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。     

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.     

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...     

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.     

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.     

中国旅游名山网络关注度时空差异分析

选取中国5A级旅游名山景区,运用百度指数代表景区的网络关注度情况,得出中国旅游名山的网络关注度时空差异。结果表明:中国旅游名山的网络关注度差距较大,网络关注度最高的泰山景区是最低值崀山景区的44倍;南方旅游名山网络关注度高于北方,网络关注度前10位的景区中,2016年南方景区的网络关注度达181 950,而北方景区仅为104 066;中国旅游名山总体网络关注度增长迅速,研究区所有景区从2011-2016年网络关注度都呈增长趋势;中国旅游名山在1周内的网络关注度在周三、周四的关注度最高,周末最低;"五一""十一"等节假日存在井喷现象,各大景区的网络关注度均大幅增加;中国旅游名山网络关注度最高的地区是北京、上海、广东、江苏、浙江地区。     

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。     

安徽省高A级旅游景区分布特征及影响因素

以安徽省203家高A级旅游景区为研究对象,利用ArcGIS10.3,运用平均最近邻、地理集中指数、基尼系数及核密度估计法等指标和方法,对安徽省高A级旅游景区空间分布特征及影响因素进行分析;研究结果表明:(1)安徽省高A级旅游景区最邻近比率R=0.65,空间分布上呈典型的聚集型状态;(2)高A级旅游景区地理集中指数G=6...     

佛教旅游地网络关注度时空分布差异及其影响因素研究——以五台山景区为例

以佛教旅游地五台山景区的网络关注度为研究对象,基于百度指数和《中国统计年鉴》有关数据,采用季节集中指数、地理集中指数、变差系数和市场集中度指数等多个指标,并运用面板回归模型分析了五台山景区的网络关注度时空分布特征及其影响因素.结果表明,五台山网络关注度存在一定季节差异,但总体淡旺季差异较小,且旺季长淡季短;网络关注度的省际分布差异显著,高关注省份主要是山西省和周边临近省份及经济发展水平较高的东部沿海省份;五台山网络关注度空间差异的影响因素从大到小排列依次是各省距离五台山的距离、人口规模、居民消费水平、互联网普及率和大专及以上人数占比.在今后的发展中应注重差异化营销策略,并不断提高游客满意度.     

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...