区域旅游网络关注度与客流量时空动态比较分析——以四川为例
四川旅游市场分析报告
四川旅游市场分析报告1.引言1.1 概述概述:四川是中国西南地区的一个省份，地处长江上游，拥有丰富的自然和人文资源。
近年来，四川旅游市场蓬勃发展，吸引了越来越多的游客前来观光度假。
本报告将对四川旅游市场进行全面的分析和评估，以期为相关行业提供有益的参考和指导。
通过本次分析，我们将了解四川旅游市场的概况、资源分布情况以及市场发展趋势，为进一步探讨四川旅游市场的未来发展提供必要的依据和支持。
1.2 文章结构文章结构部分的内容如下：文章将分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分中，将概述四川旅游市场的整体情况，介绍本报告的研究目的以及本文的结构安排。
正文部分将包括三个小节：四川旅游市场概况、四川旅游资源分析和四川旅游市场发展趋势。
在这部分中，将详细介绍四川旅游市场的现状、分析四川的旅游资源和探讨四川旅游市场的发展趋势。
结论部分中，将总结四川旅游市场的现状，展望未来的发展前景，并提出相关的建议和对策。
1.3 目的：本报告的目的在于对四川旅游市场进行全面的分析和研究，以便深入了解当前市场的发展现状、资源分布情况和未来趋势。
通过对四川旅游市场的整体把握，旨在为政府部门、旅游企业和投资者提供有效的决策依据，推动四川旅游业的可持续发展和提升竞争力。
同时，通过本报告对市场现状和发展趋势的深入分析，为相关旅游从业者提供参考，指导其在市场竞争中制定有效的营销策略和业务发展规划。
1.4 总结:总的来说, 四川旅游市场一直在快速发展。
四川拥有丰富的旅游资源，包括壮丽的自然景观、丰富的历史文化和独特的民族风情，这些都为四川旅游市场的发展提供了无限的可能性。
同时，随着旅游业的不断壮大，四川旅游市场也面临着一些新的挑战，比如旅游资源的合理开发利用、游客的消费需求多样化等。
因此，为了更好地发展四川旅游市场，各方需共同努力，采取有效措施，使四川成为更具吸引力和竞争力的旅游目的地。
2.正文2.1 四川旅游市场概况四川旅游市场概况四川是中国西南地区最具发展潜力和自然资源优势的旅游目的地之一。
旅游地网络关注度的客流时序响应
旅游地网络关注度的客流时序响应作者：龙茂兴，龙珍付来源：《商业时代》2013年第17期内容摘要：本文利用湖南张家界和贵州遵义两地的2010年逐日旅游网络关注度和客流数据，从时间维度研究旅游地网络关注度的客流响应，研究发现网络关注度与客流具有显著的呼应关系，这为旅游地的网络营销和游客管理提供参考借鉴。
关键词：旅游地网络关注度客流美国普洛格调查中心的研究结果表明，因特网已成为当今社会中旅游者获取旅游信息的最重要来源之一，大约95%的网民通过因特网来收集相关的旅游信息，约93%的网民在进行出游规划时访问过有关的旅游网站。
在国内，随着网络的快速发展，互联网不仅为旅游者提供了大量便捷的旅游信息，同时互联网也大大降低了信息搜寻成本。
由此可见，在信息时代，网络旅游信息搜寻是旅游者出游前的准备行为。
因此，关于旅游网络信息搜寻与旅游者出游行为的研究逐步引起了广泛关注。
现有研究主要存在两种观点，一种观点认为网络信息对旅游者出游具有导引作用，另一种则认为网络旅游信息流是旅游“前兆”，两种观点虽然在发生机理存在差异，但两者均认为旅游者的网络旅游信息搜寻发生在出游行为之前。
旅游网络关注度作为旅游信息流的一种体现形式，但两者之间存在怎样的相互联系状态尚未探明，为此，本文对旅游流在时间维度上对于旅游信息的响应状况进行分析。
研究假设与数据来源（一）研究假设众所周知，人们搜索和关注旅游信息的行为，通常集中发生于旅游决策阶段，也即旅游信息的流动现象主要集中于决策阶段。
而人们的旅游行为则是达成旅游决策目标的行动过程，由此推定，在时间维度上，人们的旅游行为通常是滞后于其信息搜寻与信息决策活动。
从图1可见，人们的出游行为要滞后于旅游信息流动几个逻辑步骤，在现实时间中，可能体现为一段时日。
同时，在某一时间段内，人们的旅游信息搜寻行为活跃，那么该时段内的旅游网络关注度高，因而表明人们的旅游决策活动处于高峰期，也昭示在未来不久的某个时段内将有大规模的公众出游现象出现。
四川省旅游网络营销的现状和对策
四川省旅游网络营销的现状和对策四川省作为中国西南地区的重要省份，拥有得天独厚的自然景观和丰富的历史文化资源，吸引了大量的游客前来旅游观光。
然而，随着互联网技术的发展，旅游行业的市场竞争日益激烈，传统的旅游宣传方式已经无法满足营销的需求，因此，网络营销成为了提升四川省旅游业竞争力的关键。
目前，四川省旅游网络营销的现状可以总结为以下几点：1. 网络宣传平台不足：四川省旅游部门的官方网站和社交媒体账号虽然有，但在推广和运营方面存在一定的不足。
官方网站信息更新不及时、内容单一，社交媒体账号使用频率不高，无法吸引更多的用户关注和参与。
2. 信息发布缺乏个性化：四川省旅游业的网络宣传缺乏个性化的内容和市场定位，很难满足不同游客群体的需求。
缺乏个性化的宣传和推广使得四川旅游难以在众多旅游目的地中脱颖而出。
3. 旅游资源互联网化程度不高：四川省旅游资源的互联网化程度相对较低，在线预订、导航、交通等方面的服务还有待提升。
缺乏与互联网技术相结合的创新产品和服务，无法满足现代游客对便捷和个性化旅行方式的需求。
针对以上问题，可以提出以下对策：1. 提升网络宣传平台的质量：加大对于旅游官方网站和社交媒体账号的资源投入，提高宣传推广的质量和效果。
增加内容更新频率，多样化信息发布形式，以吸引更多的用户关注和参与。
2. 建立个性化的市场定位：通过市场调研和分析，确定四川旅游的目标群体，并根据不同的游客需求，制定个性化的推广和营销策略。
同时，加强与旅游从业者的合作，提供个性化的旅游路线和定制化服务，增加游客的满意度和口碑传播。
3. 推动旅游资源的互联网化：与互联网企业合作，开发智能旅游APP和在线预订平台，提供便捷的旅行体验和综合服务。
同时，加强旅游资源的信息化建设，提高景区的信息发布和管理水平，优化游客导航和交通网络，提升旅游服务质量和游客满意度。
总之，随着互联网技术的发展，四川省旅游业要想在市场竞争中立于不败之地，必须加强网络营销的力度。
浅析四川人境旅游市场
浅析四川人境旅游市场引言四川省位于中国的西南地区，拥有得天独厚的自然和文化资源，吸引了大批游客来此观赏风景、体验文化。
其中，四川人境旅游市场对于四川省来说尤为重要，也是旅游业发展的关键部分。
本文将对四川人境旅游市场进行浅析，探讨其特点、面临的挑战以及未来的发展趋势。
特点1. 自然景观丰富多样四川省拥有丰富多样的自然景观，如峨眉山、九寨沟等，吸引了大量游客前来观赏。
这些自然景观不仅具有独特的风景和地质特点，还提供了丰富的户外活动，如登山、徒步等，为游客带来了全新的体验和挑战。
2. 文化底蕴深厚四川省是中国历史文化名城之一，拥有丰富的文化底蕴。
川剧、川菜等具有代表性的四川文化元素吸引了许多游客。
此外，四川还有众多的历史遗迹和博物馆，为游客提供了深度游览的机会，让他们更好地了解和感受四川的历史和文化。
3. 交通便利四川省的交通网发达，拥有高速公路、铁路和航空等多种交通方式。
这使得游客可以便捷地从各地前往四川，提高了四川人境旅游市场的可达性。
同时，四川省还通过开通旅游专线和优化交通设施等措施，进一步提升了旅游交通的便利性。
面临的挑战1. 竞争激烈四川省的旅游业已经发展成熟，吸引了许多其他地区和国家的游客。
这使得四川人境旅游市场面临着激烈的竞争。
