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2025 , Vol. 45 >Issue 3: 201 - 210

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2025.03.020

Differences in Distribution and Formation Mechanisms of Urban Recreational Spaces Driven by Social Media： A Comparative Analysis Between Urban Internet-famous Recreational Spaces and Physical Recreational Spaces

  • TIAN Fengjun , 1 ,
  • LI Xiao 2 ,
  • XU Keshuai , 3, ※ ,
  • LIU Dengjun 1 ,
  • WANG Zhonglie 2 ,
  • LI Xiangming 1 ,
  • LEI Mengyuan 2 ,
  • YANG Ping 1 ,
  • CHEN Ruyi 1
Expand
  • 1. School of Business Administration，Jiangxi University of Finance and Economics，Nanchan 330013，Jiangxi，China
  • 2. School of Information Management And Mathematics，Jiangxi University of Finance and Economics，Nanchang 330013，Jiangxi，China
  • 3. School of Tourism，Ningbo City College of Vocational Technology，Ningbo 315100，Zhejiang，China

Received date: 2024-08-07

  Revised date: 2025-03-25

  Online published: 2025-05-13

Fold

Abstract

Based on the check-in spot data shared by users of Xiaohongshu platform and the POI data of Amap, this study explores the spatial distribution of urban Internet-famous recreational spaces (IRSs) and physical recreational spaces (PRSs) and their differences in main urban area of Changsha by the means of spatial analysis methods, and reveals its formation mechanisms using the grounded theory method according to online texts and interview transcripts. The results indicate that: 1) Overall, IRSs in Changsha's main urban area exhibit the distribution trend of a northeast-southwest orientation, while PRSs exhibit the distribution trend of a northwest-southeast orientation. The clustering intensity and scale distance of IRSs are both weaker than that of PRSs, showing a "polar-core with multiple points" distribution pattern with distinct core-periphery characteristics, while PRSs display a "single-core with multi-centered patchy" distribution. 2) Compared with PRSs, The high-cluster areas of IRSs in Changsha have notably shifted westward, primarily concentrating in high-vitality public recreational areas such as urban waterfronts, suburban mountainous regions, and commercial district. 3) The formation of IRSs' distribution characteristics is the result of the joint action of human-media-place and other factors. The characteristics and charms of urban PRSs provide a physical basis for the formation of IRSs' distribution characteristics. The popularity and influence of social media have strengthened the formation of IRSs' distribution characteristics, the change of the psychology and behavioural patterns of tourists is an important trigger for the formation of IRSs' characteristics. Based on the above, this research proposes specific measures for shaping IRSs from the perspectives of human, media, and place respectively.

Key words： social media; internet-famous city; urban Internet-famous recreational spaces; human-media-place; check-in spot of Internet celebrity; Changsha's main urban area

Cite this article

TIAN Fengjun , LI Xiao , XU Keshuai , LIU Dengjun , WANG Zhonglie , LI Xiangming , LEI Mengyuan , YANG Ping , CHEN Ruyi . Differences in Distribution and Formation Mechanisms of Urban Recreational Spaces Driven by Social Media： A Comparative Analysis Between Urban Internet-famous Recreational Spaces and Physical Recreational Spaces[J]. Economic geography, 2025 , 45(3) : 201 -210 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2025.03.020

