CC BY
48
Теория и практика общественного развития. 2021. № 9. С. 15-19. Theory and Practice of Social Development. 2021. No. 9. P. 15-19.
Научная статья УДК 316.334.56
https://doi.org/10.24158/tipor.2021.9.1
Современные методики исследования территориальной дифференциации качества городской среды: компаративный анализ
Ольга Валерьевна Нотман
Уральский федеральный университет, Екатеринбург, Россия o.v.notman@urfu.ru, http://orcid.org/0000-0002-3393-9933
Аннотация. Возрастающая значимость исследований внутригородской дифференциации обусловлена необходимостью разработки целенаправленных мер городской политики, направленных на снижение выраженности пространственных дисбалансов в условиях жизнедеятельности населения. Цель статьи заключается в сравнительном анализе возможностей и ограничений современных методик исследования территориальной дифференциации качества городской среды. На основе проведенного анализа выделяются следующие ключевые методические тренды: 1) поворот в сторону детальной исследовательской «оптики», позволяющей выделять специфические характеристики городских районов по качеству среды и уровню развития ее отдельных составляющих; 2) комбинирование различных источников информации при возрастающем внимании к субъективным данным - оценкам резидентов; 3) «технологизация» процесса сбора данных: рост востребованности автоматически генерируемых баз данных ГИС, а также данных социальных сетей.
Ключевые слова: качество городской среды, территориальная дифференциация, методики исследования, статистические данные, полевые наблюдения, опросы, большие данные, ГИС, социальные сети
Для цитирования: Нотман О.В. Современные методики исследования территориальной дифференциации качества городской среды: компаративный анализ // Теория и практика общественного развития. 2021. № 9. С. 15-19. https://doi.org/10.24158/tipor.2021.9.1.
Финансирование: статья подготовлена при финансовой поддержке Совета по грантам Президента Российской Федерации на государственную поддержку ведущих научных школ РФ (НШ-2722.2020.6).
Original article
Modern methods for studying the territorial differentiation of the urban environment quality: comparative analysis
Olga V. Notman
Ural Federal University, Ekaterinburg, Russia o.v.notman@urfu.ru, http://orcid.org/0000-0002-3393-9933
Abstract. The importance of researches on intra-urban differentiation is increasing due to the need to develop targeted urban policy measures aimed at reducing the severity of spatial imbalances in the living conditions of the population. The study presents a comparative analysis of the possibilities and limitations of modern methods for studying the territorial differentiation of the urban environment quality. The following key methodological trends are identified: 1) a turn towards detailed research "optics" that allows to highlight the specific characteristics of urban areas in terms of the environment quality and development of its individual components; 2) combining various sources of information with increasing attention to subjective data - residents' assessments; 3) "technification" of the data collection process: the growing demand for automatically generated GIS databases, as well as social network data.
Keywords: urban environment quality, territorial differentiation, research methods, statistics, field observations, polls, big data, GIS, social networks
For citation: Notman O.V. Modern methods for studying the territorial differentiation of the urban environment quality: comparative analysis // Theory and Practice of Social Development. 2021. No. 9. P. 15-19. (In Russ.). https://doi.org/10.24158/tipor.2021.9.1.
Funding: The article was prepared with the support of the Council on grants of the President of the Russian Federation for state support of leading scientific schools of the Russian Federation, project no. NSh-2722.2020.6.
Проблема исследования внутригородских различий, включая различные формы пространственных неравенств, имеет достаточно длительную историю в социально-экономической географии и социологии. Современные исследования города как дифференцированного пространства привнесли в классические подходы не только новые содержательные акценты, связанные с изучением инфраструктурной и функциональной насыщенности городских районов, концентрации объектов тяготения жителей, интенсивности использования территорий, связанности/«про-
ницаемости» городской «ткани» (транспортной, пешеходной), но и новые технологии сбора данных. Возрастающая значимость исследований внутригородской дифференциации обусловлена необходимостью разработки целенаправленных мер городской политики, направленных на снижение выраженности пространственных дисбалансов в условиях жизнедеятельности населения. Цель статьи заключается в сравнительном анализе возможностей и ограничений современных методик исследования внутригородской дифференциации. Фокус нашего анализа будет сосредоточен исключительно на тех методиках, которые в той или иной степени охватывают аспекты/элементы городской среды.
