ЧИСЛЕННЫЙ АНАЛИЗ ВИЗУАЛЬНОЙ СЛОЖНОСТИ АРХИТЕКТУРНОЙ СРЕДЫ: ПОИСК ПАРАМЕТРОВ, АССОЦИИРУЮЩИХСЯ С ПСИХОЛОГИЧЕСКИМ КОМФОРТОМ
Аннотация
Постановка проблемы. В статье анализируется проблема негативного воздействия современной городской архитектурной среды на психоэмоциональное состояние человека. Несмотря на субъективные жалобы на однообразие, скуку и стресс в спальных районах, объективные, измеримые критерии, объясняющие эти эффекты с позиций психологии восприятия, до сих пор отсутствуют. Это затрудняет создание психологически комфортной визуальной среды.
Цель статьи – провести сравнительный анализ объективных параметров визуальной сложности различных архитектурных стилей и природных ландшафтов для выявления численных характеристик, которые ассоциируются с визуальным комфортом на основе эволюционно сформированных механизмов восприятия. Исследование направлено на объективацию связи между формальными свойствами архитектуры и потенциальным психоэмоциональным воздействием, что создает основу для последующих экспериментальных работ.
Методология и методы исследования. Методологическую основу исследования составляют положения нейроэстетики и психологии восприятия (С. Зеки, К. Фристон), объясняющие процесс восприятия как активное предсказание и минимизацию информационной неопределенности, а также теория биофилии (Э.О. Уилсон) и концепция предпочтения среды саванны (Г. Орианс), постулирующие врожденную связь человека с природными паттернами.
Результаты исследования. Статистический анализ (ANOVA) выявил достоверные различия между группами изображений по ключевым параметрам.
Установлено, что классическая архитектура XIX в. и биоурбанистическая архитектура по большинству параметров статистически не отличаются от природных ландшафтов, что свидетельствует об их потенциально высокой психологической комфортности. В отличие от них, архитектура XX и XXI вв. демонстрирует значимые отклонения: для панельных домов характерно резкое снижение вариабельности (визуальное однообразие), а для современной архитектуры – высокие значения плотности углов и цветовой энтропии, что создает повышенную когнитивную нагрузку и перенапряжение зрительной системы.
Заключение. Предложенный подход на основе вычисляемых параметров визуальной сложности позволяет объективизировать связь между архитектурной средой и психоэмоциональным состоянием. Полученные данные могут быть использованы в психологии среды, градостроительстве и архитектурной практике для проектирования пространств, способствующих психическому благополучию человека. На основе выявленных закономерностей можно разработать программный плагин для сред проектирования, который в реальном времени будет оценивать визуальную сложность проекта и давать рекомендации по ее оптимизации.
Литература
2. Ермолова Е.О., Юстус С.А. Теоретические подходы в изучении психологического благополучия личности в разные возрастные периоды // Социокультурные проблемы современного человека: матер. VIII Междунар. науч.-практ. конф., Новосибирск, 20–22 апр. 2022 г. / под ред. Н.Я. Большуновой, Т.В. Белашиной, А.А. Александровой. Новосибирск: Новосиб. гос. пед. ун-т, 2022. С. 163–167. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49917375 (дата обращения: 15.12.2025).
3. Леонтьев Д.А., Аверина А.Ж., Александрова Л.А. Личностный потенциал: структура и диагностика / под ред. Д.А. Леонтьева // Личностный потенциал: структура и диагностика. М.: Смысл, 2011. С. 107–130. URL: https://studfile.net/preview/13204293/ (дата обращения: 15.12.2025).
4. Abbas, S., Okdeh, N., Roufayel, R. et al. (2024). Neuroarchitecture: How the perception of our surroundings impacts the brain. *Biology*, 13 (4), 220. DOI: https://doi.org/10.3390/biology13040220
5. Abdelmoula, N.B., & Abdelmoula, E. (2023). Architecture and mental health wellbeing versus architecture therapy for mental disorders. *European Psychiatry*, 66, S990–S991. DOI: https://doi.org/10.1192/j.eurpsy.2023.2106
6. Appleton, J. (1996). *The experience of landscape* (Rev. ed.). John Wiley & Sons. URL: https://archive.org/details/experienceofland00appl (access date: 15.12.2025).
7. Berlyne, D.E. (1970). Novelty, complexity and hedonic value. *Perception and Psychophysics*, 8 (5), 279–286. DOI: https://doi.org/10.3758/BF03212593
8. Bies, A.J., Boydston, C.R., Taylor, R.P., & Sereno, M.E. (2016). Relationship between fractal dimension and spectral scaling decay rate in computer-generated fractals. *Symmetry-Basel*, 8 (7), 66. DOI: https://doi.org/10.3390/sym8070066
9. Brachmann, A., Barth, E., & Redies, C. (2017). Using CNN features to better understand what makes visual artworks special. *Frontiers in Psychology*, 8, 830. DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00830
10. Burtan, D., Burn, J.F., Spehar, B., & Leonards, U. (2023). The effect of image fractal properties and its interaction with visual discomfort on gait kinematics. *Scientific Reports*, 13, 15512. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-42114-0
11. Chatterjee, A. (2020). Visual art. In J.A. Gottfried (Ed.), *Neurobiology of sensation and reward* (pp. 441–463). CRC Press/Taylor & Francis. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK92788/ (access date: 15.12.2025).
