基于行为观察的居民生活空间设计洞察-技术前沿-资讯-生物在线

基于行为观察的居民生活空间设计洞察

作者：诺达思（北京）信息技术有限责任公司 2025-03-14T00:00 (访问量:1218)

居住环境不仅反映人们的物质和精神需求，还深刻影响人们的生产力和幸福感。随着北京市城市化进程的加速，居住空间设计需求发生了显著变化，从过去主要关注新建住宅的设计转向现有住宅的改造。

居民真正需要的生活空间是怎样的？

如何改造适用于未来的居民生活空间？

来自北京城市学院的研究团队对北京市居民进行了非参与性观察，旨在通过定量数据分析和定性观察相结合的方法，采集城市居民真实的生活方式数据，并以可视化的形式分析与展示，最终以此提出了四个主要的设计方向（Liu, et al., 2025）。为未来家庭生活空间提供了针对性的改造路径，供相关研究者及设计从业者探索和考虑。

以用户为中心的生活空间设计需求

随着北京市城市化进程的加速，居住空间设计范式发生了显著变化，从过去主要关注新建住宅的设计转向现有住宅的改造，特别是在成熟社区中。这一转变回应了诸多紧迫的社会需求，但改造过程中面临的复杂性和多样性也带来了巨大挑战。

由于住房权属模式和居民需求的异质性，政府资助的改造项目难以同时解决所有问题，导致居住质量系统提升存在显著差距。此外，随着“三孩”生育政策的实施，有孩子的家庭对社交住房的需求日益增加，这进一步推动了家庭自主改造现有住房的趋势。如何在保证住房质量的同时，满足不同家庭的个性化需求，成为了一个亟待解决的问题。

居住环境不仅反映了人们的物质和精神需求，还深刻影响了人们的生产力和幸福感。因此，以用户为中心的设计（User-centered design，UCD）理念逐渐受到重视。UCD强调从用户的实际需求出发，通过深入了解用户的生活方式、行为习惯和心理需求，为居住者提供舒适、便捷的居住环境。

视频观察记录真实的生活方式

通过用户视频观察获得的实际需求数据对于居住空间设计至关重要。传统的问卷调查方法可能因主观性而限制了对用户行为的深入理解。相比之下，基于计算机辅助观察的方法能够更客观地获取生活方式数据，为设计过程提供新的视角。特别是随着视频数据的广泛应用，研究者能够更全面地描绘居民的日常生活场景，从而更准确地理解居住空间的使用模式。

在此背景下，本研究旨在通过非参与式观察的方法，深入了解北京市有孩子的稳定家庭的生活方式，通过收集和分析视频数据，揭示家庭成员在居住空间中的行为模式，为未来的住宅设计提供针对性的实证支持。

来自6个家庭的居住行为观察

本研究采用多种研究方法相结合的方式，以确保数据的准确性和可靠性。首先选择位于北京五环周边的25个典型家庭作为问卷调查对象，根据孩子的年龄将样本家庭分为四组，通过半结构化访谈了解他们对空间的感知。随后在三组中简单随机抽样了6个家庭作为居住行为观察对象，进行视频数据收集。

在数据收集过程中，采用了人种学现场研究中非参与式观察的方法，通过固定摄像头拍摄为期21天的24小时家庭活动视频。这种方法能够深入了解用户的隐藏需求，并为设计者和研究者提供假设基础。观察过程遵循“用户-空间-物体”（USO）的关系框架（图1），通过观察这三个因素来理解居住文化的意识形态和人们的生活方式，从而更好地指导室内设计方向。

同时，为了提高用户观察的效率和准确性，本研究使用诺达思的行为观察记录分析系统（The Observer XT）作为辅助工具。利用计算机辅助用户观察有助于迅速获得对用户行为及其与计算系统交互的深刻见解。The Observer XT是一款专业的行为编码和分析软件，支持研究项目的所有步骤，包括制定行为编码方案、数据录入、数据管理、数据分析和团队数据共享等。通过该软件，研究者可以快速地对视频数据进行编码和转录，将生活方式数据可视化，从而更直观地了解家庭成员在居住空间中的行为特征。

首先，研究团队对视频数据进行了详细的行为分类和编码方案制定。根据生活方式类型的划分，并结合观察到的生活视频，研究团队采用卡片聚类法将行为系统地分为11个主要行为类别和40个子行为编码（图2）。这些行为编码涵盖居住空间中的大多数行为活动。

然后，编码人员使用行为观察记录分析系统（The Observer XT）依据预定行为编码方案对视频数据进行编码（图3），每个行为的编码都依据：用户行为-子行为-空间-客体的观察序列进行。使用软件，研究者可以通过快捷键快速输入观察编码，还可以根据不同行为特征调整观察记录的速度。同时，可以通过进度条调整图像的位置，以重复或确认观察，并点击每个编码代码，查找当时的影响。

数据分析阶段包含对编码数据的筛选、计数和可视化。通过对行为持续时间、频率和时空数据的可视化，研究者能够深入了解居民的生活方式模式和居住空间使用习惯。

其中，通过行为观察记录分析系统（The Observer XT）的可视化功能（图4），研究者能够直观地了解家庭成员在居住空间中的行为时间线（图5）。这些数据以颜色编码的形式展示了不同时间段内家庭成员在居住空间中的活动轨迹和行为特征。这种可视化表示方式有助于识别特定的行为和空间位置，从而提供可以进行后续分析的视觉表现。

