“天价虾”事件对青岛旅游网络关注度的影响

通过收集网络关注度相关数据,分析了"天价虾"事件的网络影响生命周期、地域范围和对青岛旅游网络关注度的影响。结果发现:(1)"天价虾"事件对青岛旅游发展具有较大的负面作用,使2016年青岛国内旅游客流量增长率下降了1%。(2)"天价虾"事件的网络影响生命周期可划分为酝酿期、爆发期、延续期和衰落期,"天价虾"事件影响地域范围广,涉及国内31个省份。(3)2016年1—9月对青岛旅游网络关注度共损失171.1万人次,"天价虾"事件中各省份对青岛旅游月均网络关注度均有影响,但各省份对青岛旅游网络关注度的损失存在较大差异,导致地区差异的因素主要有经济发展水平、人口数量、网络普及率、与青岛间的距离。     

基于百度指数的网络空间关注时空分布研究——以长三角5A级景区为例

旅游景区网络空间关注度是其现实旅游流的前兆。利用百度指数提供的"用户关注度"功能,通过关键词搜索获得长三角地区30个5A级旅游景区2014年1月1日至2014年12月31日的网络空间关注度数据,利用GIS等方法进行分析。研究表明:周内存在"日前兆"现象,平日关注度明显高于周末、节假日;月内存在"月前兆"现象,黄金周呈现明显的"井喷现象";网络关注度的空间分布与铁路、高速公路布局趋于相同;2011—2014年间存在相似的时空分布规律,但也有一定的差异性。网络关注度是一种潜在的旅游流,其时空分布特征可为区域旅游流的预测提供一定的理论指导。     

国家公园类景区网络关注度时空变化特征研究——以泛长三角地区为例

旅游网络信息是景区客流量预测研究的重要基础。以泛长江三角洲地区4A级以上国家公园类景区为研究对象,基于百度指数获取并筛选2010—2016年案例景区网络关注度数据,采用弹性系数、地理集中指数、基尼系数、不平衡指数等指标和GIS反距离权重插值的空间分析方法研究了案例景区网络关注度时空变化特征。结果表明:(1)研究时段内案例景区网络关注度总体呈现上升趋势,但增长速度呈现波动递减的态势;(2)从景区类别角度对比,风景名胜区关注度数值一直最高,2015年之后森林公园关注度增长速度转为最快;(3)网络关注度空间布局"核心—边缘"结构突出,总体呈现分散式集中的"多核"空间结构特征,分布特征年际变化较小,不平衡状态仍将持续存在。     

贵州旅游网络关注度时空差异及政策匹配研究

基于促销政策视角探究贵州旅游网络关注度动态演变、空间差异对制定旅游促销政策具有重要的理论与实践意义。利用百度指数数据，采用引力模型、季节集中度指数和引入旅游舒适度、出游半径及阻尼系数参考值，对贵州旅游网络关注度时空差异演变特征及原因进行研究，并采用IPA模型分析网络关注度与促销政策的匹配效应。结果发现：(1)贵州旅游网络关注度的年际变化总体呈增长趋势，月度分布集中在4—10月。(2)门票和过路费优惠促销政策显著拉高了年际网络关注度。旅游旺季促销加剧了季节性，淡季“大力”促销有“平衡”季节性作用。(3)贵州旅游网络关注度空间分异呈现“本省、周边省份和经济发达省份关注度高”的特征，1500km半径内距离阻力是主要影响因素，1500—3500km半径范围外经济发展水平为主要因素，优惠促销政策首次推出有明显促进效应，连续推出对经济发达省份会产生疲劳效应。(4)IPA矩阵的优势区分布于本省和周边经济发达省份，改进区以周边不发达省份和个别经济发达省份为主，机会区以偏远的经济不发达地区为主，意外区分布于距离稍远的经济发达省份。     

基于泰尔指数的亲子游网络关注度区域差异研究——以我国31个省份为研究区域

利用百度指数方法,获取2013—2016年我国31个省份亲子游网络关注度数据,运用变差系数(CV)、泰尔指数(T)量化测度我国亲子游网络关注度的区域差异,分别探讨东、中、西部地区,沿海和内陆区域的差异与变化特征。结果表明:我国31个省市区对亲子游的网络关注不断升高;东、中、西部地区总体差异处于相对稳定状态,区域间、区域内差异变化明显,区域内差异是东、中、西部地区总体差异的主要贡献者,其中东部地区对区域内差异贡献率最大;沿海与内陆地区的总体差异、区域间差异、区域内差异均呈现下降趋势,区域内差异是总体差异的主要贡献者,沿海地区为区域内差异的主要贡献者。     