以互联网和移动互联网为技术支撑的新媒体形态，通过即时交互的信息传播方式重构了人际关系网络和空间交互模式，深刻地影响着游憩者的心理与行为，也重塑着城市游憩空间。数字平台和媒介应用不仅促进了技术与微观尺度生活空间的融合，同时也塑造着宏观尺度的城市空间[1-2]。根据抖音发布的《2023年抖音旅游行业白皮书》[3]，2023年第一季度抖音旅行兴趣用户超过4亿，部分地区7小时“打卡量”均值超5万人次，数字的背后是包括“元数青年”“打卡”“网红空间”等在内的各类游憩人群、游憩行为与空间对传统空间理论的挑战与边界拓展。
“网红”一词最早出现在2015年，用以形容通过互联网被广泛认识的个体，后被普遍用于通过互联网引发关注与传播的对象。近几年，“网红”的概念泛化延伸到城市形象领域，“网红城市”的提法也应运而生。“网红城市”一般由多个网红打卡标签筑造的空间媒体构成，在社交媒体上的呈现尤以空间和场景叙事为主。“网红城市”中的打卡地不仅仅是为公众提供休闲娱乐场所的物理空间，它还具有空间意象，是人们与城市之间实现认知与情感联系的桥梁，是公众具身向往接触的联想地[4]。参考网红城市的相关定义[5]，本文将城市网红空间定义为城市中具有较强吸引力或较佳体验感的特色空间要素或单元，被广泛分享在社交媒介平台上，在较短的时间内获得网友关注，进而为线下的实体空间引流，实现资源汇集的地点或场所。城市网红空间亦是通常意义上的城市网红打卡地，本文将城市网红打卡地所对应的户外游憩空间称为城市网红游憩空间。目前，城市网红空间的研究涉及宏观空间分布特征[5-6]和微观城市网红空间，主要包括网红消费空间[7]、网红餐厅[8]、网红景点形象感知偏差[9]、网络关注度[10-11]、网红空间与媒介地方感[12-13]等。此外，游憩语境下的城市网红空间研究也引起了学者们的关注，有学者通过集中度和集群度来对比网红打卡空间和实体休闲空间两类空间的分布特征[14]，还有学者从社会感知的视角来识别游憩热点[15]等。总体而言，学术界有关城市网红空间的研究仍多以理论探讨与空间特征描述为主，缺乏规律性的分布特征总结与分析，而将其置于媒介化背景下，探讨这些特征形成背后的动力并提出机制解析的研究成果则更为少见。
城市既是旅游客源地，同时也是旅游目的地，游憩是城市的四大功能之一。国民休闲背景下，人们对城市的游憩需求与日俱增。城市游憩空间的布局关乎社会公平与居民福祉[16-17]，一直以来都是城市规划调控的重点内容。国内许多城市也陆续发布“网红打卡地榜单”，如北京发布了“网红打卡地推荐榜单”[18]，扬州评选了“网红打卡地年度榜单”[19]，成为城市更新和营销的重要手段。作为新媒体平台上的城市网红打卡地，具有实体与虚拟的双重属性，它既是地方的，又是媒介的；既是客观的，又是可意象和可传播的；而那些没有被大众普遍打卡但已嵌入市民日常生活的广泛分布的游憩地点，则可视为一种客观参照物探讨其与城市网红游憩空间分布的差异。随着社交媒介对游憩打卡者心理和行为以及对城市实体游憩空间影响的加深，引发了城市网红游憩空间分布新特征的涌现及其动力机制的变化，无论是在理论还是实践层面有关城市网红游憩空间的研究都值得深入探讨。基于此，本文提出如下科学问题：在社交媒介影响下，与城市实体游憩空间相比，城市网红游憩空间呈现出何种分布特征?其形成的动力机制如何?城市网红游憩空间营造应采取何种措施?
近年来，许多城市通过社交媒介讲述历史人文故事和打造网红品牌故事，长沙无疑是其中的典范。在自然旅游资源相对薄弱的情况下，长沙市成功地将自身塑造为备受瞩目的网红旅游城市[20⇓-22]。面对社交媒介对空间的介入，本文以小红书平台的游憩类网红打卡点位数据为数据源，并与同类型的全量游憩空间进行对比分析，试图通过定量的实证研究方法，探索社交媒介影响下的城市网红游憩空间分布特征，并从人—媒介—地互动的视角[4,12]阐释这种空间分布特征形成背后的动力机制，为社交媒介影响下的城市游憩空间资源配置提供理论依据和政策建议。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区概况与案例地选取

长沙市位于湖南省东部偏北，辖区总面积11819 km2，截至2023年，下辖6个区、1个县，代管2个县级市，常住人口1051.31万；长沙具有丰富的文化艺术底蕴，是首批国家历史文化名城，是中国（大陆）国际形象最佳城市、东亚文化之都、世界“媒体艺术之都”[23]。
本文以芙蓉区、天心区、开福区、雨花区和岳麓区构成的长沙市主城区为案例地，主要原因有三：①长沙上榜《中国潮经济·网红城市百强榜单》（2020和2021年）、中新网2022年《中国网红城市指数报告》[20⇓-22]等多个“网红城市”名单，是国内有名的网红城市，具有研究的代表性；②长沙市网红游憩空间主要分布在上述5个主城区范围内；③长沙市委、市政府相继出台《长沙市建设国际文化创意中心三年行动计划（2021—2023年）》和《关于推进文化旅游融合高质量发展的意见》等政策文件，提出将长沙市打造成为国际知名的城市文化和都市休闲中心。因此，以长沙市主城区为例探讨城市网红游憩空间分布特征与机制，既可为长沙市网红游憩空间的营造提供针对性的政策建议，也能为我国其他城市网红游憩空间的打造提供经验借鉴和参考。

