反身性視角下信息流空間建構(gòu)與網(wǎng)絡(luò)韌性分析：以長(zhǎng)三角百度用戶熱點(diǎn)搜索為例*

李艷，孫陽，陳雯,2

(1 中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所 中國科學(xué)院流域地理學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 南京 210008；2 中國科學(xué)院大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院， 北京 100049)

著名城市社會(huì)學(xué)者曼紐爾·卡斯特提出“流空間”(space of flows)的概念，用以表述一個(gè)由計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)造的新的生產(chǎn)與管理空間，認(rèn)為流動(dòng)已成為所有社會(huì)過程的物質(zhì)基礎(chǔ)，其中的權(quán)力和財(cái)富則在承載信息流動(dòng)的全球網(wǎng)絡(luò)中組織起來[1]，并從技術(shù)決定論出發(fā)，認(rèn)為流空間將從純粹的虛擬技術(shù)空間擴(kuò)展到地理空間與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)尺度，流動(dòng)不僅是社會(huì)組織的一個(gè)要素，還支配了經(jīng)濟(jì)、政治和象征生活過程的表現(xiàn)[2]。以“流”表示空間聯(lián)系是流空間的基本要義，可用于識(shí)別空間格局，相較于傳統(tǒng)通過“要素分布”或“重力模型”刻畫城市間的“靜態(tài)格局”聯(lián)系，基于流數(shù)據(jù)的直觀判別更直觀和科學(xué)，也更貼近空間關(guān)系的本質(zhì)[3]。流動(dòng)空間通過時(shí)間對(duì)空間的替代，正逐步改變傳統(tǒng)的空間關(guān)系[4]。流空間通過其中的城市節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生與積累影響力，又被穿行而過的各種流所生產(chǎn)和再生產(chǎn)，最終取代地方空間(space of place)成為主導(dǎo)區(qū)域空間組織的決定性力量[5]。

隨著信息技術(shù)的提升，社交媒體等載體不斷發(fā)展，拓展并深化了地理學(xué)人地關(guān)系研究：一方面，基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)與社交平臺(tái)活躍用戶數(shù)據(jù)等的大數(shù)據(jù)空間分析反映了通勤、職住分離、登錄信息、出行地點(diǎn)等的時(shí)空變化[6-8]，有助于理解個(gè)體活動(dòng)的空間影響。另一方面，個(gè)體與集體活動(dòng)的類別、強(qiáng)度及其疊加呈現(xiàn)出群體活動(dòng)特征[9]，大規(guī)模群體的時(shí)空運(yùn)動(dòng)軌跡與活動(dòng)等對(duì)地理空間及虛擬空間的演化產(chǎn)生了質(zhì)與量的影響。與此同時(shí)，當(dāng)前地理學(xué)發(fā)展面臨信息社會(huì)、以人為本、不確定性的形勢(shì)，網(wǎng)絡(luò)韌性正成為地理學(xué)研究的新興領(lǐng)域之一，其國際研究多見于抗災(zāi)防災(zāi)領(lǐng)域，如企業(yè)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)韌性對(duì)企業(yè)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力[10]、復(fù)雜城市系統(tǒng)自然災(zāi)害的韌性評(píng)估[11]等，并以網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為出發(fā)點(diǎn)分析網(wǎng)絡(luò)韌性，如知識(shí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)區(qū)域韌性網(wǎng)絡(luò)的影響[12]、產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)韌性[13]、創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的韌性特征[14]及城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)韌性評(píng)估[15]，國內(nèi)研究已在長(zhǎng)三角區(qū)域開展城市群網(wǎng)絡(luò)實(shí)證分析，集中于城市間的經(jīng)濟(jì)流[16-17]、信息流[18-19]、物流與交通流[20-21]等方面，并借助于企業(yè)總-分機(jī)構(gòu)分析城市網(wǎng)絡(luò)[22-23]。然而，現(xiàn)有文獻(xiàn)多基于城市群背景，以城市聯(lián)系為切入點(diǎn)，集中于對(duì)單一城市群內(nèi)部或多個(gè)乃至中國全域城市群各要素流的空間聯(lián)系[24-29]，尚較少涉及以微觀個(gè)體反身性視角認(rèn)知宏觀區(qū)域結(jié)構(gòu)，對(duì)長(zhǎng)三角信息網(wǎng)絡(luò)韌性的評(píng)估亦尚未從行動(dòng)主體出發(fā)，跨尺度認(rèn)知區(qū)域地理空間與信息空間的交互影響，且未考察當(dāng)搜索語義轉(zhuǎn)換時(shí)仍保持其自身復(fù)雜結(jié)構(gòu)的、提升信息網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)能力。本文嘗試以反身性視角理解長(zhǎng)三角信息流空間建構(gòu)與網(wǎng)絡(luò)韌性：以核心城市為節(jié)點(diǎn)、以共詞分析為紐帶，建構(gòu)信息流空間網(wǎng)絡(luò)，討論信息網(wǎng)絡(luò)面對(duì)搜索語義轉(zhuǎn)換過程中所產(chǎn)生的適應(yīng)性問題，以期理解基于個(gè)體搜索行動(dòng)對(duì)虛擬信息空間進(jìn)行跨尺度的認(rèn)知，詮釋長(zhǎng)三角信息流空間的建構(gòu)。

