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成都自助旅游流網絡結構的特點分析

添加時間:2019/04/10
  摘要:運用社會網絡分析方法, 基于678篇網絡游記中時空信息的提取和分析, 總結了成都自助旅游流網絡結構的特點。結果表明:①春熙路是成都自助旅游流網絡的集散中心, 網絡中有春熙路、寬窄巷子、人民公園等9個核心節點。成都旅游節點劃分為5個等級, 其中市級中心節點的控制力和結構優勢最強, 旅游網絡的主體由春熙路、寬窄巷子、大熊貓基地等17個游客重點游覽的節點組成。②成都自助游網絡密度較低, 旅游線路偏少;網絡中共有8個凝聚子群, 內部緊密相關的有3個;網絡中存在明顯的核心區和邊緣區, 兩者密度差異較大。③成都自助游客流四季差異較小, 秋季達到頂峰, 夏季出現小低谷;最受游客歡迎的17個重點游覽節點不隨季節而變化。
  
  關鍵詞:自助旅游流; 網絡結構; 網絡游記; 社會網絡分析; 成都;
 
  
  旅游流是旅游業的基礎[1], 一直是旅游地理學研究的核心問題之一[2].隨著旅游業的快速發展、居民旅游消費能力的提升和旅游觀念的日益成熟, 時尚靈活的自助游成為當前越來越多要求旅游高品質游客的選擇和主流的旅游模式。自助旅游者相比于傳統的團體旅游者更具個性化特征, 旅游流覆蓋的旅游資源也更廣[3], 我國的自助旅游流規模在近幾年呈現出穩步增長的趨勢[4].此外, 信息技術和網絡的發展使游客可在旅游之后利用社交媒體分享旅途體驗和經歷, 深度挖掘這些包含大量游客活動時空信息的真實照片和游記[5], 相比于耗時費力的問卷調研、實地訪談等傳統研究旅游流的方式具有較高的準確性和可靠性[6].
  
  目前, 國內外旅游流的研究內容主要集中在旅游流時空分布和演化特征[6,7,8,9]、流動模式[10,11]、影響因素[12,13,14,15]、規模預測[16,17,18,19]等方面;研究方法主要包括數理統計、社會網絡分析、GIS分析等;研究數據來源主要是問卷調查和統計數據, 對大數據的挖掘和使用仍存在較大的利用空間;研究尺度多集中在國家級[20,21,22]、區域[23,24]、省級[25]等較大的空間尺度上, 對城市內部[26,27]旅游流的研究稍顯不足。城市是現代旅游的資源和目的地, 也是旅游業重要的載體和發展空間, 旅游流發展已成為影響城市內部空間結構變化越來越重要的因素[28], 但旅游空間結構不合理、旅游線路供給與需求不匹配等在城市旅游快速發展過程中出現的問題[6], 大大降低了游客的旅游體驗質量和滿意度, 阻礙旅游業的發展。本文通過對成都市自助游網絡游記的數據挖掘, 利用社會網絡方法分析自助游游客在城市內部的流動規律和特點, 把握各節點在旅游網絡中的地位和關系, 以期對組織旅游目的地線路、布局旅游服務設施、規劃城市交通、優化旅游空間結構、開展景區間合作與全域旅游工作等提供科學的指導依據。
  
  1 研究設計
  
  案例地概況:據2016年成都市旅游局國內旅游抽樣調查報告, 2016年參加旅行社組織的游客所占比例不足10%, 表明成都散客化趨勢明顯, 以“自由行”占絕對優勢。據《成都市國民經濟和社會發展統計公報》, 2017年成都接待國內游客2.1億人次, 比上年增長了4.9%;國內旅游收入2946.2億元, 增長了21.5%;旅游業收入3033.42億元, 同比增長了21.2%.此外, 成都旅游在發展過程中面臨著旅游交通擁堵、旅游設施布局和空間結構不合理、旅游節點間發展不平衡等問題和困境。因此, 以成都為案例地, 對城市自助旅游流的研究具有典型代表性和現實意義。
  