1.2 数据获取

相比其他社交媒体平台，用户分享的地点打卡攻略是小红书平台的重要内容。已有研究证明“网红打卡”这一行为与小红书具有高度关联以及小红书数据用于城市网红空间研究的可行性[5-6]，本文选取小红书平台用户分享的打卡点位数据（用于分析网红游憩空间）和高德地图的POI（Point of Interest）数据（用于分析实体游憩空间）为数据源。首先，于2024年1月通过编写Python代码（模拟器+Mitmproxy抓包）根据小红书提供的点位类别（广场、街区、景点、博物馆、公园等）采集打卡点位名称信息，通过拾取坐标系统将其转换为坐标点位数据，共采集得到研究区内的网红游憩打卡点位数据914条。然后，以小红书打卡点位的类别为标准，进一步通过高德地图筛选出与其相同类别的POI作为全量游憩空间点位数据，共获得16183条有效数据，并参考已有文献的分类标准[17,24-25]将上述两类数据重新进行分类及统计（表1）。最后，将两类数据分别导入ArcGIS Pro软件并转化成投影坐标系进行数据处理和空间分析。
表1 长沙市主城区游憩空间分类及统计

Tab.1 Classification and statistics of recreational spaces in Changsha's main urban area

一级分类 二级分类 实体游憩空间数量（条）/占比（%） 网红游憩空间数量（条）/占比（%）
绿地生态类 公园绿地、自然风景名胜区、广场、动物园、植物园等 1490/9.2 432/47.3
文化休闲型 文化宫、图书馆、城市展览馆、博物馆、科教文化场所、科技馆等 3702/22.9 183/20.0
商业娱乐型 购物中心、商业街区、电影院、KTV、游乐场、美食广场、娱乐广场等 6559/40.5 293/32.0
康体健身型 综合体育馆、体育广场、健身中心、游泳场馆、各类球场、休闲广场、度假疗养等 4432/27.4 6/0.7
文本数据主要包括访谈文本和网络文本。访谈对象为有过长沙市网红游憩点打卡经历的游客及居民，访谈方式为现场随机抽样访谈以及网络远程访谈，总共对20名来自不同领域和年龄阶段的游客进行了深度访谈，每位受访者访谈时间平均35 min，整理获得文稿10万余字。在网红游憩打卡平台中，影像、图片和文字并存，包含着丰富的符号和意义，它们共同参与了网红游憩空间的生产，藉此可以分析和理解空间生产过程中，人们对景观的认知以及对地方的意义认同[26]。因此，本文还补充了小红书平台上部分游憩打卡地的网络文本加以辅助佐证。

1.3 研究方法

本文研究思路分为两个部分：①采用对比分析和空间分析方法，通过整体测度与核心识别来对比长沙市主城区实体游憩空间与网红游憩空间的分布格局，探讨其全局和局部特征，具体包括：宏观上（主城区尺度），利用标准差椭圆、平均最邻近指数、基于头尾打断分类法的核密度估计对主城区整体游憩空间分布格局进行探索和识别；微观上（行政街道尺度），利用Getis-Ord G*指数方法从行政街道尺度进行对比，分析局部的冷热点布局特征。②运用扎根理论分析方法，从人（城市游憩者）—媒介（社交媒介）—地（城市游憩空间）互动的视角，探索导致网红游憩空间分布特征形成的动力机制。

1.3.1 标准差椭圆

标准差椭圆可以直观地展示地理要素的空间分布，根据地理要素空间分布的平均中心与长短轴长度标准差，计算出一个包含大部分要素的椭圆，其中椭圆长轴的方向可以揭示要素分布的方位。本文通过标准差椭圆来衡量长沙市主城区网红游憩空间以及实体游憩空间的分布方向。

1.3.2 平均最近邻指数

平均最邻近指数通过测度最邻近的点与点之间的距离来判别长沙市主城区网红游憩打卡地与实体游憩空间分布呈现集聚还是分散状态。

1.3.3 Ripley's K 函数

基于Ripley's K函数的多距离空间聚类分析工具，可以探测并反映点格局在整个空间范围内的变化特征，而且可以按不同的空间尺度判断点要素的分布格局。其计算公式如下：
L d = A ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n d i j ( d ) π n 2 - d
式中：d为距离尺度；dij为点要素i和j之间的距离；n为要素的总数目；A代表地理要素的研究区总面积。

1.3.4 基于头尾打断分类法的核密度估计

核密度估计通过平滑的曲线（核函数）来拟合数据点的分布，最终得到一个光滑连续的密度表面。已有研究表明[27]，核函数的选择对分析结果的影响不大，搜索半径是影响核密度估计结果的关键参数，搜索半径越大表面越平滑，得到的结果也会更概化，搜索半径越小表面越突兀不平，得到的结果也更精细。
本文选取500 m作为搜索半径，同时采用头尾打断法对核密度估计结果进行分类。已有研究表明，“头部”数据占据40%即可停止运算[28]。基于低密度区域远远多于高密度区域的事实，头尾打断分类法已经在处理城市POI数据、社交媒体数据得到良好的应用[29]。

1.3.5 热点分析

热点分析是探索和发现局部空间聚类分布特征的方法。其通过测算数据集中各要素的G*统计值，检验在局部空间是否存在统计学上显著的高值（热点）和低值（冷点），能够揭示数据要素在局部空间水平上的集聚程度。本文使用热点分析识别网红游憩打卡地与实体游憩空间分布的热点区域，探索其集聚特征。

