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。     

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。     

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.     

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.     

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。     

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.     

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...     

我国不同级别旅游景区空间分布和吸引力比较——基于网络关注度的分析

收集有关数据，利用基尼系数、重力模型、皮尔逊相关检验等方法分析我国旅游景区的空间分布情况，利用大数据计算不同级别旅游景区的旅游吸引力，并进行比较.结果发现：(1)各级旅游景区的基尼系数整体较低，空间分布比较均衡，区域差异不大.(2)除1A景区的地理重心位于我国几何重心的东北方向以外，其他级别旅游景区的地理重心都位于我国几何重心的东南方向，说明我国东南地区旅游资源更丰富.(3)A级旅游景区级别越高，“帽子”越多，旅游吸引力越强.不同区域同级别旅游景区吸引力呈现较大的差异.(4)计算区域旅游吸引力时，不同级别旅游景区权重赋值依次是世界自然与文化遗产（10.00）、5A景区（9.25）、国家级风景名胜区（5.79）、全国红色旅游经典景区（4.51）、国家级自然保护区（3.84）、4A景区（3.55）、国家级森林公园（2.99）、重点文物保护单位（2.49）、3A景区（1.67）和2A景区（1.44），并据此构建了旅游资源吸引力计算模型.(5)根据本研究构建的模型测算出的旅游资源吸引力与各省份的旅游总接待人数之间在1%显著水平下表现出了高度相关的正相关关系.     

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。     

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.     

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.     

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.     

国外葡萄酒旅游研究

葡萄酒旅游是一种新兴的专项旅游.由于其经济效益葡萄酒旅游受到了多方的关注,尤其在欧美一些国家已经将葡萄酒旅游列入国家旅游发展战略之一.本文通过介绍葡萄酒旅游概念、涉及的学科理论、研究方法和典型案例,分析国外葡萄酒旅游研究现状.通过分析发现国外的葡萄酒旅游研究是在在多层次、多方面下进行的,这些研究经验为我国葡萄酒旅游研究提供了参考依据.     

客流量与网络关注度的关系分析——以首都博物馆为例

以首都博物馆为例,首先分析了特定时间段内首都博物馆客流量和网络关注度之间的变化曲线,发现首都博物馆的客流量和网络关注度都出现周期性的波动.其次,通过VAR模型结果分析,验证了博物馆的网络关注度对客流量的前兆效应,表明网络关注度对客流量有着显著影响,但值得关注的是首都博物馆的客流量对网络关注度的影响却并不显著.根据实证分析结果提出提升博物馆旅游服务的对策建议:一是建立网络数据监测平台,做好预警工作;二是增强游客体验,扩大口碑效应;三是注重网络宣传,增强博物馆的影响力.最后文章分析了本研究存在的不足之处.     

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。     

运动休闲产业与旅游产业耦合协调度时空特征研究——以浙江省为例

通过构建评价指标体系和耦合协调高模型,对浙江省2016～2021年运动休闲产业与旅游产业耦合协调度时空特征进行了分析,主要结论有：11个地级市运动休闲产业与旅游产业综合发展水平整体呈现上升态势,旅游产业发展水平高于运动休闲产业;时序变化整体呈现上升趋势,台州和金华一直处于良好的上升态势;而宁波、温州、台州、绍兴、湖州和舟山虽未长期处于升势但整体保持向上趋势,衢州是全省唯一下降的城市。11个地级市耦合协调度在空间上存在较大差异,除嘉兴和衢州外,其他各城市呈现上升趋势,因此,各地要因地制宜地引进大型的运动休闲项目和举办高层次的体育赛事,浙江省要尽早出台对经济和旅游产业发展落后地区的运动休闲扶持政策,避免发生在经济发达地区运动休闲产业的“马太效应”。