中国冰雪旅游网络关注度的时空特征及影响因素

北京冬奥会助推了中国冰雪旅游高质量发展,冰雪旅游日益成为中国冬季旅游的主导业态,其可持续发展对健康中国、生态文明建设等国家战略具有重要意义。基于百度指数,利用区域经济差异测算指标与地理探测器模型,详细梳理了北京冬奥会前后中国冰雪旅游网络关注度时空分布特征,并进一步对其影响因素进行分析总结。结果表明：(1)时序演化方面,冰雪旅游网络关注度总体时序呈“倒V型”分布特征,具有4个峰值;网络关注度周时段呈现由“尖峰尖谷”向“尖峰平谷”的特征演变。(2)空间演化方面,省域尺度上,冰雪旅游网络关注度空间分布呈现不均衡分布态势,表现为自东向西逐渐衰减的空间特征;区域尺度上,东部、中部、西部三大区域间的空间差异于第2周最为显著;区域内差异表现为中部地区集聚程度最高,东部地区次之,西部地区集聚程度最低。(3)影响因素方面,经济发展状况、人口数量、教育发展水平、网络发展水平等社会经济因素是冰雪旅游网络关注度时空演化格局的核心影响因素,自然因素、体育因素和地理空间距离是次级影响因素。     

基于百度指数的旅游目的地网络关注度时空特征与影响因素研究——以厦门市为例

以厦门市为例,采用季节性集中指数、周内分布偏度指数和地理集中指数等指标研究厦门市旅游网络关注度的时空分布特征。研究发现:(1)厦门市旅游网络关注度年内分布相对集中,集中分布在夏季;周内呈现"工作日高、双休日低"的特点。分析节假日特征发现,网络关注度呈现"山峰"状,在节前持续上升,假期初期达到最高值,节后回落到稳定状态。(2)厦门市旅游网络关注度空间分布相对集中,主要集中分布在东南沿海地区,尤其是福建省及周边省市,同时发现空间分布的集中程度趋于缓和。(3)地区经济发展水平、网络发达程度、社会人口统计特征、两地间经济联系、两地间距离等是影响厦门市旅游网络关注度的重要因素。     

我国潜在顾客对城市美食的偏好与影响因素研究--基于网络关注度视角

通过收集网络关注度等数据,利用赫芬达尔—赫希曼指数、皮尔逊相关系数、多元回归分析等方法分析了我国31个省份潜在顾客对10个典型城市美食的偏好与影响因素。结果发现:①同一性别、年龄和地区的潜在顾客对不同城市美食偏好程度均不同,男性潜在顾客对美食的偏好程度略高于女性潜在顾客,美食的潜在顾客以中青年为主。②不同性别、年龄和地区的潜在顾客对同一城市美食的偏好也存在明显差异。③人们对美食的偏好程度与可支配收入之间存在正相关关系,与空间距离之间存在负相关关系。④地域文化、宗教信仰、气候等因素也会对潜在顾客的美食偏好产生影响。     

中国省级全域旅游发展水平测度及时空演化研究

构建测度省域全域旅游发展水平的方法体系,并利用全域旅游发展水平的方法体系对我国31个省、市、自治区的全域旅游发展水平进行了综合评价,对其时空分异和演化特征进行了对比分析。研究发现:①2013—2016年,我国各省域非景区旅游接待发展整体上处于较高水平,区域差异不明显,仅有部分省份出现了不同程度的波动。②各省域的泛旅游化指数整体较低,泛旅游化发展呈现较低水平,空间格局整体呈现东高西低的格局。③4年间,大部分省份的旅游投资收益指数基本处于较低水平,旅游投资收益发展水平整体处于中等水平以下,空间格局呈现南高北低的格局。④旅游就业强度指数显示,2013—2016年各省份旅游就业强度指数整体趋势无明显变化,仅有部分省份出现复杂性波动,旅游就业强度发展水平整体呈现东高西低的格局。⑤2013—2016年各省域全域旅游发展指数整体呈现波动上升趋势,各省域全域旅游发展水平提升较为明显,区域差异不断缩小,上海和北京的全域旅游发展一直保持着高等水平,位居全国前列。4年间全域旅游发展空间格局由"中东部集中"发展为"南高北低、东高西低"。     