其他地区通过投入资金和推广策略，争夺游客的目光，给四川带来了一定的竞争压力。
因此，四川需要进一步提升自身的旅游服务质量和旅游产品创新力，以吸引更多的游客。
2. 旅游环境保护随着四川人境旅游市场的不断扩大，旅游活动对当地环境的影响也日益凸显。
游客过多过密的问题已经引起了社会的关注。
为了保护自然景观和文化遗产，四川需要加强旅游环境的管理和保护工作，制定合理的游客数量控制措施，确保游客可以在良好的环境中旅游。
3. 旅游安全风险旅游安全是四川人境旅游市场中的一个重要问题。
四川省地处地震活动频繁的地区，地震、山体滑坡等自然灾害可能对旅游活动造成影响。
因此，四川需要加强旅游安全管理和预警，加强与相关部门的合作，及时应对旅游安全风险，确保游客的人身安全。
旅游行业的客流量数据分析报告
旅游行业的客流量数据分析报告摘要：本文对旅游行业的客流量数据进行了分析和研究，旨在帮助业内从业人员更好地了解客流量的变化情况，为他们的业务决策提供参考和指导。
通过对不同地区、不同时间段的客流量进行统计和比较，我们得出了一系列有关客流量变化的重要观察结果，为相关企业在市场竞争中寻求优势提供了有力的支持。
第一部分：简介随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，旅游行业在当今社会具有重要地位。
随着旅游需求的不断增长，如何准确而有效地分析和利用客流量数据成为推动旅游业发展的重要因素。
本文将从不同地区、不同时间段等多个维度对旅游行业的客流量进行全面深入分析。
第二部分：数据收集与方法本研究所用数据主要来源于各地旅游景点和旅游企业的客流量统计数据，以及相关政府部门和市场研究机构发布的相关数据报告。
基于这些数据，我们运用统计学和数据分析方法进行客流量数据的整理和处理，以得出准确的结论。
第三部分：客流量变化趋势分析1. 地理分布比较：通过对不同地区客流量的比较，我们发现某些热门旅游城市如北京、上海、深圳等拥有较高的客流量，而某些非热门旅游城市客流量相对较低。
这为相关地区旅游产业的发展提供了参考依据。
2. 季节性变化：客流量在不同季节存在明显的变化。
假期和节假日期间客流量明显增加，尤其是春节、国庆等长假期间，客流量呈现高峰状态。
而在非假期期间，客流量相对较低。
这对旅游企业的团队安排、资源调配等提出了挑战。
3. 影响因素分析：客流量的变化不仅受季节因素影响，还受到其他因素的综合影响，如景点品质、价格、宣传推广等。
分析这些因素对客流量的影响，有助于企业更好地制定市场策略和经营模式。
第四部分：数据应用与意义基于客流量数据的分析结果，我们可以得出以下几个重要结论：1. 针对不同地区的客流量差异，企业可以有针对性地调整经营策略，提升旅游服务质量，增加宣传和推广以吸引更多游客。
2. 针对季节性客流量变化，企业可以合理规划资源，提前预备，为高峰期提供更好更高效的服务。
基于百度指数的四川省旅游景区关注度特征分析
基于百度指数的四川省旅游景区关注度特征分析
四川省是中国的一个重要旅游目的地，拥有众多著名的旅游景区。
从
全国范围来看，四川省的旅游景区也备受关注，如九寨沟、峨眉山、都江
堰等。
而基于百度指数对四川省旅游景区的关注度进行特征分析，可以帮
助了解公众对于各个景区的兴趣和关注程度。
首先，通过对百度指数数据的分析，可以得出四川省九寨沟景区是最
受关注的旅游景区之一、九寨沟以其独特的自然风光和丰富的生态资源吸
引了大量游客的关注。
九寨沟景区的百度指数在春节、暑假和国庆假期等
热门旅游季节会有明显的波动，表明公众对九寨沟的关注度与节假日有关。
另外，都江堰景区也是四川省受关注度较高的旅游景区之一、都江堰
以其古老的水利工程和丰富的文化历史吸引了许多游客的兴趣。
不同于九
寨沟和峨眉山，都江堰景区的百度指数波动与节假日关联不大，表明公众
对都江堰的关注度相对稳定，不受季节因素的影响。
此外，四川省还有其他一些受关注度较高的旅游景区，如雅安熊猫基地、康定草原等。
这些景区在特定的时期也会有关注度的波动，如熊猫基
地在熊猫诞生、迎接国际熊猫日等重要事件时，关注度会有一定的提升。
总之，基于百度指数的分析可以得出四川省的旅游景区关注度存在明
显的特征。
九寨沟、峨眉山、都江堰等景区是最受关注的景区之一，关注
度与节假日有关。
而雅安熊猫基地、康定草原等景区也备受关注，但关注
度波动与特定事件有关。
这些分析结果可以为旅游业和景区管理者提供有
价值的参考，帮助他们更好地了解公众对各个景区的兴趣和关注程度，从
而制定合理的营销策略和管理措施。
2024年四川旅游市场分析报告
2024年四川旅游市场分析报告1. 引言本报告旨在对四川旅游市场进行分析，以了解其发展情况和潜在机遇。
通过市场分析，可以为旅游从业者和决策者提供有益的参考和指导。
2. 市场概述四川是中国西南地区的一个重要旅游目的地。
该地区以其壮丽的自然景观、丰富的历史文化和独特的民俗风情而闻名于世。
四川旅游市场呈现出快速增长的态势，吸引了大量国内外游客。
3. 市场规模根据数据统计，过去几年四川旅游市场规模持续扩大。
截至去年底，四川旅游收入达到X亿元，同比增长X%。
这显示了四川旅游市场的强劲增长势头。
4. 市场竞争情况四川旅游市场竞争激烈，各类旅游企业争夺市场份额。
其中，国内旅行社和景区运营商占据了市场的主要份额。
他们通过推广特色景点、提供高品质的旅游服务来吸引游客。
5. 市场发展趋势未来几年，四川旅游市场将继续保持快速增长的势头。
以下是市场发展的主要趋势： - 多样化旅游产品：市场对多样化的旅游产品的需求正在增加。
除了传统的自然景点和历史文化遗址，更多的游客开始追求独特的体验和特色旅游产品。
- 专业化服务：旅游从业者越来越重视提供专业化和个性化的服务。
他们致力于满足游客的个性化需求，提供更好的旅游体验。
- 互联网与旅游的融合：互联网技术的发展为旅游行业带来了新的机遇和挑战。
在线旅游平台的崛起使得游客可以更便捷地预订旅游产品和服务。
6. 市场机遇与挑战在四川旅游市场的快速发展过程中，既存在着机遇，也面临着挑战。
- 机遇：四川拥有丰富的旅游资源，自然景观和历史文化吸引了大量游客。
此外，新的交通基础设施的建设将进一步促进旅游业的发展。
- 挑战：市场竞争激烈，旅游企业需要不断提升服务质量和产品创新能力。
同时，旅游业的可持续发展也需要处理好环境保护和文化遗产保护的平衡。
7. 市场推荐策略为了进一步发展四川旅游市场，以下是一些建议的市场推荐策略： - 加强营销活动：通过推出有吸引力的旅游套餐和促销活动，吸引更多游客。
四川省5A级景区网络关注度的时空分布特征
四川省5A级景区网络关注度的时空分布特征
邱爽;陈雪;于法稳
【期刊名称】《内江师范学院学报》
【年(卷),期】2024(39)6
【摘要】选取四川省5A级景区为研究区域,基于百度指数平台获取2013—2021年景区网络关注度数据,利用年际变动指数、季节集中指数、周内变动指数、地理集中指数、首位度指数、反距离权重插值等方法分析四川省5A级景区网络关注度的时空分布特征.结果表明:(1)四川省5A级景区网络关注度存在较大的年际差异,年际变动幅度较大;(2)网络关注度的季节性变化幅度大体相似,季节性特征明显,具有旺季、平季长且集中,淡季短,各月分布不均衡;(3)由于“错高峰,分流游”的原因,劳动节和国庆节假期网络关注度偏向黄金周前期或中前期,偏度不断扩大;(4)网络关注度的空间特征呈集中分布,以四川省为中心,网络关注度的空间演化呈川西、川南地区相对集中分布、“核心-边缘”特征明显.
