本研究由英国谢菲尔德哈勒姆大学艺术与设计学院的黄思琦（Siqi Huang）作为通讯作者完成，于2024年4月9日在开放获取期刊《Frontiers in Public Health》（公共卫生前沿）发表，DOI号为10.3389/fpubh.2024.1380723。研究聚焦城市旅游背景下的街道感知要素评估，以英国谢菲尔德市三条典型街道（西街、法盖特街、摩尔街）为案例，采用创新性的IPA-Kano模型分析方法，探究居民与游客对街道环境需求的差异。
研究领域属于城市设计与公共健康交叉学科。新冠疫情后，城市步行旅游成为推动经济复苏的重要形式，但现有文献多关注单一用户群体的街道评价，缺乏居民与游客的对比视角。理论基础包含：（1）Painter等学者提出的公共照明与犯罪恐惧感关联理论；（2）Navarrete-Hernández等关于监控系统提升安全感知的研究；（3）Mashary Alnaim团队提出的公共空间舒适度评价框架。研究旨在通过双重视角识别街道要素优先级差异，为城市更新提供数据支持。
研究分为五个核心步骤：
1. 指标体系构建
基于文献综述提炼15项感知要素，划分为三大类：
- 安全要素（A1公共照明、A2监控安防、A3防滑地砖、A4地图标识、A5公共扶手）
- 舒适要素（B1绿化覆盖率、B2绿化维护、B3长椅设施、B4长椅维护、B5清洁度、B6垃圾桶维护、B7景观比例、B8水景元素）
- 愉悦要素（C1文化商业活动、C2网络推荐场所）
2. 数据采集
采用九级李克特量表问卷，2022年11月至2023年9月期间在三条街道随机发放1,071份问卷，有效回收1,025份（法盖特街343份、摩尔街340份、西街342份）。参与者中游客占比55.6%-58.3%，本地居民占41.7%-44.4%，性别比例均衡。问卷信度通过Cronbach’s α检验（均>0.8），效度p值<0.05。
3. 数据分析方法
创新性整合IPA（重要性-绩效分析）与Kano模型：
- 显性重要性：直接问卷评分
- 隐性重要性：通过SPSS 27进行双变量相关性分析，公式为：
$$r_{xy} = \frac{\sum x_i y_i - n\bar{x}\bar{y}}{(n-1)s_x s_y}$$
- IPA-Kano矩阵：横轴为显性重要性，纵轴为隐性重要性，以均值划分四象限（基础要素、关键要素、吸引力要素、非关键要素）
4. 优化路径推导
结合要素属性（基础性/关键性/吸引力）与满意度表现（1-5分低绩效，6-10分中绩效，11-15分高绩效），建立六级改进优先级（如优先级1=基础要素且高绩效）。
5. 对比分析
通过交叉验证三条街道的共性结果，提炼居民与游客的核心需求差异。
要素优先级差异
IPA-Kano象限特征
优化级排序
科学价值体现在：
1. 首次将IPA-Kano模型应用于街道感知的双群体对比，揭示隐性需求对满意度影响的非线性特征。
2. 验证”安全-舒适-愉悦”三维度模型的普适性，其中网络推荐场所（C2）成为新兴关键变量。
实践意义包括：
- 为谢菲尔德市提出具体改进方案：增加导向标识密度、优化园艺养护周期、设置文化主题活动节点。
- 方法论可推广至其他城市，尤其适用于历史街区与旅游热点的协同更新。
局限性在于未进行跨城市验证，且水景元素等指标需进一步细分。未来研究可结合眼动追踪等技术深化感知机制分析。