基于百度指数的旅游地景观关注度比较研究——以杭州“西湖十景”为例

百度指数以网页搜索海量数据为基础,通过分析关键词在过去一段时间内的网络曝光率和用户关注度,并根据其变化趋势,直接客观地反映网民对旅游地景观的兴趣和需求。以"西湖十景"为例,通过对2012年、2013年和2014年清明节前后一星期的百度指数变化情况分析,描述旅游者对"西湖十景"各景区网络关注度的差异。研究发现:1检索2012—2014年清明节前后一周内的景区热点曲线图表明,整体趋势图由与PC趋势图相似到逐渐与移动趋势图相似;2PC趋势图和移动趋势图在清明节假日期间,两者呈相反的趋势;3节假日前夕,PC趋势图会出现一个曲线走向高峰;4移动趋势图一般在节假日期间呈现出高峰。     

西部典型景区的空间结构特征与优化对策研究以海螺沟景区为例

研究旅游资源的空间结构特征并开展量化评价是旅游资源开发与保护的重要前提。海螺沟景区是我国西部的典型景区之一,探讨其旅游资源的空间结构特征,并为景区旅游的开发提供理论依据,对我国西部山区旅游业的发展具有重要的示范意义。对海螺沟景区旅游资源的空间结构参数(连接度、通达度与紧密度)计算结果表明,海螺沟景区旅游资源的连接度β指数为1.0、平均回路数为9、γ指数为0.4,整体连接度较差;旅游资源的平均通达度指数为46.9,节点平均径路长为3.8,通达度较差;旅游资源的紧密度为0.72,整体为中等。针对研究结果,提出了海螺沟景区旅游资源的空间结构优化对策,可为海螺沟景区乃至我国西部其他山区旅游资源的开发与利用提供科学依据。     

基于网络评论的关中汉唐帝陵游客体验感知分析

通过自编程序获取网络游客评论数据,采用ROST Content Mining软件对汉阳陵、乾陵、昭陵旅游景区的游客评论结果进行词频、语义网络、情感和满意度分析。结果表明:①游客对3个景区的评价在旅游资源方面具有共性,景区名称、地理位置、博物馆、陵墓等在前50个高频词中出现较高频次,而对特色要素、旅游设施及服务、旅游体验等方面的评论结果差异较大。②语义网络分析结果显示,3个景区均以景区名称、博物馆、陵墓为中心,且主要关联体现旅游景区资源特色和历史背景方面的词汇。③在情感方面,网络游客对3个景区评价的积极情绪远大于消极情绪,其中对汉阳陵的评价最好,乾陵次之,昭陵最差。④就景区满意度而言,游客对汉阳陵(4. 45)和乾陵(4. 39)的满意度差异不大,而对昭陵(3. 96)的满意度最低。     

北京5A级旅游景区网络关注度分布特征研究

基于百度指数,分析了北京5A级景区周度、月度与黄金周的分布特征.研究结果表明:旅游景区网络关注度周五达到峰顶,周二达到谷底,双休日高于工作日.大部分景区月度呈现“三峰”特征,最高峰在10月,次高峰在4月和8月,与实际旅游流基本吻合.从“五一”和“十一”看,关注度呈现先升后降,“五一”关注度高峰出现在4月29-30日,具有前兆效应;而“十一”关注度高峰出现在10月2-3日,趋于与实际旅游流一致.     

基于关键词查询的旅游目的地在线信息关注度分析——以我国8大旅游热点城市为例

网络已成为国内游客获取旅游信息的重要渠道,而搜索引擎是信息搜索的重要手段。利用百度的关键词检索,查询我国北京、上海、广州、杭州、西安、成都、昆明和桂林8大旅游热点城市的旅游景点、酒店预订、旅游攻略、旅游地图、地方特产和特色小吃等6个关键词的关注值,构建网络关注度指数,分析8大旅游热点城市的网络关注差异,分析区位指数、知名度指数和旅游经济度指数对网络关注度的影响。     

中国西部地区体旅融合发展的时空差异及其数字化影响研究

为探寻中国西部地区体育与旅游产业融合发展的时空差异及其数字化影响,采用2012—2021年中国西部地区12个省份的面板数据,运用熵值法、耦合协调模型、ESDA方法、固定效应模型进行实证分析。结果表明:(1)体育与旅游产业综合发展水平显著提升,旅游产业综合发展水平整体上高于体育产业,二者有较高同步性;(2)西南地区的综合发展水平明显高于西北地区,四川、陕西和云南位于发展前列;(3)体旅产业的耦合协调程度整体较低,多数处于起步阶段,但融合度在不断提高。另外,不同省份间存在区域异质性,呈现“西南高、西北低”的空间分布格局;(4)体旅产业耦合协调度存在正向空间聚集特征,且聚集程度表现出增强趋势;(5)数字化发展对体旅融合存在显著的正向促进作用。据此,从空间交互、数字赋能、因地制宜、政市结合4个方面提出优化体旅融合发展的建议。     