Значительный объем современных эмпирических исследований внутригородской дифференциации реализуется в рамках изучения полицентричности крупных городов, поскольку именно с реализацией полицентричной модели ученые-урбанисты связывают потенциал устойчивого городского развития. Главной характеристикой полицентричного города выступает наличие нескольких центров притяжения - центров торговой, сервисной, досуговой, культурной активности [1]. В соответствии с указанным пониманием центров притяжения исследовательским коллективом Высшей школы урбанистики НИУ ВШЭ разработана и реализована на примере Москвы методика изучения полицентрической структуры мегаполиса [2]. Для выявления центров «притяжения» использовались расчетные данные о занимаемой объектами обслуживания площади. Подобное методическое решение основывалось на допущении, что посещаемость объектов обслуживания находится в прямой зависимости от их площади. Общая база данных охватывала практически весь спектр ключевых городских сервисов, это: организации муниципального и государственного управления, кредитно-финансовые учреждения, учреждения образования, здравоохранения, культуры и искусства, спортивные, досуговые, конфессиональные объекты, предприятия торговли и общественного питания, учреждения туризма, сферы социального и бытового обслуживания, сервисные услуги населению и бизнесу, предприятия связи, транспортные узлы [3, с. 9].
Основываясь на неравномерно-районированной модели городской структуры А.А. Высо-ковского [4], авторы указанной методики для выделения потенциальных центров притяжения используют алгоритм пространственного анализа, позволяющий анализировать распределение объектов в городском пространстве в зависимости от их общегородской либо локальной значимости. Результатом моделирования «сетки» концентрации объектов обслуживания является иерархическая система центров притяжения, состоящая, согласно классификации авторов, из центров первого, второго и третьего (ранней стадии развития) уровней. Наиболее стабильные и значимые центры - центры первого уровня - как правило, располагаются в зонах наилучшей транспортной доступности.
В целом разработанная Высшей школой урбанистики НИУ ВШЭ методика ориентирована на выявление лишь одного аспекта средовой дифференциации, связанного с идентификацией центров притяжения и, к тому же, не предполагает собственно социологической оптики изучения - анализа поведенческих практик пользования объектами и их восприятия горожанами. Кроме этого, базовое допущение о взаимосвязи физической площади объекта и его посещаемости не всегда находит подтверждение в городской реальности. Генерация людских потоков, привязанных к различным объектам обслуживания, зависит не только от площади объектов/зданий, но и от ряда других значимых факторов - например, диапазона функций, одновременно выполняемых тем или иным объектом (его многофункциональности), имиджа места расположения объекта, сформированного и транслируемого жителями.
Реализованные в последние годы исследования территориальной дифференциации среды ряда российских городов - Перми, Владивостока, Томска (включающие ее различные элементы - экономические объекты, социальную, жилищную, транспортную инфраструктуру и т. д.) [5] - так же, как и исследования Москвы, проводимые Высшей школой урбанистики НИУ ВШЭ, основываются на общеметодологическом базисе неравномерно-районированной модели А.А. Высоковского. Характерная технологическая черта современных городских исследований -это использование «больших данных» - как специально собранных баз данных муниципальных ГИС, так и автоматически генерируемых открытых данных онлайн-сервисов свободного доступа, среди которых наиболее востребованы сегодня Google Maps (включающий приложение Google Places), Foursquare, социальная сеть Instagram. Помимо картографической информации и спутниковых снимков, сервис Google позволяет получить актуальную информацию о физических местах и объектах (Google Places) и их точных координатах. На основе данных сервиса Foursquare о количестве зарегистрированных в нем посещений объектов (отметок check-in) и выставленных пользователями оценок и отзывов собирается информация о популярности и посещаемости городских мест. Аналогичные задачи решаются с помощью социальной сети Instagram, в которой пользователи оставляют «следы» (геолокационную привязку, вербальную (пост) либо визуаль-
ную (фото) отметку) в наиболее привлекательных и значимых для них городских местах/объектах. Совокупное использование источников о фактическом распределении тех или иных объектов по территории города (Google Places) и их поведенческо-оценочной характеристике (Foursquare, Instagram) позволяет получать достаточно обширный срез информации об «активных точках» городского пространства - центрах притяжения горожан. Однако стоит отметить, что данные Foursquare и Instagram, отражая поведение и оценки наиболее активных «пользователей» городского пространства, не могут считаться репрезентативными для всего городского населения, поскольку выборка значительно смещена в сторону молодых возрастных групп.