  研究方法:本文主要運用社會網絡分析方法, 以地理學的視角對游客微觀個體流動所構成的宏觀聯系和空間結構展開研究, 從整體結構特征 (網絡規模密度、凝聚子群、核心邊緣分析) 和節點結構特征 (度數中心性、接近中心性、中間中心性、結構洞分析) 兩方面分析成都自助旅游網絡結構。
  
  數據獲取:本研究數據來自以“自由行”為核心的馬蜂窩旅游網上游客真實分享的網絡游記。馬蜂窩旅游網為全球60000多個目的地提供旅游攻略, 截至2017年11月已積累1.3億用戶, 且用戶數量在不斷增加, 其中80%的用戶來自移動端, 月均活躍用戶1億, 是我國最大的旅游分享社區網站。本文采集馬蜂窩旅游網上2017年1-12月以成都為目的地的游記:所選取的游記須有照片輔助驗證文本數據的真實性;作者為外地自助游散客;游記內容要完整記錄行程, 可還原旅游線路;去除重復的和時間地點不清晰的游記, 去除單一旅游節點、營銷型和純攻略性的游記;合并同一作者對同一次旅程分開寫的幾篇游記, 最后一共整理了678篇符合標準的有效游記。
  
  數據處理:游記中游客選擇旅游節點的頻次見表1.
  
  表1 成都自助游游客到訪旅游節點頻次統計

  
  考慮到低頻次的旅游節點在分析中意義較小, 所以舍去頻次≤5的節點, 最后本研究共涉及旅游節點38個:春熙路 (含IFS國際金融中心) 、寬窄巷子、大熊貓繁育研究基地、錦里、都江堰景區 (含二王廟、安瀾索橋、離堆公園等) 、杜甫草堂、武侯祠、遠洋太古里、人民公園、青城山景區、文殊院、玉林路 (含歌曲《成都》中的網紅“小酒館”) 、九眼橋 (含蘭桂坊酒吧街) 、青羊宮、四川大學 (望江校區) 、天府廣場、金沙遺址博物館、琴臺路 (含琴臺故徑和蜀風雅韻川劇院) 、四川博物院、錦江劇場 (芙蓉國粹川劇) 、浣花溪公園、東郊記憶、大慈寺、成都博物館、黃龍溪古鎮、熊貓郵局、U37創意倉庫、奎星樓街、泡桐樹街、西嶺雪山、熊貓樂園、小通巷、望江樓公園、環球中心、安仁古鎮 (含建川博物館、劉氏莊園) 、洛帶古鎮、百花潭公園、街子古鎮。然后提取每篇游記中的時間和空間信息, 在Excel表格中按次序輸入作者、客源地、標題、出游時間、游客每日的旅游節點線路等, 再將文本信息轉換為數學語言, 如果節點間存在一次直接對流那么則記為1, 否則就記為0, 最終得到了一個38×38的多值有向關系矩陣。
  
  2 結果及分析
  
  2.1 旅游流網絡構建
  
  使用社會網絡分析工具Ucinet對Excel中建立好的多值有向關系矩陣進行處理, 然后導入到軟件Net Draw當中, 繪制成都市自助游網絡結構圖 (圖1) .
  
  圖1 成都自助旅游網絡結構

  
  2.2 旅游流網絡結構分析
  
  為了更直觀地體現游客選擇的偏好并讓自助旅游網絡具有較好的連接效果, 對38×38的多值有向關系矩陣進行二值化處理, 在多次測試驗證后, 最終選定以1為斷點值。若大于1, 賦值為1, 反之為0.利用UCINET軟件計算分析網絡節點結構特征、網絡整體結構特征和季節網絡特征。
  