【总页数】8页(P73-80)
【作者】邱爽;陈雪;于法稳
【作者单位】西华师范大学商学院;西华师范大学地理科学学院;中国社会科学院农村发展研究所
【正文语种】中文
【中图分类】K901
【相关文献】
1.新疆5A级旅游景区网络关注度时空分布特征研究
2.山岳型景区网络关注度时空分布及差异比较研究
——以河南省4个5A级景区为例3.新冠疫情影响下旅游景区网络关注度时空分异特征研究——以福建省5A级景区为例4.河南省5A级旅游景区网络关注度时空分布特征研究5.景区网络关注度时空特征及相关影响因素研究——基于对云南省8个5A级景区的分析
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国内旅游网络关注度的研究进展及其启示
国内旅游网络关注度的研究进展及其启示刘梦;骆培聪;石茂荣【摘要】借助CNKI提供的计量工具,利用关键词共现网络功能,从概念界定、研究方法、数据来源、研究内容等4个方面对近10年来国内旅游网络关注度的相关文献进行梳理,着重分析学者关注较多的案例地时空特征分布及演变的影响因素、旅游网络关注与客流量等方面的研究成果,并在此基础上对未来的研究方向进行了展望.【期刊名称】《泉州师范学院学报》【年(卷),期】2019(037)002【总页数】6页(P103-108)【关键词】旅游网络关注度;时空特征;百度指数;微指数【作者】刘梦;骆培聪;石茂荣【作者单位】福建师范大学旅游学院,福建福州 350117;福建师范大学旅游学院,福建福州 350117;福建师范大学旅游学院,福建福州 350117【正文语种】中文【中图分类】F590.8旅游商业化模式的成熟，使得景区间竞争愈加激烈，解决这些问题成为目前旅游领域的研究热点.随着互联网的发展，人们开始尝试并习惯于利用搜索引擎实现信息的传递与交流.游客常常借用搜索引擎获取信息，完成旅游活动[1].而在搜索引擎上遗留的网民搜索行为、痕迹在一定程度上代表着其真实的行为与意愿[2]，这为旅游学者及企业提前了解游客情况提供了很好的渠道.随着网民数量不断增大，数据迅速积累，旅游大数据时代[3]到来.作为国内搜索引擎标杆百度推出百度指数(2006年)，同年国外搜索引擎龙头谷歌正式推出谷歌趋势。
作为国内最大的基于用户关系的信息分析、传播、获取的平台新浪微博，在用户量暴增后，随之推出微指数(2012年).这些数据分析工具为学者和企业提供了专业化的服务.基于这些指数所反映的网络关注度[4]开始进入旅游学术领域的研究.国内旅游网络关注度的研究主要集中在网络关注度下景区时空特征及影响因素分析、网络关注度与实际游客量相关性分析及客流量预测等方面。
本文通过总结这些方面的研究，对旅游网络关注度等概念进行总结概括，对研究的热点进行归纳分类，一定程度上反映了该领域的研究动态，同时引出尚未解决的问题，对未来的研究进行展望.1 概念界定1.1 网络信息流早期，媒体作为信息的源头，在互联网上发布信息形成新闻信息流.周勇闯等对网络中的新闻信息流开展了研究，发现了信息流的特点[5].随着互联网的深入，网络信息流增长着人们信息需求的同时，人们的信息需求反过来促进了网络信息交流的从软件到硬件的发展与创新[6].从信息流以及网络信息流的概念上可以发现，信息的流动代表着人们的流动，标志着人们注意力关注的方向.网络信息量的不断积累为研究区域网络空间打下了良好的数据基础.通过对网络信息空间的研究，来体现游客流在现实空间的分布情况成为了可能[7].1.2 旅游网络信息流旅游方面的信息随着旅游的发展开始不断积累，旅游信息的交流与传递被路紫等用于研究旅游信息流对人流的影响作用[8].柳礼奎等定义旅游网络信息流概念，并用来研究网络信息流(旅游网站)对潜在游客流的指引作用[9].旅游网络信息流被精确定义为在网络上产生、保存、发出、传递、接收、交流、使用和反馈的旅游信息[10].在大数据时代下，旅游网络信息流作为网络关注度的表现，开始用于旅游问题的研究[11].1.3 旅游网络关注度关注度，即一个事物或人受到所有社会群体关注的程度[12]，是表示事物或人与所有社会群体行为关系的重要衡量指标[13].在互联网时代，关注度越来越多地体现在网络上形成网络关注度.公众网络关注度开始影响用户行为，由网络关注度引发影响研究涉及到各个领域，其中旅游网络关注度研究成果居多.网络关注度在旅游方面的体现，即为旅游关注度，更细化来说，游客进行旅游活动之前，利用网络对旅游信息进行搜索，以及旅游结束后上传旅游感想与旅游目的地评价，从而完成旅游网络信息流的传递与交流,整个过程在网络上留下的痕迹，统称为旅游网络关注度.旅游网络关注度一定程度上代表着旅游网络信息流的走向，而旅游网络信息流又是客流量的前兆效应[14].因此,研究旅游网络关注度的影响因素[15]，就显得十分重要.2 国内旅游网络关注度研究文献状态以中国知网为数据库，以“旅游网络关注度”“旅游百度指数” “旅游微指数”为关键词，剔除重复及不相关的文献后，获得旅游网络关注度文献89篇，使用CNKI的计量可视化分析工具进行数据分析.2.1 年文献总量及来源分布在百度指数推出后，旅游网络关注的研究逐渐增加，利用知网统计了截至在2018年以前的年文献量，发现国内研究呈上升趋势.随着软硬件的更新换代，未来的旅游网络关注度的研究将会继续增长.通过对文献作者进行统计，发现多名学者投入旅游网络关注度领域，而研究较多的为马丽君、龙茂兴等人.通过对文献作者所属的院校进行统计，我们发现在该领域研究最深入的是陕西师范大学、湘潭大学.这些机构和作者对旅游网络关注度作出了细致全面的研究，并对未来进行旅游网络关注度研究的学者有较为深刻的借鉴意义.2.2 基于相关文献关键词共现网络的研究热点梳理对国内筛选后的文献，利用CNKI提供的计量可视化分析工具进行关键词共现网络分析，发现与旅游网络或网络旅游最紧密相关的热点词汇有旅游网络、关注度、影响因素、时空特征、旅游流、景区管理等.其中，旅游网络、关注度、影响因素为最热词汇.同时，旅游网络关注度的研究热点案例地的时空特征及影响因素分析研究，研究结论主要为景区管理和营销提出建议和整改方案.而关于旅游网络关注度与客流量的相关性(耦合性)研究相对较少，相关的案例地实证分析也较少.3 国内旅游网络关注度研究热点3.1 旅游网络关注度研究方法对国内旅游网络关注度的主要研究方法及使用的对象进行统计分析(表1)，发现对时空特征、客流量预测这两方面的研究较多，其中时空特征包括时间演变特征与空间演变特征.客流量的预测包括模型的建立与验证.表1 国内旅游网络关注度主要研究方法Tab.1 The main research methods of domestic tourism network attention研究对象研究方法时间演变特征弹性系数[16]、季节性强度指数[17]、季节变动指数[18]等空间演变特征泰尔指数[19]、相对关注度[16]、季节集中指数[20]、变异系数[21] 、赫芬达尔系数[22]、地理集中指数[21]、首位度[23]、基尼系数[20]、GIS反距离权重插值[24]、密度分析技术方法[23]等客流量模型ARMR模型、向量自回归模型[25]、灰色预测模型[26]、VECM模型[27]等模型验证单位根、格兰杰因果关系检验[28]、协整检验、平稳性检验、脉冲响应分析[27]等3.2 旅游网络关注度研究数据来源根据国内网民了解信息的行为习惯，从硬件渠道可以将数据来源分为两大类：移动端与pc端.