Наиболее крупное big data-исследование в сфере изучения городской среды - «Археология периферии» [6], посвященное выявлению потенциалов самого большого по площади и численности населения пространства Москвы («панельного бублика»). Так, в частности, в рамках этого исследования с целью изучения закономерностей повседневных мобильностей горожан использовались данные оператора сотовой связи. Как отмечают сами авторы, такой подход - «сигналы мобильных телефонов вместо пассажиров» - оказывается значительно надежнее и дешевле в сравнении с трудоемкими опросами населения или анализом записей с камер наблюдения [7, с. 385]. Безусловно, с точки зрения удобства и скорости процесса сбора информации, преимущества технологического подхода неоспоримы. С другой стороны, нарастающая тенденция «технологизации» ставит перед исследователями множество вопросов методического характера, касающихся оценки погрешностей и «смещений» в больших данных. Нельзя не согласиться с замечанием К. Глазкова о том, что абсолютизация «технологической метафоры» влечет за собой упущение из виду множества фрагментов социальной реальности, которые по ряду объективных причин остаются «несхва-ченными» [8, с. 251]. Например, передвижения без мобильных телефонов либо противоположные ситуации, связанные с необходимостью «вычищения» из базы «ложных» мобильностей, требуют тщательного анализа ограничений базового методического допущения о «равенстве сигналов мобильного телефона и перемещений людей». Аналогичная оценка погрешностей и систематических смещений в больших данных необходима и для использованной в «Археологии периферии» методики семантического анализа информационных потоков социальных медиа (Вконтакте, Twitter, Foursquare). Помимо фактора возрастного смещения выборки горожан-пользователей социальных сетей, возникают вопросы «качественного» характера: Каковы причины и контекст упоминания тех или иных городских мест, объектов, событий? Какова доля ангажированных и свободных упоминаний? Эти и многие другие вопросы, возникающие при реализации любого big data-проекта, нисколько не умаляют значимость и очевидные достоинства исследований подобного рода (междисциплинарное взаимодействие ученых различных областей наук, масштаб охвата городских данных, комплексность источников информации), но, вместе с тем, заостряют внимание на объективных ограничениях сугубо «технологического» подхода.
