對旅游類官方認(rèn)證微博信息分類的質(zhì)性研究

郝飛++李洪波

作者簡介：郝飛（1987-），女，山東濟(jì)寧人，華僑大學(xué)旅游學(xué)院人文地理專業(yè)2012級碩士研究生，研究方向：出境旅游與文化旅游。李洪波（1961-），男，安徽宣城人，華僑大學(xué)旅游學(xué)院教授，研究方向：生態(tài)旅游與休閑學(xué)。

【摘要】以新浪微博作為信息收集平臺，采用內(nèi)容分析法對收集到的1427條旅游類官方微博文本信息進(jìn)行質(zhì)性分析，運(yùn)用ROSTCM軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。研究發(fā)現(xiàn)，文本信息包含“旅游地營銷”、“旅游地介紹”、“旅游資源介紹”、“旅游信息分享”、“旅游項目介紹”、“旅游消費(fèi)推薦”、“旅游體驗(yàn)”、“出行提示”8個維度；高頻詞匯網(wǎng)絡(luò)交叉關(guān)系可聚合為以“旅游”為橋梁4個關(guān)系圈，包含“山東”“景區(qū)”“旅游城”“旅游局”4個中心詞匯；在信息分類分析的基礎(chǔ)上提出了對旅游類官方認(rèn)證微博的發(fā)展建議。

【關(guān)鍵詞】微博；旅游；高頻詞；網(wǎng)絡(luò)交叉關(guān)系；內(nèi)容分析法；ROSTCM

doi：10.3969/j.issn.1007-0087.2014.03.007

一、引言

微博（Micro Blog）作為網(wǎng)絡(luò)日志的一種，是基于用戶關(guān)系以實(shí)現(xiàn)信息獲取、傳播及分享的新興社交媒體[1]，相較傳統(tǒng)自媒體，微博具有“門檻低、覆蓋面廣、即時性強(qiáng)、傳播速度快”[2]，“內(nèi)容故事性強(qiáng)”[3]，“受主體個性及觀點(diǎn)影響大”[4]等特點(diǎn)，自誕生之日起便經(jīng)歷了迅猛發(fā)展，現(xiàn)已成為實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分享互動、承載網(wǎng)絡(luò)輿論最為重要的平臺之一。微博的出現(xiàn)給旅游產(chǎn)業(yè)帶來了巨大的影響，微博為旅游運(yùn)營商與旅游者提供了多對多的，不同步的網(wǎng)文交換與溝通互動平臺[5]，從而帶動人際傳播[6]。國外學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)以微博為代表的社交媒體對旅游業(yè)起到了巨大的推動作用[7]，特別是在旅游信息搜集、旅游決策制定[8]、旅游消費(fèi)刺激[9-10]、旅游產(chǎn)品推廣[11-12]、客戶溝通、旅游經(jīng)驗(yàn)分享等方面扮演著重要的角色：一方面，社交媒體會實(shí)現(xiàn)有效的信息互換，降低信息的不確定性，另一方面，提升游客對現(xiàn)實(shí)旅游目的地的歸屬感[13-14]，提升旅游者的信任度、消除刻板印象[15]，進(jìn)而影響旅游決策、提高重游率。此外，從旅游信息發(fā)布者的影響力來看，其旅游經(jīng)驗(yàn)豐富與否[16]、信息來源的權(quán)威性[17]、社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的健全性[18]是最主要的影響因素。

微博在中國經(jīng)歷了迅猛的發(fā)展，截至2013年12月，中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）《第33次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示中國微博用戶突破5億。微博的流行，為中國傳統(tǒng)旅游業(yè)帶來了巨大的發(fā)展機(jī)遇的同時，也帶來了挑戰(zhàn)。國內(nèi)學(xué)者針對這一課題進(jìn)行了諸多卓有成效的研究，金準(zhǔn)和李為人指出微博對中國旅游產(chǎn)業(yè)帶來的影響：一方面改變了產(chǎn)業(yè)的影響力模式、產(chǎn)業(yè)需求，另一方面影響旅游產(chǎn)業(yè)生態(tài)、重塑產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[19]；桂穎研究發(fā)現(xiàn)旅游類微博信息供給主要包含：目的地吸引物、公共信息、設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)營銷[20]；劉潔提出旅游類微博粉絲的信息需求包含利益需求、服務(wù)需求、娛樂需求、認(rèn)知需求和體驗(yàn)需求[21]；在旅游業(yè)微博營銷方面，陸諍嵐等進(jìn)行了全國范圍內(nèi)的旅游企業(yè)微博營銷現(xiàn)狀分析[22]，彭敏和楊效忠提出了關(guān)注用戶的反饋和興趣偏好、旅游目的地營銷相結(jié)合、重視意見領(lǐng)袖的作用、打造旅游類微博集群化平臺、加強(qiáng)旅游信息的細(xì)分化傳播的營銷策略[23]；程萍和嚴(yán)艷利用文本分析法，結(jié)合傳播學(xué)的“使用與滿足”論，探究旅游類微博對受眾使用決策的影響[24]。然而，研究多拘泥于研究者個人經(jīng)驗(yàn)，缺乏實(shí)證研究及一手?jǐn)?shù)據(jù)收集；研究視角多集中于現(xiàn)狀調(diào)查、運(yùn)作、營銷等應(yīng)用層面，理論建設(shè)有限；研究技術(shù)及方法局限性大，鮮見創(chuàng)新。

