湖南“红三角”旅游区PC与移动游客网络关注度时空分布特征及其异同

【目的】揭示“红三角”PC和移动游客网络关注度时空分布特征及影响因素,分析各影响因素的边际效应,在此基础上,分析两者的异同。【方法】收集游客网络关注度及其他相关数据,利用季节性强度指数、地理集中度指数和重心模型,进行统计分析和比较。【结果】①移动游客网络关注度相对较高,年内变化波动幅度较大,PC游客网络关注度相对较低,年内变化波动幅度较小。两者对重大事件影响同步响应,但响应程度有较大区别。PC游客网络关注度具有较明显的前兆效应,移动游客网络关注度的前兆效应不明显,移动游客网络关注度对节假日的响应程度高于PC游客网络关注度。②普通周周内移动游客网络关注度与PC游客网络关注度周内变化呈反向变化关系;移动游客网络关注度在春节和十一假期内均呈倾斜的“L”型,PC游客网络关注度在春节期间呈倾斜的“L”型,而在十一期间呈“M”型,黄金周内峰值均出现在假期开始后的第三天。PC和移动游客网络关注度月变化均呈山岭形,但两者变化趋势存在反向相关的关系,PC游客网络关注度季节性相对较小。③PC与移动游客网络关注度空间分布的影响因素基本相同;山东、河南等7省区PC和移动游客网络关注度规模分布较一致;其他省区PC与移动游客网络关注度规模分布存在较大偏差。各月PC与移动游客网络关注度重心变化存在较大差异,整体上PC游客网络关注度重心更偏向东北方向。PC与移动游客网络关注度的空间分布的影响因素的基本相同,但在网络普及率,以及各因素影响程度上两者间有较明显的差异。【结论】相关结果可为丰富旅游与信息流的相关研究,促进湖南“红三角”旅游客源市场开发提供参考。
     

湖南“红三角”旅游区PC与移动游客网络关注度时空分布特征及其异同

【目的】揭示"红三角"PC和移动游客网络关注度时空分布特征及影响因素,分析各影响因素的边际效应,在此基础上,分析两者的异同。【方法】收集游客网络关注度及其他相关数据,利用季节性强度指数、地理集中度指数和重心模型,进行统计分析和比较。【结果】1移动游客网络关注度相对较高,年内变化波动幅度较大,PC游客网络关注度相对较低,年内变化波动幅度较小。两者对重大事件影响同步响应,但响应程度有较大区别。PC游客网络关注度具有较明显的前兆效应,移动游客网络关注度的前兆效应不明显,移动游客网络关注度对节假日的响应程度高于PC游客网络关注度。2普通周周内移动游客网络关注度与PC游客网络关注度周内变化呈反向变化关系;移动游客网络关注度在春节和十一假期内均呈倾斜的"L"型,PC游客网络关注度在春节期间呈倾斜的"L"型,而在十一期间呈"M"型,黄金周内峰值均出现在假期开始后的第三天。PC和移动游客网络关注度月变化均呈山岭形,但两者变化趋势存在反向相关的关系,PC游客网络关注度季节性相对较小。3PC与移动游客网络关注度空间分布的影响因素基本相同;山东、河南等7省区PC和移动游客网络关注度规模分布较一致;其他省区PC与移动游客网络关注度规模分布存在较大偏差。各月PC与移动游客网络关注度重心变化存在较大差异,整体上PC游客网络关注度重心更偏向东北方向。PC与移动游客网络关注度的空间分布的影响因素的基本相同,但在网络普及率,以及各因素影响程度上两者间有较明显的差异。【结论】相关结果可为丰富旅游与信息流的相关研究,促进湖南"红三角"旅游客源市场开发提供参考。     

基于百度指数的省域旅游形象口号 网络关注度时空特征研究

以百度指数作为数据来源,运用变异系数、基尼系数等统计分析方法和全局自相关空间分析方法,对中国8个省的省域旅游形象口号网络关注度的时空特征进行研究。结果显示:在年变化特征上,关注度总体呈降低趋势,特别是推出时间较早的形象口号;整体月变化曲线呈双"M"形,特殊事件对关注度的影响非常显著,网络关注度的高峰、低谷与国内旅游活动的季节性差异具有同步性;关注度月变异系数整体多呈波动降低趋势,各月份间的网络关注度差异在变小;周变化曲线呈倒斜"一"型,网络关注度平时较高,周末较低。在空间特征上,省域旅游形象口号网络关注度较高的区域是本省(市)、东部经济发达地区和邻近省(市),关注度高的区域与旅游客源地具有重合性,关注度的省际基尼系数与莫兰指数的结果具有共同性。最后从省域旅游形象口号的设计、宣传方式和目的地营销这3个方面给出了建议。     