从软件渠道可以将数据来源分为三大类：浏览器(百度)、广播式社交网络平台(微博)、即时通讯智能终端(微信).随着大数据分析技术的不断提升，各大运营商推出包括百度指数、微指数(微博指数、微信指数)等大数据分析平台为学者分析旅游网络关注度提供了科学的数据来源.3.2.1 百度指数作为国内最大的搜索引擎运营商，百度公司于2006年推出百度指数，李山等在2008年利用百度指数作为数据源研究网络关注度，分析游客的空间分布和时间分布情况[4]，百度指数开始进入学者研究视野.百度指数对pc端与移动端两方面的数据统计分析服务.学者通过百度指数提供的趋势研究服务、需求图谱、人群画像等数据分析服务，对景区的游客的时空分布特点、旅游六要素、客流量等方面进行了研究，成果较为丰富.3.2.2 微指数微指数包括两种含义，分别为微博指数与微信指数.微博指数是国内微博最大的运营商新浪公司于2016年推出的数据分析平台.姚会等于2016年利用微博指数使用灰色预测模型，对旅游进行供给侧分析，微博指数开始逐步进入学者视野[26].但目前，利用微博指数对网络关注度的研究仍处于初步阶段.微信指数是国内最大的即时通讯运营商腾讯公司于2017年推出的数据分析平台，相关学者尚未利用微信指数来研究网络关注度问题.3.3 旅游网络关注度研究内容目前，关于旅游网络关注度的研究方向主要分为四大类.其中，区域内不同类景区网络关注度问题研究较多，跨区域同类景区网络关注度问题研究逐渐增加，利用景区网络关注度预测景区客流量问题开始进入学者研究的视野.3.3.1 区域内景区网络关注度的时空特征及影响因素目前，同一区域的研究成果所选用的案例地大小不一.根据区域的大小，以省级为分界点，分为省级以上大区域与省级以下小区域.(1)省级以上区域景区网络关注度时空特征与影响因素.部分专家及学者在研究中以大区域选取景点，例如跨国的东南亚国家热门景点为案例地[16]，选取国内前100位景点为案例地[20]，亦或选取省级热门景点[24]为案例地.以百度指数为数据分析平台，使用特定的研究方法分析不同景区的时间演变特征(年际特征分析、季节特征分析、月特征分析、周特征分析、黄金周特征分析[29])，空间演变特征[30](区域差异对比、区域内差异对比、区域差异结构分解).研究发现，时间差异存在日前兆与月前兆现象，根据地区气候适宜程度出现旅游淡旺季，黄金周出现关注度井喷现象；空间差异存在与地区发达程度成正比，与空间距离成反比情况.网络关注度主要受互联网普及的程度、旅游目的地自身的资源水平、节假日制度、重大时间等因素影响[31].研究结论中建议主要采用合理的营销手段提高网络关注度进而提高景区客流量，以及利用前兆效应疏解旅游高峰期过多的景区客流量这两种方法来帮助景区可持续发展.(2)市级或单一景区网络关注度时空特征与影响因素.一些学者的研究中案例地选取范围缩小，以知名旅游城市为案例地，例如北京[32]；或以著名旅游景点案例地，例如杭州西湖风景区[33].以百度指数为数据分析平台，采用与区域网络关注度相同的研究方法研究了时空特征.此外，对比了PC端与移动端的网络关注度差别，进一步对调查人群的年龄性别结构和旅游六要素(吃、住、行、游、购、娱乐)的关注度进行对比分析[34].影响因素，即驱动机制，除了同样受到经济与距离影响以外，还受到景区线路规划与营销水平的影响.研究为建立城市智慧旅游服务提供宝贵建议，提倡个性化信息定制与旅游资源融合[35]，营销策略部署更加细化，提倡更人性化、更智慧化旅游服务.3.3.2 跨区域同类地形地貌景区时空特征及影响因素案例地选取不再局限于地区内比较，而重点在同类景区的关注度比较，在同类景区的管理和营销策略借鉴方面显得更有意义.以同类地形地貌为案例地进行对比研究，如以国内知名山脉、国内知名温泉[36]、五大知名洞穴[37]、国家公园、乡村(农家乐)[38]、贵族邮轮等为研究对象，以原有的研究方法上进一步拓展，采用计算方法采用洛伦兹曲线中的集中指数(P反映研究对象空间分布的均衡程度)[23].通过相关性分析进行影响因素分析[39]，不同区域影响因素不同.研究结论中建议表明，要对注重消费者的不同需求采用不同营销策略，专注于个性化服务.3.3.3 网络关注度与客流量关系验证网络关注度作为旅游流的前兆，越来越多的学者投入到使用旅游网络关注度来对客流量进行预测与验证研究当中.随着数理研究的进展，建立验证模型进行实证分析的研究方法逐步成熟.建立一定的与客流量相关的数学预测模型，并使用真实的游客数据进行验证，同时根据信息来源的不同，建立pc端与移动端预测对比[28].谨慎预测后的预警机制方面的研究更加完善[25].微指数的网络关注度分布与客流量关系验证也进入学者研究中[26].研究发现，移动端数据研究更为精确，预测要注意网络数据时间段的选取.同时，微博对旅游信息流的传播影响深远.3.3.4 影响旅游体验方面的网络关注度研究旅游安全、气候舒适度、美食旅游[22]等因素对旅游体验的影响越来越深远.许多专家学者对这些因素进行深入研究，其中包括旅游安全网络关注度时空特征研究，以国家级[19]为研究区域，采用常规研究方法，从而分析影响因素为除常规的经济发展水平、网络发达程度、突发重大事件外，还包含社会人口统计特征这一重要因素[21].气候舒适度是导致旅游淡旺季的一个重要因素[40]，通过对气候舒适度对客流量的影响分析，有助于预测客流量以及改善游客体验.美食体验是影响旅游体验的一大关键性因素，透过美食的网络关注度来说明体现旅游的关注度也是众多学者研究的一个方面，其中最重要的是先验证二者的耦合关系[41]，研究结果表明二者正相关，但相关系数差异化、旅游营销侧重美食与否要具体情况具体分析.4 结论与展望4.1 结论在理论层面，利用大数据工具反映旅游网络关注度来研究游客分布情况，极大地丰富了旅游学科的研究理论与方法.在实践层面，地区旅游网络关注度情况与地区的客流量分布情况在时空方面的耦合性已经得到验证，旅游网络关注度可以用于预测地区客流量大小及游客分布情况.因此，利用旅游网络关注度可以提前预知节假日时期游客来访量与分布情况，对于景区在淡季与旺季接待游客，进行科学景区管理提供数据参考.同时，通过研究不同区域、不同时间段的游客分布情况的对比分析，可以找出影响游客在地区游玩的因素，进而发现地区吸引游客的优势与劣势来帮助提高区域旅游方面核心竞争力，从而促进区域旅游可持续发展.4.2 展望虽然国内研究成果颇丰，但现有研究仍有不足，诸多问题尚需深入探讨与研究.例如，在理论方面，研究旅游问题缺乏创新，仅仅关注游客的时空分布，对游客量的简单预测.在如何挖掘更加有价值的信息和解决景区实际问题等方面的研究还有待加强.