城市化人群隔离悖论

2023-12-05

城市是人群大规模聚集的过程,表面上似乎会提高人与人之间相互接触和交往的效率,但不可思议的是,美国学者的研究发现,城市越大,人和人之间相互隔离越严重。这显然是违背直觉的现象,反直觉往往意味着新发现。就给这种现象命名为城市化人群隔离悖论吧。

这是关于美国城市人口的研究,不知道中国和其他国家是否类似的情况。无论如何,这一研究给人的印象深刻,大城市的人竟然相互之间更加隔离。最近关于孤独引起的人类健康问题也引起美国学者的关注,甚至提出孤独是一种流行病的观点。那么中国现在正处于城市化高速发展的阶段,城市化带来的人类健康问题,人和人之间交往问题,也应该成为重要科学问题来对待。且这种过渡阶段,更加有利于进行对照分析,获得更准确的结论。也有利于避免这种问题带来的严重后果。这类似于早期工业化导致的严重污染灾害和疾病,我们的工业化过程就相对少见,主要是采取了一些预防措施。

Human mobility networks reveal increased segregation in large cities | Nature (yyttgd.top)

论文鉴赏

摘要

长期以来,人们的期望是,大面积、人口稠密和国际化的地区支持社会经济混合和不同个体之间的接触.评估这一假设一直很困难,因为以前的社会经济混合测量依赖于静态的住宅数据,而不是人们在工作、休闲场所和家庭社区中的真实暴露情况. 在这里,我们开发了一种暴露隔离的衡量标准,以捕捉这些日常遭遇的社会经济多样性。 我们使用手机移动数据来表示美国 960 万人的 16 亿次真实世界暴露,我们测量了 382 个大都市统计区 (MSA) 和 2,829 个县的暴露隔离。我们首先发现,十大都市MSA 的暴露隔离比居民少于 10万 人的小型城市高 67%。这意味着,与预期相反,大型国际大都市地区的居民与社会经济多样化人群的接触较少。其次发现,大城市社会经济隔离的加剧 是因为它们提供了针对特定社会经济群体的更多差异化空间选择 。第三发现,当一个城市的中心(如购物中心)被定位为连接不同的社区,从而吸引所有社会经济地位的人时,这种隔离加剧的影响就会被抵消。我们的研究结果挑战了人文地理学中长期存在的猜想,并强调了城市设计如何防止和促进不同个体之间的相遇。

主要

在美国,经济隔离非常严重,收入会影响一个人的居住地,一个人嫁给谁,以及一个人遇到和成为朋友的人.这种极端的隔离代价高昂。它降低了经济流动性,导致广泛的健康问题并加剧政治两极分化.尽管有各种旨在减少经济隔离的改革(例如补贴住房),但长期以来,人们一直认为,减少种族隔离的最有力动力之一是城市化进程的加快以及由此产生的偶然性混合.这种“世界性混合假说”预计,在大城市中,人口多样性的增加、有限的空间和便利的公共交通相结合,将使不同的个体彼此接近,减少日常的社会经济隔离。例如,纽约市地铁被誉为一个混合碗,每天都有各种各样的人穿过这条路.

尽管世界性的混合假说看起来很合理,但大城市也为自我隔离提供了新的机会,因为它们足够大,使人们能够寻找和找到与自己相似的人.这些关于城市化与社会经济混合之间关系的对比假设仍未得到检验,因为很难衡量以个人之间的交叉路口和相遇为形式的现实世界暴露.当在设备级别分析手机地理位置数据时,可以测量这种暴露。尽管手机数据已被用于许多研究目的,由于难以确定个人层面的社会经济地位 (SES)、确定二元暴露何时发生以及收集跨市或县比较所需的数据,因此尚未开展全国性的社会经济混合和城市化研究.

在这里,我们仔细检验了世界性混合假说及其背后的动力学。为了评估这一假设并了解城市化与种族隔离之间的关系,我们以去识别化的 GPS 位置 ping 的形式使用手机移动数据(参见方法的“SafeGraph”部分)。从这些数据中,我们捕获了相似或不同SES个体之间的地理定位个体水平暴露。这使我们能够制定市级和县级的隔离措施,以记录人们去哪里、何时去那里以及他们在途中遇到的人。

我们首先通过确定一个人的房屋位置及其月租金价值来确定他们的 SES。接下来,我们构建了一个动态网络,该网络捕获了每个人在日常生活中与其他人的接触。我们的网络包含美国 382 个 MSA 和 2,829 个县的 9,567,559 个节点(代表个人,即移动电话)中的 1,570,782,460 条边(代表物理空间中的风险)。一对节点之间的每个时间戳边都表示两个人相遇并相遇(即,他们同时在同一位置)。我们分析了这些数据,以估计暴露隔离量,定义为不同经济地位的个人在美国每个地理区域(MSA和县)内相互暴露的程度。我们的暴露隔离测量扩展了传统的静态隔离测量,捕获了空间和时间上人与人之间暴露的多样性。

The myth of cosmopolitan cities: why large urban areas are more segregated (yyttgd.top)