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

研究基于2016—2020年百度指数数据,研究疫情影响下福建省5A级旅游景区网络关注度变化,分析时间、空间分异特征,结果显示：(1)时间分异特征上,表现为疫情影响下人们的搜索行为在周内发生巨大变化;季节性表现为疫情前的最高峰为疫情后的低谷;旅游景区网络关注度呈现出黄金周的井喷式发展变化;景区关注度年际变化受疫情影响表现出下降趋势.(2)空间分异特征上,游客网络关注度具有明显的空间集聚效应,主要客源市场集中于东南沿海地区,以福建省为圆心,向周边省市延伸,呈现圆形扩散态势;网络关注度空间演化呈现“多中心”空间分布态势,“核心-边缘”特征明显,表现为“东南-西北”两核心.     

东北5A级景区网络关注度区域差异研究

以2013—2016年全国31个省、自治区、直辖市对东北5A级景区网络关注度的百度指数为数据基础,采用弹性系数、变异系数和泰尔指数的方法来测度东北5A级景区的网络关注度的区域差异特征,分析了网络关注度的空间格局和影响因素。研究发现:2013—2016年全国对东北5A级景区的网络关注度总体呈现出增长的趋势;区域间、区域内和以省际为单元的网络关注度差异显著,网络关注度的空间格局未发生根本性变化;区域间差异是造成东北5A级景区网络关注度区域差异的主要原因,区域内差异对总差异的贡献率较小;客源地的旅游资源丰度和客源地与旅游目的地间的空间距离是东北5A级景区旅游网络关注度空间分布的主要影响因素。     

江西省世界地质公园网络关注度时空分布特征研究

以江西省的三清山、龙虎山、庐山世界地质公园为例,从百度指数平台获取三者2014-2018年的网络关注度数据,采用弹性系数、季节性集中指数和地理集中指数分析其时空分布特征,再采用标准差椭圆法研究其空间分布的演变特征。结果表明:时间上,三者的网络关注度总体上均呈现出上升的趋势,每年主要为4月、7月和8月、 10月3个峰值,其中又以节假日的峰值最高,但不同节假日的峰值出现时间稍有差异,如清明节和劳动节在节前达到顶峰,而国庆节则出现在节中;空间上,网络关注度的集中程度较高,形成江西省、珠三角、长三角、京津冀和川渝地区4个核心区;演变上,整体表现为东北—西南格局,出现向正东—正西方向转变的趋势,庐山和三清山中等关注度地区向东和向西增加,龙虎山高关注度地区向西缩减,低关注度地区在空间上无变化。     

基于百度指数的中国A级旅游洞穴景区网络关注度分布特征研究

对旅游洞穴景区网络关注度分布特征的研究,可从新的视角为我国旅游洞穴的开发、管理和宣传营销提供有益的指导.运用均值比率、核密度分析和标准差椭圆等空间分析方法,对百度指数收录的我国64个A级旅游洞穴景区网络关注度的分布特征进行研究.研究表明:A级旅游洞穴景区的网络关注度普遍不高;大部分潜在游客对3A级以下旅游洞穴景区没有兴趣;中国A级旅游洞穴景区网络关注度在空间上形成了3个高关注度带,2个高值关注中心;中国A级旅游洞穴景区网络关注度空间分布格局呈东北—西南走向,网络关注度重心在湖北省中部地区.     

研学旅游网络关注度时空差异及影响因素研究

基于百度指数获取2016—2021年我国31个省份“研学旅游”的网络搜索量,应用季节性集中指数和热点分析等方法,探究研学旅游网络关注度空间分布的时空差异特征,并从经济、教育、旅游、公共服务等方面探究研学旅游网络关注度空间分布差异的原因.研究发现：(1)研学旅游网络关注度在2016—2021年呈下降趋势,且在季节分布上具有不均衡性,在节假日前后呈现一定的集中性.(2)研学旅游网络关注度具有聚类分布特征,并且有较高的显著性：东部沿海和中部省份研学旅游网络关注度较高,西北、东北和西南地区较低.(3)区域经济水平、教育水平、研学旅游的发展水平和公共服务等因素是影响研学旅游网络关注度的主要因素.     