本文章以中國用戶量最大的新浪微博為信息收集平臺，運(yùn)用內(nèi)容分析法對官方認(rèn)證旅游類微博進(jìn)行質(zhì)性研究，利用ROSTCM軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，分析了旅游類官方認(rèn)證微博所涉信息特征，總結(jié)了高頻詞之間的交叉關(guān)系，在信息分類分析的基礎(chǔ)上提出了對旅游類官方認(rèn)證微博的發(fā)展建議。

二、研究方法及數(shù)據(jù)收集

（一）研究方法

文章以內(nèi)容分析法為主要研究方法，內(nèi)容分析法最早產(chǎn)生于傳播學(xué)領(lǐng)域，是一種半定量研究方法，其基本做法是，把文字等非量化的有交流價值的信息轉(zhuǎn)化為定量的數(shù)據(jù)，建立有意義的類目分解交流信息，分析信息特征。該方法主要應(yīng)用模式有特征分析、趨勢分析、比較分析三種。

（二）數(shù)據(jù)來源

文章研究樣本來自新浪官方實(shí)名認(rèn)證的旅游類政府微博。選取分別為“中國旅游”、“浙江省旅游局”、“山東省旅游局”、“英國旅游局”、“新加坡旅游局”、“澳大利亞旅游局”作為研究樣本。同時考慮到數(shù)據(jù)的可靠、平衡、全方位、說服力，選取了國內(nèi)、國外各三個旅游局官方微博，各自粉絲數(shù)達(dá)到5萬人以上，分別居新浪微博官方應(yīng)用“風(fēng)云榜”所統(tǒng)計評選的風(fēng)云政府影響力榜（旅游類）前十名，詳見表1。樣本所涉時間段為2013年11月1日至2013年12月1日，共計1427條微博，樣本總長度為148，856字。

（三）數(shù)據(jù)處理技術(shù)

文章以ROSTCM進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，Content Mining System由武漢大學(xué)信息管理學(xué)院、計算機(jī)學(xué)院沈陽教授博導(dǎo)設(shè)計編碼，是基于內(nèi)容挖掘的人文社會科學(xué)數(shù)字化研究平臺。能夠?qū)?shù)字化人文資料進(jìn)行組織、標(biāo)引、檢索和利用，以保證人文研究的海量性、智能性和客觀性，并可通過定量分析和定性分析的結(jié)合，從中歸納出具有說服力的普遍性結(jié)論。

三、數(shù)據(jù)處理

（一）高頻詞提取

首先本文對選取的1427條微博進(jìn)行編輯，刪減與旅游無關(guān)的打折、團(tuán)購、促銷、網(wǎng)頁鏈接等信息或?qū)Ｖ付群艿偷年P(guān)鍵詞和詞頻，之后將編輯后的每個微博文本分類合并為“國內(nèi)旅游局微博”和“國外旅游局微博”，借助詞頻分析軟件ROSTCM中的內(nèi)容挖掘軟件，提取高頻詞。第一，通過軟件導(dǎo)入待分析的文本文檔，從“功能性分析”項中選中“分詞”功能，進(jìn)行自動分詞，并查看分詞結(jié)果；第二，從“功能性分析”項中選擇“詞頻分析（中文）”功能對剛才分詞后的TXT文本進(jìn)行高頻詞提取，并在相應(yīng)的窗口輸入分詞后待統(tǒng)計的詞頻文件；第三，生成詞匯頻率表，由于文本所含字?jǐn)?shù)過大，因此人為排除了詞頻出現(xiàn)在4次以下的詞匯，排除后共提取了602個詞頻在4次以上的詞匯；第四，按照詞匯出現(xiàn)的頻率由高到底選取與研究主題有關(guān)的詞匯，并導(dǎo)入Excle表格，最后按照設(shè)定條件手動篩選和排除后的高頻詞為380個，其中前20個如表2所列；第五，根據(jù)每個高頻詞的信息特征，從高到底依次對各個詞匯進(jìn)行信息編碼，通過編碼歸納出旅游類微博所涉信息的維度。第六，通過ROSTCM的Netdraw功能構(gòu)建高頻詞的關(guān)系矩陣并將其可視化，分析各詞匯之間的關(guān)系及成因。endprint