1.3.6 扎根理论

扎根理论是被广泛认可的、适合用于理论建构的一种质性研究方法论[30-31]，被广泛运用于相关学科的研究中。本文采取程序扎根理论，通过开放编码、主轴编码和选择编码等程序化步骤，使用NVivo软件对研究资料进行处理、比较和分析，提取核心范畴并刻画核心故事线，构建城市网红游憩空间分布特征形成背后的动力机制的理论分析框架。

2 空间分布特征分析

2.1 整体分布格局

2.1.1 空间方向分布特征

由标准差椭圆分析可知，长沙市主城区网红游憩空间整体呈东北—西南走向，而实体游憩空间分布则呈西北—东南走向。实体游憩空间的标准差椭圆则扁率较小，方向性较均质，与《长沙市城市总体规划（2003—2020）》以“东延南拓”为重点，东西并重，南向融城的发展方向相吻合[8]，整体上受城市规划的影响较大。与实体游憩空间分布相比，网红游憩空间分布的标准差椭圆扁率更大，方向性更强，以五一广场、橘子洲头、岳麓山为中心，并受到洋湖湿地公园、后湖国际艺术区等牵引，向西南方向拓展。

2.1.2 空间集聚特征

网红游憩空间平均实际最邻近距离为303.6592 m，小于预期平均距离686.3117 m，最邻近比率0.442451<1，Z检验值<-2.58，且在1%的显著性水平下通过检验。实体游憩空间最邻近比率0.316658<1，Z检验值>2.58。两类空间均呈现集聚分布状态。
从Ripley's K结果可知，两类空间L（d）观测值均大于L（d）预测值，并且都高于置信区间，进一步验证了两类空间的集聚分布模式。从DiffK曲线峰值来看，网红游憩空间（5192.85）的集聚强度远小于实体游憩空间（11061.21）的集聚强度，两类空间都呈现先增后减趋势。从最大集聚强度所对应的尺度距离来看，网红游憩空间（8476.05 m）<实体游憩空间（11205.94 m），集聚强度与尺度距离保持一致。

2.1.3 空间形态特征

核密度分析进一步探究了两类空间的分布形态，通过头尾打断法处理后分别得到6个切分值，在重新划分后对核密度估计分类，结果如图1。
图1 长沙市主城区两类空间的核密度分析

Fig.1 Kernel density estimation of IRSs and PRSs in Changsha's main urban area

由图1可知，网红游憩空间呈现“极核多点”的空间分布格局，以“极核”和“多点”为中心，由高到低向四周递减扩散，“核心—边缘”特征明显。其中，“极核”指以五一广场为单核中心，并且其密度远远大于其他集聚中心；“多点”是指橘子洲、岳麓山、洋湖湿地公园、湘江沿岸、世界之窗—海底世界等。实体游憩空间的分布范围较大，总体上呈“单核多中心斑块状”的分布特点。其中，“单核”指以五一广场商圈为中心，并向潮宗街、太平街—坡子街、黄兴广场、芙蓉广场四面扩散的高度密集区域；“多中心”指的是以岳麓山、后湖国际艺术区、麓谷、三馆一厅滨江文化园、烈士公园、世界之窗—海底世界、德思勤等商业广场形成的红星商圈、长沙火车站—万家丽广场等为代表的片区游憩中心；“斑块状”指的是呈小范围聚集的游憩点，主要是服务周边居民的游憩片区。
整体上看，实体游憩空间分布基本上覆盖了长沙市主城区的日常游憩空间范围，形成了较为成熟的城市游憩空间等级体系；而网红游憩空间分布则呈现出较大差异：一是网红打卡地的空间热点核心连片分布区面积较小，集中分布在五一广场商圈这一传统城市核心区，呈现出城市宏观空间尺度上的“中心分布”特征；二是网红打卡地的空间分布以“五一广场商圈”为单一主核心，“红星商圈与长沙火车站—万家丽广场”为双次级核心，核心数量明显少于实体游憩空间且并未形成新的市级网红游憩核心。

2.2 局部空间特征

以城市街道作为基本空间分析单元对比网红游憩空间与实体游憩空间的特征，图2结果显示，与宏观空间尺度的核密度分析结果相比，街道微观空间尺度的网红游憩空间具有显著性的高度聚集区域出现西移，热点主要分布于城市滨水区、近郊山地和城市商圈等高活力公共游憩场域，说明网红游憩热点分布具有近山亲水重人文的特征，在商圈这个层面又与城市社会经济活动峰值区域有较高程度的叠合，这与前述核密度估计展示出的结果有所不同。
图2 长沙市主城区街道尺度的两类空间热点分析对比