中国邮轮旅游网络关注度的时空格局及影响因素研究

邮轮旅游作为我国新兴的专项旅游活动,市场需求旺盛.越来越多的旅游者通过网络获取邮轮旅游的相关信息,并在检索过程中形成了对邮轮旅游的网络关注度.可以说,邮轮旅游网络关注度是旅游者的需求状况在网络上的直观表现.本文基于百度指数,综合运用变异系数、地理加权回归等数理及空间分析方法,研究2011—2016年我国邮轮旅游网络关注度的时空特征及影响因素.结果表明:(1)邮轮旅游网络关注度总体上呈逐年递增的趋势,年际差异较大,呈现明显的季节性特征,旺季高、淡季低,全年出现7月和3月两个主次波峰."春节"期间的网络关注度基本在节日前两天达到高峰,"十一"的关注度的高峰比"春节"提前1天,"十一"及"春节"期间的网络关注度整体呈现"V"字型,节前、节后的网络关注度均高于节日内.(2)邮轮旅游网络关注度的省际差异较大,关注度的高值区主要位于东部沿海地区,其范围呈现由沿海到内陆、从南方向北方并不断向中部地区拓展的变化趋势,省际差异逐渐缩小.(3)气候条件及闲暇时间是影响关注度时间分布的重要因素,各省之间经济、旅游、教育等发展水平不同是导致其空间分布差异的重要因素.     

长征国家文化公园沿线红色旅游经典景区网络关注格局及影响因素

以长征国家文化公园沿线15个省区的红色旅游经典景区为研究对象,运用季节集中度指数、地理集中度、变差异系数等方法探讨2015—2022年沿线红色旅游经典景区网络关注度的时空特征及影响因素。结果表明：(1)从时序上看,2015—2022年景区网络关注度整体特征呈现波浪式增长的稳定演变趋势,且季节性差异较小,全年分布较为均匀;(2)从空间上看,东-中-西部地区关注度差异性呈明显下降趋势,集聚程度较低,省域间网络关注度的地域空间格局相对稳定,均衡性逐渐增强;(3)景区层面,根据季节差异性来划分,景区数量呈“金字塔”结构,单峰型景区季节差异性特征显著,多峰型景区季节差异较小;(4)教育发展水平、区域人口量级水平、交通发展状况、经济发展水平、互联网发展水平综合作用促成了长征国家文化公园沿线红色旅游经典景区网络关注度的关注格局,而红色旅游发展水平对其影响效果不显著。     

婺源景区网络关注度分析——基于百度指数的视角

基于百度指数,选取婺源景区2012—2018年网络关注度数据,采用季节性集中指数(S)、周内分布偏移指数(T)、地理集中指数(G)和经济联系强度(L) 4个指标,分析了婺源景区网络关注度时空分布特征及其影响因素。结果表明:1)景区网络关注度与客流量呈正相关,百度指数在某种意义上是客流量的前兆; 2)景区网络关注度时间分布差异显著,年际变化上呈现“先快速增长,后急剧下降”的趋势;年内搜索淡旺季明显,呈现出以春季2—4月为旺季的“单峰型”形状;旅游黄金周内呈“金字塔”状变化,搜索顶峰在节前或节初1—2 d;工作周内,工作日缓慢上升达到峰值,周末快速下降; 3)景区网络关注度在空间上集中分布于江西省内和其周边省份; 4)油菜花主花期、节假日、两地经济联系强度、人均GDP是影响景区网络关注度的主因。     

福建省海岛旅游网络关注度时空分布格局及影响因素

海岛旅游的网络搜索能够反映游客出行的前兆效应和发展趋势.利用百度指数获取2017—2021年近5年中国大陆31个省份对福建省海岛旅游的网络关注度的搜索指数，以东山岛、平潭岛、湄洲岛和鼓浪屿4个福建省具有代表性的海岛为例进行分析.研究发现：(1)2017—2021年福建省海岛旅游网络关注度总体上呈现出先上升后下降的态势，其中2020年新冠疫情突发为重要拐点；季节性差异较明显，平潭岛季节性变化幅度最大、湄洲岛季节性变化最小；年内搜索旺季集中在春夏秋季节，具有旺季时间长淡季时间短的特点.(2)福建省海岛旅游网络关注度存在地域分布差异性，具有明显的地域衰减规律，整体呈“东部-中部-西部”波动递减的趋势，随时间推移区域间关注度分布向均衡发展.(3)福建省网络关注度与气候适宜性、地区经济发展水平、互联网发展程度和地理距离等有密切关联，是造成福建省海岛旅游网络关注度时空特征变化的重要原因.     