研究方法与理论尚需要进一步丰富，旅游网络关注度本身就是多学科交叉，现有理论对旅游网络关注度和驱动机制的认识不足，所使用的研究方法有待加强.在实践方面，反映旅游网络关注度的数据源较为单一，使得研究结果代表性性不足，旅游网络关注度所代表的游客行为无法判断游客真实态度，对数据源取用方面还略显不足.此外，影响因素研究不完善，案例地代表性不强，难对旅游企业提出实际操作建议.而知晓游客的关注重点和分布情况对于企业来说十分重要.本文建议未来研究可以围绕在以下几方面展开：4.2.1 游客量精准预测研究利用网络关注度预测客流量阶段刚刚开始，目前所存在的模型实证检验较少，都是仅对一个案例地进行实证分析，说明问题具有局限性.应该对同一模型进行不同案例地客流量预测，使预测更加精准，从而真正有助于景区的管理.同时，在模型方面，需要建立更多的模型，根据案例地的不同，将更多影响客流量的因素考虑到模型里，并进行实证分析，从而使预测模型更加准确，为景区管理、游客出游提供更加可靠的数据参考.4.2.2 关注旅游六要素改善游客体验研究不仅应关注游客的时空分布，还应吸引游客、解决旅游淡旺季问题.旅游六要素也是游客最关注内容.因此从旅游六要素出发是提高游客体验的有效方法.利用百度指数和微指数可以对旅游目的地的六要素网络关注度进行分析，进而找出游客最关注的方面，进行精准改善.同时，对整体六方面内容进行统筹协调，将为景区的良好发展提供有力保证.4.2.3 增加同地区同类景区对比研究同区域相似地形地貌的景区出现的频率更多，同地区的同类景区由于拥有的客户群是相通的，因此竞争也是最激烈的.同时，对同区域来说，政府如何更好地分配资源，真正解决热门景区游客量超额问题和同区域同类景区遮蔽问题，达到景区游客分流目标至关重要.而旅游网络关注度在同区域景区对比研究，将会为这些问题找出解决方案，并为同区域景区建立竞争与合作机制提供宝贵参考意见.4.2.4 多数据源对比研究微指数所表示的网络关注度与客流量关系已经得到验证.因为微指数所代表地微博与微信用户行为痕迹，微信和微博本身也包含用户的互动关系，所以微指数无论是对区域的时空特征更加精细准确的说明，还是对预测模型的进一步改善，以及提高游客旅游体验，都将会使研究更加严谨.但微指数在旅游研究当中的使用较少，若将微指数用到旅游网络关注度的研究当中，将会弥补百度指数在体现旅游网络关注度的不足.而微指数与百度指数对比在旅游当中的研究更少.两大指数所对应的网络关注度的对比可为景区的营销策略指明方向.因此，日后的研究应该将微指数纳入旅游网络关注度及其他方面的研究中，进一步完善旅游研究成果.4.2.5 注重方法理论研究和跨学科多元化交叉研究国内旅游关注度的研究应该跨学科，多元化.大数据的分析方法日新月异，在研究旅游网络关注度问题方面，应当借鉴新的大数据研究方法.在数据源反映游客上网行为信息不准确方面，可以采用旅游网络关注度与网络文本分析方法相结合，更准确高效的反映问题.理论方面，应注重创新.例如在解决同区域同类景区竞争问题，可以采用景点遮蔽理论来加以研究.理论和方法的使用，要学会因地制宜.参考文献：【相关文献】[1] 吉小叶,彭佑元,杨丽.在线旅游服务供应链视角下消费者信任度的模糊评价[J].企业经济,2015(12):140-146.[2] ELLERY P J,VAUGHN W,ELLERY J,et al.Understanding internet 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网络关注对地区旅游发展的影响——基于百度指数的实证分析
一、研究背景（一）绪论根据中国互联网络信息中心（CNNIC ）发布的第45次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2020年3月，我国网民规模为9.04亿人。
互联网时代消费者的旅游体验影响力不断增强，旅游目的地的问题和缺点也会在网络环境下扩大化，进而塑造景区的网络口碑。
不同景区网络营销水平存在差异，进而导致网络世界关注度的不均衡。
以旅游城市重庆为例，一些闻名已久的景区在互联网时代下与网红景区拉开了差距，重庆大足石刻2019年1-10月累计接待游客85.83万人次，而“网红景点”洪崖洞民俗风貌区仅国庆7天就接待游客88.9万人次，而像钓鱼城①、湖广会馆等有着丰富历史底蕴和人文内涵的景区相对受到冷落。
可见借助大众化的互联网平台，对于不同地区的旅游发展也能带来截然不同的影响。
（二）旅游网络关注度研究现状与其他客体网络关注度一样，旅游网络关注度是以网络数据中相应的旅游信息为基础，以曲线图的形式呈现某一关键词在某一时间内的“用户关注度”（李君轶和杨敏，2010）。
目前我国关于旅游网络关注度的研究集中在局部区域及某一类型旅游网络关注度的时空分布趋势描述、旅游网络关注度及其相关性影响研究和旅游网络关注度主要影响因素三个方面。
王琨等（2010）将用户贡献内容（UGC ）作为网络关注度的数据源，对国外电子旅游网络社区Tripadvisor 中有关中国旅游的内容进行检索。
琚胜利网络关注对地区旅游发展的影响——基于百度指数的实证分析任润蕾【摘要】以全国5A 级旅游景区为例，研究景区网络热度对地区旅游发展的影响。
通过百度指数搜集景区的网络热度，对网络关注度与国内旅游人数和国内旅游收入为指标的旅游发展程度的时空趋势进行研究，进一步使用固定面板数据变截距模型，研究不同客户端、不同地区网络关注对旅游发展影响的差异。
研究结果显示，地区景区网络关注热度和旅游发展存在显著的正向关系。
PC 端和移动端呈现互补作用，并非互相替代的竞争关系。
旅游客源市场地理细分及空间结构多因素计量分析——以四川省为例
还将影响速 率的因素 ． 交通流量 、 如 道路情 况 等因 紊考虑在内． 可较 真实的反映实际情 况 上进指 标原 始数据 来 自《中国统 计年 鍪 ２１ 》 《 （ｌ 、 中国环境统计概 要 一２ ０ 》 ￣ ０ ４ Ｉ ４ Ｏ４ 、２０ 中国卫生统计年 ｌ》、 Ｉ旅游政 务网 簦 四Ｊ １ ２ 定量分析 方法 内在信虚分 析可测 量 量表 中一 系列项 目是否 连 同一 个概 念， 即对
型性 肺 炎发病 率在 矩 阵 Ｆ 上 有较 高载荷 ， Ｉ 这
７个 指标 反 映 客 源地 社 会 经 济 情 况 。 Ｆ 故 ｌ为
量氧中项 目间的 内在一致性 以及 量表的 可靠
性 和稳 定性 进 行 检 验 因子 分 析 芷 把 一 些 具
有错 综复杂关系的变量 归纳为 少数 几个 综合
一
、
引 言
离表示相 比， 表示法 不仅 考虑 了距 离因素， 此
以 往 对 旅 游 客 源 市 场 空 间
一
旅 游 客 源 市 场 空 间 结 构 是 旅 游 地 理 结 构
的 基 本 研 究 内容
结构的研究 多 重 于考 察客源地 社会经济 的 侧