Наряду с трендом «технологизации» наблюдается определенный поворот в сторону «микродетальной» оптики полевых исследований. Сторонники объединения технологических методов фиксации данных и качественных полевых наблюдений отмечают, что традиционные источники информации (доступная статистика) не всегда могут обеспечить полное «покрытие» задач исследования, особенно при изучении городского пространства, относящегося к микрогеографическим объектам [9, с. 57]. Поскольку в городской реальности всегда присутствуют объекты, выпадающие из «поля зрения» не только официальной статистики, но и интернет-источников, полевые фотонаблюдения в исследованиях городской среды позволяют компенсировать информационные «пробелы» [10, с. 81]. Так, в частности, отечественными учеными Р.В. Гончаровым, П.М. Сапановым, А.Д. Яшунским разработана методика полевого исследования с применением технологии «Фото-GPS» - пространственной привязки фотографируемых объектов с последующей компьютерной обработкой данных и их итоговым представлением в визуально-картографическом виде [11]. Составление на предварительном этапе классификатора фотографируемых объектов и правил их фотографирования позволяет получить достаточно подробную картину фрагментов городской реальности, наглядно отображенную на картах с помощью инструментария ГИС. Тем не менее, при высокой скорости обработки полевых данных (достигаемой за счет автоматической синхронизации массива собранных фотографий с их пространственной локализацией) собственно процесс сбора фотографических данных в случае комплексного исследования городской среды, включая все ее составляющие, представляется нам весьма трудоемкой задачей. Выборочный принцип фотографирования в данном случае приведет к «огрублению» итоговой картины распределения исследуемых объектов. Помимо указанных ограничений, методика «Фото-GPS» позволяет фиксировать лишь распределение физических объектов в городском пространстве, дополненное исследовательскими оценками уровня проявления того или иного свойства среды (например, высокая либо низкая степень озеленения, загрязненности, благоустройства городских территорий). Тогда как соб-
ственно нематериальные составляющие городской среды (например, экологическая ситуация, социальный климат, безопасность) и субъективное восприятие жителями их территорий находятся за пределами познавательных возможностей данной методики.
Разработанная К.А. Пузановым и П.М. Степанцовым методика измерения территориальной дифференциации качества городской среды основывается на синергии статистических и социологических данных. Статистические данные характеризуют инфраструктурную обеспеченность/насыщенность городских территорий, тогда как социологические позволяют оценить реальные практики «пользования» инфраструктурой, а также соответствие предлагаемых благ/услуг потребностям жителей - субъективную удовлетворенность. Измерение качества среды на основе совокупности объективных и субъективных показателей охватывает 7 ключевых сфер, которые воспроизводят сложившиеся в международной исследовательской практике оценочные критерии, это: безопасность, жилищные условия, образование, здравоохранение, экологическая ситуация, транспортная ситуация, культурная жизнь [12, с. 17]. Отличительной особенностью данной методики является отказ от иерархического принципа сравнения территорий города. По мнению авторов, ранжирование функционально различающихся районов (например, центральных и спальных) на основе единой «мерки» является «пагубной стратегией» (в отличие от типологии, показывающей специфические характеристики районов - типы городской среды) [13, с. 10].
Одной из многократно апробированных в ходе научных экспедиций на примере городов России, Европы и США комплексных методик изучения неоднородности городской среды является методика, разработанная на кафедре социально-экономической географии зарубежных стран географического факультета МГУ [14]. Эта методика, обозначаемая авторами как методика «дифференциации городского пространства» (ДГП), предполагает использование доступных из открытых источников статистических данных, публикаций о городе в местных периодических и исторических изданиях, картографического материала, а также визуальных полевых наблюдений (в том числе с использованием технологии «Фото-GPS»), опросов населения и экспертов. Главным достоинством методики ДГП, помимо комбинирования различных источников информации, является охват различных видов дифференциации, среди которых: рельефно-планировочная, архитектурная, функциональная, социально-экономическая, ментальная. В рамках последнего вида дифференциации ключевое значение уделяется выявлению вернакулярных районов - районов, ментально «конструируемых» самими горожанами.
С точки зрения гибкости (возможности замены полевых индикаторов согласно особенностям конкретного города), воспроизводимости (возможности полного или частичного применения методики в любом городе мира), относительной независимости от наличия официальной статистической информации и установления контактов с муниципальной властью данная методика представляет собой универсальный инструмент полевых городских исследований, позволяющий получить дифференцированную картину внутригородского разнообразия в ее различных «срезах». Ориентированность методики на оперативный сбор информации о любом городе, даже в условиях отсутствия доступа к муниципальной статистике и информационной поддержки местных властей, определяет ее преимущественно полевой характер: большая часть информации собирается посредством городских маршрутов (наблюдений) и опросных методов. Кабинетное же исследование (сбор статистической, картографической, медийной информации) используется как для стартового ознакомления, так и для сравнения и анализа полученных полевых данных.
