研究，一部分的特别功能为了可持续发展，调和艺术和科学

利用众包图像检测文化生态系统服务:英国南威尔士的一个案例研究

• 摘要
• 简介
  • 目的和目标
  • 文化生态系统服务
  • 测绘文化生态系统服务
  • 动作作为首选项的代理
  • 地理参考众包信息和地点
  • 问题陈述和研究问题
• 材料和方法
  • 数据集
  • 方法
  • 研究区域
  • 常住人口统计和捐助者分布情况
• 结果
  • 全球统计
  • 平台特异性
  • 局部空间统计
• 讨论
• 有根据的推测和结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

千年生态系统评估(MEA 2005)侧重于以人类为中心的自然价值评估，以期制定一个计算自然及其给人类带来的好处的框架。生态系统服务的概念在多边环境协定中被广泛使用，以描述直接有助于增进人类福祉的自然界的所有方面。ES的定义包括人类从自然中获得的健康和福祉。这些好处包括:“供应服务，如食物、水、木材和纤维;规范影响气候、洪水、疾病、废物和水质的服务;具有娱乐、审美、精神价值的文化服务;以及诸如土壤形成、光合作用和养分循环等辅助服务”(MEA 2005:v)。ES方法促进了自然科学家、经济学家、规划者和使用经济功利主义视角的决策者之间的互动(Carpenter et al. 2009)。更广泛的范式包含了自然和环境科学学科边界之外的概念，这些学科的重点是生物物理元素。ES方法意味着利益的来源或供应点、流和实现利益的受体或受益区域。 The shape and strengths of the spatial relationships among these three elements can differ widely (Fisher et al. 2009, Haines-Young and Potschin 2009) and are the main focus of this paper.

目的和目标

我们的目标是证明在线摄影的地理参考用户生成的内容可以用来检测人们对非城市地区特定地点的依恋。我们首先介绍了当前研究背后的整体范式，并论证了开放生态研究的必要性，以通过互联网出现的新数据集来填补社会生态系统分析的空白。此前的类似研究强调了社交媒体提供的调查空间偏好的机会。结合来自不同照片分享网站的数据，我们发现了拥有不同习惯的不同社群的存在。将共享图片的空间聚类与生态和文化特征的位置进行比较。从空间的角度来看，经过深思熟虑的方法让我们能够发现人们喜欢的地方。从时间的角度来看，与纵向调查相比，共享图片提供了获取实时信息的途径。

文化生态系统服务

最以人类为中心的ES是文化ES (CES)，它与人类与自然的非物质接触有关。CES与生物物理要素之间的关系较弱;因此，基于偏好的估值方法比基于生物物理元素的估值方法更受青睐(Pascual et al. 2010)。自然资源的非消耗性使用也是环境影响评估的特点(MEA, 2003年)。这意味着用一种不同的方式来表示源流和受体之间的空间关系。更具体地说，信息流可以是非实质性的(Bagstad等人，2013年答:118)或用户认为值得访问的地方的材料(Costanza 2008)。以水量、土壤养分、温度和湿度等生物物理元素为特征的ES可以直接测量。消费电子产品更难量化，因为它们是人类文化感知的集合，没有物理成分。然而，物质元素引发了这种感知。评估方法主要依赖于代理。流量、访问量和游客支出是用来衡量旅游效果的可量化因素(Ghermandi et al. 2011, Bateman et al. 2013)。

在目前的实践中，CES的研究意味着景观生态学、景观美学、社会科学和环境或自然科学的整合(Schaich等人2010年，Bagstad等人2013年b,Hernández-Morcillo等人2013,Plieninger等人2013)。调查提供了地点的空间范围和位置，对地点的精确识别是在解释描述之后进行的。这妨碍了准确定位这些地方的能力。一些研究调查了CES和其他ES，分析了取舍。正如贝特曼等人(2013)所述，这些结果仍然严重依赖于长期的传统以及异质和复杂研究团队的合作。这种方法在很大程度上取决于自然科学和社会科学所需的方法和数据。此外，从文本描述中划分空间实体可能是不准确的。虽然非常关注向更广泛的受众扩展，但由于使用了技术或学科词汇和方法，这种情况很少发生。