1 反身性視角下的信息流空間網(wǎng)絡(luò)韌性

網(wǎng)絡(luò)韌性本質(zhì)上是由人建構(gòu)的，個(gè)體進(jìn)行信息搜索產(chǎn)生信息流，反映了每個(gè)搜索者的主觀偏好、興趣、利益等，身處在區(qū)域中的每個(gè)人均由個(gè)體思想指導(dǎo)自身行動(dòng)，其行動(dòng)又影響著即將發(fā)生的事件，即個(gè)體思想與行動(dòng)通過反身性的跨尺度表達(dá)重塑區(qū)域信息流空間，進(jìn)而影響著區(qū)域網(wǎng)絡(luò)韌性與地理空間演化。雖然信息流空間是虛擬的、柔性的，但其建構(gòu)主體——個(gè)體與集體，均為真實(shí)生活于地理空間的行動(dòng)主體。微觀層面是個(gè)體提高自身應(yīng)對(duì)不確定性的預(yù)判能力，宏觀層面則是對(duì)個(gè)體所構(gòu)建的信息柔性空間網(wǎng)絡(luò)韌性的加固。因此，信息流空間與地理空間即通過個(gè)體反身這一介質(zhì)實(shí)現(xiàn)互饋(圖1)。

圖1 反身性視角下的信息社會(huì)地理學(xué)空間認(rèn)知框架Fig.1 A spatial cognitive framework of geography in the information society from a reflexive perspective

1.1 反身性視角

從詞源學(xué)角度看，reflexivity一詞的前綴“re-”意指反向的，詞干的拉丁語詞根“-flectere”意指彎曲，其本原意義即“反向彎曲”，故將reflexivity譯為“反身性”最為合適。反身性研究(reflexivity research)是一種“元理論的反思”(metatheoretical reflection)，指兩個(gè)或多個(gè)層次間彼此相互影響與互動(dòng)性的反思，而不讓其中任一方面處于支配地位[30]。個(gè)體、組織、區(qū)域、國家的行為均由社會(huì)建構(gòu)且不斷變化，社會(huì)主流觀點(diǎn)塑造了社會(huì)結(jié)構(gòu)，社會(huì)中各行動(dòng)者的認(rèn)同與利益影響了他們的觀點(diǎn)與行動(dòng)，揭示個(gè)體參與構(gòu)建他們認(rèn)為的社會(huì)現(xiàn)實(shí)的方式，并認(rèn)為地理空間是社會(huì)關(guān)系的建構(gòu)結(jié)果。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與大眾媒體等媒介傳播正導(dǎo)致碎片化的城市空間體驗(yàn)與城市認(rèn)知系統(tǒng)，而人類作為物質(zhì)空間的主要建設(shè)者，其認(rèn)知與活動(dòng)的改變必將反作用于現(xiàn)實(shí)空間[31]。反身性視角表明，基于個(gè)體建構(gòu)的信息流空間網(wǎng)絡(luò)可能超越既有的網(wǎng)絡(luò)嵌入與路徑依賴，朝向更具開放性的路徑變遷，避免區(qū)域發(fā)展的陷入與路徑鎖死(lock-in)，從而有助于網(wǎng)絡(luò)韌性的提升。

1.2 反身性視角與網(wǎng)絡(luò)韌性

在信息流空間中，假設(shè)信息網(wǎng)絡(luò)韌性為Z，個(gè)體行動(dòng)策略為x，信息網(wǎng)絡(luò)為y，由于信息網(wǎng)絡(luò)韌性Z是由個(gè)體行動(dòng)策略x形成的信息網(wǎng)絡(luò)y所建構(gòu)與影響的，因此信息網(wǎng)絡(luò)韌性Z是關(guān)于個(gè)體行動(dòng)策略x與信息網(wǎng)絡(luò)y的函數(shù)Z=F(x，y)，{(x，y) |y=f(x)}。其中，個(gè)體行動(dòng)策略x建構(gòu)了與之對(duì)應(yīng)的信息網(wǎng)絡(luò)y，并在函數(shù)F的定義下，x與y共同決定信息網(wǎng)絡(luò)韌性Z，即個(gè)體行動(dòng)策略所建構(gòu)的信息網(wǎng)絡(luò)具備韌性特征。同理，信息網(wǎng)絡(luò)韌性也受制于個(gè)體行動(dòng)策略與信息網(wǎng)絡(luò)的影響，這意味著對(duì)個(gè)體而言，信息網(wǎng)絡(luò)韌性對(duì)其建構(gòu)主體——個(gè)人的行動(dòng)策略具有反身作用，個(gè)體行動(dòng)策略是信息網(wǎng)絡(luò)韌性的函數(shù)，表示為x=f(z，y)。由于y=f(x)，故信息網(wǎng)絡(luò)y僅作為中間變量起到橋梁作用，其含義是有某種信息網(wǎng)絡(luò)韌性就有相對(duì)應(yīng)的個(gè)體行動(dòng)策略。合并上式可得Z=F[f(z,f(x))，f(x)]，個(gè)體行動(dòng)策略x是信息網(wǎng)絡(luò)韌性z變化的函數(shù)，信息網(wǎng)絡(luò)韌性z是行動(dòng)策略x變化的函數(shù)。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源說明