岳麓山-橘子洲景区国内网络关注度时空分布的特征

岳麓山-橘子洲景区是长沙著名景点之一，是长沙旅游的风向标。以景区相应关键词的百度指数为网络关注度计算基础，分析景区2018—2021年国内网络关注度时空分布规律及变化特征。结果显示，景区网络关注度总体处于上升趋势，2020年虽有较大幅度下跌，但2021年强势反弹，扭转了下跌势头。这4年间景区国内网络关注度时序规律变化总体不大，各年际变动相对较小，各季节占比保持了相对均衡，但是2020年后景区网络关注度淡、平、旺季分布规律有明显改变，假期分布规律在2020年上半年有较大变化。地理集中指数显示景区网络关注度空间分布相对分散，各省区市网络关注度变化相对同步，但首位度指数显示湖南本省优势突出，省域变异系数表明各省区市之间差异较大，自相关分析结果显示空间分布有较强集聚性，影响因素分析结果表明地理空间距离、人口数量和GDP等与景区网络关注度之间存在较强相关性。     

基于网络评论的旅游目的地评价研究——以我国31个省市自治区为例

以创新旅游目的地评价方法为目的,基于旅游网络评论数据,从旅游目的地发展规模和质量两个维度构建旅游目的地关注度—满意度分析(ASA)模型.整合国内8大在线旅游平台评论数据,采集全国23 496个景点的1 368 052条有效评论,建立我国大陆31个省市自治区基础数据库.通过模型化和可视化的方法对省域旅游目的地发展水平进行分析,结果显示：1)网络旅游关注度呈现长尾和极化特征,约80%的在线旅游评论集中在10%的核心旅游景点;核心旅游景点空间聚集度呈现出由高到低的“东—中—西”格局;2)不同类型景点在网络关注度和满意度上均有明显差异,且游客对不同类型景点具有不同的正负面情感特征.基于上述特征分析,结合31个省市自治区ASA定位分析结果,提出了我国大陆31个省市自治区旅游发展优化路径.     

革命历史题材剧对相关红色旅游景点网络关注度的影响研究——以《觉醒年代》为例

革命历史题材剧在促进大众情感认知和文化认同、激发旅游需求、增强红色旅游景点吸引力等方面发挥着重要作用.该文以重大革命历史题材剧《觉醒年代》为例,以2020—2021年相关红色旅游景点百度指数为数据基础,采用赫芬达尔指数、空间自相关、回归分析等方法探讨革命历史题材剧对其相关红色景点网络关注度时空特征的影响.研究发现：1)《觉醒时代》播出后,相关红色景点网络关注度与播出前同期水平相比显著增加,且非知名景点的增长幅度大于知名景点;年内均衡程度变动较小,年内分布趋势呈现倒“U”型分布;2)《觉醒时代》播出后,相关红色景点网络关注度空间集聚程度提升,冷热点空间格局较为稳定,呈现胡焕庸线分割特征,热点区主要集聚在长江中游城市群及邻近区域;延乔路、龙华烈士陵园、毛泽东故居网络关注度的空间响应较为明显;长江中游城市群网络关注度的提升较为显著;3)《觉醒年代》相关联旅游景点的平均每日互联网关注度与电视剧的受欢迎程度呈正相关.     

安徽省旅游景区网络关注度时空特征研究

基于百度指数统计2014年9月1日到2015年8月31日逐日网络关注度数据,从周时段、月时段、黄金周期间、三大旅游区域和网络关注客源地域特征5个方面研究安徽省22个著名旅游景区网络关注度时空特征。周时段内,网络关注度整体呈"平日高、周末低"特征,周五达到最大值;逐月来看,呈"三峰三谷"特征,关注高峰集中在12、3及4月;黄金周前5天关注度均明显上升,到节前一天达到最高峰,节后出现明显下降;网络关注客源具有一定的地域聚集特征。三大区域网络关注度存在较大差异,皖南最高且季节性波动最为明显,大合肥区次之,皖北最低且波动较小。需做好旅游景区网络营销、全省旅游业均衡发展、旅游客流高峰期预防等工作。     

