女性感知安全的影响因素研究：基于印度城市拦截调查的实证分析

《Growth Hormone & IGF Research》：Insights into women's perceived safety: Empirical findings from intercept surveys

　　本文通过印度Udupi和Manipal三处典型空间的拦截调查，量化分析建成环境特征（如监控设施、安全庇护所、公交可达性）与个体因素（如本地居住时长）对女性感知安全（Perceived Safety）的影响。研究采用因子分析和有序逻辑回归（Ordered Logistic Regression）模型，证实建成环境改善比个体特征更具预测效力，为性别包容性城市设计（AIC准则优化模型）提供实证依据。

　　

^{影响女性感知安全的因素}

建成环境显著影响女性在公共空间的感知安全。监控与监护措施（如CCTV摄像头、警力部署和有人值守设施），结合安全庇护所和活跃的临街界面（如商铺或售货亭），持续提升安全感（Saleh, 2001; Trop等, 2023; Zeng等, 2023）。维护良好的街道及应急基础设施进一步强化安全感，尤其对弱势群体而言（Navarrete-Hernandez等, 2021）。

^拦截调查

拦截调查被选为主要数据收集方法，因其能捕捉参与者在被研究环境中的即时感知安全。该方法特别适用于建成环境研究，通过直接在现场收集实时反馈，最小化回忆偏差（Evans & Mathur, 2005）。拦截调查还允许研究者观察和接触不同背景的个体，增强样本多样性。

^建模方法

本节概述了本研究采用的定量建模方法，该过程分为两步以识别女性感知安全的关键决定因素。首先应用因子分析从李克特量表变量中提取潜在构念，随后将这些构念与相关社会人口学控制变量一同纳入有序逻辑回归模型，评估它们对有序安全评分的影响。

^回归结果

本节解读表3和表4中的有序逻辑回归模型结果。表3的原始模型包含全部10个解释变量，而表4的最佳拟合模型基于最低Akaike信息准则（AIC）选出，该准则平衡模型拟合度与简洁性（Akaike, 1998; Bonakdari & Zeynoddin, 2022）。

在两个模型中，"建成环境与活动特征"均与感知安全呈强正相关，其系数表明环境改善对提升安全感具有显著作用。

^结论

本研究旨在探索印度中型城市Udupi和Manipal公共空间中女性的感知安全。通过现场拦截调查，研究捕捉了三个不同地点的实时感知安全，减少了回忆或先入为主观念相关的潜在偏差。调查结果为了解建成环境和人口因素如何影响女性安全感提供了宝贵见解，并通过定量建模进一步检验。