测绘文化生态系统服务

在这里，我们关注的是CES空间范围映射的可能性。英国国家生态系统评估(UK- nea 2011, 2014)使用术语“环境空间”来表示CES的空间范围。在空间分析和制图技术方面，对CES的研究差别很大。Ambrose-Oji和Pagella(2012)在关注林地评估的同时，进行了非常清晰的分析，以一种可以用于其他CES分析的方式考虑了空间方面。Ambrose-Oji和Pagella(2012)提到的大多数研究都涉及ES的组合，而不仅仅是CES。在这里，受体可能从未与点燃他们文化利益的生态系统有任何物理联系。因此，Ambrose-Oji和Pagella(2012)提到了“生态系统服务足迹”，它不是一个独特的、边界良好的空间实体，而是其形状和程度取决于利益相关者的空间位置、教育和偏好。体验到与林地相关的审美享受的人住在林地附近，但这种享受也被那些愿意向林地移动的人以及通过媒体接触到林地表征的人体验到。因此，我们可以认为，视频，图片，甚至故事和传说中林地发挥作用，有助于文化生态系统的足迹。这类受体与CES物理源之间的弱相互作用的两个例子是舍伍德森林和耶路撒冷。

Ambrose-Oji和Pagella(2012)以及UK-NEA(2014)的主要结论之一是，获得CES空间范围的最合适方法是参与式绘图技术。参与还可能包括广泛的利益相关方，避免将物理距离作为衡量生态系统文化影响的一种方式。Ambrose-Oji和Pagella(2012)还强调了土地利用变化或普查单位在测绘ES方面的不足。Pagella和Sinclair(2014)回顾了ES制图技术，比较了50篇已发表的关于农业土地利用变化重要性的研究。在这些研究中，很少明确涉及环境消费，主要涉及产生这些服务的自然资源存量。Pagella和Sinclair(2014)发现，分析流程和利益相关者的研究数量非常有限。他们发现娱乐和旅游是最常被提及的消费电子展。测绘工作不仅主要依赖于难以适用于ES分析的分析单元，而且在处理文化实体边界时缺乏对不确定性的评估。

Bateman等人(2013年)通过建立到2060年的六种不同的土地利用变化情景，对es产生的价值的影响进行了评估。他们的研究强调，当评价包括几个ES时，意识到ES的规划决策在增加ES的整体价值方面的重要性。场景的设计考虑到了气候变化的影响。beplay竞技该研究提供了非常清晰的结果，并使用了覆盖整个英国的地图，空间分辨率为2平方公里。这些地图的目的不是探测空间实体，而是将不同层次的空间信息结合起来以了解地方对总体政策的影响的地理支持。唯一考虑的文化方面是娱乐。

人口普查、交通网络分析和与自然环境参与监测(MENE)调查(自然英格兰2010年)的结合为贝特曼等人(2013年)的评估提供了输入。行程生成函数的建立依赖于下层超级输出区(LSOA)普查单元的空间分辨率。lsoa是通过聚集人口在1000到1500之间的较小的普查单元来实现的地理区域，但是使用普查单元会导致空间分辨率的偏差。在人口密集的城市地区，人口普查单位往往更小、更精确。此外，人口普查单位的设计仅基于居民数量、家庭数量和社会经济同质性(Cockings等，2011年);因此，这种镶嵌忽略了环境方面。对于人口密度较低的地区，lsoa可以包括大于研究中引用的最小空间分辨率的区域。

因此，正如Pagella和Sinclair(2014)所指出的那样，这种测绘工作不能用于定义环境空间的范围，主要有两个原因:使用人口普查单位进行分析，以及使用MENE调查来定位采访者所解释的娱乐区域。MENE调查的第7题(自然英格兰2010:12-13)致力于研究访问目的地的地理编码，一个地名地名编纂者支持这一选择。没有对福利的流动情况进行分析，只对受益人的流动情况进行了分析。因此，结构化分析强调了位于更靠近大型城市化地区的休闲区所发挥的作用，从而得出结论:“与在更偏远的地区相比，当土地使用变化发生在人口附近时，其产生的休闲价值影响更大”(贝特曼等，2013:补充材料:16)。英国- nea还利用MENE和人口普查产出领域开发了其情景和指标(Church等人，2014年，英国- nea 2014年)。Bagstad等人(2013一个)提出了ES的空间成分及其相互关系的替代模型。使用人工智能，Bagstad等人(2013一个)区分临时ES和预防性ES，并试图包括使用领域之间的竞争。由于CES具有特定的特征，其中一些创新对绘制CES的影响有限。Bagstad等人(2013一个)认为，个人故事和经历是系统不太可能包括的因素之一，但它们对检测CES有很大贡献。