2.1.1 研究區(qū)域

根據(jù)國家發(fā)展改革委員會(huì)2010年《長(zhǎng)江三角洲地區(qū)區(qū)域規(guī)劃》，長(zhǎng)三角區(qū)域面積21.07萬km2，占國土面積的2.19%，是中國沿海與長(zhǎng)江黃金水道交匯的戰(zhàn)略區(qū)域，包括上海，江蘇省的南京、蘇州、無錫、常州、鎮(zhèn)江、揚(yáng)州、泰州、南通，浙江省的杭州、寧波、湖州、嘉興、紹興、舟山、臺(tái)州共16個(gè)城市在內(nèi)。長(zhǎng)三角核心區(qū)域是中國經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)、產(chǎn)業(yè)最密集、最具發(fā)展活力的地區(qū)之一[32]。

2.1.2 數(shù)據(jù)來源說明

當(dāng)前人們?cè)谥苯恿私獍l(fā)生的事件外，會(huì)從互聯(lián)網(wǎng)獲取其他城市的相關(guān)信息。城市作為人流、貨物、資本與信息的主要流動(dòng)中心常出現(xiàn)于互聯(lián)網(wǎng)新聞媒體中，現(xiàn)所有網(wǎng)站文檔中約70%包含地點(diǎn)參考，可被互聯(lián)網(wǎng)用戶搜索[33]?；ヂ?lián)網(wǎng)搜索中與城市相關(guān)的信息可能提供潛在的新數(shù)據(jù)來源，用于檢查不同地理尺度的城市等級(jí)[34-35]。百度指數(shù)是基于各關(guān)鍵詞在百度網(wǎng)頁搜索中搜索頻次的加權(quán)和(1)百度指數(shù).http:∥index.baidu.com/Helper/?tpl=help&word=#wmean。某一城市的居民對(duì)另一城市信息的搜索量，可較為真實(shí)地反映出該市民眾對(duì)另一城市的關(guān)注程度，模擬城市間的信息流，可認(rèn)為百度指數(shù)在一定程度上反映了城市間經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等多元聯(lián)系，折射出城市綜合實(shí)力[19]。例如，已有研究運(yùn)用搜索指數(shù)，使用“流感”、“紫禁城”、“股票”等關(guān)鍵詞[36-39]，用以分析健康、旅游與經(jīng)濟(jì)，結(jié)果表明該類指標(biāo)能反映并預(yù)測(cè)用戶對(duì)不同現(xiàn)象的關(guān)注。受此啟發(fā)，本文選取地理空間分析中經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、社會(huì)、制度維度對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，相應(yīng)地，信息網(wǎng)絡(luò)韌性體現(xiàn)于信息網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟(jì)韌性、環(huán)境韌性、社會(huì)韌性與制度韌性間的關(guān)聯(lián)互動(dòng)，故選取 “旅游”、“暴雨/天氣”、“房?jī)r(jià)”、“人才政策”4個(gè)關(guān)鍵詞分析網(wǎng)絡(luò)韌性。

