基于行為觀察的居民生活空間設計洞察

更新時間：2025-04-07

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居住環境不僅反映人們的物質和精神需求，還深刻影響人們的生產力和幸福感。隨著北京市城市化進程的加速，居住空間設計需求發生了顯著變化，從過去主要關注新建住宅的設計轉向現有住宅的改造。

居民真正需要的生活空間是怎樣的？

如何改造適用于未來的居民生活空間？

來自北京城市學院的研究團隊對北京市居民進行了非參與性觀察，旨在通過定量數據分析和定性觀察相結合的方法，采集城市居民真實的生活方式數據，并以可視化的形式分析與展示，最終以此提出了四個主要的設計方向（Liu, et al., 2025）。為未來家庭生活空間提供了針對性的改造路徑，供相關研究者及設計從業者探索和考慮。

以用戶為中心的生活空間設計需求

隨著北京市城市化進程的加速，居住空間設計范式發生了顯著變化，從過去主要關注新建住宅的設計轉向現有住宅的改造，特別是在成熟社區中。這一轉變回應了諸多緊迫的社會需求，但改造過程中面臨的復雜性和多樣性也帶來了巨大挑戰。

由于住房權屬模式和居民需求的異質性，政府資助的改造項目難以同時解決所有問題，導致居住質量系統提升存在顯著差距。此外，隨著“三孩"生育政策的實施，有孩子的家庭對社交住房的需求日益增加，這進一步推動了家庭自主改造現有住房的趨勢。如何在保證住房質量的同時，滿足不同家庭的個性化需求，成為了一個亟待解決的問題。

居住環境不僅反映了人們的物質和精神需求，還深刻影響了人們的生產力和幸福感。因此，以用戶為中心的設計（User-centered design，UCD）理念逐漸受到重視。UCD強調從用戶的實際需求出發，通過深入了解用戶的生活方式、行為習慣和心理需求，為居住者提供舒適、便捷的居住環境。

視頻觀察記錄真實的生活方式

通過用戶視頻觀察獲得的實際需求數據對于居住空間設計至關重要。傳統的問卷調查方法可能因主觀性而限制了對用戶行為的深入理解。相比之下，基于計算機輔助觀察的方法能夠更客觀地獲取生活方式數據，為設計過程提供新的視角。特別是隨著視頻數據的廣泛應用，研究者能夠更全面地描繪居民的日常生活場景，從而更準確地理解居住空間的使用模式。

在此背景下，本研究旨在通過非參與式觀察的方法，深入了解北京市有孩子的穩定家庭的生活方式，通過收集和分析視頻數據，揭示家庭成員在居住空間中的行為模式，為未來的住宅設計提供針對性的實證支持。

來自6個家庭的居住行為觀察

本研究采用多種研究方法相結合的方式，以確保數據的準確性和可靠性。首先選擇位于北京五環周邊的25個典型家庭作為問卷調查對象，根據孩子的年齡將樣本家庭分為四組，通過半結構化訪談了解他們對空間的感知。隨后在三組中簡單隨機抽樣了6個家庭作為居住行為觀察對象，進行視頻數據收集。

在數據收集過程中，采用了人種學現場研究中非參與式觀察的方法，通過固定攝像頭拍攝為期21天的24小時家庭活動視頻。這種方法能夠深入了解用戶的隱藏需求，并為設計者和研究者提供假設基礎。觀察過程遵循“用戶-空間-物體"（USO）的關系框架（圖1），通過觀察這三個因素來理解居住文化的意識形態和人們的生活方式，從而更好地指導室內設計方向。

同時，為了提高用戶觀察的效率和準確性，本研究使用諾達思的行為觀察記錄分析系統（The Observer XT）作為輔助工具。利用計算機輔助用戶觀察有助于迅速獲得對用戶行為及其與計算系統交互的深刻見解。The Observer XT是一款專業的行為編碼和分析軟件，支持研究項目的所有步驟，包括制定行為編碼方案、數據錄入、數據管理、數據分析和團隊數據共享等。通過該軟件，研究者可以快速地對視頻數據進行編碼和轉錄，將生活方式數據可視化，從而更直觀地了解家庭成員在居住空間中的行為特征。

首先，研究團隊對視頻數據進行了詳細的行為分類和編碼方案制定。根據生活方式類型的劃分，并結合觀察到的生活視頻，研究團隊采用卡片聚類法將行為系統地分為11個主要行為類別和40個子行為編碼（圖2）。這些行為編碼涵蓋居住空間中的大多數行為活動。

然后，編碼人員使用行為觀察記錄分析系統（The Observer XT）依據預定行為編碼方案對視頻數據進行編碼（圖3），每個行為的編碼都依據：用戶行為-子行為-空間-客體的觀察序列進行。使用軟件，研究者可以通過快捷鍵快速輸入觀察編碼，還可以根據不同行為特征調整觀察記錄的速度。同時，可以通過進度條調整圖像的位置，以重復或確認觀察，并點擊每個編碼代碼，查找當時的影響。

數據分析階段包含對編碼數據的篩選、計數和可視化。通過對行為持續時間、頻率和時空數據的可視化，研究者能夠深入了解居民的生活方式模式和居住空間使用習慣。

其中，通過行為觀察記錄分析系統（The Observer XT）的可視化功能（圖4），研究者能夠直觀地了解家庭成員在居住空間中的行為時間線（圖5）。這些數據以顏色編碼的形式展示了不同時間段內家庭成員在居住空間中的活動軌跡和行為特征。這種可視化表示方式有助于識別特定的行為和空間位置，從而提供可以進行后續分析的視覺表現。