动作作为首选项的代理

参与式制图和跨学科方法是目前检测消费消费空间程度的两种主要方法。在参与式映射中，受体与研究者共同参与一个过程。跨学科方法往往意味着结合两种资料来源:对数百户家庭的调查和使用地理信息系统(GIS)的空间和网络分析。在这里，我们提供了另一种方法来检测对特定环境的参与度。该方法基于这样一个假设:人们可以将人们采取的行动视为其偏好的结果，因为“非市场化生态系统服务的真正社会价值取决于不同利益相关者使用服务的方式”(Carpenter et al. 2009:1308)。

Church等人(2014)认为，环境空间和文化实践之间的相互作用产生了CES。文化实践是将人与自然世界联系起来的活动。因此，我们假设对某地的文化依恋会激励人们的行为;我们可以追踪这些行为留下的数字痕迹。Bieling和Plieninger(2012)通过景观中的物质表现来分析CES。这项工作需要大量的实地工作来记录非物质目的活动的物理痕迹。在这些表现形式中，步道、长凳、自给花园(菜园)和纪念牌的存在证明了人们对周围环境的快乐，以及它的享受或象征价值。同样，我们假设人们去特定的地方，然后，如果他们喜欢那里，通过互联网分享这种享受，例如，上传照片或与朋友在网上聊天。可追溯的行为不仅证明了访问的意愿，也证明了分享的意愿和灵感。其中一些行为是一系列个人决定的结果; for instance, the action of going to a place, taking pictures, and sharing them is a sequence of three decisions. Taking advantage of Internet tools makes some actions and decisions easy to undertake.

文化参与本质上是一个空间上有松散界限的概念。Casalegno等人(2013)试图通过照片分享网站贡献者的密度在景观水平上检测CES。他们分析了Panoramio (http://www.panoramio.com)的图片，以评估英国康沃尔郡风景的美学价值。他们的主要目的是分析与其他ES的权衡。他们的度量是基于每1平方公里区域的摄影师数量。Wood等人(2013)使用了Flickr (http://flickr.com)评估全球836个预先确定的文化和旅游景点的参观情况。在Flickr的另一个使用中，Richards和Friess(2015)专注于公园的小规模分析，进一步发展空间分析，包括环境和焦点的分析。Tenerelli等人(2016)利用Panoramio和Flickr上共享的图片数量，应用地理加权回归得出CES。卡赫卡耶夫和伍德(未出版的手稿)创建了一个休闲行人导航系统，通过四种在线照片分享服务的混合，来吸引人们的喜好。

在这里，我们遵循的是在区域层面整合上述研究的路径。我们不关注已经确定的空间单元，而是拥抱一个更广阔的视角:一种超越帕洛莫等人(2014)所提出的封闭保护区概念的社会生态方法。我们扩展了这些方法，并提出了一些改进建议。

地理参考众包信息和地点

Web 2.0的出现(O 'Reilly 2005)增强了社交共享活动的可能性。通过众包(Howe 2006)，人们可以为执行原子化任务的项目做出大量贡献。一些Web 2.0应用程序提供了向生成的信息添加位置的可能性，这意味着这些信息可以在地图上可视化。众包图像是多样化和异构的，因为应用程序编程接口(api)的可用性使关于图片的元数据和图片本身的下载变得容易。更有趣的是，api允许下载用户的注册昵称、评论和标签，以及与图片相关的时间和地点，这使得一些研究可以专注于用户的行为和偏好。因此，照片分享网站是绘制人们对风景和自然环境偏好的一个合适的信息来源。

几项研究将照片分享网站用于不同目的。Nov等人(2010)分析了照片分享社区的动态。他们强调了这样一个事实:在每个应用程序的社交网络功能支持下，对社区的归属感提高了参与者在贡献方面的表现。Antoniou等人(2010)旨在评估照片分享网站作为地理信息来源的作用。他们的研究有一个有趣的发现:“从空间上讲，用户对小的、相对不受欢迎的小空间不感兴趣，而是关注主流的地方”(Antoniou et al. 2010:108)。

根据这个定义，我们假设最受欢迎的地区是那些更多的人拍照并随后在网上分享照片的地区。用户的行为有选择性，倾向于分享关于特定位置的信息。我们假设这是他们对地点偏好的表达。Antoniou等人(2010)根据假设的各向同性(空间均匀)分布对图片的评估表明，贡献者的真实行为具有强烈不平等分布的特征，在这种分布中，图片和用户的密度和集群揭示了人们对地点的偏好。Girardin等人(2008)也采用了这种假设。他们分析了意大利佛罗伦萨省靠近旅游景点的地理定位图片的模式。他们还强调了热点地区的存在，然后检测游客在意大利旅行时的数字足迹。类似地，Kisilevich等人(2010)进行了他们的分析，假设从在线分享的图片的定量空间密度得出空间偏好的定性推导。他们通过比较两个照片分享网站和一个在线旅游推荐系统，研究了各个地方的吸引力。Kisilevich等人(2010)仅将来自照片分享网站的空间模式分析应用于城市环境。 It is also an example of the integration of diverse sources of information.