其中，根據(jù)2018年《長(zhǎng)三角旅游發(fā)展報(bào)告》，在旅游收入與接待量上，2017年長(zhǎng)三角地區(qū)旅游總收入為3.16萬億人民幣，占全球8.77%，同比增長(zhǎng)16.6%。長(zhǎng)三角地區(qū)接待境內(nèi)外游客總?cè)藬?shù)23.47億人次，同比增長(zhǎng)11.98%。在旅游資源分布上，長(zhǎng)三角城市旅游資源互補(bǔ)強(qiáng)，如上海、杭州、南京、蘇州等，世界遺產(chǎn)、國家5 A級(jí)旅游景區(qū)多達(dá)30個(gè)以上。故選取“旅游”反映長(zhǎng)三角旅游一體化中的消費(fèi)升級(jí)與服務(wù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，是長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程的重要組成部分。長(zhǎng)三角區(qū)域每年6、7月份出現(xiàn)持續(xù)性降水天氣，以高溫高濕為特點(diǎn)的梅雨季節(jié)，為期長(zhǎng)約20～30 d，期間雨量陡增甚至暴雨頻繁。故選取“暴雨/天氣”反映居民對(duì)災(zāi)害性天氣的關(guān)注度，暴雨代表極端天氣，因其季節(jié)性因素在數(shù)據(jù)缺失時(shí)以天氣替代。根據(jù)2018年《中國城市生活質(zhì)量報(bào)告》，排名前10的居住成本高的城市包括杭州、南京、上海等長(zhǎng)三角城市，盡管這些城市提供了更多的就業(yè)機(jī)會(huì)與發(fā)展空間，但高房?jī)r(jià)等問題已影響到居民的正常生活。故選取“房?jī)r(jià)”反映居民對(duì)生活成本的關(guān)注度，是個(gè)體為自己的居住選擇所付出的成本。一般而言，受經(jīng)濟(jì)要素支撐與社會(huì)文化因素牽引，人才資源會(huì)在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、人口眾多地區(qū)集聚。近年來，長(zhǎng)三角各市人才政策紛紛出臺(tái)，釋放政策紅利吸引人才。故選取“人才政策”既體現(xiàn)長(zhǎng)三角各市對(duì)人才政策的宣傳，又反映個(gè)人對(duì)各地就業(yè)形勢(shì)及人才引進(jìn)政策的關(guān)注度。

借鑒知識(shí)圖譜的共詞分析(co-word analysis)原理進(jìn)一步分析百度指數(shù)關(guān)鍵詞搜索。當(dāng)兩個(gè)關(guān)鍵詞同時(shí)出現(xiàn)在一篇文獻(xiàn)中，就稱這兩個(gè)關(guān)鍵詞存在共詞分析，而關(guān)鍵詞共現(xiàn)的頻次越高，表明其研究主題越接近、關(guān)系越密切[40]。本文將其引申為：不同城市個(gè)體對(duì)同一搜索關(guān)鍵詞的信息搜索頻次加權(quán)和越高，城市間信息聯(lián)系就越密切。據(jù)此，將搜索區(qū)域定為A城市，被搜索關(guān)鍵詞組合為B城市+旅游、B城市+天氣/暴雨、B城市+房?jī)r(jià)、B城市+人才政策，反之亦然。通過計(jì)算A-B城市對(duì)共有關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次，將共詞矩陣轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的信息搜索頻次加權(quán)和，建立城市信息聯(lián)系矩陣?；谏鲜稣f明，本文通過百度指數(shù)(http:∥index.baidu.com)界面“地區(qū)對(duì)比”選項(xiàng)獲取2018 年6月11日—7月11日長(zhǎng)三角16個(gè)核心城市兩兩城市對(duì)間百度用戶關(guān)注度的月均值。受制于百度指數(shù)大數(shù)據(jù)的可獲得性，即至多獲取月度數(shù)據(jù)，本文選取撰文當(dāng)時(shí)可獲得的最新一個(gè)月的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可視為隨機(jī)選取而非特意安排，并按下述3步獲取數(shù)據(jù)：首先，選擇與居民生活息息相關(guān)的熱點(diǎn)詞匯“旅游”、“暴雨/天氣”、“房?jī)r(jià)”、“人才政策”4個(gè)搜索關(guān)鍵詞。其次，通過百度指數(shù)“按關(guān)鍵詞”功能，得到長(zhǎng)三角16個(gè)核心城市對(duì)上述關(guān)鍵詞的搜索量。最后，通過百度指數(shù)“按地域”功能，查詢16城市對(duì)同一關(guān)鍵詞30天內(nèi)的百度指數(shù)值，判斷不同城市用戶對(duì)同一關(guān)鍵詞的關(guān)注程度，由此構(gòu)建反身性視角下從個(gè)體到區(qū)域的長(zhǎng)三角信息流空間網(wǎng)絡(luò)。

2.2 研究方法

2.2.1 網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強(qiáng)度

借鑒組織系數(shù)[41]方法構(gòu)建區(qū)域網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強(qiáng)度系數(shù)，用以反映一個(gè)城市在區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的綜合聯(lián)系程度：

(1)

式中：COIi是指區(qū)域網(wǎng)絡(luò)城市i的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強(qiáng)度Ri與網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有城市網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強(qiáng)度平均值的比值。COIi值越大，說明城市i與其他城市的聯(lián)系度越高，在網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)系地位越突出。

2.2.2 網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性

借鑒交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性[42]與城市經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性[43]等網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性分析方法，借助社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析工具Gephi[44]，計(jì)算度中心性、平均路徑長(zhǎng)度與聚類系數(shù)等相關(guān)指標(biāo)。