Fig.2 Spatial hotspots of IRSs and PRSs in Changsha's main urban area at the street scale

其中，湘江以西沿江风光带、橘子洲、岳麓山、后湖一带形成了具有显著性的网红游憩热点区域，表明高值的“热点”聚集更紧密，体现了游憩打卡者对城市特色空间的偏爱；五一广场商圈的局部属性值高而周边没有聚集同样的高值，也形成了较高聚集热度的区域。
值得注意的是，梅溪湖街道、洋湖街道等在实体游憩空间呈现显著性的高值热点区域却并没有形成显著性的网红打卡空间集聚区，这可能是因为其依托城市水体、湿地等游憩资源载体所形成的高端商品住宅集聚片区更多服务于市民的日常活动而非外来打卡者所导致的。
此外，北至高桥街道，南抵洞井街道，西延新开铺街道，东达东山街道的片区，实体游憩空间热点呈现显著高值而网红游憩空间热点呈现显著低值，说明该片区虽然具有丰富的游憩实体空间，但没有形成网红打卡聚集区，从一个侧面反映了打卡者对游憩空间区位选择的灵活性。

3 形成机制解析

3.1 基于扎根理论的文本分析

3.1.1 开放编码

秉承程序扎根研究范式，综合分析网红游憩打卡实践背后的逻辑机理，从特征形成的动力机制视角对访谈文本和网络文本进行开放编码。经分析，提取出12个基础范畴：探新求异、旅游偏好、社交需求、行为模式、网络传输、媒介宣传、感知拓展、自然景观、历史人文、场景氛围、设施条件、区位条件（表2）。
表2 城市网红游憩空间分布特征形成的动力机制分析：主轴编码分析

Tab.2 Formation mechanisms of spatial distribution of IRSs based on the analysis of main axis coding

主轴编码 开放式编码 概念化编码 原始资料举例
游
憩
者
的
心
理
与
行
为
模
式		 探新求异 好奇心理 A1-2：就是别人去长沙就是排几个小时队去打卡这个地方，然后也是比较好奇，然后去之前也看了一下，社交媒体上也确实好评差评都有，也激起了一种好奇心，然后就想去看一下。真去看了感觉还是不错的，就是人多。
求异心理 A2-5：我会去打卡一些新奇、比较小众并且符合我个人审美需求的地方。
期望满足 A1-7：自己的功课做得比较好，或者浏览的内容多的话，其实落差不会特别大。
期望落差 A3-6：就是你有的时候线上看那个图片的时候，它可能是由某些特定的角度拍出来的。但实际上到了那个现场，那个图你是拍不出来了。如果是跟风地去找一些热点，这种网络平台的一些推广帖子，可能就容易踩坑，或者会容易有落差感。
旅游偏好 个人倾向 A4-7：我觉得是有旅游的倾向性的，就是像去上海的人绝对不会是去看自然风光的对吧?像如果去云南那边可能就是更向往自然的人才会往那边走。
社交需求 身份构建 A1-4：来打卡就是为了拍照发个帖子。
同行人物 A5-8：我觉得就是会跟朋友聚会什么的，然后去一个城市，比如长沙。
行为模式 推荐方式 A10-7：当时可能网络还不是特别发达，都是靠大家就是熟人之间推荐的。但是我们最近几年去的，我们都是跟随着网络，你像我爸他们也经常刷抖音，然后我爸就是刷到抖音说，哦，这里好玩。然后就是大家都推荐什么的，那我爸就会说那就去。
分享与体验 A5-4：其实很多时候对一个事情的感知会通过一些社交媒体，比如抖音或者小红书，做了一些记录，你有时候看他们剪的 vlog 配一些配音，你就会产生很多美好的体验感。你也会想要去创造分享这样的体验。然后，就很想去线下去实地体验一下其他有趣的地方。
网络
媒介
的普
及和
影响
力强
化		 网络传输 攻略分享 A1-6：就是现在可能去一个地方都会在网络媒体上提前做好攻略，看一些经验分享，是否值得去那边游玩。
媒介宣传 媒体宣传 A12-4：现在很多城市在发展旅游的时候，也会优先通过在这种社交媒体的宣传来增加自己的流量。
影视作品 A10-9：影视作品可能会更加深入人心一点。
感知拓展 感知范围 A12-7：一个是传播的速度变快了，再有就是传播的范围也变广了，能感知到的城市范围也拓展了。
城市印象 A4-2：其实在看（网络媒介）的时候就大致对这个城市有一个画像了，然后就会有一个大致的初步的印象。
空
间
的
特
色
和
魅
力
展
现		 自然景观 植物景观 A4-5：因为它里面有很多漂亮的植物，它里面种的都是真实的花草植物，然后它花草植物布置得很好看。
河流景观 A10-14：那边有一个小溪，就是那种溪流，夏天风吹过来很舒服，能够感受大自然。
山地景观 A19-4：很喜欢岳麓山那种高度，这样爬起来不会很累，而且爬到山顶的时候还可以吹吹风，站在观景台那里看向山下，可以一览众山小俯瞰全长沙。
历史人文 文化氛围 A12-2：或者是一些历史文化比较深厚的地方，你如果现场到地方的话，跟你在视频或者是图片里面、文字里面去了解，所带来的那种震撼感还是不太一样的。
地方特色 A2-3：它那个就是街道比较有特色，就感觉又有商业化的气息，然后同时又有一点，嗯，怎么说，有一点那种老街的感觉。
地标建筑 A1-6：因为大家都打卡了，然后又是一个地标性建筑，就觉得必须留念一下。
品牌形象 A8-2：文和友他是最早把这种餐饮做成品牌化，并且比较有特点有特色的。
地方意义 A18-7：麓山南路似乎继承了岳麓山和湖南大学那种文艺的气质，有一种很治愈的感觉。
美食体验 A2-4：分享一些比较好吃的地方，就是不是那么大众化的，但是比较好吃的地方。
场景氛围 场景体验 A2-10：我感觉他建的就是没有让我感觉很商业化，就是纯粹，就感觉它是那种 80 年代那种感觉，就很有氛围感，我觉得在里面就逛一逛，不吃饭、不吃东西，在里面逛一逛都感觉很好。而且里面有很多那种很特别的小店，也有一些卖纪念品的小店，感觉也挺好的。
情感共鸣 A12-9：除非就是这个景色的确是震撼我，并且我觉得别人也没怎么看过的，是真的很有风景，那我就会给大家看一下这个。
氛围渲染 A05-5：橘子洲头，我觉得它还是个挺浪漫的地方，因为尤其是放烟花的时候，对吧?就是如果场景合适，就是跟合适的人去的话，其实还是一个很有回忆点的一段经历，感觉可以再去。
设施条件 配套设施 A14-4：洋湖附近有博物馆、摄影馆什么的，相应的这个配套设施会比较好。
服务设施 A2-12：然后还搞了那种音效，很有特色。
区位条件 交通便捷 A7-3：地铁直达，非常方便，值得一看。
区位优越 A5-2：橘子洲头的话，因为它地理位置比较特别，江中小洲，可以在江滩欣赏江景，有娱乐的设施，可以给伙伴出行提供一些活动的方案。