同样，卡赫卡耶夫和伍德(未出版的手稿)将他们的方法应用到一个以城市为中心的项目中。他们的研究，以及Li等人(2013)和Antoniou等人(2010)的研究，推断出相似的Web 2.0应用程序意味着不同的目标人群，因此不同的行为。城市中心性是另一项基于在线分享图片密度的定性评估的目标(Hollenstein and Purves 2010)。Casalegno等人(2013)、Richards和Friess(2015)和Tenerelli等人(2016)对通过照片共享应用明确针对CES检测进行了唯一的尝试。因此，我们得出的结论是，越来越多的研究使用照片共享应用程序来检测空间偏好。

问题陈述和研究问题

目前，CES检测受到的关注很少(Ambrose-Oji和Pagella 2012)，当进行CES检测时，只依赖于特定的假设，主要针对娱乐和旅游流(Maes等人2012,Milcu等人2013,Pagella和Sinclair 2014)。在这里，我们尝试使用通过三个不同平台在线共享的数字照片位置来解决CES检测问题。每个平台都有特定的特性、范围和支持社区。我们来自不同的社区，在拍摄和分享地理位置照片方面有着最少的共同点。Li等人(2013)发现，这些不同的应用程序的组合有助于减少精通技术的社区之间的偏见。我们解决了缺乏既定和有效的检测、测量和核算CES方法的问题。特别地，我们问了以下问题:不同的照片分享平台在空间上的行为相似吗?在线共享图像中是否存在可识别的空间模式、趋势或热点?这种模式或热点是否只存在于城市环境中?当模式或热点位于城市环境之外时，它们是否与一些自然或文化特征有关? Are such patterns or hotspots located only in designated or protected areas? By addressing these questions, we aimed to assess the suitability of our methodology for assessing CES.

材料和方法

数据集

我们使用了在线照片分享应用Panoramio、Flickr和geography。对于这样的应用程序，地理位置要么为每张图像显式地请求，要么作为照片集合的补充标记。前者因此被定义为显式地理(Panoramio和geography)，而后者则是隐式地理(Flickr)。这些照片共享应用程序有一些共同的特点。首先是API的可用性，它允许使用和集成用户在线共享的图片、数据和元数据(评论、标签和“喜欢”)。第二个共同特征是所有应用程序都要求用户注册。

Flickr成立于2004年，目的是在网上分享和存储照片。地理组件为图片的共享提供了额外的价值。因此，地理定位可能相当不准确。例如，在研究区域，我们发现了一整本关于一个旅游小镇的相册，它的地理位置只有一个点。

Panoramio创建于2005年，专门用于分享风景照片。谷歌于2007年获得这项服务，是谷歌地图服务(如谷歌地图和谷歌地球)上覆盖的地理位置图片的主要提供商。正如在社区讨论中所看到的，一些用户因为他们的图片在全球的可见性而被激励着做出贡献。一个非常活跃的社区不仅为收藏做出了贡献，而且还创建了在线活动和比赛。

《英国与爱尔兰地理》计划(http://www.geograph.org.uk/)开始于2005年。《地理》旨在为大不列颠和爱尔兰的每一平方公里收集具有地理代表性的照片和信息。它的范围明确是地理上的，总体的想法是覆盖整个不列颠群岛。贡献者选择发布图片的目的是为了提供审美乐趣，并试图覆盖所有的领域。《地理》鼓励在同一个1平方公里的网格单元中使用多个图片，也鼓励在较小的100平方公里的网格单元中使用多个图片。参与者通过游戏和排行榜获得激励。

方法

我们使用一个GIS来验证这些照片共享应用程序是否是合适的信息来源，从而推断环境空间的位置。该方法使用了几种基于样方计数的探索性空间数据分析工具(de Smith et al. 2007)。分析照片共享应用的主要方法参考是三个研究。首先，Kisilevich等人(2010)使用一种方法处理两种不同类型的基线数据，Flickr和Panoramio。其次，Casalegno et al.(2013)仅使用Panoramio数据，演示了Panoramio图像在特定热点地区的聚类。第三，Tenerelli等人(2016)对Flickr和Panoramio上共享的图片数量进行了样方计数。

