| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-32页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-16页 |
| 1.1.1 全球背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 中国社会背景 | 第14-16页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第16-17页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第16-17页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第17页 |
| 1.3 研究对象与范围 | 第17-18页 |
| 1.3.1 研究对象 | 第17-18页 |
| 1.3.2 研究范围 | 第18页 |
| 1.4 研究涉及的主要概念 | 第18-22页 |
| 1.4.1 大数据/大数据时代 | 第18-19页 |
| 1.4.2 智慧城市 | 第19-20页 |
| 1.4.3 PSPL 调研法 | 第20页 |
| 1.4.4 公共空间 | 第20-22页 |
| 1.5 研究动态 | 第22-29页 |
| 1.5.1 国外相关研究成果综述 | 第22-26页 |
| 1.5.2 国内相关研究成果综述 | 第26-28页 |
| 1.5.3 进一步研究的方向 | 第28-29页 |
| 1.6 研究思路方法与框架 | 第29-32页 |
| 1.6.1 研究思路 | 第29-30页 |
| 1.6.2 研究方法 | 第30-31页 |
| 1.6.3 研究框架 | 第31-32页 |
| 第二章 城市公共空间设计中大数据与传统调研法的关系分析 | 第32-64页 |
| 2.1 城市公共空间设计发展历程 | 第32-34页 |
| 2.1.1 自然主义阶段 | 第32页 |
| 2.1.2 理性主义阶段 | 第32-33页 |
| 2.1.3 社会改良阶段 | 第33页 |
| 2.1.4 现代主义阶段 | 第33-34页 |
| 2.1.5 人性回归阶段 | 第34页 |
| 2.2 美国数据的发展历程 | 第34-41页 |
| 2.2.1 萌芽时代 | 第35-36页 |
| 2.2.2 战争时代 | 第36-37页 |
| 2.2.3 发展时代 | 第37-38页 |
| 2.2.4 数据量化时代 | 第38页 |
| 2.2.5 抽样调查时代 | 第38-39页 |
| 2.2.6 数据开放时代 | 第39-40页 |
| 2.2.7 大数据时代 | 第40-41页 |
| 2.3 大数据的价值 | 第41-47页 |
| 2.3.1 大数据的思维价值 | 第41-43页 |
| 2.3.2 大数据的商业价值 | 第43-46页 |
| 2.3.3 大数据的管理价值 | 第46-47页 |
| 2.4 大数据时代下的城市规划 | 第47-53页 |
| 2.4.1 大数据为城市规划提供数据源的方法 | 第48-51页 |
| 2.4.2 大数据用于城市规划的方向 | 第51-52页 |
| 2.4.3 大数据用于城市规划的分析方法 | 第52-53页 |
| 2.5 城市公共空间设计中的传统调研方法 | 第53-61页 |
| 2.5.1 城市公共空间设计传统调研方法理论研究 | 第53-56页 |
| 2.5.2 PSPL 调研法应用方式 | 第56-58页 |
| 2.5.3 PSPL 调研法案例分析：哥本哈根公共空间 | 第58-61页 |
| 2.6 大数据与传统调研方式的区别与互补优势 | 第61-62页 |
| 2.6.1 大数据与传统调研方式的区别 | 第61页 |
| 2.6.2 大数据与传统调研方式的互补优势 | 第61-62页 |
| 2.7 本章小结 | 第62-64页 |
| 第三章 美国 Santa Monica 市主街区（Main Street）公共空间现状调查分析 | 第64-108页 |
| 3.1 Main Street 背景与概况 | 第64-68页 |
| 3.1.1 项目背景 | 第64页 |
| 3.1.2 项目概况 | 第64-66页 |
| 3.1.3 调研范围和方法 | 第66-67页 |
| 3.1.4 案例选取意义 | 第67-68页 |
| 3.2 利用大数据获取的公共空间现状分析 | 第68-84页 |
| 3.2.1 宏观层面——Los Angles 城市尺度现状调查分析 | 第68-72页 |