1)度。用以測(cè)度網(wǎng)絡(luò)中與城市i直接相連的其他城市的個(gè)數(shù)，反映該城市處于網(wǎng)絡(luò)中心位置的程度。度值越大，城市中心性越高，擁有的網(wǎng)絡(luò)資源越多。

2)平均路徑長(zhǎng)度。用以測(cè)度網(wǎng)絡(luò)中任意兩城市間最短路徑邊數(shù)平均值，反映網(wǎng)絡(luò)的整體性質(zhì)：

(2)

式中：L是平均路徑長(zhǎng)度；n為節(jié)點(diǎn)數(shù)；dij為城市i和城市j間最短路徑邊數(shù)；L越小，說明網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)系越好，網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)效率越高。

3)聚類系數(shù)。用以測(cè)度網(wǎng)絡(luò)的集團(tuán)化程度，反映網(wǎng)絡(luò)中鄰接城市間相互聯(lián)系的緊密程度。城市i的聚類系數(shù)Ci等于所有與城市i相連的城市間實(shí)際存在邊數(shù)與理論最大邊數(shù)的比值：

(3)

式中：Ci為城市i的聚類系數(shù)；Ei為城市i的鄰接城市間實(shí)際存在的邊數(shù)；Ki為城市i的度數(shù)；Ci的數(shù)值介于0～1之間，Ci值越大，城市i與鄰接城市聯(lián)系越緊密。若對(duì)網(wǎng)絡(luò)中所有城市的聚類系數(shù)取平均值，即整體網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)C為

(4)

式中：C為網(wǎng)絡(luò)平均聚類系數(shù)，Ci為城市i的聚類系數(shù)，n為網(wǎng)絡(luò)的城市總數(shù)。C值越大，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的局部連接越明顯。

2.2.3 Circos弦圖

Circos環(huán)狀圖由加拿大生物信息科學(xué)家Martin Krzywinski開發(fā)[45]，可對(duì)城市聯(lián)系細(xì)節(jié)特征進(jìn)行精準(zhǔn)刻畫，并在地理空間上互相形成聯(lián)系，該圖各圓弧間連線為弦，弦的顏色表示不同節(jié)點(diǎn)間的拓?fù)潢P(guān)系，弦的寬度取決于節(jié)點(diǎn)間關(guān)聯(lián)強(qiáng)弱，以節(jié)點(diǎn)屬性為圓弧，不同顏色圓弧表示不同節(jié)點(diǎn)，值越大對(duì)應(yīng)圓弧越長(zhǎng)。

3 長(zhǎng)三角城市群網(wǎng)絡(luò)韌性分析

3.1 節(jié)點(diǎn)等級(jí)性與密度集聚性

本文依據(jù)ArcGIS Jenks將城市節(jié)點(diǎn)等級(jí)分為5級(jí)，并按節(jié)點(diǎn)聯(lián)系強(qiáng)度降序排列依次為：1級(jí)節(jié)點(diǎn)上海，占據(jù)絕對(duì)核心地位；2級(jí)節(jié)點(diǎn)杭州、南京與蘇州，信息流聯(lián)系強(qiáng)度遠(yuǎn)高于其他節(jié)點(diǎn)城市；3級(jí)節(jié)點(diǎn)寧波、無錫、常州與紹興；其他為4級(jí)節(jié)點(diǎn)城市(表1)。一方面，各級(jí)節(jié)點(diǎn)城市之間的聯(lián)系強(qiáng)度均值差距較大，1級(jí)節(jié)點(diǎn)上海的4指標(biāo)聯(lián)系強(qiáng)度均值2.176，是2級(jí)節(jié)點(diǎn)城市的1.5倍，3級(jí)、4級(jí)節(jié)點(diǎn)城市的2.7、4.1倍；另一方面，同一等級(jí)節(jié)點(diǎn)城市間聯(lián)系強(qiáng)度均值也存在明顯差距，杭州1.769，蘇州1.323，南京僅為1.244(表1)。從密度集聚性來看，長(zhǎng)三角16個(gè)節(jié)點(diǎn)城市網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強(qiáng)度在2.134～8.703之間浮動(dòng)，表明3、4級(jí)節(jié)點(diǎn)城市與1、2級(jí)節(jié)點(diǎn)城市之間的信息聯(lián)系不緊密，尤其是3、4級(jí)節(jié)點(diǎn)城市間，不能有效集聚信息流，密度集聚效應(yīng)并未有效凸顯。

表1 長(zhǎng)三角信息流空間節(jié)點(diǎn)等級(jí)體系Table 1 Node hierarchy of the space of information flows in Yangtze River Delta

