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...     

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.     

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。     

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.     

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。     

基于网络照片的旅游景区照相指数研究——以磁器口景区为例

【目的】利用照相指数研究游客景区体验的规律特点。【方法】以网络照片为基础数据,采用内容分析方法,对重庆磁器口景区照相指数的特征及成因进行研究。【结果】磁器口景区总体照相指数反映了古镇特色;各功能分区的区域照相指数显示出古镇旅游发展的区域差异,且与游客流量呈正相关性;景点照相指数沿主要游径呈"Z"型的点轴分布。【结论】照相指数能够体现游客感知水平与关注度的空间规律,对景区整体开发与管理有重要参考意义。     

基于网络照片的旅游景区照相指数研究———以磁器口景区为例

【目的】利用照相指数研究游客景区体验的规律特点。【方法】以网络照片为基础数据,采用内容分析方法,对重庆磁器口景区照相指数的特征及成因进行研究。【结果】磁器口景区总体照相指数反映了古镇特色;各功能分区的区域照相指数显示出古镇旅游发展的区域差异,且与游客流量呈正相关性;景点照相指数沿主要游径呈“Z”型的点轴分布。【结论】照相指数能够体现游客感知水平与关注度的空间规律,对景区整体开发与管理有重要参考意义。
     

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.     

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.     

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。     

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。     

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。     

基于网络关注度水平的郑汴洛A级旅游景区空间格局及其影响因素

基于反映景区网络关注度的百度检索量、携程旅行点评量、新浪微博粉丝量和抖音粉丝量的指标,运用自然断裂分级法和核密度估计等方法,对中原核心地区郑汴洛黄金旅游带的133个A级旅游景区的网络关注度的空间差异进行分析,并利用空间回归分析探索其影响因素.结果显示:①空间分布格局方面,从总体网络关注度水平视角看,高关注度区和较高关注...     

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.     

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。     

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。     

世界遗产旅游地网络关注度的省际分布特征与影响因素研究——以平遥古城为例

收集百度指数2011年～2017年中国31省(市、自治区)对平遥古城的日网络关注度数据,采用地理集中指数和变差系数,并引入区域经济差异变化趋势的库兹涅茨比率,对平遥古城网络关注度的省际分布差异和变化趋势进行分析.选取对应年份中国31个省、自治区和直辖市的人口规模、互联网普及率等面板数据作为样本,研究了平遥古城网络关注度空间分布差异的影响因素.结果表明:(1) 2011年～2016年平遥古城网络关注度存在显著的省际分布差异且不断扩大;(2)地区人口规模、互联网发展水平和受教育程度对平遥古城的网络关注度呈显著正相关,各省距平遥古城的空间距离对平遥古城的网络关注度呈显著负相关,各省人均消费水平对平遥古城网络关注度影响不大;(3)各因素变化对平遥古城网络关注度影响的弹性系数从高到低依次是距离、受教育程度、地区人口规模和互联网普及率.并基于研究结论提出平遥古城的目标市场营销策略.     

贵州省A级旅游景区时空演化特征分析

选取2007年到2020年贵州省A级旅游景区为研究样本,系统分析了14年来A级旅游景区演变特征;运用数量统计分析方法、地理集中指数,探讨其空间分布类型、集中程度和均衡程度的演变特征.结果表明:2007年以来贵州省A级旅游景区总量逐年上升,其中3A和4A级旅游景区数量增加最多,且总体呈现纺锤形结构,趋于稳定合理;贵州省A...