| 3.2.2 中观层面——Santa Monica 地区尺度现状调查分析 | 第72-78页 |
| 3.2.3 微观层面——Main Street 街区尺度现状调查分析 | 第78-84页 |
| 3.3 PSPL 调研法实施历程 | 第84-89页 |
| 3.3.1 计划缘起 | 第84-85页 |
| 3.3.2 课题准备阶段 | 第85-87页 |
| 3.3.3 调研内容、人员及时间选择 | 第87-88页 |
| 3.3.4 调研实施步骤 | 第88-89页 |
| 3.4 PSPL 调研法获取的公共空间现状分析 | 第89-102页 |
| 3.4.1 移动空间现状分析 | 第90-99页 |
| 3.4.2 停留空间现状分析 | 第99-102页 |
| 3.5 大数据与传统调研方式结合的 Main Street 公共空间现状总结 | 第102-106页 |
| 3.5.1 宏观层面——以大数据分析为主的现状总结 | 第103页 |
| 3.5.2 中观层面——大数据与 PSPL 调研法相结合的现状总结 | 第103-105页 |
| 3.5.3 微观层面——以 PSPL 调研法为主的现状总结 | 第105-106页 |
| 3.6 本章小结 | 第106-108页 |
| 第四章 美国 Santa Monica 市主街区（Main Street）公共空间规划设计 | 第108-124页 |
| 4.1 大数据与传统 PSPL 调研方式结合的公共空间设计理论建构 | 第108-110页 |
| 4.1.1 公共空间的本质属性 | 第108-109页 |
| 4.1.2 良好公共空间的界定 | 第109页 |
| 4.1.3 大数据辅助公共空间设计的宏观方向 | 第109-110页 |
| 4.1.4 传统 PSPL 调研法辅助公共空间设计的微观方向 | 第110页 |
| 4.2 大数据与传统调研方式结合的公共空间设计策略 | 第110-118页 |
| 4.2.1 交互式设计策略 | 第110-111页 |
| 4.2.2 数据共享导入管理策略 | 第111页 |
| 4.2.3 营造安全公共空间策略 | 第111-113页 |
| 4.2.4 良好的尺度关系策略 | 第113-114页 |
| 4.2.5 符合心理需求的驻足空间策略 | 第114-115页 |
| 4.2.6 丰富度高的休憩空间策略 | 第115-118页 |
| 4.3 Main Street 公共空间规划设计建议 | 第118-123页 |
| 4.3.1 搭建公众参与平台 | 第118-119页 |
| 4.3.2 梳理交通流线 | 第119页 |
| 4.3.3 改造临街建筑底层立面 | 第119-120页 |
| 4.3.4 构建公共空间网络 | 第120-121页 |
| 4.3.5 丰富道路交叉口 | 第121-123页 |
| 4.4 本章小结 | 第123-124页 |
| 第五章 大数据与传统调研方式结合的公共空间设计批判反思及对中国的启示意义 | 第124-132页 |
| 5.1 批判与反思 | 第124-126页 |
| 5.1.1 大数据是统计手段不具变革属性 | 第124页 |
| 5.1.2 过分夸大大数据的理性价值 | 第124页 |
| 5.1.3 数据独裁 | 第124-125页 |
| 5.1.4 隐私泄露与被利用 | 第125页 |
| 5.1.5 公共空间设计不能解决所有城市问题 | 第125-126页 |
| 5.2 中国数据的发展历程 | 第126-127页 |
| 5.2.1 萌芽时期 | 第126页 |
| 5.2.2 数据可视化时期 | 第126-127页 |
| 5.2.3 数字城市时期 | 第127页 |
| 5.2.4 智慧城市时期 | 第127页 |
| 5.3 对中国的启示作用 | 第127-131页 |
| 5.3.1 全面深入的数据开放运动 | 第128-129页 |
| 5.3.2 晦涩数据的平民化转变 | 第129页 |
| 5.3.3 交互式设计与公众参与建构 | 第129-130页 |
| 5.3.4 使用后评价的有效反馈 | 第130页 |
| 5.3.5 深入细致的现状调研 | 第130-131页 |
| 5.4 本章小结 | 第131-132页 |
| 结论 | 第132-135页 |
| 参考文献 | 第135-139页 |
| 附录 | 第139-143页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第143-144页 |
| 致谢 | 第144-145页 |
| 附件 | 第145页 |
