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。     

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。
     

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.     

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。     

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。     

葡萄酒文化旅游网络关注度时空演变特征研究——以张裕国际葡萄酒城为例

通过对百度指数搜索,采用“自上而下”方法,对中国34个省级行政区的张裕国际葡萄酒城网络关注度进行测算分析。研究结果表明,张裕国际葡萄酒城网络关注度呈现波动增长,但增长幅度不大,移动端网络关注度增长较快,PC端有所下滑;东部地区的网络关注度明显高于中西部地区,基本呈现东部高于中部、中部高于西部的空间递减格局,这与我国经济的总体发展格局一致;网络关注度呈现明显的集聚特征,且具有“近邻效应”,与景区较近的区域网络关注度高;网络关注度存在明显的空间集聚现象,主要表现为低、高网络关注度省区分别与低、高网络关注度省区为邻,空间集聚性大于异质性;网络关注度在局域空间分布上较为稳定,高高集聚区域主要集中在华北地区及长江下游地区,网络关注度的“冷点”区域分布在西部地区。     

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.     

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.     

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。     

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.     

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...     

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。     

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。     

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。