与Kisilevich等人(2010)专注于时间模式的研究相反，我们研究了空间模式。在对数据进行初步分析后，我们决定将重点放在用户数量上(Girardin等人，2008年，Kisilevich等人，2010年，Casalegno等人，2013年，Kachkaev和Wood，未出版的手稿)，而不是图片的数量(Antoniou et al. 2010, Richards and Freiss 2015, Tenerelli et al. 2016)。有些人会分享许多与某一特定兴趣有关的区域的图片，而这些图片与自然环境无关;因此，基于图片密度的方法在得出结论时可能会产生误导。例如，在斯旺西机场附近，有许多照片来自一位热衷于看飞机的用户。

因为其他研究已经考察了城市地区，所以我们把重点放在了非城市环境上。扩展了Casalegno等人(2013)的工作，我们包含了更广泛的应用程序，并拓宽了分析范围，以克服应用程序与其用户之间的强耦合。这与主要集中在城市地区的研究结果一致(例如，Antoniou等，2010;Kachkaev和木材,未出版的手稿)．图片上的位置信息是在2015年8月通过api和数据转储收集的，然后被导入到一个空间启用的数据库中。然后通过空间查询计算出英国国家电网(BNG)每1平方公里内每个应用程序的个人用户数量。

我们考虑了在三个平台上分享图片的用户数量，以及每个网格单元，作为对特定领域的文化依恋的主要代理。为了评估不同平台的行为差异，我们以网格单位比较了每个平台的用户占总用户数的比例。

为了评估空间自相关，我们首先导出了全局Moran’s我。为了检测空间聚类的存在，我们使用了局部Moran我。Raudsepp-Hearne等人(2010)、Casalegno等人(2013)和Plieninger等人(2013)也使用了这两个步骤。根据经济合作与发展组织和欧盟统计局(Dijkstra and Poelman 2014)的第二阶段类型学定义，我们将重点放在被分类为非城市的地区。分类是基于每个网格单元的种群计数和相邻网格单元的种群总数。

为了应用该方法来选择非城市环境，我们需要一个基于1平方公里网格单元的区域人口地图。我们从为人口24/7项目开发的在线工具(http://www.osgl.soton.ac.uk/data/pop247/， 2014年3月24日获得，当时由英国数据服务(UK Data Service)托管)。200平方米网格单元的可用信息被聚合，以匹配BNG的1平方公里单元。然后，如Dijkstra和Poelman(2014)所述，我们应用该方法来推导城市群。所得的市区面积与委员会的地理信息系统所得的市区面积有很大重叠(https://circabc.europa.eu/sd/a/a932d937-82fe-48b6-9c14-1d549ac494f3/URB_CLST_2006.zip)使用不同的1平方公里网格人口(Gallego 2010)。由此产生的非城市网格单元是我们研究的重点。

研究区域

研究区域面积约80万公顷，其特点是环境多样。研究区域位于英国南威尔士(图1)，从北到南覆盖了波伊斯的布雷肯国家公园，到面对布里斯托尔海峡的海岸线(图2)。从西到东，从彭布罗克郡海岸国家公园的分界线延伸到威尔士-英格兰边界。根据Scott(2002)的分类，在更广泛的个案研究区域内，有广泛的景观生境。研究区域的南部以分散的城市化为特征，主要城市化地区在卡迪夫、纽波特和斯旺西附近。沿路有线性城市化，沿着天然山谷和水道从海岸线通往布雷肯信标地区。根据英国2011年的人口普查，有200万人生活在这个地区，分布在14个郡。由于欧洲的指示以及国家和地方立法，有各种不同的命名组合。这些指定包括国家公园、具有特殊科学价值的地点(SSSIs)、特别保护区域、特别保护区(spa)、国际重要湿地、国家自然保护区(NNRs)、海洋自然保护区、杰出自然美景区(AONBs)、遗产海岸、生物圈保护区、生物遗传保护区和地方自然保护区。有关这些名称的说明，由自然保育联合委员会(http://jncc.defra.gov.uk/page-1527)．

指定和保护区域主要集中在研究区域的北部和海岸线沿线，在那里，复杂的指定导致重叠，特别是在西部的高尔半岛，跨越斯旺西和卡马森郡之间的边界。位于西南部的Loughor河三角洲和周边地区有几个重叠的名称。因此，研究区域为我们的研究提供了各种各样的环境，进入自然公园和自然保护区相对容易。

