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。     

基于百度指数的客家文化网络关注度时空特征分析

客家是中国汉民族特色鲜明的一个支系,客家文化博大精深、多姿多彩。在现代社会,客家传统文化的继承和发扬离不开媒介的传播,互联网已逐渐成为传播客家文化的重要媒介。基于百度指数,以“客家人”、“客家山歌”、“客家话”、“客家菜”、“客家围屋”为检索关键词,对客家文化网络关注度时空特征进行了研究,发现:客家文化网络关注度总体较高,“客家菜”与“客家围屋”网络关注度年度的增长过程变化幅度较大,“客家话”与“客家人”网络关注度的增长过程较平缓,“客家山歌”网络关注度则呈缓慢下降的趋势。客家文化网络关注度较高的区域主要是客家人聚居的省(自治区)和东部经济发达地区,特别是客家人聚居的经济发达地区。在未来的客家文化传播中,应充分重视互联网的作用,开发有利于客家文化传播的网络应用新策略。     

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.     

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。     

基于百度指数的网红景区网络关注度时空特征研究——以重庆洪崖洞为例

网红景区可以为旅游地带来极大的流量与关注,对旅游地的发展既是机遇也是挑战.基于网络搜索数据的网络关注度研究有利于了解网红景区现象,推动景区健康可持续发展.以网红景区重庆市洪崖洞为例,通过百度指数获取其网络关注度信息,计算变异系数、月季集中指数、地理集中指数、弹性系数并结合Arc GIS分析洪崖洞网络关注度的时空特征,结果表明:①从年际变化来看, 2012-2018年洪崖洞的网络关注度逐年提升, 2018年网络关注度日均值的增长率达到最高,并出现了淡季、旺季之分, 2018年可以视为洪崖洞景区的网红元年;②从月际变化来看,年内关注度呈现双峰特征;③31个省级行政区对洪崖洞的网络关注度均逐年递增,且在2017-2018年增长率达到最高;④各区域对洪崖洞的网络关注度存在较大差异,其中重庆本地居民对洪崖洞的关注最强;⑤2018年洪崖洞网络关注度各区域分布最为均衡,重庆洪崖洞成为名副其实的网红景区.洪崖洞健康可持续发展可从以下几方面着手:均衡淡旺季客流,优化游客体验;依托网红经济,做强网红品牌;挖掘景区文化,着重内容生产;提升服务质量,提高接待能力等.     

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.     

新疆5A级旅游景区网络关注度时空分布特征研究

基于百度指数和新疆旅游局官网的有关数据,以2015—2018年全国各地对新疆5A级景区的网络关注度为研究对象,采用年际变动指数、季节强度指数、周内分布指数和地理集中指数等指标,从时间和空间两方面分析了新疆5A级景区的网络关注度分布特征.结果表明,新疆5A级景区的网络关注度存在年际差异,但整体上变化不大,且趋于稳定上升态...     

敦煌旅游网络关注度时空特征及因素分析

选取敦煌作为本研究的案例地,汇总用户网络关注度的统计数据,并分析季节性集中指数,地理集中指数等指标,探究敦煌旅游网络关注度时空特征。研究发现：敦煌网络关注度的时间分布集中下降,具有显著的季节性,假期性;敦煌旅游网络关注度的分布特征区域差异较大,且具有显著集中性。在此基础上,本文对旅游网络关注度影响因素进行解析。     

基于百度指数的美国网络关注度空间差异研究

基于百度指数的电脑(PC)端、移动端和整体关注数据,对2011—2019年美国各州、各城市的中英文网络关注度进行研究,进而探讨其影响因素.研究表明:(1)从州级中文关注度方面看,无论是PC、移动还是整体,除夏威夷处于最高级关注外,高、中值关注区域主要分布在太平洋沿岸、东北部大西洋沿岸,低值区主要分布在经济发展水平较低的州并有连片分布现象;从州级英文关注度方面看,高、中值关注区域主要分布在经济发达的沿海地带与"明星"州,但个别州有所变动,且低值区的分布较为分散.值得说明的是,英文关注度最高的地区是加利福尼亚州并且PC端、移动端和整体端的中英文关注度的层级结构在年际间存在一定的波动变化.(2)从城市中文关注度方面看,除与州级层面分布类似外,还呈现出"小集中、大分散"的特点,即高关注度地区常伴随着分散的较低、低关注城市;从城市英文关注度看,除个别城市的层级分布有所变动外,基本与中文关注的分布特征保持一致.(3)从与地区生产总值的关系看,州级英文关注度与经济发展水平密切相关,中文关注度与之相关性不大.从具体关注内容看,无论是州级还是城市层面主要以教育、旅游、知名名牌和热门事件内容为主,这些因素...     

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.     