  網絡節點結構特征:成都自助旅游網絡中的38個節點結構指標數值見表2. (1) 節點中心性分析。中心性是衡量個體在網絡中權力和地位的指標[29].度數中心性表示一個旅游節點對其他節點的集聚力與輻射力大小[29].所選擇的38個旅游節點平均每個與11.92個其他節點有流入和流出關系。內向度數中心度和外向度數中心度差別較大。外向度數中心度較高, 多數游客是從該節點分散到其他節點, 擴散作用較強;反之, 內向度數中心度較高, 較多游客流向該節點, 集聚作用較強。出入度排名最高的是春熙路, 說明它是成都自助旅游流的集散中心, 對旅游流具有較強的集聚效應和輻射效應。度數中心性方差較大, 表明成都自助游網絡結構不均衡。接近中心性表示旅游節點之間旅游流的通暢程度[29].由表2可知, 春熙路、寬窄巷子、太古里、人民公園、錦里、武侯祠、杜甫草堂、文殊院的內向和外向接近中心度都較高, 表明這些節點很受歡迎且與其他節點之間的流動通暢性好, 位于網絡中心, 不同游客的旅游路線組合通常都包含這些節點。此外, 外向接近中心度大于內向接近中心度, 節點作為流出點時與核心節點相連, 如大熊貓基地與寬窄巷子每日有多班景區直通車, 游客游覽完熊貓基地后直接流向市區寬窄巷子;反之, 外向接近中心度小于內向接近中心度, 這類節點直接與核心景區連接作為進入點, 通達性好, 如錦江劇場受附近春熙路的輻射, 旅游流從春熙路流向錦江劇場。中間中心性表示旅游節點對網絡中其他節點的依賴程度和控制力大小[29].每個旅游節點在網絡中充當中介的平均次數為27.21, 標準差為43.47, 表明不同旅游節點控制力差異較大。春熙路、寬窄巷子、遠洋太古里、人民公園、都江堰、錦里、大熊貓基地、武侯祠、文殊院、杜甫草堂、東郊記憶、青城山的中間中心度大于均值, 說明這些節點對其他節點控制力強, 其他旅游節點對它們的依賴程度高, 在成都旅游網絡中處于相對關鍵的位置。此外, 熊貓樂園、西嶺雪山、環球中心、街子古鎮、安仁古鎮、洛帶古鎮的中間中心度為0, 這些節點對其他旅游節點控制力極弱, 依賴性強, 在旅游發展中缺乏優勢和競爭力。 (2) 結構洞分析。結構洞指標是幫助識別旅游流網絡中的優勢和劣勢節點。寬窄巷子、遠洋太古里、文殊院、人民公園、錦里、杜甫草堂、大熊貓基地、武侯祠等節點的結構洞水平較高, 擁有較多優勢和競爭力;春熙路約束最小、效能最大、結構洞程度最高, 優勢明顯;安仁古鎮、西嶺雪山、環球中心、洛帶古鎮、熊貓樂園處于劣勢地位。 (3) 劃分旅游節點層次。依據中心度 (點入度與點出度之和) 對節點進行層級劃分 (表3) , 進一步分析旅游節點在旅游網絡中的地位。中心度大于45的為市級中心節點;中心度35-45的為市級副中心節點;中心度25-35的為區域級中心節點;中心度15-25的為區域級副中心節點;節點中心度小于15的為一般節點。
  
  表2 成都自助游節點結構指標

  
 
  
  表3 節點層次劃分

  
  總體來說, 成都自助旅游流網絡中充當著集散和樞紐重要角色的核心節點有9個:春熙路、寬窄巷子、遠洋太古里、文殊院、人民公園、錦里、杜甫草堂、武侯祠、大熊貓基地, 其他旅游節點大多需要通過這9個具有明顯優勢的節點流動, 整體旅游流網絡不均衡性較強。此外, 節點數據分析結果與圖1吻合。圖1中圓圈越大, 表示該節點的游客偏好度和客流量越大;節點連線越粗, 表示游客在節點間的流動越多。除去9個核心節點外, 圖1中圓圈面積較大且聯系緊密的節點還有青羊宮、四川大學、九眼橋、天府廣場、四川博物院、都江堰、琴臺路、玉林路, 這17個游客主要關注和游覽的節點形成了成都自助旅游網絡的主體。把這17個節點對比成都旅游官方微博、宣傳片和旅游官方網站首頁中推薦的21個節點, 發現兩者契合度僅52% (表4) .政府推廣的21個節點中有10個不是游客重點關注的節點, 分析發現這10個節點距市中心較遠且大多為近距離客源市場鄉村休閑游類型, 如桃花故里、通濟花海、花舞人間等, 對外地游客吸引力不足。游客重點關注的17個節點中有6個沒有包含在政府推廣的節點內, 進一步分析游記內容發現成都市政府沒有推廣作為市民公園的人民公園, 但對外地自助游客來說, 在公園內喝茶、采耳、逗鳥或躺在竹椅上聽戲發呆, 這些能體驗到成都別樣悠閑愜意文化的日常卻深深地吸引著他們;玉林路成為游覽重點, 可能與歌曲《成都》走紅相關, 不少游客因為歌詞慕名而來:走到玉林路的盡頭, 坐在“小酒館”的門口, 這也為創新音樂等旅游營銷宣傳形式提供了一種思路。
  