常住人口统计和捐助者分布情况

我们的工作使用的空间单元不是围绕人口或社会阈值设计的:基于7255个BNG单元的各向同性镶嵌。为了检测环境空间，我们考虑了在同一个非城市网格单元中拍照和发帖的用户数量之间的关系。然后，我们更详细地分析了6330个非城市网格单元。邻近性和可及性是CES的特征，受体向该区域的运动也是如此(Costanza 2008)。如果人们不是为了追求文化享受而移动，我们会发现只有城市网格单元中共享的图片，但实际上我们发现人们分享的图片来自非城市地区。因此，我们对这一现象有了一个指示，并对特定地区的这一现象的大小有了测量。只有925个电网单元(约占总数的14%)属于城市电网。

结果

全球统计

通过分析贡献者的空间分布，我们观察了人们在拍摄和分享照片时从城市到非城市地区的移动。这些人是CES的受体。然后我们考虑了三个照片分享平台的用户数量，重点关注城市和非城市网格单元的区别。莫兰的我全局空间自相关指数，在每个网格单元的总用户分布上计算(我= 0.0651,P= 0.001)，表明由随机分布产生自相关的概率< 1%。在城市和非城市地区都存在供给者数量增加的网格集群。总的来说，有几个领域的照片分享平台贡献者的聚集是特别明显的(图3)。

这三个平台的大部分供稿集群覆盖城市地区，少数位于非城市地区(绝大多数位于保护区;图3)。我们推导出了聚类和离群值，我们将在接下来的章节中对此进行评论。在这里，我们对非城市地区更感兴趣。在我们分析的贡献中，没有一个共享的图片来自一个城市网格单元(研究区域平均有276名居民/平方公里)。有5255个网格单元没有常住人口，但照片在网上共享。每个非城市网格单元平均有9个用户共享图片，最多有595个用户从同一网格单元提交图片。

照片总量受到Flickr社区的强烈影响，占照片总数的73%(444,399张照片)和贡献者总数的62%(9661名贡献者)。从地理角度来看，geography覆盖了几乎99%的网格单元，而Flickr和Panoramio的这一比例分别为60%和49%。地理使用奖励促进空间覆盖的政策也影响了用户的工作效率，一个平均贡献者提供了> 105张图片，而Flickr的贡献者数量更多，但工作效率更低，提供了46张图片。地理平台最多产的贡献者(43480张图片)提供了整个平台的30%，这相当于Panoramio所有贡献者(49966张图片)的87%。《地理》投稿者的特殊行为表明，投稿者的动机可能是为了获得积分，而不是分享值得一看的地方的照片。Panoramio用户的行为通常包含在Flickr和geography定义的范围内。Panoramio在非城市网格单元中拍摄的照片比例为51%，geography为55%，Flickr仅为31%，但研究区域中87%的网格单元是非城市的。总的来说，《地理》成功地覆盖了整个地区，在空间覆盖方面更接近地反映了研究区域，但在图片的数量生产方面，它与Flickr相差无几。一些个人贡献者的高生产率可能会在图片数量和地理偏好方面扭曲数据。因此，基于用户数量的统计更适合我们的研究。

平台特异性

为了比较这三个总用户数不同的平台，我们计算了每个网格单元的用户占特定平台所有用户的百分比。Flickr和Panoramio在非城市地区的对比显示了两个平台的明显重合(图4)。

如果我们忽略两个主要的异常值，Flickr和Panoramio在非城市网格单元拍摄照片的用户比例非常相似。因此，与geography相比，这两个平台是相似的。地理和Flickr之间的关系强烈地偏向地理(图5)。这是意料之中的，因为地理的政策覆盖了几乎99%的网格单元，而Flickr没有达到60%，Panoramio甚至不到49%。在非城市地区，geo的覆盖率接近99%，而Flickr和Panoramio的覆盖率分别降至54%和43%。这证明了使用Flickr和Panoramio的用户在处理值得视觉分享的区域时的选择性，相比之下，地理用户的目标是覆盖所有的区域。

局部空间统计

空间趋势:热点和异常值

为了检测具有空间统计意义的网格单元，如空间集群和异常值，我们使用了Moran’s我空间联想局部指标(LISA;Anselin 1995)在ArcGIS 10.2.2空间统计工具中实现。这使我们能够找到具有大量贡献者的网格单元集群和与周围网格单元显著不同的网格单元。有295个网格单元具有显著的局部自相关特征。它们可以被分组到40个具有大量贡献者的网格单元空间集群中，而其他36个网格单元被认为是独立的或孤立的，因为它们被贡献者数量较少的网格单元所包围。过滤出与城市地区相关的聚类和离群值，得到20个高值聚类和17个离群值(以值高于周围单元为特征的孤立网格单元)。因此，我们的第二和第三个关于空间模式、趋势和热点的研究问题不仅在划分空间集群之后，而且发现约45%的空间集群是非城市的。为了回答与自然和文化特征相关的模式或热点的最后两个研究问题，我们分析了聚类和异常值。