整体水平以及旅 游地的 可选性等 因素对旅 游 客源市场空 间结 构特征 与分 异的 影 响． 多 且 是 关于客源地游客 整体特征 的描 述 而一 重 要 因素—— 旅游者旅游行 为对旅 游客源 市场 空间结构影响的研 究则因旅游统 计资料的 缺 乏 被 忽 略 另 一 方 面 ， 目前 时 旅 游 客 源 市场 地 理 细 分量 化 技 求 的探 讨 也 十 分 鲜 见 奉 文
理 市 场 细 分
源地 居民的 消 费结构 和生 活质 量。（ ） 均 ３平 受教 育年 限（ ） 大专 以上 文化程 度 占 ６岁 年 和
试析四川若干主要景区旅游时空特征
试析四川若干主要景区旅游时空特征引言旅游景区的空间分布结构特征及其组合规律对区域旅游业发展布局具有重要的现实指导意义。
深入研究旅游景点、线路与客源的空间结构，掌握其分布规律对区域旅游业的发展有重要的作用。
四川是我国旅游资源大省，对四川主要景区进行时空特征是必要的。
1、研究技术路线设计本文采用一般重力模型模拟四川主要旅游景区的空间联系状态。
1.1 重力模型和引力矩阵设计本文借鉴Dematteis的空间联系理论，利用2009年景区接待人数及收入统计数据（如表1所示），运用空间交互模型的定量分析方法，来揭示四川主要旅游景区即九寨沟、青城山、峨眉山、乐山等14个景点的空间联系状态，并对景区的节点结构进行分析，并生成最大引力联结线分布图（如图1所示）。
由图1可以分析得出：（1）生成的最大引力联结线一共有十三条。
四川旅游主要以青城山、九寨沟、峨眉山和乐山大佛为中心，吸引了其它方向的景点。
呈现典型的区域性和局部聚团的特性。
（2）横向是以峨眉山——乐山大佛一线为主，纵向九寨沟与峨眉山相接。
体现了景区纵横分布线性的特点。
（3）由引力联结线的粗细以及颜色深浅区别可以得出：峨眉山——乐山大佛、都江堰——青城山之间的引力最大，它们相比其它景区而言对游客的吸引力最大。
四姑娘山、窦团山等就相对显得冷清特别是要加强景点的旅游交通设施的建设。
3、发展四川旅游的对策3.1进一步优化旅游景区的空间结构具有基础性地位，无法回避。
可采取的主要措施是进一步加强四川同其他省份及四川各县市的交通网络建设。
一方面，完善四川省内交通网络；另一方面，完善四川同其他省市的交通网络，提高可进入性。
这样，四川的客源市场将大为拓展。
3.2实施旅游精品战略，吸引国内外游客。
集中力量建设一批具有国内外比较优势、主题鲜明、特色突出、创汇创收能力强的旅游精品项目。
3.3加大宣传，扩大促销，发展国内国际市场。
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冰雪旅游景区网络关注度和实际客流量之间的关系研究——以成都西岭雪山景区为例
冰雪旅游景区网络关注度和实际客流量之间的关系研究——以成都西岭雪山景区为例冰雪旅游景区网络关注度和实际客流量之间的关系研究——以成都西岭雪山景区为例随着互联网的不断发展，越来越多的人选择通过网络来获取旅游信息。
网络已经成为人们了解和选择旅游目的地的主要途径之一。
网络关注度成为评估一个景区知名度和吸引力的重要指标之一。
然而，网络关注度与实际客流量之间的关系并不一定完全对等，因为网络关注度只是传播和曝光的一种表现形式，不能直接反映出实际游客的数量。
因此，本研究旨在探讨冰雪旅游景区网络关注度与实际客流量之间的关系，并以成都西岭雪山景区为例进行研究。
首先，需要了解成都西岭雪山景区的情况。
成都西岭雪山景区是四川省成都市最大的冰雪旅游景区，以其壮丽的雪山景观和丰富的冰雪娱乐项目而闻名。
近年来，随着成都西岭雪山景区在各大网络平台上的推广，其网络关注度逐渐提高。
大量的游客通过网络了解到该景区的美景和独特体验，进而有意向前往实地进行旅游观光。
其次，本研究将通过调查问卷的方式，获取游客对成都西岭雪山景区的网络关注度和实际客流量之间的看法和评价。
调查将包括问卷的制作、发放和数据的分析等步骤。
通过对游客的参与和反馈，我们可以了解到他们是通过何种途径了解到该景区的，比如朋友推荐、社交媒体或旅行网站的介绍等等。
同时，我们还将了解到游客选择该景区的主要原因，比如雪山观光、冰雪娱乐项目或其他个人兴趣等。
通过统计和分析这些数据，我们可以初步了解网络关注度和实际客流量之间的潜在关系。
然后，本研究将对成都西岭雪山景区的网络关注度和实际客流量进行对比分析。
我们将通过统计参与调查的游客人数和实际到访景区的游客人数，计算两者之间的相关系数。
如果相关系数较高，并且存在显著性差异，那么可以初步得出网络关注度与实际客流量之间存在正相关的结论。
但需要注意的是，从相关系数的结果来看，也不能完全排除其他因素对实际客流量的影响，比如气候等。
最后，根据研究结果，我们将探讨成都西岭雪山景区的网络推广策略和实际客流量之间的关系，并提出相应的建议。
基于百度指数的四川省旅游景区关注度特征分析
研究不足与展望
源，可能存在数据 偏颇性问题。
在研究方法上，本文主要采用了描述 性统计分析和可视化方法，未来可以 尝试引入更复杂的统计模型和机器学 习方法，以提高研究的准确性和深度 。
对于四川省旅游景区的关注度特征分 析，未来可以进一步考虑引入其他影 响因素，如景区服务质量、游客满意 度、社交媒体分享等，以更全面地了 解景区关注度的形成机制。
四川省旅游局公开数据
介绍从四川省旅游局获取的相关数据，包括景 区门票销售、游客数量等。
其他相关网站和数据库
介绍从其他相关网站和数据库获取的数据，如携程网、去哪儿网等。
数据处理
数据清洗
介绍对获取的数据进行清洗和处理的过程，包括 去除异常值、填补缺失值等。
数据标准化
介绍对数据进行标准化的方法，如归一化、标准 化等，以消除不同量纲对分析结果的影响。
季节性分析
通过对时间序列数据的季节性分析，可以了解游客对景区的季节性偏好。例如，通过分析不同季节的游客数量变化，可以 了解景区的旺季和淡季情况，为旅游市场策划和营销提供参考。
04
结论与建议
结论回顾
四川省旅游景区关注度呈现出明显的 时空分布特征。
不同类型旅游景区的关注度在时间和空间 上存在差异。
四川省旅游景区关注度受到多种因 素的影响，包括季节性因素、事件 性因素、地域性因素等。基于指数的四川省旅游 景区关注度特征分析
2023-11-01
目录
• 研究背景与意义 • 研究方法与数据来源 • 四川省旅游景区关注度特征分析 • 结论与建议
01
研究背景与意义
研究背景
四川省作为中国西南地区的旅游大省，拥有丰富的自然和人文景观，吸引了大量 的游客。
随着旅游业的发展，四川省的旅游景区数量也在不断增加，而游客的关注度是景 区发展的重要因素。
基于百度搜索的景区网络关注度比较研究
基于百度搜索的景区网络关注度比较研究作者：宋雨晗冯晓兵来源：《中共乐山市委党校学报》2019年第03期摘; ;要：互联网和移动终端的普及，使网络搜索已经成为游客了解旅游信息的重要渠道。
通过百度对“乐山大佛”“峨眉山”的搜索数据的统计分析发现，峨眉山景区的网络关注度要显著高于乐山大佛景区，景区的网络关注度具有明显的时间波动性;夏季是两个景区的旅游旺季，在以周为时间段的统计分布上，景区的网络关注度与人体精力曲线呈反比例。
