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)重點實驗室， 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，用以表述一個由計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)造的新的生產(chǎn)與管理空間，認(rèn)為流動已成為所有社會過程的物質(zhì)基礎(chǔ)，其中的權(quán)力和財富則在承載信息流動的全球網(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網(wǎng)絡(luò)尺度，流動不僅是社會組織的一個要素，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]。流動空間通過時間對空間的替代，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、出行地點等的時空變化[6-8]，有助于理解個體活動的空間影響。另一方面，個體與集體活動的類別、強(qiáng)度及其疊加呈現(xiàn)出群體活動特征[9]，大規(guī)模群體的時空運(yùn)動軌跡與活動等對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，當(dāng)前地理學(xué)發(fā)展面臨信息社會、以人為本、不確定性的形勢，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)韌性對企業(yè)抵御風(fēng)險的能力[10]、復(fù)雜城市系統(tǒng)自然災(zāi)害的韌性評估[11]等，并以網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為出發(fā)點分析網(wǎng)絡(luò)韌性，如知識網(wǎng)絡(luò)對區(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)韌性評估[15]，國內(nèi)研究已在長三角區(qū)域開展城市群網(wǎng)絡(luò)實證分析，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，集中于對單一城市群內(nèi)部或多個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體反身性視角認(rèn)知宏觀區(qū)域結(jié)構(gòu)，對長三角信息網(wǎng)絡(luò)韌性的評估亦尚未從行動主體出發(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、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，以期理解基于個體搜索行動對虛擬信息空間進(jìn)行跨尺度的認(rèn)知，詮釋長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，個體進(jìn)行信息搜索產(chǎn)生信息流，反映了每個搜索者的主觀偏好、興趣、利益等，身處在區(qū)域中的每個人均由個體思想指導(dǎo)自身行動，其行動又影響著即將發(fā)生的事件，即個體思想與行動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——個體與集體，均為真實生活于地理空間的行動主體。微觀層面是個體提高自身應(yīng)對不確定性的預(yù)判能力，宏觀層面則是對個體所構(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體反身這一介質(zhì)實現(xiàn)互饋(圖1)。

圖1 反身性視角下的信息社會地理學(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)，指兩個或多個層次間彼此相互影響與互動性的反思，而不讓其中任一方面處于支配地位[30]。個體、組織、區(qū)域、國家的行為均由社會建構(gòu)且不斷變化，社會主流觀點塑造了社會結(jié)構(gòu)，社會中各行動者的認(rèn)同與利益影響了他們的觀點與行動，揭示個體參與構(gòu)建他們認(rèn)為的社會現(xiàn)實的方式，并認(rèn)為地理空間是社會關(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)知與活動的改變必將反作用于現(xiàn)實空間[31]。反身性視角表明，基于個體建構(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，個體行動策略為x，信息網(wǎng)絡(luò)為y，由于信息網(wǎng)絡(luò)韌性Z是由個體行動策略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)于個體行動策略x與信息網(wǎng)絡(luò)y的函數(shù)Z=F(x，y)，{(x，y) |y=f(x)}。其中，個體行動策略x建構(gòu)了與之對應(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，即個體行動策略所建構(gòu)的信息網(wǎng)絡(luò)具備韌性特征。同理，信息網(wǎng)絡(luò)韌性也受制于個體行動策略與信息網(wǎng)絡(luò)的影響，這意味著對個體而言，信息網(wǎng)絡(luò)韌性對其建構(gòu)主體——個人的行動策略具有反身作用，個體行動策略是信息網(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)韌性就有相對應(yīng)的個體行動策略。合并上式可得Z=F[f(z,f(x))，f(x)]，個體行動策略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2010年《長江三角洲地區(qū)區(qū)域規(guī)劃》，長三角區(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、臺州共16個城市在內(nèi)。長三角核心區(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)前人們在直接了解發(fā)生的事件外，會從互聯(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[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。某一城市的居民對另一城市信息的搜索量，可較為真實地反映出該市民眾對另一城市的關(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)、社會等多元聯(lián)系，折射出城市綜合實力[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)測用戶對不同現(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、制度維度對應(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、社會韌性與制度韌性間的關(guān)聯(lián)互動，故選取 “旅游”、“暴雨/天氣”、“房價”、“人才政策”4個關(guān)鍵詞分析網(wǎng)絡(luò)韌性。