中国旅游安全网络关注度的影响因素分析——基于中国省际面板数据的实证检验

选取2011—2015年我国31个省、自治区、直辖市的面板数据作为样本,分析了我国旅游安全网络关注度的影响因素。基于文献探讨,选择5类解释变量、7项指标数据,使用Eviews9.0软件,通过单位根检验、协整检验、F检验、Hausman检验等方法逐步确定面板数据模型类型,建立个体固定效应模型,以实证研究各因素对旅游安全网络关注度的影响方向及程度,分析内在作用关系。结果表明:(1)地区人口规模、互联网发展水平、地区经济发展水平和受教育程度对旅游安全网络关注度有显著正向影响,性别对旅游安全网络关注度水平无显著影响;(2)地区人口规模、互联网发展水平影响弹性系数较大,为主要影响因素。     

以地市为单位的中国旅游经济发展空间差异分析

收集2005—2016年中国339个地市的旅游总收入,利用基尼系数、水平梯度、首位度等指标分析我国旅游经济发展的空间差异及其变化。结果表明:(1)由于各地区旅游资源丰度、经济发展水平、对外开放程度、交通区位等因素的不同,我国旅游经济发展存在较大的区域差异。随着各地区旅游业的发展,我国旅游经济发展区域差异呈缩小趋势,但依然较大。(2)东、中、西3大区域内旅游经济发展的区域差异呈减小趋势,东部地区旅游经济发展的地区差异最小,西部地区和中部地区的区域差异相对较大,东部和西部地区旅游经济发展结构明显改善,中部地区改善幅度较小,有较大的提升空间。(3)除个别省区外,各省区旅游经济发展的区域差异在减小,许多省区的区域旅游差异进入合理范围内。首位城市基本是省会城市,且大部分省区首位城市没有发生变化,二城市首位度和四城市首位度呈下降趋势。     

社会网络视角下山西省旅游线路优化整合分析

通过收集国内大型旅游网站游记,采用社会网络分析法分析了山西旅游目的地网络结构特征。研究表明,山西省各节点分布不均衡、等级差异明显,少数节点拥有大量权力;等级差异明显的景区组合所占比例最高,节点间的连接弥补了弱节点的不足;整体网络密度低,中心势趋势明显,弱子群成员在地理位置上临近,强子群成员空间尺度跨越较大。因此,从点、线、圈三个层次为山西旅游线路优化提出建议:加强核心旅游景区建设;优化景区组合模式,突破资源地域限制;构建多层级旅游圈。     

三大古城网络关注度时空分布及其影响因素研究

以我国中部凤凰古城、西部丽江古城、东部乌镇三大具有代表性的古城为研究对象,分析了三大古城网络关注度在2011年、2013年、2016年的时空分布与影响因素。结果表明:(1)三大古城网络关注度分布集中在我国东南部地区,丽江古城的网络关注度分布为集中发展,凤凰古城、乌镇网络关注度为分散发展。(2)乌镇是省际间差异最明显的古城,丽江古城是区域间差异最明显的古城,区域内的差异是古城网络关注度差异形成的最主要原因且差异集中在东部地区。2011—2016年,三大古城的网络关注度区域间差异贡献率逐渐减小而区域内贡献率逐渐增大。(3)关注地的经济发展水平、上网人数以及与古城的经济联系强度和古城的网络关注度空间分布密切相关,关注地上网人数是主要因素;气候与节假日因素对凤凰古城与乌镇网络关注度的时间分布影响显著,且节假日因素起主要影响。     

基于典型省份对比的我国入境游客流量时间分布集中性计算与差异分析

客流量的时间分布集中性对旅游企业经营管理的季节性调整方略具有重要影响.选取了代表我国东部、西部、北部、南部、中部的5个典型省份的入境游客时间分布数据,分析了游客流量的时间集中性指数和高峰指数的内涵和变化状况,并对集中性指数的差异进行了简要的区域对比分析,为旅游企业季节性对策的确定提供参考.研究表明,客流量月强度指数Rm和中值月高峰指数Pmid较好地反映了客流量时间分布集中性.就区域而言,我国东部游客量的时间分布集中性小于西部,南部小于北部,沿海小于内陆.