個(gè)體在實(shí)體地理空間中搜索信息的集聚程度，在虛擬信息網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)為節(jié)點(diǎn)等級(jí)的高低，聚合個(gè)體搜索4類指標(biāo)的信息，可在很大程度上理解信息流空間網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)等級(jí)與真實(shí)地理城市等級(jí)的一致性，并通過反身性的跨尺度表達(dá)將實(shí)體地理空間中的個(gè)體搜索行動(dòng)與虛擬的信息流空間有機(jī)結(jié)合。

從網(wǎng)絡(luò)韌性角度，節(jié)點(diǎn)城市等級(jí)性越高、密度集聚性越強(qiáng)，越有利于信息傳輸與流動(dòng)，而信息傳輸?shù)钠骄窂皆蕉蹋揭自鰪?qiáng)抗干擾的能力、提高網(wǎng)絡(luò)韌性。運(yùn)用Gephi提取4指標(biāo)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)(圖2)，并計(jì)算信息流空間網(wǎng)絡(luò)韌性(表2)，結(jié)果表明：一方面，長(zhǎng)三角信息流空間網(wǎng)絡(luò)較為發(fā)育，16個(gè)節(jié)點(diǎn)城市平均度值達(dá)13.166、平均路徑長(zhǎng)度1.109，各節(jié)點(diǎn)城市幾乎均與區(qū)域內(nèi)所有城市存在直接聯(lián)系。

圖2 長(zhǎng)三角信息網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.2 Network topology of spatial flows of Yangtze River Delta

表2 長(zhǎng)三角信息流空間網(wǎng)絡(luò)韌性特征Table 2 Characteristics of network resilience of the space of information flows of Yangtze River Delta

另一方面，在各搜索關(guān)鍵詞中，旅游、天氣/暴雨、房?jī)r(jià)的平均路徑長(zhǎng)度均低于指標(biāo)均值并遠(yuǎn)高于人才政策，反身至宏觀城市區(qū)域空間，表明相較于人才政策這一制度指標(biāo)，代表經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與環(huán)境的關(guān)鍵詞信息傳輸與流向效率較高。通過構(gòu)建多維度的反身跨尺度認(rèn)知，關(guān)注個(gè)體對(duì)跨尺度地理空間的作用及對(duì)網(wǎng)絡(luò)韌性的影響，可將信息網(wǎng)絡(luò)與地理空間的關(guān)系由僅注重城市空間研究的單一層面轉(zhuǎn)化成個(gè)體認(rèn)知與虛擬信息網(wǎng)絡(luò)及實(shí)體地理空間的多元分析視角。

網(wǎng)絡(luò)韌性評(píng)估通過探索網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵特征對(duì)網(wǎng)絡(luò)韌性的影響，形成從微觀個(gè)體行動(dòng)到跨層級(jí)、跨尺度宏觀區(qū)域信息流空間關(guān)鍵因素的互饋。指標(biāo)均值節(jié)點(diǎn)的平均度越大、平均路徑長(zhǎng)度越短，說明平均節(jié)點(diǎn)與網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系越緊密。依據(jù)圖3及表2對(duì)網(wǎng)絡(luò)韌性進(jìn)行初步評(píng)估，旅游信息網(wǎng)絡(luò)韌性最高、最不易受到影響，而人才政策信息網(wǎng)絡(luò)韌性最低、最易改變，反身至實(shí)體地理空間表現(xiàn)為個(gè)體在行動(dòng)時(shí)，相較于做出有關(guān)旅游的決定最不易更改，而與人才政策相關(guān)的決定更易改變。一方面，具有“適應(yīng)能力”的信息網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注搜索中的語義轉(zhuǎn)換，促使信息網(wǎng)絡(luò)為個(gè)體提供更多搜索與決策參考以提升其韌性。另一方面，個(gè)體通過獲取可靠反饋信息以判斷風(fēng)險(xiǎn)與韌性，適應(yīng)新的組織學(xué)習(xí)范式。

進(jìn)一步運(yùn)用ArcGIS Kernel Density分析長(zhǎng)三角節(jié)點(diǎn)城市密度(圖3)，發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)三角信息流空間網(wǎng)絡(luò)密度呈顯著非均衡性，各關(guān)鍵詞密度值分別為旅游4 222、房?jī)r(jià)3 292、天氣/暴雨2 024、人才政策1 054，形成以上海為高密度的核心區(qū)，以杭州、蘇州、南京為中密度的副核心區(qū)的滬—蘇—寧—杭分布特征，其南、北兩翼地區(qū)呈低密度斑塊分布，與前述分析結(jié)果一致。

圖3 長(zhǎng)三角信息流空間密度Fig.3 Spatial density of information flows of Yangtze River Delta

