城市情绪反应建模

城市情绪反应建模把人的情绪体验、空间设计要素和城市移动过程组织成可采集、可解释、可模拟的数据结构。它关心的是空间如何被身体和情绪感知，而不只是道路、建筑和人流如何被计数。

观察

来源中的工作营把 GIS 空间数据、空间设计要素分类、EEG 情绪数据、AI 关联指数、ABM 和 LLM 叙事放在同一流程中，说明城市情绪研究正在被工具链化。
尺度、材料性、围合感、可见性等空间设计要素可以被分类和建模；情绪则通过 EEG 设备和现场移动过程采集，再与具体空间条件建立关联。
与人本城市模拟相比，这个节点更聚焦“移动中的情绪反应”；与情绪计算相比，它把情绪信号放回城市空间、路线和设计条件中解释。
LLM 在这里的价值不是替代测量，而是把多模态情绪模式转译成自然语言解释和展览叙事。
对 AI 建筑设计工具来说，城市情绪反应建模提示设计 AI 不应只优化可视化效果，还可以把人的空间感受、压力、舒适度和移动体验作为反馈变量。
SounDiT 补充了声景路径：城市情绪不只来自看见的空间，也来自环境声音与视觉景观共同塑造的安全感、活力、美感和压力感。
建成环境具身智能感知表明，情绪反应只是具身感知证据的一部分。更完整的设计反馈还要同时组织空间形态数据，并区分城市、邻里和场地尺度上的采集、分析、评价与预测任务。