生活方式的一致與差異

對于行為持續時間和頻率分析的結果表明，不同家庭成員在居住空間中的行為模式呈現出一定的規律性。例如對客廳行為數據的分析發現，休息行為是家庭成員在客廳中的主要活動。無論是工作日還是周末，休息行為的持續時間都占據了較大比例；同時，不同家庭成員在空間使用上也存在一定的差異。例如，孩子在客廳中的活動更加多樣化，包括學習、娛樂等，而父母則更多地側重于工作和家庭管理等方面。

此外，結果發現，奶奶在大多數行為中表現出較高的參與度。這表明奶奶雖然不是構成家庭結構的主要成員，但她們在家庭中分配了更大比例的時間和行為。這也證實了三代同堂共同撫養孩子在中國家庭中是一個普遍現象，尤其是在學齡前階段。

結果還發現，家庭空間內存在明顯的性別差異。例如，在休閑和享樂行為以及家務行為方面，父親和母親表現出不同的行為模式。這種性別差異可能受到多種因素的影響，包括文化傳統、社會角色定位以及個人興趣愛好等。

了解這些差異有助于設計者更精準地把握家庭成員在空間使用上的需求差異，并為未來的居住空間設計提供數據基礎。

通過生活方式確定室內設計方向

從總體的分析結果，研究針對北京居民的室內設計策略提出了四個方向：

（一）考慮行為時間差異的設計

居住空間的設計應重視家庭成員行為的時間差異性，考慮家庭成員不同行為的交集。如圖6 顯示，在雙收入家庭中，上午的行為比下午少，且早餐比午餐或晚餐花費的時間更少。家庭活動高峰在20點-21點之間。其中，休息是客廳的主要家庭活動事件，10點-14點和18點-22點是家庭行為高度多樣化和持續時間長的時期。
因此，在高峰階段，應合理安排空間布局和家具配置以滿足不同家庭成員的需求；在白天等低峰時段，則可以適當調整空間功能和布局以提高空間利用率。

（二）以兒童行為為中心的客廳設計

對客廳空間的行為分析顯示（圖7），孩子在客廳的主要活動是休息、吃飯、交流、學習，可能會與父母的娛樂活動相沖突。然而，大多數周末孩子白天都是在客廳度過，他們的休息行為是最長的，他們往往是空間的最重要的使用者。不合適的家具尺寸和不切實際的家庭布局可能會對兒童造成生理傷害。
因此，客廳設計應以兒童行為為中心進行考慮。例如，可以增設兒童游樂區、學習區等功能區域以滿足兒童的娛樂和學習需求；同時，在家具尺寸、材質等方面也應充分考慮兒童的安全性和舒適性。

（三）與飲食行為相關的共同家庭行為

飲食行為是家庭成員共同參與的重要活動之一，對于居住空間的設計具有重要影響。結果顯示（圖8），家庭成員的用餐時間相對集中，但也存在在不同的時間用餐（如吃零食）。此外，不同的家庭成員在吃飯時有不同的行為特征，比如一家人在客廳空間吃飯時使用的位置存在差異，父親坐在沙發上而孩子會坐在小凳子上。
因此，基于不同的飲食行為而產生的運動，可以考慮在餐廳、客廳等區域合理規劃空間布局和家具配置以滿足家庭成員的共同用餐需求；同時，還可以考慮增設儲物柜、餐具架等輔助設施以提高空間利用率和便利性。

（四）考慮家庭辦公和電子設備頻繁使用的空間設計

隨著數字化時代的到來和電子設備的普及使用，家庭辦公和學習成為越來越多家庭的需求之一。而雙收入的中國家庭通常有2-3間臥室，沒有書房，客廳往往成為家里工作和孩子們學習的地方，電子產品就成為客廳里使用的主要物品。此外，家庭中的其他活動，如吃飯、休息、學習，都離不開電器的使用。
因此，在居住空間設計中應充分考慮這一趨勢并作出相應調整。例如，可以增設工作臺、書架等辦公設施以滿足家庭成員的辦公和學習需求；同時，還可以考慮優化網絡布局和電源插座等基礎設施以提高使用的便捷性和舒適性。

基于行為數據驅動的居住空間設計

本研究通過非參與式觀察和數據分析的方法對北京居民的生活方式進行了深入探討，并提出了基于行為數據驅動的居住室內設計建議。

研究基于USO的框架系統并使用行為觀察記錄分析系統（The Observer XT）的用戶觀察研究過程顯著減少了冗余數據的記錄和分析工作，同時提高了數據處理的效率和準確性。最終提出了四個居住空間設計方向以供未來研究和實踐參考，這些方向不僅有助于提升居住空間的舒適性和便利性，還有助于滿足家庭成員的個性化需求并促進家庭和諧與幸福。

未來研究可以進一步擴大樣本量并考慮更多影響因素，繼續基于行為觀察的經驗數據來完善研究結論并推動居住空間設計領域的持續發展，優化以城市居民心理健康為福祉的生活環境。

參考文獻

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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基于行為觀察的居民生活空間設計洞察