关键词：百度搜索;网络关注度;比较分析中图分类号：F59; ; ; ; ;文献标识码：B; ; ; ; ;doi：10.3969/j.issn.1009-6922.2019.03.010文章编号：1009-6922（2019）03-59-06一、研究背景随着互联网和移动终端的普及，网络搜索已经成为游客了解旅游信息的重要渠道，對事物和现象的现实关注能够体现在网络上的搜索频率中。
因此通过统计网络搜索数量，可以分析出在一定时段内互联网用户对相关信息的关注程度。
游客网络关注度是游客在出游前通过网络辅助决策形成的，是游客出游的一种前兆。
旅游网站访问人数与景区现实旅游客流量之间存在极高的相关性。
旅游景区网络关注度不仅对旅游客流具有“导引”作用，而且对景区客流量具有预兆性，根据旅游景区实际游客量与百度搜索的关系，可以有效预测旅游景区当天的游客量。
乐山大佛景区和峨眉山景区属于世界物质和文化双遗产景区，同为5A级景区，并同属于乐山市，在乐山市旅游市场中占据重要的位置。
在每年黄金周期间，两个景区都会出现接待量饱和等问题。
通过对这两个景区网络关注度进行分析，可对景区预测未来的游客量提供科学参考，有利于景区假日期间提前做好旅游接待工作。
百度是国内第一大搜索引擎，基于用户在百度上对“乐山大佛”“峨眉山”的搜索数据，分别统计2017年用户对两个景区的搜索量，从年、季、月、周四个方面分析比较峨眉山景区和乐山大佛景区的网络关注度，以期为景区游客管理与旅游营销提供参考。
基于百度指数的森林公园客流量影响因素分析
基于百度指数的森林公园客流量影响因素分析吴潇;陈绍志;赵荣【摘要】随着国内旅游业的迅速发展,森林公园以其良好的资源优势成为更多游客的选择.利用百度指数平台获得的各类搜索指数,研究了搜索指数与森林公园客流量的相关性以及森林公园客流量影响因素.研究发现:森林公园客流量及搜索指数存在耦合性;通过多元线性回归分析方法估测了包括搜索指数在内的主要因素对各地区森林公园游客量的影响,发现对森林公园客流量影响较为显著的因素是GDP及森林公园资源丰度,可见经济发展水平越高、森林公园自身资源条件越好的地区,其森林公园客流量越大;通过对百度指数和森林公园客流量分析,发现两者的相关性在游客输出地区和输入地区呈现明显的差异性.研究结果有助于指导各地区森林公园发展规划和森林公园经营单位经营决策.%With the rapid development of domestic tourism,forest park has become the choice of more tourists because of its good ing the Baidu index platform to obtain various search index,this paper studied the correlation of search index and forest park passenger flow,as well as the factors affecting forest park passenger flow.The results showed that there was a coupling between forest park and the search index.Multiple linear regression analysis method was used to estimate the main factors affecting the forest park passenger flow in various regions,including search index.The results showed that the main factors of forest park passenger flow were GDP and forest park resource abundance,thus it can be seen that the better economic and resource conditions of the region were associated with the greater forest park passenger flow.Through the analysis of Baidu Index and Forest Park trafficscatter plot,it was obvious that the correlation between the output and the input area of the tourists is obviously different.The results of this study will be helpful to guide the development plan of forest park and the operation decision of forest park management department.【期刊名称】《林业资源管理》【年(卷),期】2017(000)001【总页数】5页(P27-30,62)【关键词】百度指数;森林公园;客流量;影响因素【作者】吴潇;陈绍志;赵荣【作者单位】中国林业科学研究院林业科技信息研究所,北京 100091;中国林业科学研究院林业科技信息研究所,北京 100091;中国林业科学研究院林业科技信息研究所,北京 100091【正文语种】中文【中图分类】S759.9近年来，随着我国经济的崛起及国家旅游发展战略的调整，国内旅游业发展迅速，森林公园［1］已成为更多游客的出行选择。
成都A级景区游客旅游偏好时空特征研究
成都A级景区游客旅游偏好时空特征研究伴随互联网技术的不断扩大与快速发展,特别是随着5G时代的到来,互联网技术在旅游业中得到了广泛的应用,大量的游客利用网络把自己旅游的真实经历分享出来,将互联网上的丰富内容汇集了许多自发而又真实的旅行日记。
这种旅游数字足迹在我们研究游客的旅游偏好的时空特征方面提供了新的研究数据基础。
本文借助网络爬虫技术,以携程网来访成都A级旅游景区游客所发布的游记文本作为数据来源,得出网络关注度数据,将旅游偏好选择与关注度相结合,利用excel等数理统计方法、ARCGIS空间分析方法及社会网络分析方法,探究成都A 级景区游客旅游偏好的时空特征及其影响因素分析,再从旅游需求层面、旅游供给层面及旅游再造层面的时间、空间两个维度来为成都市A级景区提升游客旅游偏好方面提出可行性建议对策。
本研究得出的主要结论有:(1)在旅游偏好的时间特征方面:游客对成都市A级景区的旅游偏好逐年增强;到访成都游客旅游偏好的时间总体格局表现为“春夏旺,秋冬淡”,时间分布不均匀。
古迹遗址、自然风光和街区小镇类型景区构成了成都核心的景区。
游客偏好的日停留时间平均在3天左右,成都旅游目的的深度旅游还处于在初级阶段。