3.1.2 主轴编码

主轴编码对开放式编码所提出的基础范畴作进一步归纳。采用主轴编码对基础范畴进行聚类与提炼，根据开放编码结果，将12个基本范畴凝练出3个主范畴，分别为游憩者的心理与行为模式、网络媒介的普及和影响力强化、空间的特色和魅力展现（表2）。

3.1.3 选择编码与故事线刻画

基于编码，确定人（网红打卡者）—媒介（主要是社交媒介）—地（城市游憩空间）互动是导致长沙市主城区网红游憩空间分布特征形成的动力机制的核心范畴。刻画故事线如下：①游憩者的心理与行为模式改变是城市网红游憩空间分布特征形成的重要诱因。②网络媒介的普及和影响力强化是城市网红游憩空间分布特征生成的关键推力。③城市实体游憩空间的特色和魅力展现是城市网红游憩空间特征形成的物理基础。

3.2 分析结果

通过三级编码、刻画核心故事线分析长沙市主城区网红游憩空间分布特征形成的动力机制，最终构建出理论模型（图3）。通过对访谈文本和网络文本资料进行编码，未发现影响理论模型构建的新概念及范畴，因此确定理论模型建构基本饱和。
图3 城市网红游憩空间分布特征形成的动力机制

Fig.3 Formation mechanism of the spatial distribution of urban IRSs

3.2.1 城市实体游憩空间的特色和魅力展现是城市网红游憩空间分布特征形成的客观基础

一方面，地方政府和民间经营者不断维持、更新和创造城市地标和多元特色空间（包括商圈、广场、街道、滨水区等），通过符号化景观的空间叙事，与某种文化意义或社会价值嵌入在一起，使其超越物理空间本身，成为一种文化象征，为游憩者提供新、奇、特的信息刺激和视觉审美体验，容易引起人们的关注和喜爱，日益成为共识性的城市意象或重要意象元素，也是城市的主要网红打卡地。“我会想要去有‘长沙’这两个字或者一看就是（城市）地标建筑的地方拍照打卡，这样别人一看就知道我去长沙玩了”（A11-9）。这些城市地标和多元特色空间经过经年累月的营造，通常具有高可达性、高密度、高多样性和一定的历史人文积淀等特点，从一个侧面解释了长沙市主城区宏观网红游憩空间分布仍主要集中在城市传统核心区的原因；另一方面，自然与人文交融、具有地方感、能引起人的情感共鸣的场景更容易受到打卡者的青睐。网红城市的游憩环境营造了独特的场所氛围，有利于游憩者沉浸其中或参与各项活动，而相应的活动又赋予了该地点新的价值和意义，从而容易使居民和游客对周围环境产生深刻的经验认知和地方依恋，成为网红城市游憩空间映射的物理基础。“我很喜欢在（湘）江边散步的那种体验，尤其是落日时分，背景就是（长沙）城市景色，你会感受到那种自然与城市景观的叠加，尤其走在江边感受风的流动，会觉得生活特别的惬意”（A19-6）。

