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.     

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.     

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.     

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。     

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。     

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.     

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。     

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...