In the last decade, large street imagery data sets and machine learning developments have allowed increasing scalability of methodologies to understand the effects of landscape attributes on the way they are perceived. However, these new methodologies have not incorporated individual heterogeneity in their analysis, even though differences by gender and other sociodemographic characteristics in the perception of safety and other aspects of landscapes and public spaces have been widely studied in social sciences and urban planning in lower scale studies. In the present study, we combine computational and statistical tools to develop a methodological proposal with high scalability and low implementation cost, which helps to identify and measure heterogeneous perception and its correlation to the presence of elements in the landscape. To achieve this, we implement a survey of perception of public spaces, collecting sociodemographic information of respondents. Then, we fit a discrete choice model to quantify perceptions of these spaces using a parametrization of images that jointly considers semantic segmentation and object detection as input. Our results show heterogeneity in the perception of safety in public spaces according to gender and the observer’s habitual mobility choices. The model is then applied to the city of Santiago, Chile. This produces a map of safety perception for different types of users. The proposed method and the obtained results can be a relevant input for the design of public spaces and decision making in the urban planning process.

在过去的十年中，大型街道图像数据集和机器学习的发展使方法学的可扩展性得以提高，以了解景观属性对其感知方式的影响。然而，尽管在社会科学和城市规划的较低规模研究中，尽管对性别和其他社会人口学特征在安全感以及景观和公共空间其他方面的差异进行了广泛研究，但这些新方法并未在分析中纳入个体异质性。 。在本研究中，我们结合计算和统计工具来开发具有高可扩展性和低实施成本的方法学建议，这有助于识别和测量异类感知及其与景观中元素的相关性。为了达成这个，我们对公众空间进行感知调查，收集受访者的社会人口统计信息。然后，我们采用离散选择模型，使用图像的参数化来量化这些空间的感知，该参数化将语义分割和对象检测作为输入。我们的研究结果表明，根据性别和观察者的习惯性流动性选择，在公共场所的安全感存在异质性。然后将该模型应用于智利圣地亚哥市。这为不同类型的用户提供了安全感知图。所提出的方法和所获得的结果可以作为公共空间设计和城市规划过程中决策的相关输入。我们采用离散选择模型，使用图像的参数化来量化这些空间的感知，这些参数化将语义分割和对象检测作为输入。我们的研究结果表明，根据性别和观察者的习惯性流动性选择，在公共场所的安全感存在异质性。然后将该模型应用于智利圣地亚哥市。这为不同类型的用户提供了安全感知图。所提出的方法和所获得的结果可以作为公共空间设计和城市规划过程中决策的相关输入。我们采用离散选择模型，使用图像的参数化来量化这些空间的感知，图像的参数化将语义分割和对象检测作为输入。我们的研究结果表明，根据性别和观察者的习惯性流动性选择，在公共场所的安全感存在异质性。然后将该模型应用于智利圣地亚哥市。这为不同类型的用户提供了安全感知图。所提出的方法和所获得的结果可以作为公共空间设计和城市规划过程中决策的相关输入。我们的研究结果表明，根据性别和观察者的习惯性流动性选择，在公共场所的安全感存在异质性。然后将该模型应用于智利圣地亚哥市。这为不同类型的用户提供了安全感知图。所提出的方法和所获得的结果可以作为公共空间设计和城市规划过程中决策的相关输入。我们的研究结果表明，根据性别和观察者的习惯性流动性选择，在公共场所的安全感存在异质性。然后将该模型应用于智利圣地亚哥市。这为不同类型的用户提供了安全感知图。所提出的方法和所获得的结果可以作为公共空间设计和城市规划过程中决策的相关输入。