其中，根據(jù)2018年《長三角旅游發(fā)展報告》，在旅游收入與接待量上，2017年長三角地區(qū)旅游總收入為3.16萬億人民幣，占全球8.77%，同比增長16.6%。長三角地區(qū)接待境內(nèi)外游客總?cè)藬?shù)23.47億人次，同比增長11.98%。在旅游資源分布上，長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級旅游景區(qū)多達(dá)30個以上。故選取“旅游”反映長三角旅游一體化中的消費(fèi)升級與服務(wù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，是長三角經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程的重要組成部分。長三角區(qū)域每年6、7月份出現(xiàn)持續(xù)性降水天氣，以高溫高濕為特點的梅雨季節(jié)，為期長約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)缺失時以天氣替代。根據(jù)2018年《中國城市生活質(zhì)量報告》，排名前10的居住成本高的城市包括杭州、南京、上海等長三角城市，盡管這些城市提供了更多的就業(yè)機(jī)會與發(fā)展空間，但高房價等問題已影響到居民的正常生活。故選取“房價”反映居民對生活成本的關(guān)注度，是個體為自己的居住選擇所付出的成本。一般而言，受經(jīng)濟(jì)要素支撐與社會文化因素牽引，人才資源會在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、人口眾多地區(qū)集聚。近年來，長三角各市人才政策紛紛出臺，釋放政策紅利吸引人才。故選取“人才政策”既體現(xiàn)長三角各市對人才政策的宣傳，又反映個人對各地就業(yè)形勢及人才引進(jìn)政策的關(guān)注度。

借鑒知識圖譜的共詞分析(co-word analysis)原理進(jìn)一步分析百度指數(shù)關(guān)鍵詞搜索。當(dāng)兩個關(guān)鍵詞同時出現(xiàn)在一篇文獻(xiàn)中，就稱這兩個關(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：不同城市個體對同一搜索關(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+房價、B城市+人才政策，反之亦然。通過計算A-B城市對共有關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次，將共詞矩陣轉(zhuǎn)換成對應(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)對比”選項獲取2018 年6月11日—7月11日長三角16個核心城市兩兩城市對間百度用戶關(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)時可獲得的最新一個月的數(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)的熱點詞匯“旅游”、“暴雨/天氣”、“房價”、“人才政策”4個搜索關(guān)鍵詞。其次，通過百度指數(shù)“按關(guān)鍵詞”功能，得到長三角16個核心城市對上述關(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體到區(qū)域的長三角信息流空間網(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，借助社會網(wǎng)絡(luò)分析工具Gephi[44]，計算度中心性、平均路徑長度與聚類系數(shù)等相關(guān)指標(biāo)。

1)度。用以測度網(wǎng)絡(luò)中與城市i直接相連的其他城市的個數(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)平均路徑長度。用以測度網(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是平均路徑長度；n為節(jié)點數(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)點間的拓?fù)潢P(guān)系，弦的寬度取決于節(jié)點間關(guān)聯(lián)強(qiáng)弱，以節(jié)點屬性為圓弧，不同顏色圓弧表示不同節(jié)點，值越大對應(yīng)圓弧越長。