3.2 層級(jí)傳輸性與流向匹配性

整體看，長(zhǎng)三角城市群網(wǎng)絡(luò)層級(jí)聯(lián)系扁平，信息網(wǎng)絡(luò)層級(jí)聯(lián)系平均路徑長(zhǎng)度1.109，基于4類網(wǎng)絡(luò)傳輸速度的平均路徑長(zhǎng)度介于1.004～1.367之間，其網(wǎng)絡(luò)層級(jí)聯(lián)系的路徑傳輸效率整體較高，4類信息流在節(jié)點(diǎn)城市間的信息中轉(zhuǎn)均不超過2個(gè)節(jié)點(diǎn)。上海、杭州、蘇州、南京、寧波占據(jù)較高層級(jí)，是信息流空間中其他節(jié)點(diǎn)城市最主要的聯(lián)系方向，“揚(yáng)—鎮(zhèn)—泰”與“嘉—湖—紹”2個(gè)次區(qū)域城市節(jié)點(diǎn)的信息聯(lián)系顯著高于長(zhǎng)三角其他節(jié)點(diǎn)城市。

具體表現(xiàn)為：旅游相較于天氣、房?jī)r(jià)、人才政策的網(wǎng)絡(luò)層級(jí)性更高、層級(jí)結(jié)構(gòu)呈顯著非均質(zhì)化、層級(jí)傳輸性優(yōu)勢(shì)突出，表明長(zhǎng)三角的旅游網(wǎng)絡(luò)覆蓋密集，節(jié)點(diǎn)城市間聯(lián)系多樣化，主要節(jié)點(diǎn)城市間的旅游信息傳輸較為明顯(圖4)?；诼糜蔚男畔⒕W(wǎng)絡(luò)層級(jí)聯(lián)系的平均路徑最短1.004，表明信息可達(dá)性較強(qiáng)；基于暴雨/天氣、房?jī)r(jià)的信息網(wǎng)絡(luò)層級(jí)聯(lián)系的平均路徑分別為1.008、1.058，表明節(jié)點(diǎn)城市間的信息互補(bǔ)與交流傳輸效率次之，不便城市間信息流動(dòng)、傳遞與擴(kuò)散。基于人才政策的信息網(wǎng)絡(luò)層級(jí)聯(lián)系平均路徑最長(zhǎng)1.367，表明信息可達(dá)性較弱，節(jié)點(diǎn)城市間對(duì)信息流通、傳輸?shù)男瘦^低。這表明，當(dāng)搜索關(guān)鍵詞改變時(shí)，旅游信息網(wǎng)絡(luò)最能對(duì)即將發(fā)生改變的信息流做出適應(yīng)與調(diào)整，由于節(jié)點(diǎn)城市聯(lián)系路徑多樣，其網(wǎng)絡(luò)韌性能力不易受沖擊。與之對(duì)比，人才政策信息網(wǎng)絡(luò)信息交換與傳輸較低，其網(wǎng)絡(luò)韌性能力易受沖擊。

圖4 長(zhǎng)三角信息流空間層級(jí)Fig.4 Spatial hierarchy of information flows of Yangtze River Delta

進(jìn)一步對(duì)信息網(wǎng)絡(luò)中4類信息流向與信息強(qiáng)度做匹配分析，得到Circos環(huán)狀圖(圖5)。每種顏色代表不同的城市，環(huán)狀外層是各城市所占長(zhǎng)三角信息流空間的比例，內(nèi)層寬度代表信息強(qiáng)弱程度，從同一城市出發(fā)，條帶所流向的方向是不同城市與之對(duì)應(yīng)的流向地。信息聯(lián)系流向的異質(zhì)傾向于依賴與之匹配的信息強(qiáng)弱，當(dāng)個(gè)體搜索關(guān)鍵詞改變時(shí)，有利于旅游信息流向多元化與異質(zhì)化，通過靈活改變流向地與信息強(qiáng)弱，更易在不同節(jié)點(diǎn)城市間建立多元聯(lián)系調(diào)整自身網(wǎng)絡(luò)韌性。

長(zhǎng)三角信息流空間本質(zhì)上由節(jié)點(diǎn)城市間的信息傳輸與流向構(gòu)成，其網(wǎng)絡(luò)層級(jí)傳輸與流向匹配依賴于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，藉由從個(gè)體至區(qū)域的跨尺度反身表達(dá)，通過虛擬信息空間中搜索改變來影響實(shí)體地理空間中節(jié)點(diǎn)城市間的信息流出與流入(表3)。上海、杭州與蘇州作為雙向信息流動(dòng)的最重要節(jié)點(diǎn)，信息流出與流入均較頻繁且遠(yuǎn)高于其他城市；單向信息流動(dòng)方面，南京與無錫作為信息流出節(jié)點(diǎn)，紹興與寧波作為信息流入節(jié)點(diǎn)。