3.2.2 社交媒介的普及和影响力强化是城市网红游憩空间分布特征形成的关键推力

以社交媒体为代表的信息通信技术为城市地标和特色空间的线上传播提供了广泛的渠道，特别是短视频平台，如抖音、快手等的兴起，使得城市游憩空间的特色和魅力能够以直观、生动的方式呈现给广大网友[32]，成功引起人们的认知注意和情感共鸣，极大扩充了公众的认知空间和精神空间。“我从抖音上看到了这个巷子里的店铺，觉得很怀旧，很有特色，就带朋友一路找过来了，虽然不是很好找，但是酒香不怕巷子深嘛”（A20-2）。与此同时，高德、百度地图等媒介的导航功能，也加速了游憩者对陌生环境的寻路认知[33]，有效拓展了人们对城市游憩实体空间的感知范围。“如果一个帖子加了定位或者标明了店名地点等信息，会比较直观一点，能清楚感知离我多近，路程大概多久，方不方便到达”（A12-5）。可见，社交媒介不仅仅是一个客观分享的平台，它们也是创造热点和引流的主体。社交媒介以其突出的互动性、可视化、便捷性、多元参与以及数字影像编辑等新手法提高了游憩者活动选择的灵活性与碎片空间的可见性，改变了人与人、人与空间的互动方式，引发形成了带有强目的性的打卡行为，进而在一定的时空约束下增加了游憩空间区位选择的灵活性[14]。

3.2.3 打卡者的心理与行为方式的改变是城市网红游憩空间特征形成的重要诱因

首先，网红成为社交媒体时代的探索者，他们不断创新传统知名场所的打卡（活动）方式，探索新的打卡地点，成为引领网红游憩空间生产需求端的引领者。其次，追随网红引导的潮流，到网红打卡地打卡成为新时代满足大众旅游者和普通市民炫耀、探新求异、社交等心理需求的重要管道之一。“我觉得现在人从众心理还是比较多，然后看到有很多人打卡的地方都会情不自禁地想要过去打卡，然后就比较红的地方就越来越红了，越来越火了”（A12-5）。更为普遍地，线上与线下相结合的方式成为打卡者对城市游憩空间认知的主要途径，即游憩者通过能动的选择，在社交媒介上表达喜欢和赞扬的游憩空间要素，并在城市实体游憩空间打卡这一要素，然后通过图片剪辑、轨迹展示等多种方式对其进行选择性的传播和分享反馈，在互联网环境中形成了游憩空间意象的多重叠合[33]。这些带有强目的性的打卡行为，进一步增加了游憩空间区位选择的灵活性。以长沙五一广场为例，在移动互联网新媒介如小红书、抖音等平台中，五一广场的实体环境通过“不夜城”标签被社交媒介放大，在新媒介上获得广泛认可后，随后被其他慕名而往的网友重游、拓展，更多的网络跟帖和网红场景发掘使得多种图文形式的社交媒介叠合，增进了五一广场的意象丰度和打卡热度。打卡者通过分享个人在某个地点的游憩体验和对他人分享内容的反馈，共同参与并创造了对该地点的情感依附和文化认同。这个过程不仅传播了游憩地点的具体信息，还通过集体互动赋予了该地点新的意义和价值。例如，西湖公园在被打卡分享时被称为“小小阿勒泰”“充电站”“油画”“出片宝藏公园”等。在使用地理位置分享媒介的过程中，用户通过分享他们在草坪、坡地等特定地点的体验，使这些地点被赋予独特内涵，从而使得一些原本并不知名的地点和场景成为网红打卡点。“真的很喜欢有风太阳不是很大的时候，躺在（西湖公园）草地上充电，很惬意很幸福的感觉”（A18-2）。
此外，从时间地理学的角度看，时间与空间的能力制约对应场所空间，源自个体睡眠、用餐等的生理性和空间移动的物理性限制，无论传播介质如何改变，个体均无法跨越这些总体制约，它们构成了游憩空间活动范围的外缘[14,34]。因此，时空制约在社交媒体时代中仍然发挥作用，构成了城市网红游憩空间分布特征形成的时空制约框架。