3 長三角城市群網(wǎng)絡(luò)韌性分析

3.1 節(jié)點等級性與密度集聚性

本文依據(jù)ArcGIS Jenks將城市節(jié)點等級分為5級，并按節(jié)點聯(lián)系強(qiáng)度降序排列依次為：1級節(jié)點上海，占據(jù)絕對核心地位；2級節(jié)點杭州、南京與蘇州，信息流聯(lián)系強(qiáng)度遠(yuǎn)高于其他節(jié)點城市；3級節(jié)點寧波、無錫、常州與紹興；其他為4級節(jié)點城市(表1)。一方面，各級節(jié)點城市之間的聯(lián)系強(qiáng)度均值差距較大，1級節(jié)點上海的4指標(biāo)聯(lián)系強(qiáng)度均值2.176，是2級節(jié)點城市的1.5倍，3級、4級節(jié)點城市的2.7、4.1倍；另一方面，同一等級節(jié)點城市間聯(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，長三角16個節(jié)點城市網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強(qiáng)度在2.134～8.703之間浮動，表明3、4級節(jié)點城市與1、2級節(jié)點城市之間的信息聯(lián)系不緊密，尤其是3、4級節(jié)點城市間，不能有效集聚信息流，密度集聚效應(yīng)并未有效凸顯。

表1 長三角信息流空間節(jié)點等級體系Table 1 Node hierarchy of the space of information flows in Yangtze River Delta

個體在實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)點等級的高低，聚合個體搜索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)點等級與真實地理城市等級的一致性，并通過反身性的跨尺度表達(dá)將實體地理空間中的個體搜索行動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)點城市等級性越高、密度集聚性越強(qiáng)，越有利于信息傳輸與流動，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)，并計算信息流空間網(wǎng)絡(luò)韌性(表2)，結(jié)果表明：一方面，長三角信息流空間網(wǎng)絡(luò)較為發(fā)育，16個節(jié)點城市平均度值達(dá)13.166、平均路徑長度1.109，各節(jié)點城市幾乎均與區(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、房價的平均路徑長度均低于指標(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)注個體對跨尺度地理空間的作用及對網(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)化成個體認(rèn)知與虛擬信息網(wǎng)絡(luò)及實體地理空間的多元分析視角。

網(wǎng)絡(luò)韌性評估通過探索網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵特征對網(wǎng)絡(luò)韌性的影響，形成從微觀個體行動到跨層級、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)點的平均度越大、平均路徑長度越短，說明平均節(jié)點與網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點之間聯(lián)系越緊密。依據(jù)圖3及表2對網(wǎng)絡(luò)韌性進(jìn)行初步評估，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，反身至實體地理空間表現(xiàn)為個體在行動時，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)為個體提供更多搜索與決策參考以提升其韌性。另一方面，個體通過獲取可靠反饋信息以判斷風(fēng)險與韌性，適應(yīng)新的組織學(xué)習(xí)范式。

進(jìn)一步運(yùn)用ArcGIS Kernel Density分析長三角節(jié)點城市密度(圖3)，發(fā)現(xiàn)長三角信息流空間網(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、房價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 長三角信息流空間密度Fig.3 Spatial density of information flows of Yangtze River Delta

3.2 層級傳輸性與流向匹配性

整體看，長三角城市群網(wǎng)絡(luò)層級聯(lián)系扁平，信息網(wǎng)絡(luò)層級聯(lián)系平均路徑長度1.109，基于4類網(wǎng)絡(luò)傳輸速度的平均路徑長度介于1.004～1.367之間，其網(wǎng)絡(luò)層級聯(lián)系的路徑傳輸效率整體較高，4類信息流在節(jié)點城市間的信息中轉(zhuǎn)均不超過2個節(jié)點。上海、杭州、蘇州、南京、寧波占據(jù)較高層級，是信息流空間中其他節(jié)點城市最主要的聯(lián)系方向，“揚(yáng)—鎮(zhèn)—泰”與“嘉—湖—紹”2個次區(qū)域城市節(jié)點的信息聯(lián)系顯著高于長三角其他節(jié)點城市。