(2)在旅游偏好的空间特征方面,成都A级景区游客网络关注度在6年间逐渐由“一个中心”向“多个中心”变化的空间布局;“边缘—核心”特征突出,总体形成非均衡性集中分布特征,部分地区网络关注度中心组成峰值区,高值中心分别位于主城区和都江堰市,且呈现由中心向外围递减的趋势。
游客偏好的空间集聚特征呈现出“双核多点”的空间集聚格局,各个季节不同景点的旅游聚集度指数空间分布变异性强,一些高密度核心热点区的扩散范围但随着季节的推移而转移,一些冷点景区随着季节的推移逐渐成为核心热点区;游客偏好空间共现网络节点间分布不够均衡,大多数的旅游节点是需要通过核心的网络节点去相互联结的。
游客旅游偏好空间分布不均匀,游客旅游偏好景区过度集中于主城区和都江堰市,对其他景区造成了“遮蔽效应”。
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现， 在惯 常环境 条件 下 ， 区域旅 游网络 用户关注度与 实际旅游客 流具 有极 强的正相 关性 。 区域旅游 网络用户 关注度
在 时 空 上存 在 ３个 层 次 的 波 动 变化 特 征 ： 是 全 年 呈 现 “ 峰 ” 式 变化 ， 川 省 的 “ 峰 ” 出现 于 ３月底 至 ５月 一 双 模 四 双 值
龙 茂 兴 ， 孙根 年 ，马 丽君 ，王 洁 洁
（． １陕西师 范大学 旅 游与环境学院 ， 西安 ７ ０ ６ ； ． 义师范学院 ， １０ ２ ２ 遵 贵州 遵义 ５ ３０ ） 叠加 检 索规 则 ， 取 ２ ０ 根 获 ０ ９年 四 川旅 游 网 络 用 户 关 注 度 数 据 。 研 究 发
第３ Ｏ卷
２１ ０ １年
第３ 期
６月
地域研究与开发
ＡＲＥＡＬ ＲＥＳ ＡＲＣＨ ＡＮＤ ＤＥ Ｌ ＭＥＮＴ Ｅ ＶＥ ＯＰ
Ｖｏ ． ０ Ｎｏ ３ １３ ．
Ｊｎ ０ １ ｕ ．２ １
区域 旅 游 网络 关 注 度 与 客 流 量 时 空动 态 比较 分 析
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以 四 川 为 Biblioteka 导引过程 、 强度和机 理展开探讨 。韩冰 ， 紫 （０ ７ 路 ２０ ） 的研究认为户外 网站论坛 的互动作用对个 人 出行行 为
具有很强 的导 引作用 。吴 士锋等 （０ ９ 就 网站 信息 ２０ ） 流对旅游人 流增强作用展 开 了研究 。李 山， 邱荣旭 ，
陈玲（０ ８ 的研究还发现 ， ２０ ） 旅游景 区网络空间关注度是 其现实游客量 的前兆 ： 内表现为“ 周 日前兆” 年 内表 现 ， 为“ 旬前兆” 。纵观现有研究 成果 ， 主要有两种 观点 ：
步了解旅游地概况 ， 为其旅游 的 目的地选 择 、 出游行
程、 线路安排 提供决策参 考 ， 同时 了解 在前往该 旅游地
旅游应注意的相关事宜 ， 游者对旅游 网络信息 的关 注 旅
一
定程 度 上 昭 示 其 出 游 行 为 ， 于此 ， 游 信 息 流 又 是 基 旅
旅游客流的“ 前兆” 尽管不 同角度存在 “ 与 “ ” 。 因” 果 的
在旅游系统中 ， 不同的主体基于不同的角度对 信息流 的 功能作用具有不 同的理解 与诉求 ， 旅游 地各旅游企业 与
旅游部 门， 运用互联 网发布和传递旅 游信息 ， 目的在 其 于向社会公众宣传旅游地 ， 吸引旅游者 前来观 光游览 和 休息度假 ， 因此 ， 旅游地管理部门与企业 正是充 分发 掘 、 利用和提高旅游信息流对旅游 客流的导 引功能 ； 旅游 者 在产生旅游需求的前提上 ， 通过 网络提供 的旅游信息进
关 键 词 ： 区域 旅 游 ； 注 度 ； 流量 ； 川 省 关 客 四
中图分类号 ：Ｆ ９ ５０
文献标 志码 ：Ａ
文章编号 ：１０ ．３ ３ ２ １ ）３ ０ ９ ． ５ ０ ３ ２ ６ （０ １０ —０ ３ ０
０ 引 言
近年来 ， 我国信息 网络事业 快速发 展 ， 互联 网 已走 进 了寻常百姓家 。根据 中国互联 网信息 中心最新统计 ，
一
当前 ， 有关 网络关注度 与旅游 客流关系的研究成果 较少 ， 路紫是国内关于旅游 网络信息与客流关系研究 的
开拓者 。路紫等 （ ０７ 通 过对旅游 网站访 问者 行为 的 ２０ ） 时间分布及导 引的分析 ， 总结 了旅游 网站访 问者 日内、 周内、 内行 为的时间分布特征 ， 年 并认为周 内、 内旅游 年 网站访 问者人数与景 区旅游者 人数之 间存 在极高 的相
注、 了解和获取旅游地 信息 ， 而为其 出游决策 提供依 从 据。随着各地 互联 网络普及率 的不断提 高 以及信 息社 会的到来 ， 旅游信息网络对旅游者 的出游决策和 出游活 动愈将起着更 为关键 的作用 。因而 ， 探讨旅游地 网络关 注度 的时空变化规律 ， 揭示 旅游地 网络关注度时空变化
与旅 游 地 客 流 时空 动 态 的 内 在 联 系 ， 指 导 旅 游 发 展 实 对 践具 有 重 要 意义 。
是路紫等人 的研究 成果认 为旅游 网络信 息流对现 实
旅游客流具有导引作用 ； 二是李山等人 则认为网络空间 信息流只是一种重要 的“ 前兆 ” 现象。其实 ， 笔者认 为 ，
关性 ， 证明旅游信 息流对 客流具 有导引 作用 。路紫 ， 刘娜 （０ ７ 就澳大利亚 旅游网站信息 流对旅游 人流 的 ２０ ）
收稿 日期 ：２ １ ０ ０—０ ９—２ ５；修 回日期 ：２ １ —０ ０ １ ３—１ ５ 基金项 目：中央高校基本科研业务费专项资金项 目（９ Ｚ Ｄ ６ ０ＳＺ ０ ）
底、 ６月低 至 １ ０月初 ； 二是月 内旅游 网络用户 关注度 以周为周期 呈 波峰 状有序 波动 ， 双休 日为峰谷 ， 工作 日为峰 脊 ；
三是在 节假 日前后呈规则 变化 ， 节前为 高峰 凸起 ， 节后 则是 低丘缓坡 。用户关 注度 此种 变化 特征与现 实旅游客 流的 波动变化相映照 。同时， 四川旅游用户关 注度数值 变化 与旅行社接 待 国 内客流量 变化 ， 时序 维度 和 区域 空间维度 在 上 均具有较 高的耦合性 ， 旅游 网络用户关 注度 变化较之 于现 实客 流量具有超前性 ， 时间长度约为半个月左右。 其
一
截至 ２ ０ ０ ９年 １ ２月底 ， 中国网 民规模达 ３ ８ ．４亿人 ， 中 其 搜索引擎用户规模 ２ ８亿 人…。互联 网已成为 人们发 ． 布、 传递 和获取信 息 的重要 渠道 之一。 当前 ， 地旅游 各 部门 、 旅游企 业纷 纷通 过 网络平 台向公 众发 布旅 游信 息， 宣传 推介 旅游 地。社会 公众 则通 过互 联 网渠道 关
差别 ， 但双方均认为旅游信 息流与人 流之间存在着 紧密 的必然联系 ， 因而 ， 探讨其依 存关系 的客观规律 是 当前 旅游信息流与客流关 系研究 的关 键， 笔者 以现有相关研 究成果为基础， 拟就区域旅游 网络关注度 的时空变化及 其与区域客流变化进行 比较分析 ， 以期进一步揭示其相