  表4 游客重點游覽節點與官方推廣節點對比

  
  表5 凝聚子群密度矩陣

  
  注:R-squared=0.35.1:寬窄巷子、錦里、成都博物館、大熊貓基地、武侯祠、都江堰、文殊院、杜甫草堂、人民公園、四川博物院、金沙遺址、沅花溪公園、青羊宮;2:洛帶古鎮、百花潭公園、黃龍溪古鎮;3:玉林路、春熙路、琴臺路、遠洋太古里、九眼橋、環球中心、四川大學、錦江劇場;4:大慈寺、天府廣場、東郊記憶、熊貓郵局、U37創意倉庫、望江樓公園;5:青城山、西嶺雪山;6:熊貓樂園、街子古鎮;7:奎星樓街、小通巷、泡桐樹街;8:安仁古鎮。
  
  網絡整體結構特征: (1) 規模與密度分析。38×38多值有向矩陣的網絡規模, 可能出現的路徑最多1406條, 而實際觀察到的僅有453條, 網絡密度為0.322, 表明成都各旅游節點之間存在聯系不夠緊密、旅游流互動弱、旅游線路偏少的問題。 (2) 凝聚子群分析。凝聚子群是網絡中具有較強、直接、緊密、積極關系的行動者子集合[18].通過UCINET軟件的CONCOR法得到成都自助游網絡共有8個凝聚子群 (表5) , 其中有3個內部聯系緊密, 即子群1、3、7, 表明游客在這3個子群內部的各個節點之間流動頻繁, 這與子群1、子群3包含較多核心節點、子群7內部三個文藝小資美食類節點空間距離近有關。此外, 子群1和3、子群3和4、子群5和6的密度都高于0.5, 表明這些子群之間聯系緊密。其中, 子群5和子群6內的節點都在成都市西、西北方向, 相對靠近, 這可能是游客選擇它們組合旅游線路的原因。子群8與其他子群聯系都較弱, 可能與安仁古鎮位置偏遠且成都古鎮類景點較多有關。為了讓各子群間的關系更加清晰, 以網絡平均密度0.322作為斷點值對表5進行二值化處理, 繪制成都自助旅游流空間網絡簡化圖 (圖4) . (3) 核心邊緣分析。核心邊緣分析可量化節點在整體網絡中的地位。核心節點間的密度為0.842, 表明核心節點間網絡緊密, 連接強度高;而邊緣節點之間的密度僅為0.071, 聯系較弱;核心節點與邊緣節點間密度為0.295, 核心區域對邊緣區域的影響帶動作用較弱, 成都自助旅游流網絡具有明顯的結構分層, 見表6.
  
  圖2 旅游流空間網絡簡化圖

  
  表6 核心-邊緣密度矩陣
  
  旅游流季節網絡分析:提取游記中的出游時間信息并分析, 發現成都自助游客流在10月出現小高峰, 8月出現小低谷 (圖3) , 整體季節差異較小, 與成都旅游官方統計結果吻合。十月秋高氣爽, 是成都旅游氣候最佳的時段之一, 又恰逢“十一”小長假, 這是出現小高峰的主要原因;8月少有長假, 不少客源市場距離成都較遠, 且成都旅游多與川藏其他景點進行線路組合, 恰逢酷暑且四川盆地夏季多雨、多洪水、泥石流等客觀不適游性, 導致客流全年最低的現象。繪制成都旅游流四季網絡結構圖 (圖4) , 發現游客重點游覽的節點并未因季節不同而變化, 寬窄巷子、春熙路、大熊貓基地等17個節點仍是最受游客歡迎的節點。進一步分析發現, 這17個節點并無明顯季節性, 四季皆適游, 這可能是成都自助游客流季節差異較小的原因。從圖4可知, 春夏秋三季出現了較多的孤立節點 (與其他節點沒有產生聯系的節點為孤立節點, 如圖4a中西嶺雪山、環球中心、街子古鎮、安仁古鎮4個節點) , 但春秋季主要節點間連線粗, 這表明春秋兩季旅游流網絡具有密度高、路徑多、主要節點間聯系緊密的特點;夏季節點間連接相對稀疏, 表明夏季旅游流網絡密度低、路徑少, 主要節點間連接不緊密;冬季網絡中孤立節點最少、有聯系的節點最多。進一步觀察發現, 春夏秋三季為孤立節點的西嶺雪山在冬季不是孤立節點, 表明其淡旺季明顯, 應積極思考景區新發展。
  
