通过聊天机器人调查与人机交互探索纽约市人行道棚
人机交互
2026-04-01 v2 计算机与社会
摘要
人行道棚是纽约城市街景中常见的设施，反映了持续的施工和维护活动。然而，政策制定者和当地商户所有者担忧这会导致店铺可见性降低和行人导航受阻。虽然人行道棚在安全方面广泛使用，但其对行人可见性和移动性的影响在当前规划实践中并未直接测量。为此，我们开发了一个基于 AI 的聊天机器人调查，收集来自行人的图像标注和路径选择，将这些响应链接到特定的棚设计特征，包括 clearance 高度、post 间距和颜色。该 AI 聊天机器人调查将大型语言模型（如 Google 的 Gemini-1.5-flash-001 模型）与图像标注界面集成，允许用户与街道图像交互、标记视觉元素并通过引导式对话提供结构化反馈。为探索行人感知和行为，本文对 entrance 标注进行网格化分析，并应用 logistic mixed-effects 模型来评估人行道选择模式。数据集分析（n=25）显示：(1) 棚的存在显著降低了行人识别地面零售入口的能力；(2) 天气条件和棚设计特征的差异显著影响人行道选择行为。通过将生成式 AI 融入城市研究，本研究展示了一种新型的评估人行道棚设计方法，提供实证证据以支持调整棚指南，以在不牺牲安全性的前提下改善行人体验。
引用
@article{arxiv.2601.23095,
title = {Exploring Sidewalk Sheds in New York City through Chatbot Surveys and Human Computer Interaction},
author = {Junyi Li and Zhaoxi Zhang and Tamir Mendel and Takahiro Yabe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.23095},
year = {2026}
}