为什么大城市地 区更加隔离

长期以来,人们一直认为,人口稠密的大型城市本质上会促进不同人群之间的互动。对美国 16 亿次人与人之间的接触的分析表明,大城市实际上是极端隔离的地区,这凸显了对战略性城市设计的需求,以促进更一体化的环境

问题

城市环境正在迅速发展;联合国预测,到2050年,全球三分之二以上的人口将居住在城市,高于目前的55% 1 .社会科学家长期以来一直认为,大而密集的城市的兴起将来自不同背景的人们聚集在一起 2 , 3 .如果这种“世界化”效应是真实的,它可能会通过确保所有社会经济阶层继续相互影响来抵消财富不平等的增长。但是,城市化是否具有这种整合效应,或者大城市是否通过使人们能够寻找和找到与自己相似的人而真正促进了隔离,这仍然未知。我们对城市化与人与人之间相遇的多样性之间的关系进行了首次评估。

发现

我们的研究使用来自美国 960 万人的手机数据,构建了一个由 16 亿次“穿越”(两个人同时在同一个地方的事件)组成的网络,横跨 382 个大都市统计区 (MSA) 和 2,829 个县。我们从每个人的夜间位置推断出他们的社会经济地位,并与租金价格数据进行交叉引用。通过将社会经济地位与个人层面的路径交叉数据联系起来(图1a),我们的网络使我们能够制定市和县级的暴露隔离措施,从而捕捉普通居民每天遇到的人们的社会经济多样性。

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图1 |美国大城市的种族隔离程度比预期的要高。 a ,我们按手机位置跟踪了 960 万人,并根据他们的夜间位置,根据他们的家庭住址的租金估算来推断他们的社会经济地位。然后,我们捕获了路径交叉事件(定义为相距不到 50 米且少于 5 分钟的个体)以识别相互暴露的个体对。 b ,每个点代表美国的一个大都市统计区域。上升的斜率表明,与预期相反,城市化与“暴露隔离”的增加有关:在大城市,不同社会经济地位的人不太可能相互接触。

我们的主要发现是,大城市的暴露隔离比小城市高(图1b)。在十大MSA中,它比居民少于100,000的MSA高出67%。我们还揭示了城市化导致高度隔离的机制:大城市为针对特定社会经济群体提供了更多的差异化空间选择。最后,我们发现,当一个城市的中心(如购物中心)位于低收入和高收入社区之间时,暴露隔离会大大减少,因为这些中心成为来自不同社会经济背景的人的聚会场所。

影响

我们的研究发现,一方面是人口规模、密度和枢纽位置等关键城市特征,另一方面是城市中人与人之间相遇的多样性,两者之间存在着强烈而强大的关联。研究结果强调了城市设计的重要性,并提供了整合住宅社区的策略,以促进包容性和多样化的城市互动。

这些结果挑战了长期以来的假设,即大城市是国际化的中心,不同的人聚集在一起并互动。相反,大城市提供了支持为不同收入客户量身定制的场所所需的规模,这意味着它们放大了隔离,而不是克服了隔离。这意味着支持高密度城市的政策是有代价的 4 .

战略性城市规划也许能够减轻这种影响。如果一个城市的枢纽位置便利,它们可以作为跨越不同社区的公共聚会场所。这种“枢纽桥接”方法为旨在整合住宅区的传统方法提供了重要的补充。

未来,我们将评估建立桥接枢纽对日常隔离的因果影响。例如,我们希望了解,鼓励在不同住宅区之间发展购物中心的补贴是否真的可以增加不同社会经济背景的人之间的接触。— Hamed Nilforoshan 和 Jure Leskovec 在美国加利福尼亚州斯坦福的斯坦福大学工作。

专家意见

这篇令人印象深刻的研究论文 提供了一种有趣的隔离衡量标准 ,这导致了许多有趣的发现——最值得注意的是,大城市对不同社会经济地位的人的隔离往往比周边地区更高,这与文献中的推测相反。— 审稿人

论文背后

起初,在大城市中发现更高的种族隔离令人沮丧,提出了一个令人担忧的问题,没有任何明确的解决方案。值得注意的是,在后续研究中,当我们问:有没有哪个大城市能够实现一体化?我们的调查将我们带到了北卡罗来纳州的费耶特维尔,这是大城市中的一个明显异常值,它能够促进融合,因为它的购物中心被定位为不同住宅区之间的桥梁。这促使我们创建了“桥梁指数”,这是衡量一个城市枢纽是否能够连接富裕和弱势社区的一般指标。令人惊讶的是,该指数是全国范围内暴露隔离的有力预测指标。因此,我们满怀希望地结束了我们的项目。大城市的种族隔离并不是一条严格的法律:创新的城市设计可以为那些在日常交往中真正国际化的城市铺平道路。

编者的话

这项工作对我来说很突出,因为技术方法使作者能够捕捉到人们访问的地方以及他们去那里的确切时间。这使得作者能够精确地确定来自不同背景的两个人是否有可能真正互动(或没有),结果令人惊讶,可能会影响人们设计城市以及周围城镇和地区的方式。— Mary Elizabeth Sutherland,《自然》杂志高级编辑

本文来自孙学军科学网博客。
链接地址:https://blog.sciencenet.cn/blog-41174-1412210.html

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