4 結(jié)論與討論

本文通過反身性視角，以微觀層面的個(gè)體信息搜索解釋宏觀層面區(qū)域網(wǎng)絡(luò)韌性的變化，在百度指數(shù)中選取與個(gè)體生活密切的旅游、天氣、房?jī)r(jià)、人才政策4個(gè)關(guān)鍵詞，通過分析區(qū)域內(nèi)個(gè)體行動(dòng)者自身關(guān)注信息的變化，展示個(gè)體行動(dòng)集合對(duì)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)韌性的影響，結(jié)果如下：

1)節(jié)點(diǎn)等級(jí)性與密度集聚性分析表明，長(zhǎng)三角區(qū)域信息流空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜，平均度值達(dá)14.118，具有較高的網(wǎng)絡(luò)韌性，總體呈“一極多中心”格局，密度呈顯著非均衡性。1級(jí)節(jié)點(diǎn)上海居絕對(duì)核心地位，2級(jí)節(jié)點(diǎn)為杭州、蘇州和南京，3級(jí)節(jié)點(diǎn)為寧波、無錫、常州與紹興，其中，由1、2級(jí)節(jié)點(diǎn)城市構(gòu)成的滬—蘇—寧—杭區(qū)域?yàn)楦呙芏燃蹍^(qū)，其南、北兩翼地區(qū)呈低密度斑塊分布。

2)層級(jí)傳輸性與流向匹配性分析結(jié)果顯示，一方面，旅游相較于房?jī)r(jià)、天氣、人才政策的網(wǎng)絡(luò)層級(jí)性更高，特別是旅游信息搜索的等級(jí)與層級(jí)性優(yōu)勢(shì)突出；另一方面，上海、杭州、蘇州、南京、寧波在長(zhǎng)三角信息流空間中占據(jù)較高層級(jí)，其中，上海、杭州與蘇州是雙向信息流動(dòng)的最重要節(jié)點(diǎn)，信息流出與流入頻繁且遠(yuǎn)高于其他城市。此外，南京與無錫是主要的信息流出節(jié)點(diǎn)，紹興和寧波是主要的信息流入節(jié)點(diǎn)。

3)反身性視角展示了從個(gè)體行動(dòng)到虛擬信息空間并反身至實(shí)體地理空間的一種跨尺度地理空間認(rèn)知方法，對(duì)其網(wǎng)絡(luò)韌性的分析表明個(gè)體行動(dòng)相對(duì)于區(qū)域網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與區(qū)域網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)韌性是具有地域反身性的，通過反身性視角建立個(gè)體-區(qū)域的跨尺度空間關(guān)聯(lián)，有助于展示個(gè)體行動(dòng)變化與區(qū)域空間變化的互饋。

表3 長(zhǎng)三角信息流空間前20對(duì)信息流向與主要節(jié)點(diǎn)城市Table 3 First 20 pairs of information flows of the Yangtze River Delta with directions and main node cities

網(wǎng)絡(luò)韌性是對(duì)尚未發(fā)生的各種突發(fā)狀況等不確定性因素所致的變化進(jìn)行適應(yīng)與創(chuàng)新的能力，體現(xiàn)了一種面向未來的思維?；诖髷?shù)據(jù)的關(guān)鍵詞搜索使得實(shí)體地理空間中的區(qū)域成為信息交互匯聚的流空間，而基于流空間的城市網(wǎng)絡(luò)韌性研究背后是生活在實(shí)體地理空間中真正通過信息搜索而產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的個(gè)人，反身性視角下的信息流空間網(wǎng)絡(luò)韌性分析真正體現(xiàn)人文地理學(xué)以人為本這一研究宗旨，充分反映每個(gè)搜索者作為行動(dòng)主體的能動(dòng)性，與傳統(tǒng)地理空間認(rèn)知互為補(bǔ)充。傳統(tǒng)區(qū)域尺度的靜態(tài)空間格局分析或多或少忽略了區(qū)域地理環(huán)境對(duì)個(gè)體決策變化的影響，網(wǎng)絡(luò)韌性則通過個(gè)體信息搜索反映出節(jié)點(diǎn)城市在流空間中的信息掌控度與重要性，信息搜索的事實(shí)又反映了個(gè)體的偏好、目的、興趣、利益等主觀行動(dòng)依據(jù)，而個(gè)體的行動(dòng)時(shí)刻建構(gòu)著實(shí)體地理空間，有助于通過流空間中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)與信息流向、搜索頻率等的改變發(fā)現(xiàn)實(shí)體地理空間與信息流空間中同一城市的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)層級(jí)或存在錯(cuò)配現(xiàn)象，現(xiàn)實(shí)中行政級(jí)別高的城市在信息流空間中對(duì)信息流入與流出的掌控程度未必一致，或預(yù)示著實(shí)際治理中的不合理問題，從而輔助城市區(qū)域治理，為相關(guān)決策提供依據(jù)。