12. Chirimuuta, M., Clatworthy, L.P., & Tolhurst, D.J. (2003). Coding of the contrasts in natural images by visual cortex (V1) neurons: A Bayesian approach. *Journal of the Optical Society of America A*, 20 (8), 1253–1260. DOI: https://doi.org/10.1364/josaa.20.001253
13. Dehaene, S., Lau, H., & Kouider, S. (2021). What is consciousness, and could machines have it? In J. von Braun et al. (Eds.), *Robotics, AI, and humanity: Science, ethics, and policy* (pp. 43–56). Springer Nature Switzerland AG. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-54173-6_4
14. Ding, J., & Cui, N. (2018). *Contemporary neuroaesthetic research* [当代神经美学研究]. Science Press. URL: https://baike.baidu.com/item/ (access date: 15.12.2025).
15. Dumlu, A.M., Kanat, A., Aydin, N., Ozcan, T.E., Aydin, O.A., Demirtas, R., & Kadioglu, H.H. (2025). New finding for neuronal basis of the learned helplessness syndrome secondary to loudness: Nonresistant rats have more damaged neurons in the amygdala than resistant rats. *Neurological Research*, 47 (11), 1034–1044. DOI: https://doi.org/10.1080/01616412.2025.2512132
16. Frolova, D.G. (2025). Psychological well-being of students with different styles of behavior in conflict. *Psychological Education*, 16, 230–234. DOI: https://doi.org/10.17759/psyedu.2016080104
17. Hannah, A.G., Berlyne, R., Taylor, K., & Ralf, C. (2022). Statistical image properties predict aesthetic ratings in abstract paintings created by neural style transfer. *Frontiers in Neuroscience*, 16. DOI: https://doi.org/10.3389/fnins.2022.999720
18. Higuera-Trujillo, J.L., Llinares, C., & Macagno, E. (2021). The cognitive-emotional design and study of architectural space: A scoping review of neuroarchitecture and its precursor approaches. *Sensors*, 21, 2193. DOI: https://doi.org/10.3390/s21062193
19. Holmes, J. (2022). Friston’s free energy principle: New life for psychoanalysis? *BJPsych Bulletin*, 46 (3), 164–168. DOI: https://doi.org/10.1192/bjb.2021.6
20. Marete, J. (2025). The impact of biophilic interior design on pupil well-being in Ugandan primary schools: A convergent mixed-methods study. *International Journal of Research and Innovation in Social Science*, 9 (10), 7961–7967. DOI: https://doi.org/10.47772/IJRISS.2025.910000653
21. McCormack, J., & Gambardella, C. (2022). Complexity and aesthetics in generative and evolutionary art. *Artificial Intelligence in the Arts*, 23 (3), 535–556. DOI: https://doi.org/10.1007/s10710-022-09429-9
22. Minshan, L., Lin, Z., & Liu, X. (2025). Dual-stage attention and guided diffusion for occluded object detection. *Engineering Research Express*, 7 (4), 045281. DOI: https://doi.org/10.1088/2631-8695/ae1b72
23. Orians, G.H. (1980). Habitat selection: General theory and applications to human behavior. In J.S. Lockard (Ed.), *The evolution of human social behavior* (pp. 49–63). Elsevier. URL: https://scholar.google.com/scholar_lookup (access date: 15.12.2025).
24. Redies, C., Bartho, R., Koßmann, L., Spehar, B., Hübner, R., Wagemans, J., & Hayn-Leichsenring, G.U. (2025). A toolbox for calculating quantitative image properties in aesthetics research. *Behavioral Research Methods*, 57 (4), 117. DOI: https://doi.org/10.3758/s13428-025-02632-3
25. Sargolini, M., Sopina, A., Polci, V., Mariani, D., Paolini, C., & Mariani, M. (2025). Integrating urban design, healthy habits, and socio-ecological networks: A One Health and Well-Being framework for sustainable cities. *Sustainability*, 17 (22), 10014. DOI: https://doi.org/10.3390/su172210014
26. Sennett, R. (1994). *Flesh and stone: The body and the city in Western civilization*. W. W. Norton & Co, New York, London. URL: https://archive.org/details/fleshstonebodyci0000rich (access date: 15.12.2025).
27. Taylor, R.P., Spehar, B., Van Donkelaar, P., & Hagerhall, C.M. (2011). Perceptual and physiological responses to Jackson Pollock’s fractals. *Frontiers in Human Neuroscience*, 5, 60. DOI: https://doi.org/10.3389/fnhum.2011.00060
28. Wilson, E.O. (1984). *Biophilia*. Harvard University Press. URL: https://archive.org/details/biophilia0000wils (access date: 15.12.2025).
29. Zeki, S. (1999). *Inner vision*. Oxford University Press. URL: https://archive.org/details/innervisionexplo0000zeki (access date: 15.12.2025).
30. Zhao, D., Bao, Q., & Riggleman, R.A. (2025). Accelerating self-consistent field theoretic simulations for disordered systems with deep learning. *Journal of Chemical Physics*, 163 (16), 164910. DOI: https://doi.org/10.1063/5.0297384