  圖3 成都自助旅游流網絡時間分布
  
 
  圖4 成都自助游網絡季節變化

  
  3 結論與討論
  
  本文通過挖掘成都自助游游記數據, 分析其網絡結構特征, 得出以下結論: (1) 在成都自助游網絡選取的38個旅游節點中, 春熙路的凝聚效應和輻射效應最強, 是成都市自助旅游流的集散中心;網絡中不同旅游節點流動的通暢程度存在顯著差異, 較多節點需要通過春熙路、寬窄巷子、太古里、文殊院、人民公園、錦里、杜甫草堂、大熊貓基地、武侯祠等9個核心節點產生聯系;將成都旅游網絡節點劃分為5個等級, 其中春熙路、寬窄巷子、遠洋太古里、人民公園為市級中心節點, 對其他節點具有較強的控制力, 在旅游網絡中具有結構優勢;安仁古鎮、西嶺雪山、環球中心、洛帶古鎮、熊貓樂園等處于劣勢地位的節點, 應注意避免同質化競爭, 找準自身特色和定位, 積極與優勢節點合作。 (2) 春熙路、寬窄巷子、大熊貓基地等17個游客游覽的重點節點組成了成都市自助游流動網絡的主體, 但官方推廣的節點與之重合度僅52%.外地自助游散客市場龐大, 因此研究其真實的游覽節點和路徑對旅游部門更好地認識旅游吸引物、把握游客行為和實現精準營銷具有重要的現實指導意義。 (3) 成都自助游網絡總體密度較低, 旅游節點間的旅游線路總數相對較少;網絡中共有8個凝聚子群, 其中3個內部緊密聯系, 關系密切的子群、子群內部成員間可聯合營銷, 增強客流量, 優化旅游線路組織和產品開發;網絡結構中存在明顯的核心區域和邊緣區域, 密度差異較大, 兩者要積極主動地加強聯系, 推出新的旅游線路和產品, 增強熱門線路的銜接, 完善節點間的各類交通, 為游客帶來新的旅游體驗, 進一步發展和升級旅游網絡。 (4) 成都自助游客流四季差異整體較小, 在秋季達到頂峰, 夏季出現小低谷, 可針對有暑假的在校師生打造研學旅游產品, 積極營銷, 并提前做好因假期、天氣等因素導致的淡旺季應對措施和大流量熱門節點的配套服務設施布局;部分季節性較強的節點, 如西嶺雪山等在全域旅游的大背景下要積極思考景區發展的新思路, 如舉辦特色旅游節慶活動等;春熙路、寬窄巷子、大熊貓基地等17個節點仍是每個季節游客游覽的重點, 城市公共服務設施和資源要側重于這17個節點并重視安保工作, 加強旅游信息化建設, 推廣智慧旅游, 為城市管理創造更有利的條件。
  
  網絡游記是游客情感的真實表露, 能有效獲取旅游節點間的流動數據, 本研究為旅游管理和城市規劃提供了一定的參考依據, 但由于游記中游客屬性數據難以獲取, 將來的研究可補充游客屬性分析其流動規律與特征的內在機制。此外, 成都以“休閑美食之都”吸引了大量游客慕名而來并且游線多與九寨溝、重慶、稻城亞丁、峨眉山等市外旅游節點連接, 今后的研究可進一步綜合考慮“食、宿、行”等要素以及區域旅游對城市旅游流的影響。
  
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