基于百度指数的重庆马拉松网络关注度时空特征研究

【目的】揭示重庆马拉松网络关注度时空分布特征及影响因素。【方法】利用百度指数"指数探索"功能和时空属性数据,以重庆马拉松为关键词,时间段为2012—2016年,利用Excel,SPSS,ArcGIS等分析工具,运用季节性强度指数、地理集中指数、首位度指数、空间聚类和相关分析等方法进行分析。【结果】重庆马拉松网络年度关注度呈现阶梯状上升趋势;年内关注度的"双峰"形态突出,"尖峰平谷"形态鲜明,赛事报名期与举办期共同成为网络关注度的前兆期和峰值期;比赛周的周末搜索指数明显高于平日,网络关注与赛事举办形成共振效应;除重庆外,周边省份、东部沿海省份和发达城市的网络关注度较高,关注度水平与区域经济发展水平、人口数量(网民数量)、网络普及率等存在正相关关系,与空间距离存在负相关关系;重庆马拉松网络关注度的空间均衡水平逐年提升。【结论】马拉松正从单纯的专业体育赛事转变为大众体育旅游事件,利用网络关注度数据理清马拉松营销效应的时空特征及影响因素,将有利于基于马拉松旅游的城市营销,不断提升马拉松服务质量和赛事品质。     

基于百度指数的重庆马拉松网络关注度时空特征研究

【目的】揭示重庆马拉松网络关注度时空分布特征及影响因素。【方法】利用百度指数“指数探索”功能和时空属性数据,以重庆马拉松为关键词,时间段为2012—2016年,利用Excel,SPSS,Arc GSI等分析工具,运用季节性强度指数、地理集中指数、首位度指数、空间聚类和相关分析等方法进行分析。【结果】重庆马拉松网络年度关注度呈现阶梯状上升趋势;年内关注度的“双峰”形态突出,“尖峰平谷”形态鲜明,赛事报名期与举办期共同成为网络关注度的前兆期和峰值期;比赛周的周末搜索指数明显高于平日,网络关注与赛事举办形成共振效应;除重庆外,周边省份、东部沿海省份和发达城市的网络关注度较高,关注度水平与区域经济发展水平、人口数量(网民数量)、网络普及率等存在正相关关系,与空间距离存在负相关关系;重庆马拉松网络关注度的空间均衡水平逐年提升。【结论】马拉松正从单纯的专业体育赛事转变为大众体育旅游事件,利用网络关注度数据理清马拉松营销效应的时空特征及影响因素,将有利于基于马拉松旅游的城市营销,不断提升马拉松服务质量和赛事品质。
     

基于百度指数的旅游目的地网络关注度影响因素分析——以青岛为例

互联网已经成为当前绝大部分居民出游前了解旅游相关信息的最主要渠道.基于百度指数的数据分析功能,分析旅游目的地的网络关注度变化及影响因素,对指导旅游目的地的发展具有一定的意义.以青岛为例,经检索得到青岛2011年旅游网络关注曲线,发现2011年青岛旅游网络注度时间分布特征:①在一年内,用户旅游关注相对集中;②在局部时间段内,用户旅游网络关注度存在小的峰值;③用户旅游关注度曲线呈现一种齿状波动.由此得出影响旅游目的地网络关注度的关键因素有:季节变化、闲暇时间以及旅游目的地已有知名度,三者综合作用,影响着人们对旅游目的地的关注度.     

基于景区抖音粉丝关注度的长江经济带旅游经济空间结构及其影响因素分析

基于A级以上旅游景区的抖音粉丝量数据,运用空间分类、核密度、最邻近指数等研究方法,对长江经济带旅游经济空间格局进行分析,并探究其影响因素.研究发现：1) 从空间分异看,各省、市的旅游经济发育水平存在差异,其中上海、湖南、湖北等地的景区网络化水平较高,而四川、安徽等地较低.同时,从格局分布看,较高及高关注度景区在江浙沪一带呈集聚分布,在四川成都呈孤立分布,中低关注度景区分布范围广,但整体上东密西疏.2) 从空间集聚看,整体呈现出“双核引领,多点驱动”的结构特征.3) 从空间结构看,中高关注度景区在空间上呈均匀型分布,低、较低关注度景区呈集聚型分布.从集中程度来看,上海、江西、贵州的集中水平较高,而安徽、四川、重庆、湖南等地较低.4) 从虚实差异来看,景区网络关注度虽然打开了市场,但由于发展差距过大,导致整体发育水平并不高.5) 从各因子的影响力度来看,宣传力度以及实体建设水平对地区网络旅游经济的解释程度较高,经济支撑力、网络化水平次之,交通条件及服务水平的解释力较小.