具體表現(xiàn)為：旅游相較于天氣、房價、人才政策的網(wǎng)絡(luò)層級性更高、層級結(jié)構(gòu)呈顯著非均質(zhì)化、層級傳輸性優(yōu)勢突出，表明長三角的旅游網(wǎng)絡(luò)覆蓋密集，節(jié)點城市間聯(lián)系多樣化，主要節(jié)點城市間的旅游信息傳輸較為明顯(圖4)。基于旅游的信息網(wǎng)絡(luò)層級聯(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、房價的信息網(wǎng)絡(luò)層級聯(lián)系的平均路徑分別為1.008、1.058，表明節(jié)點城市間的信息互補(bǔ)與交流傳輸效率次之，不便城市間信息流動、傳遞與擴(kuò)散?；谌瞬耪叩男畔⒕W(wǎng)絡(luò)層級聯(lián)系平均路徑最長1.367，表明信息可達(dá)性較弱，節(jié)點城市間對信息流通、傳輸?shù)男瘦^低。這表明，當(dāng)搜索關(guān)鍵詞改變時，旅游信息網(wǎng)絡(luò)最能對即將發(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 長三角信息流空間層級Fig.4 Spatial hierarchy of information flows of Yangtze River Delta

進(jìn)一步對信息網(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)個體搜索關(guān)鍵詞改變時，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)點城市間建立多元聯(lián)系調(diào)整自身網(wǎng)絡(luò)韌性。

長三角信息流空間本質(zhì)上由節(jié)點城市間的信息傳輸與流向構(gòu)成，其網(wǎng)絡(luò)層級傳輸與流向匹配依賴于關(guān)鍵節(jié)點，藉由從個體至區(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體地理空間中節(jié)點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的最重要節(jié)點，信息流出與流入均較頻繁且遠(yuǎn)高于其他城市；單向信息流動方面，南京與無錫作為信息流出節(jié)點，紹興與寧波作為信息流入節(jié)點。

4 結(jié)論與討論

本文通過反身性視角，以微觀層面的個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)中選取與個體生活密切的旅游、天氣、房價、人才政策4個關(guān)鍵詞，通過分析區(qū)域內(nèi)個體行動者自身關(guān)注信息的變化，展示個體行動集合對區(qū)域網(wǎng)絡(luò)韌性的影響，結(jié)果如下：

1)節(jié)點等級性與密度集聚性分析表明，長三角區(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級節(jié)點上海居絕對核心地位，2級節(jié)點為杭州、蘇州和南京，3級節(jié)點為寧波、無錫、常州與紹興，其中，由1、2級節(jié)點城市構(gòu)成的滬—蘇—寧—杭區(qū)域為高密度集聚區(qū)，其南、北兩翼地區(qū)呈低密度斑塊分布。

2)層級傳輸性與流向匹配性分析結(jié)果顯示，一方面，旅游相較于房價、天氣、人才政策的網(wǎng)絡(luò)層級性更高，特別是旅游信息搜索的等級與層級性優(yōu)勢突出；另一方面，上海、杭州、蘇州、南京、寧波在長三角信息流空間中占據(jù)較高層級，其中，上海、杭州與蘇州是雙向信息流動的最重要節(jié)點，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，紹興和寧波是主要的信息流入節(jié)點。

3)反身性視角展示了從個體行動到虛擬信息空間并反身至實體地理空間的一種跨尺度地理空間認(rèn)知方法，對其網(wǎng)絡(luò)韌性的分析表明個體行動相對于區(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體-區(qū)域的跨尺度空間關(guān)聯(lián)，有助于展示個體行動變化與區(qū)域空間變化的互饋。

表3 長三角信息流空間前20對信息流向與主要節(jié)點城市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，充分反映每個搜索者作為行動主體的能動性，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)境對個體決策變化的影響，網(wǎng)絡(luò)韌性則通過個體信息搜索反映出節(jié)點城市在流空間中的信息掌控度與重要性，信息搜索的事實又反映了個體的偏好、目的、興趣、利益等主觀行動依據(jù)，而個體的行動時刻建構(gòu)著實體地理空間，有助于通過流空間中關(guān)鍵節(jié)點與信息流向、搜索頻率等的改變發(fā)現(xiàn)實體地理空間與信息流空間中同一城市的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點層級或存在錯配現(xiàn)象，現(xiàn)實中行政級別高的城市在信息流空間中對信息流入與流出的掌控程度未必一致，或預(yù)示著實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)。