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.     

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.     

中国邮轮旅游网络关注度的时空格局及影响因素研究

邮轮旅游作为我国新兴的专项旅游活动,市场需求旺盛.越来越多的旅游者通过网络获取邮轮旅游的相关信息,并在检索过程中形成了对邮轮旅游的网络关注度.可以说,邮轮旅游网络关注度是旅游者的需求状况在网络上的直观表现.本文基于百度指数,综合运用变异系数、地理加权回归等数理及空间分析方法,研究2011—2016年我国邮轮旅游网络关注度的时空特征及影响因素.结果表明:(1)邮轮旅游网络关注度总体上呈逐年递增的趋势,年际差异较大,呈现明显的季节性特征,旺季高、淡季低,全年出现7月和3月两个主次波峰."春节"期间的网络关注度基本在节日前两天达到高峰,"十一"的关注度的高峰比"春节"提前1天,"十一"及"春节"期间的网络关注度整体呈现"V"字型,节前、节后的网络关注度均高于节日内.(2)邮轮旅游网络关注度的省际差异较大,关注度的高值区主要位于东部沿海地区,其范围呈现由沿海到内陆、从南方向北方并不断向中部地区拓展的变化趋势,省际差异逐渐缩小.(3)气候条件及闲暇时间是影响关注度时间分布的重要因素,各省之间经济、旅游、教育等发展水平不同是导致其空间分布差异的重要因素.     

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.     

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。     

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.     

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...     

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.     

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。     

双周要闻

正2018年全国5A级旅游景区影响力排行榜TOP50发榜中国地大物博,景色绝佳的旅游景区更是数不胜数。但是,你知道,在众多5A级旅游景区中,最受人们欢迎的景区是哪些吗?近日,2018全国5A景区Top50发榜,"网红"故宫名列第一。此次《2018年全国5A级旅游景区影响力排行榜TOP50》,是由人民网舆情数据中心权威发布,通过考察关注度、活跃度和美誉度三个指标,评选     

江西省重点景区游客感知差异研究

随着计算机的发展,网络成为辅助游客出游的重要工具,人们往往将网上检索与旅游网站上的景区在线评论相结合作为制定旅游攻略的一种方式。收集2015-2017年江西省景区的居民网络关注度数据,依据旅游偏好指数衡量景区间的竞争力,得出居民旅游需求较高的景区为庐山、井冈山、三清山、滕王阁、武功山和龙虎山,一定程度上表明这6个景区具有绝对的竞争优势。然后,对6个景区居民旅游需求的时间特征进行研究。最后,收集2015-2017年旅游网站上6个景区的网络评论数据,利用文本挖掘技术分析景区游客感知共性与差异,根据研究结论为景区提升自身竞争力提供相应的建议。     

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.     

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 G~*_i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:(1) 2015-2019年节假日四川省旅游网络关注度在中秋节和国庆节整体上表现为先升高、后降低、再升高的趋势,元旦节和春节呈先升高后降低的趋势;节假日旅游网络关注度低谷和高峰分别出现在放假时长较短和较长的节假日.(2) 2015-2019年节假日四川省旅游网络关注率的空间集聚效应显著,热点区域变化不明显,冷点区域逐渐扩大,热点区域分布在西部地区和经济较为发达的省市,冷点区域主要集中于东部地区.(3)放假时长和特殊事件是节假日四川省旅游网络关注度时间分异的主要影响因素,客源地与四川省间的距离和经济联系强度是节假日四川省旅游网络关注率空间分异的主要影响因素.     

中国A级景区等级结构和空间分布特征

依据2016年中国A级景区数量和空间分布数据,应用最邻近点指数、基尼系数、聚类和异常值分析等方法,借助GIS空间分析技术在省域尺度上对A级景区的数量、等级结构和空间分布特征进行研究。结果显示:中国A级景区建设已从数量扩张阶段进入质量提升阶段;我国A级景区空间分布与我国人口空间分布呈现一致性,87%的A级景区分布在胡焕庸线以东地区,且在京津冀、长三角和山东半岛地区形成密集分布区;各省旅游接待量及旅游收入均与其A级景区总数呈显著正相关关系,且与5A和4A景区数量的相关性更高。基于以上,提出中国A级景区质量提升对策、西部优先发展对策、区域合作发展对策、交通优先发展对策和景区产品创新对策五大对策。     

中国旅游百强景区与百强城市空间分布及地域组合关系

利用ArcGIS空间定位和二维矩阵图分析法,对2011年中国旅游百强景区和百强城市空间分布和地域组合进行研究。百强景区和百强城市具有幂律分布特征,相关系数分别为0.964和0.995。在空间结构上,旅游百强景区呈聚集性,主要分布于环渤海地区、黄河-陇海沿线、长江流域、长江三角洲和珠江三角洲地区;而百强城市呈带状性,主要分布于瑷珲—腾冲线东南方。地域组合中,百强景区与百强城市存在数量匹配与等级规模匹配关系,其中数量匹配关系有4种组合;等级规模匹配是高级别城市为同级别或低级别景区提供旅游服务设施。     

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.