具有特殊摄影价值的地点

在使用LISA得出的所有统计相关元素中，八个网格单元构成了最大的集群，其中部分覆盖高尔半岛的罗西利湾。海湾中最容易到达的部分拥有最多的贡献者(图6，集群A)。2014年，一个受欢迎的旅游网站将海湾列为世界上第九好的海滩(猫途鹰，世界上25个最佳海滩，http://www.tripadvisor.co.uk/TravelersChoice-Beaches-cTop-g1)．这个集群在图片数量上排名第二，在平均用户数量上排名第七。它包括第二和第五最受欢迎的网格单元，第一个是Panoramio中最受欢迎的网格单元，第二个是geography中最受欢迎的网格单元。该集群包括高尔AONB的一部分，Carmarthen Bay SPA，三个SSSIs(高尔海岸:Rhossili到Eynon港;Rhossili下来;和斯莱克斯顿沼泽，怀特莫尔)，以及高尔海岸NNR。

六个网格单元构成了第二大的聚类(图6聚类B)，覆盖了三崖湾(三个特殊地理位置区、一个AONB和一个NNR)。该集群包括第14个最受欢迎的网格单元。

四个网格单元组成的两个集群位于两个不同的环境中。其中一个包含了第三和第十个最受欢迎的网格单元，覆盖了Brecon信标的最高峰(图6，群集C)，这是国家公园和部分被群集覆盖的SSSI的名字。该集群包括第三和第十位最受欢迎的网格单元。该聚类位于Severn河口的特殊生物礁，覆盖了纽波特湿地特殊生物礁和NNR(图6，聚类D)。该聚类的景观和特写照片的混合与用于环境观测的照片相似。

两个网格单元构成了最受欢迎的聚类(图6，聚类E)。该聚类拥有所有平台中最高的平均用户数;它包含了Flickr和geography上最受欢迎的网格单元，以及Panoramio上第二受欢迎的网格单元。这个网格单元包含一个自然区域的文化特征:位于AONB怀伊谷的Tintern修道院。它非常靠近怀伊河，那里有一个专用的SSSI。集群中剩下的网格单元之所以受欢迎，是因为可以俯瞰修道院和周围的自然区域。

看着离群值,我们注意到第二个最受欢迎的整体统计元素,也是第六最流行的网格单元,包括罗伦城堡的废墟(图6,集群F)。美国卓德嘉房子及其旗下另一个例外是花园,它是20世纪最流行的网格单元(图6中,集群G)。威尔士集群包含国家植物园也是一个统计离群值(图6中,集群H)。罗伦城堡和美国卓德嘉房子旗下都不包括在保护区,但却构成了文化遗产。三种类型的图片促成了Tredegar House的成功:房子本身的图片;公园里的那些，有花有鸟;以及一些Flickr用户参加的年度老爷车展。包含Skenfrith城堡和邻近教堂的网格单元(图6，集群I)构成了一个统计上显著的异常值，不包括保护区。

所有这些证据都指向了自然和文化元素的融合，这些元素被认为值得在视觉上分享。范围从主要的自然特征，如沿海景观、瀑布和开阔的视野，到主要的人工文化特征，如城堡、新石器时代的石墩(图6，群集J)和国家信托的房子。当文化特色成为保护区的一部分，并拥有用于举办活动的花园时，它们更有可能被包括在内。

讨论

我们的研究表明，当人们去特定的地方时，他们更倾向于拍摄和分享照片;这进一步证实了之前研究的发现(Girardin等人2008,Antoniou等人2010,Casalegno等人2013,Tenerelli等人2016)。这项分析涉及了几个照片分享网站，以克服研究只关注一个社区和一个在线服务的局限性。在研究问题上，我们发现不同的照片分享平台有不同的空间行为，这些行为可以揭示不同类型的参与图片收集和分享的动机。一些关键热点在不同的应用程序之间共享，Flickr和Panoramio在处理非城市地区时有着非常相似的模式。更确切地说，我们可以强调全景和古迹的作用，如城堡和带花园的遗产房屋。正如我们所预期的，社会-生态耦合也发生在城市和指定区域之外，强调文化遗产元素的作用。虽然涉及到不同的服务和社区，但有些地方更受欢迎，可以说，这是一个迹象，表明这些地方在访问时“值得通过照片进行社交分享”。人们通过前往那些特定的地方和分享他们的经历来表达他们的文化偏好。因此，他们扮演着CES的接受者和记者的双重角色。