基于百度指数的福建省城市网络体系研究

在大数据时代背景下,利用网络关注度研究城市网络的时空特征已成为新热点。文章利用百度指数获取2013、2018年福建省城市网络关注度,借鉴Taylor的世界城市网络研究方法,通过对城市信息流的模拟,从城市信息流量、城市网络结构等方面对福建省城市网络进行研究。结果表明:福建省各城市信息流量的层级分布特征较明显,2018年全省信息流总量较2013年有较大增长,但不同城市差异显著;福建省的城市结构逐渐优化,但其结构非均衡化程度仍很高;福建省城市空间布局受城市经济发展、政策引导、城市功能定位和互联网发展水平的影响。     

山岳型景区国庆假期网络关注度时空特征比较研究 ——以庐山、三清山和龙虎山为例

以庐山、三清山和龙虎山旅游风景区为例,通过分析其在2015-2018年国庆假期前后各半个月网络关注度的时空演变。研究结论如下:在时间特征上,PC趋势图増涨幅度相对稳定,对整体趋势图的影响逐年减弱;移动趋势图始终高于PC趋势图,两者呈现出相反的趋势走向;整体趋势图和移动趋势图走势高度吻合,呈现出节前高峰凸起,节后低丘缓坡的波动状态;旅游信息搜索媒介呈现出移动化趋势。在空间特征上,网络关注度主要集中在江西省的临近省份及经济发达城市;网络关注度空间排名年度变化差异不明显,核心客源市场相对稳定;网络关注度的空间分布模式与地理上的距离衰减规律并无绝对的相关关系。     

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。     

基于百度指数的节约集约用地关注率时空特征研究

以我国31个省域为研究对象,以百度指数为数据来源,运用网络关注率和基尼系数等指标,分析我国各省域节约集约用地关注率的时空特征.结果 表明:自2016年以来,我国的节约集约用地关注率总体呈现不断上升的趋势,并且存在明显的区域差异,由沿海向内陆逐渐减少;节约集约用地网络关注率增长率总体上呈现出增长的趋势,其空间分布特征并不...     

河南5A级景区网络关注度时空演变特征与影响因素

基于百度指数平台,分析了河南5A级景区网络关注度在2015-2021年的时空演变特征与影响因素.研究结果表明：(1)河南5A级景区网络关注度年际变化不大,集中分布在春夏季和早秋,月份呈现4月,8月,10月“三峰”状变化;(2)从节假日变化来看,网络关注度在“五一”“十一”假期呈现倒“U”形的曲线图,假期前夕持续上升,假期初期达到峰值,随后开始平缓下降至平稳状态;(3)网络关注度空间分布比较集中,主要分布在东南沿海地区以及河南省及周边省市,近年来空间分布趋于分散,同时发现全国各省市居民更偏向于河南5A级景区的人文类景观;(4)节假日、人口基数、互联网普及率、经济联系强度等是影响河南5A级景区网络关注度的重要因素.     

法定节假日四川旅游网络关注度时空分异及影响因素

基于2015-2019年全国31个省、自治区、直辖市节假日期间对四川省旅游网络关注度的百度指数,采用莫兰指数和Getis-Ord Gi*指数等分析节假日四川省旅游网络关注度的时空分异特征,运用最小二乘法和地理探测器研究网络关注度时空分异的影响因素.研究发现:①2015-2019年节假日四川省旅游网络关注度在中秋节和国庆...     

基于百度指数的东北三省4A级及以上景区网络关注度分析

基于2015—2016年百度指数,利用GIS空间分析方法及泰尔指数分析了全国31个省、自治区、直辖市对东北三省4A级及以上旅游景区的网络关注度.结果表明:(1)对于4A级以上景区关注强的省份主要集中在近距离省份以及经济发达的省份;(2)东北三省4A级以上旅游景区中,网络关注度高的与网络关注度低存在显著的差异;(3)全国31省对东北三省旅游网络关注度从高到低依次是辽宁省、黑龙江省和吉林省.     

基于百度指数的山西省城市网络特征研究

以山西省11个地级市为研究对象,综合运用社会网络分析方法、C-Value、D-Value和E-Value分析法以及ArcGIS可视化分析方法,利用百度搜索指数,在分析城市与城市之间联系程度的基础上,揭示山西省各城市之间的网络空间结构特征,旨在为山西省城市的良性发展和网络结构优化提供科学支撑。结果表明:第一,山西省基于信息流的城市网络结构与既有城市体系结构基本一致,即以太原市为主导,以晋中市、吕梁市、运城市为控制点,作为省会城市与其他城市联系的纽带;第二,山西省各城市之间的信息联系逐渐紧密,城市网络结构逐渐稳定;第三,山西省的城市网络以太原为中心,呈大字型向外辐射的空间联系格局,太原市始终在山西省信息网络中占据主导地位。