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.     

游客感知视角下的清明上河园智慧景区构建研究 ——基于IPA 分析法

在旅游信息化快速发展的基础上,旅游景区也紧跟热潮,相继进行智慧化建设。清明上河园是开封市的龙头景区,从游客感知的角度,采用问卷调查法收集基础数据,对当前清明上河园智慧景区的构建内容进行了研究,获知游客对清明上河园智慧化建设项目的总体心理期望较高,而现实体验满意度较低,进而分别从重要性和满意度出发对建设内容进行了细化分析;将17项建设内容定位在IPA四象限矩阵中,区分为应该"保持优势"、"重点改善"、"毋须优先"和"表现过度"的建设项,分析清明上河园的智慧景化建设的优劣势,并提出区分主次,按需分配建设力度等的针对性建议,以期有序、高效的建设智慧景区。     

基于学生感知角度的高校3A级景区旅游影响研究

随着城市旅游和文化旅游的开展,高校旅游作为新兴的旅游方式之一逐渐进入人们的视野。校园浓厚的学术氛围,迷人的自然风光对游客有着强烈的吸引力。旅游活动的开展势必对旅游目的地居民产生比较大的影响,选取2012年被评定为3A级景区的四川某学院为研究个案,把大学生这一特殊的目的的居民作为研究对象,将社会学调查、统计分析的方法引入到大学生对于高校成为3A级景区后所产生影响的感知研究中来,探讨了学生感知的总体情况和类别性差异,了解其对发展高校旅游的态度,丰富和完善旅游目的地居民感知研究课题的内容和范围。     

旅游孤岛效应形成原因及其治理路径

景区与社区关系一直以来都是理论研究和产业实践高度关注的领域，也是旅游目的地实现优质发展难以回避的焦点问题.研究以反映景区与社区隔离关系的旅游孤岛效应作为切入视角，解释封闭型景区与周边社区矛盾冲突的诱发原因，并构建缓和矛盾冲突的治理路径.主要结论如下：1) 旅游孤岛效应关于空间与权利理论在分析封闭型景区与周边社区矛盾冲突时具有较高的适用性；2) 旅游资源资本化演进过程发挥作用的极化、虹吸、封闭三种空间作用力量，使封闭型景区与周边社区关系呈现出对抗程度递增的协调型冲突、竞争型冲突、对抗型冲突三种状态；3) 根据对三种类型矛盾冲突的诱因分析提出相对应的治理路径，形成缩小发展差异、降低封闭阻滞、弱化矛盾对立的三大治理思路.基于旅游孤岛效应视角分析景区与社区之间的矛盾冲突，既拓展了社区参与旅游发展的研究领域，也有助于促进目的地旅游的高质量发展，还有利于维护社会的和谐稳定与发展.     

“人—地”协调视角下旅游景区高质量发展机制研究——以贵州龙宫景区为例

基于“人—地”关系协调理论，采用扎根理论和编码分析，以贵州省龙宫景区为案例，对旅游景区高质量发展进行实证分析和理论建构。研究发现：1)旅游者与景区之间的矛盾冲突，是现阶段景区发展问题的集中表现，“人—地”关系协调是实现景区高质量发展的重要手段。2)旅游景区高质量发展面临的核心问题，可归纳为资源本体、管理服务、外部环境、媒介和感知评价共5个主范畴。3)在旅游“人—地”关系协调的理论框架下，5个主范畴之间相互作用，共同构成了景区高质量发展的概念模型。4)概念模型揭示了旅游景区高质量发展的一般机制，但不同景区的发展问题有所差异，因此在具体的研究过程中，仍需要加强对于个案的分析。本研究从小微尺度上对当前研究进行了补充，对龙宫景区的高质量发展具有一定启示意义。     

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.