照片分享服务的特点如下:就图片和贡献者而言，Flickr明显比其他平台更成功。与与周围自然环境有关的图片一起，传达在那里的照片更侧重于人类环境和节日、事件等活动。Panoramio的图片比Flickr的分布更均匀，覆盖范围也更均匀，包含了更多的自然区域。Flickr和Panoramio在非城市地区显示出非常相似的照片分享行为。相比之下，geography几乎涵盖了所有的领域，可能是可达性评估的一个更好的代理。然而，就我们的目的而言，地理平台的一些局限性可能被视为源自强调排行榜、奖励和游戏的游戏化方法。

虽然集群和热点都位于城市和非城市环境中，但我们关注的是非城市元素的重要性。三个因素共同影响着趋势。其中一个因素是可以看到特定的风景(山峰和海滩);这形成了具有大量贡献者的较大集群的基础。第二个元素是历史和风景如画的人类文物，如废墟、城堡和遗产屋。最后，组织强调生物多样性作用的地方，如威尔士国家植物园和纽波特湿地游客中心，其特点是集中了类似于环境观测的图片。通常情况下，我们在组织活动时确定了这三个元素的组合。例如，主要在Flickr上，有大量在Tredegar House和Newport湿地游客中心附近地区拍摄的照片，包括远处的物体和风景，以及花卉和昆虫的特写镜头。

因此，人们对自然景观和开放空间的兴趣并不局限于自然保护区和其他指定区域，而是通过文化实践的可及性和组织来支持的。类似的趋势也体现在人工制品上，其内在本质的特点是更高程度的可及性。

与之前的研究相比，我们认为仅使用一种服务或一组地理镶嵌进行分析可以提供一些见解。不同社区之间的比较更有效，可以涵盖人类对开放空间和自然体验的不同方面。

有根据的推测和结论

在这里，我们只探索了照片分享网站上处理的其中一个信息组件的潜力。从更广泛的角度来看，这些网站可以被视为社会和空间信息的多方面来源，可以与CES的研究和实践非常相关。api提供的信息包包括几个组件。贡献者通常使用他们的昵称(通常是名和姓的组合)发布照片，然后使用空间和时间信息和标签分享照片，甚至是照片的描述。然而，这些网站包含了一些社交功能，如兴趣小组和添加“喜欢”、评论、标签和图片评级的功能。因此，对我们研究的几个改进，以及对互补研究流的识别，可能来自这条丰富的信息。

可以对贡献者的人口统计概况进行第一级分析，以找出与其居住地区有关的性别、社会阶层和年龄等变量的模式和趋势(称为地理人口统计分析)。正如Duggan和Brenner(2013)和Li等人(2013)所强调的，美国类似的地理人口分析显示了分析每种社交媒体形式的目标人群的重要性。因为文化和社会差异强烈影响与ces相关的偏好(Wood et al. 2013, López-Santiago et al. 2014, UK-NEA 2014)，而与开放空间和自然的接触是有种族界限的(Agyeman 1990)，我们希望这样的分析能产生有用的结果。照片分享网站的社交成分提供了另一个层面的调查。通过连接、“喜欢”和评级，可以分析特定区域的空间协同出现，以及数字网络(Cranshaw et al. 2010)。在这个领域的工作看起来很有前景，提供了与为社会推荐地点开发的应用程序的可能链接，如Kisilevich等人(2010)所述。Nov等人(2010)已经分析了社交网络工具对照片分享网站的影响。更深入的分析将有助于我们更好地理解游戏化众包平台(如geography)中贡献者的行为。一些研究利用了图片注释和标签中的文字成分;从众包信息中概念化的研究就是为了做到这一点。 Some studies have derived ontologies and folksonomies (Garduño Freeman 2010) from Flickr tags, “likes,” and groups (Hollenstein and Purves 2010).

通过分析三个平台(Flickr、Panoramio和geography)的技术安排，我们的工作已经证明了众包信息对生态研究的潜在贡献，这些平台同样支持和促进公众成员拍摄的照片的收集。分析使我们能够确定南威尔士的CES。专注于非城市地区的这三个平台展示了不同的照片分享行为，Flickr和Panoramio展示了几乎可以互换的结果，其中Flickr更强调人为的文化艺术品。地理对同一地方的强调程度不同。了解原始平台的目的可以帮助理解检测到的社会-生态耦合。在城市和非城市环境中都可以检测到集群和热点。所有非城市聚集区和热点地区都以人文或自然文化为特色。由于自然或历史遗产的原因，所有检测到的群集和热点地区都已获得保护或列入名单。

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