑的更新時序[33]。因此，總體而言，現有研究多以彌補缺陷為目標、以單一方式求優化，缺少綜合性的權衡判斷，導致無法實現住區各方滿意度與環境提升、節能減排和成本經濟效益增加的各方最優化的初衷。

4 結語

本文使用VOSviewer對2013—2022年“住區更新決策”的中外文文獻進行了可視化分析，得到了發表時間、研究熱點及活躍作者相應結論，有助于未來住區更新決策的精準化：

（1）在文獻的發表時間上，中文文獻發表數量在2020年前均呈明顯增長態勢，近兩年有所減少；外文文獻發表數量仍在增加。

（2）在關鍵詞方面，除了將城市更新或小區改造作為關鍵詞外，對住區更新決策的中文文獻的研究主要圍繞評價體系、公眾參與、公共空間、建成環境、優化策略等方面展開；外文文獻出現頻次最高的關鍵詞有engineering、mobility、energy&fuels、land-use、public administration、sustainability和model等。

（3）在活躍作者方面，中文文獻發文量較多的作者有范悅、張瓊、李翥彬等；外文文獻發文量較多的作者則包括Juan Yi-kai、Langston Craig、Hong Jingke、Barrios-padura ángela等。相對而言，中文文獻活躍的研究團隊聯系更緊密，但外文文獻研究團隊組合更多樣，研究范圍更廣。

住區更新決策研究范疇正從建筑逐漸發展為環境、人本策略、宏觀管理、綠色技術等多領域的融合[34]，但仍存在以下問題：（1）在作者層面，當前研究還處在初步探索與發展的階段，發文作者及國內外研究機構之間應進一步加強交流合作，積極開展多層次的高質量研究；（2）就目前成果而言，住區更新決策理論多從城市的某個局部區域出發，缺乏綜合性、國際視野，以及系統完善的總結；（3）就現有知識脈絡而言，住區更新決策尚未形成完善的學術架構和穩健的發展體系，與計算機技術、管理學、地理信息等多學科交叉的應用及發展應逐漸完善并深入。

綜上，住區更新決策的研究涉及多個專業領域，其行業的發展拓寬了城鄉建設的新思路，也帶動了多學科多領域的交叉融合。在“雙碳”及數字化建設的背景下，住區更新決策研究應緊緊圍繞城市更新的工作要求，逐步向智慧化、科學化的多維度方向發展。