Вариативность рассмотренных в статье методик исследования внутригородской средовой дифференциации отражает как многоаспектность самого феномена - «качество городской среды», так и выбор соответствующих исследуемым параметрам источников информации, процедур и технологий сбора данных. Проведенный анализ позволяет выделить следующие ключевые методические тренды в современных исследованиях территориальной дифференциации качества городской среды:
1) поворот в сторону детальной исследовательской «оптики», позволяющей выделять специфические характеристики городских районов по качеству среды и уровню развития ее отдельных составляющих;
2) комбинирование различных источников информации при возрастающем внимании к субъективным данным - оценкам резидентов;
3) «технологизацию» процесса сбора данных: рост востребованности автоматически генерируемых баз данных ГИС, а также данных социальных сетей.
Список источников:
1. Batty M. Polynucleated urban Landscapes // Urban Studies. 2001. Vol. 38. Iss. 4. P. 635-655. https://doi.org/ 10.1080/00420980120035268; Functional Polycentrism and Urban Network Development in the Greater South East, United Kingdom: Evidence from Commuting Patterns, 1981-2001 / B. De Goei, M.J. Burger, F.G. van Oort [et al.] // Regional Studies. 2013. Vol. 44. Iss. 9. P. 1149-1170. https://doi.org/ 10.1080/00343400903365102.
2. Москва: курс на полицентричность. Оценка эффектов градостроительных проектов на полицентрическое развитие Москвы / А. Новиков, Е. Котов, Р. Гончаров [и др.]. М., 2016. 32 с.
3. Там же. С. 9.
4. Высоковский А.А. Правила землепользования и застройки: руководство по разработке. Опыт введения правового зонирования в Кыргызстане. Бишкек, 2005. 326 с.
5. Потапенко А.А. Построение неравномерно-районированной модели (на примере г. Владивостока) // Architecture and Modern Information Technologies (AMIT). 2018. № 4 (45). С. 402-415; Аношкин П.А. Пространственная модель современного города // Проблемы современной экономики. 2011. № 4 (40). С. 259-264; Ремарчук С.М. Оценка эффективности использования внутригородских территорий // Вестник Томского государственного архитектурно-строительного университета. 2015. № 5 (52). С. 33-40.
6. Археология периферии: Исследование для Московского урбанистического форума 2013 «Мегаполисы: развитие за пределами центра» / Команда ПРОЕКТ МЕГАНОМ; Институт медиа, архитектуры и дизайна СТРЕЛКА. М., 2013. 529 с.
7. Богоров В., Новиков А., Серова Е. Самопознание города // Археология периферии. 2013. С. 380-405.
8. Глазков К. От Археологии периферии к Археологии смыслов // Социология власти. 2014. № 2. С. 244-254.
9. Гончаров Р.В., Сапанов П.М., Яшунский А.Д. Технология сбора пространственных данных в полевых городских исследованиях // Социология власти. 2013. № 3. С. 57-72.
10. Сапанов П.М., Гончаров Р.В. Решение локационной задачи как способ комплексного исследования города // Городские исследования и практики. 2017. Том. 2. № 2. С. 81-92. https://doi.org/10.17323/usp22201781-92.
11. Гончаров Р.В. Сапанов П.М., Яшунский А.Д. Указ. соч. С. 59.
12. Пузанов К.А., Степанцов П.М. Механика Москвы. Исследование городской среды. М., 2014. 66 с.
13. Там же. С. 10.
14. Павлюк С.Г. Методика дифференциации городского пространства (на примерах городов России, Западной Европы и США // Региональные исследования. 2015. № 2 (48). С. 26-36.
Информация об авторе О.В. Нотман - доцент кафедры прикладной социологии Уральского федерального университета, Екатеринбург, Россия.
https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=397903.
Information about the author O.V. Notman - Associate Professor, Applied Sociology Department, Ural Federal University, Ekaterinburg, Russia.
https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=397903.
Статья поступила в редакцию / The article was submitted 11.08.2021;
Одобрена после рецензирования / Approved after reviewing 19.08.2021;
Принята к публикации / Accepted for publication 02.09.2021.