4 结论与讨论

4.1 研究结论

本文以长沙市主城区为案例地，采用空间结构的量化指标，对比了社交媒体平台与传统地图平台中相同类型游憩点的空间分布情况，揭示了社交媒体影响下城市网红游憩空间分布的规律性特征；在此基础上，基于文本分析的扎根理论方法，从人—媒介—地互动的视角，揭示了这种特征形成背后的动力机制。主要结论如下：
①总体上，长沙市主城区网红游憩空间分布呈现东北—西南走向，而实体游憩空间分布呈现西北—东南走向；两类空间都呈现集聚的空间分布，在集聚强度上“先增后减”趋势明显，网红游憩空间的集聚强度与尺度距离都要小于实体游憩空间；空间形态上，网红游憩空间呈现“极核多点”的空间分布格局，“核心—边缘”特征明显，而实体游憩空间分布范围较大，基本覆盖了长沙市主城区的日常生活空间，总体上呈现“单核多中心斑块状”的分布特点，形成了较为成熟的城市游憩空间等级体系。网红游憩空间核心连片分布区面积较小，集中分布在五一广场商圈这一传统城市核心区，呈现出城市尺度上的“中心分布”特征，核心区数量明显少于实体游憩空间且尚未形成新的市级游憩核心。
②局部热点特征分析结果显示，与核密度分析结果相比，长沙市网红游憩空间具有显著性的高度聚集区域出现西移，主要热点分布于城市滨水区、近郊山地和城市商圈等高活力公共游憩场域，体现了打卡者对特色空间的追求；一些实体游憩空间富集的城市地域并没有形成网红打卡聚集区，反映了打卡者对游憩空间区位选择的灵活性。
③城市网红游憩空间分布特征的形成是人、媒介、地等多种因素共同作用的结果。城市实体游憩空间的特色和魅力（如地标、自然景观、功能复合性）为网红化提供客观条件；社交媒介通过传播、导航、内容创作放大空间可见性，重构了游憩者感知与行为；而游憩者的“探新求异”心理、社交需求与打卡行为则推动了空间选择的灵活性。

4.2 理论意义

①本文构建了“人—媒介—地”互动分析框架，深化了媒介地理学的理论应用。通过整合传播学与城市地理学的交叉视角，提出“人—媒介—地”互动分析框架，系统阐释社交媒介对城市游憩空间重构的作用机制。这一框架弥补了现有研究中对媒介化空间生产动态过程关注不足的问题，揭示了线上传播与线下空间行为的双向反馈机制，为理解数字技术如何重塑城市空间形态提供了新的理论工具。
②本文拓展了城市游憩空间分异理论。通过对比网红游憩空间与实体游憩空间的分布特征，提出了“极核多点”与“单核多中心斑块状”的空间分异模型，不仅验证了媒介地理学中“空间生产”的理论假设，还揭示了社交媒介如何通过流量引导打破传统空间等级结构，为新媒体时代城市空间形态研究提供了可复用的分析范式。

4.3 实践价值

基于研究发现，提出以下政策建议：①构建网红游憩空间分级管控体系。针对五一广场等“极核”区域，建议实施“数字化场景升级工程”，开发AR虚拟打卡、光影艺术装置等交互设施，同步优化人流监测与疏导系统，进行核心节点提质；识别湘江西岸、后湖等热点西移趋势区域，配套建设网红摄影专区、主题壁画街等项目，通过小红书官方账号定向推广，以培育潜力区域。
②建立UGC激励机制，激活市民游客的传播动能。对发布原创长沙游憩内容并获赞超5000次的用户，授予“年度文旅推广大使”称号及景区年票奖励；与抖音合作开发“AI打卡地图”，自动识别用户拍摄的岳麓山、后湖等场景，生成包含方言配音的短视频模板，通过算法加权推送至同城流量池。
③构建数据驱动的空间治理平台，实现精准调控。整合高德地图实时人流数据与小红书打卡热力图层，构建长沙市游憩空间数字孪生平台，对五一广场等极核区域实施动态承载量预警；基于微博、点评数据的情感分析结果，在洋湖湿地公园等新兴热点布局采集湘江水流声、市井吆喝声等的声景装置，通过空间声学设计增强游客的地方沉浸感，缓解“打卡即走”的浅层体验问题。

4.4 研究不足和拓展方向

由于受限于单一网络平台的数据，本研究的游憩打卡点位数据没有涉及低龄和高龄游客，未来研究可将网络平台数据收集和线下问卷调研数据获取相结合，力求涵盖所有年龄层的网红游憩打卡点。此外，本研究仅从空间分析方法对网红游憩—实体游憩空间关系进行了初步探讨，缺乏对于其形成因子的深入探究，后续可基于详实的地理空间数据、社会经济统计数据和问卷调查数据等，并引入空间回归、地理探测器、因子分析等方法模型，对两大空间关系进行理论与实证的探索。

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