生活方式的一致与差异

对于行为持续时间和频率分析的结果表明，不同家庭成员在居住空间中的行为模式呈现出一定的规律性。例如对客厅行为数据的分析发现，休息行为是家庭成员在客厅中的主要活动。无论是工作日还是周末，休息行为的持续时间都占据了较大比例；同时，不同家庭成员在空间使用上也存在一定的差异。例如，孩子在客厅中的活动更加多样化，包括学习、娱乐等，而父母则更多地侧重于工作和家庭管理等方面。

此外，结果发现，奶奶在大多数行为中表现出较高的参与度。这表明奶奶虽然不是构成家庭结构的主要成员，但她们在家庭中分配了更大比例的时间和行为。这也证实了三代同堂共同抚养孩子在中国家庭中是一个普遍现象，尤其是在学龄前阶段。

结果还发现，家庭空间内存在明显的性别差异。例如，在休闲和享乐行为以及家务行为方面，父亲和母亲表现出不同的行为模式。这种性别差异可能受到多种因素的影响，包括文化传统、社会角色定位以及个人兴趣爱好等。

了解这些差异有助于设计者更精准地把握家庭成员在空间使用上的需求差异，并为未来的居住空间设计提供数据基础。

通过生活方式确定室内设计方向

从总体的分析结果，研究针对北京居民的室内设计策略提出了四个方向：

（一）考虑行为时间差异的设计

居住空间的设计应重视家庭成员行为的时间差异性，考虑家庭成员不同行为的交集。如图6 显示，在双收入家庭中，上午的行为比下午少，且早餐比午餐或晚餐花费的时间更少。家庭活动高峰在20点-21点之间。其中，休息是客厅的主要家庭活动事件，10点-14点和18点-22点是家庭行为高度多样化和持续时间长的时期。

因此，在高峰阶段，应合理安排空间布局和家具配置以满足不同家庭成员的需求；在白天等低峰时段，则可以适当调整空间功能和布局以提高空间利用率。

（二）以儿童行为为中心的客厅设计

对客厅空间的行为分析显示（图7），孩子在客厅的主要活动是休息、吃饭、交流、学习，可能会与父母的娱乐活动相冲突。然而，大多数周末孩子白天都是在客厅度过，他们的休息行为是最长的，他们往往是空间的最重要的使用者。不合适的家具尺寸和不切实际的家庭布局可能会对儿童造成生理伤害。

因此，客厅设计应以儿童行为为中心进行考虑。例如，可以增设儿童游乐区、学习区等功能区域以满足儿童的娱乐和学习需求；同时，在家具尺寸、材质等方面也应充分考虑儿童的安全性和舒适性。

（三）与饮食行为相关的共同家庭行为

饮食行为是家庭成员共同参与的重要活动之一，对于居住空间的设计具有重要影响。结果显示（图8），家庭成员的用餐时间相对集中，但也存在在不同的时间用餐（如吃零食）。此外，不同的家庭成员在吃饭时有不同的行为特征，比如一家人在客厅空间吃饭时使用的位置存在差异，父亲坐在沙发上而孩子会坐在小凳子上。

因此，基于不同的饮食行为而产生的运动，可以考虑在餐厅、客厅等区域合理规划空间布局和家具配置以满足家庭成员的共同用餐需求；同时，还可以考虑增设储物柜、餐具架等辅助设施以提高空间利用率和便利性。

（四）考虑家庭办公和电子设备频繁使用的空间设计

随着数字化时代的到来和电子设备的普及使用，家庭办公和学习成为越来越多家庭的需求之一。而双收入的中国家庭通常有2-3间卧室，没有书房，客厅往往成为家里工作和孩子们学习的地方，电子产品就成为客厅里使用的主要物品。此外，家庭中的其他活动，如吃饭、休息、学习，都离不开电器的使用。

因此，在居住空间设计中应充分考虑这一趋势并作出相应调整。例如，可以增设工作台、书架等办公设施以满足家庭成员的办公和学习需求；同时，还可以考虑优化网络布局和电源插座等基础设施以提高使用的便捷性和舒适性。

基于行为数据驱动的居住空间设计

本研究通过非参与式观察和数据分析的方法对北京居民的生活方式进行了深入探讨，并提出了基于行为数据驱动的居住室内设计建议。

研究基于USO的框架系统并使用行为观察记录分析系统（The Observer XT）的用户观察研究过程显著减少了冗余数据的记录和分析工作，同时提高了数据处理的效率和准确性。最终提出了四个居住空间设计方向以供未来研究和实践参考，这些方向不仅有助于提升居住空间的舒适性和便利性，还有助于满足家庭成员的个性化需求并促进家庭和谐与幸福。

未来研究可以进一步扩大样本量并考虑更多影响因素，继续基于行为观察的经验数据来完善研究结论并推动居住空间设计领域的持续发展，优化以城市居民心理健康为福祉的生活环境。

参考文献

Liu, F., Wang, Y., & An, Q. (2025). Spatio-Temporal Analysis of Beijing Residents’ Lifestyles: Data-Driven Insights into Apartment Interior Design.Buildings, 15(4), 576.

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