（二）維度提取

使用內(nèi)容分析法對高頻詞匯進(jìn)行分析可以概括得到8條信息維度，分別為旅游地營銷、旅游地介紹、旅游信息分享、旅游體驗(yàn)、旅游消費(fèi)推薦、旅游項目介紹、出行提示，如表3。

（三）高頻詞編碼

通過以上總結(jié)的8個維度，對所選文本高頻詞進(jìn)行了逐條編碼分析，結(jié)果如下，可見表4。

（四）高頻詞網(wǎng)絡(luò)交叉關(guān)系

通過對微博信息內(nèi)容的解析，得出了旅游類微博所涉信息的特點(diǎn)，在研究信息特點(diǎn)的同時，本文發(fā)現(xiàn)了部分高頻詞之間形成了共現(xiàn)矩陣詞表，為了更深入的了解不同信息之間的關(guān)系，擴(kuò)展信息特征內(nèi)容，使研究更清晰深入，本文嘗試使用ROST ContentMining提取文本內(nèi)容，運(yùn)用軟件交叉關(guān)系功能形成兩者之間的相互關(guān)系文件。經(jīng)過初步分析，形成了108對關(guān)系對，但部分關(guān)系對相關(guān)程度不高，僅為獨(dú)立的單個關(guān)系對，并未形成關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。因此，在該文件基礎(chǔ)上抽取關(guān)系頻度最高的35個關(guān)系對，利用Netdraw功能構(gòu)建關(guān)系矩陣并將其可視化（如圖1）。

四、數(shù)據(jù)分析

（一）旅游類微博信息特征分析

從高頻詞及其歸類的統(tǒng)計結(jié)果可以看出旅游類微博所涉信息具有如下特點(diǎn)：

1.旅游類官方認(rèn)證微博所包含的信息涉及范圍廣、程度深。微博涉及信息范圍廣，不僅包含了吃、住、行、游、購各個方面的信息，“旅游信息分享”、“旅游消費(fèi)推薦”還為出行提供了周到、實(shí)時、詳細(xì)、體貼的建議與經(jīng)驗(yàn)。微博所包含信息程度深，例如“旅游資源介紹”、“旅游地介紹”、“旅游項目推薦”等，都對旅游地或者是旅游資源進(jìn)行詳細(xì)的、深入的介紹，山水風(fēng)景、風(fēng)土人情、節(jié)日風(fēng)俗，而且時效性較強(qiáng)，給訪客和粉絲提供了內(nèi)涵豐富的信息，有利于激發(fā)出行欲望。

2.官方認(rèn)證旅游類微博信息互動性強(qiáng)。例如“旅游營銷”維度內(nèi)容開啟了微博形式的旅游地營銷新型互動方式，能讓粉絲和訪客積極參與，親身體驗(yàn)，同時獎品較為豐厚，不僅擴(kuò)大了旅游地的知名度，同時拉近了粉絲與旅游類微博機(jī)構(gòu)的距離。

3.官方認(rèn)證旅游類微博所含信息及時、快捷。例如“出行提示”、“旅游信息分享”、“旅游消費(fèi)推薦”等維度內(nèi)容對旅游地的交通狀況，旅游政策法規(guī)的出臺，旅游項目打折、促銷信息進(jìn)行實(shí)時發(fā)布。對短期旅游、周末度假等提供了較大的信息量，有積極的促進(jìn)作用。

（二）高頻詞匯網(wǎng)絡(luò)交叉關(guān)系分析

旅游類微博高頻詞存在明顯聚類現(xiàn)象，“旅游”作為高頻詞中的中心詞起到了信息橋梁的作用，若干個節(jié)點(diǎn)承擔(dān)著溝通四大相對獨(dú)立區(qū)域信息的重任，一旦這些節(jié)點(diǎn)被去除，整個轉(zhuǎn)載網(wǎng)絡(luò)將分裂成眾多個相互封閉的子網(wǎng)絡(luò)，此外，這些節(jié)點(diǎn)與“粉絲”需求契合度高、信息含量豐富，作為四大圈的中心詞。依據(jù)信息聚合程度可將微博高頻詞分為四大區(qū)域：以國內(nèi)山東省旅游局微博為主的圈，中心詞為“山東省”（群1）；以旅游地、旅游景點(diǎn)、旅游地營銷為主的圈，中心詞為“景區(qū)”（群2）；以中國國家旅游局為主的圈，中心詞為“旅游城”（群3）；以國外三大旅游類微博為主的圈，中心詞為“旅游局”（群4）。由此可以得出如下結(jié)論：

1.微博標(biāo)準(zhǔn)化集群營銷初見規(guī)模。以山東省為例，圍繞“山東省旅游局”形成了包含“濟(jì)南、青島、煙臺、臨沂”等旅游目的地，“泰山”等核心景點(diǎn)，以及“好客”為旅游形象的，具有集群效應(yīng)的微博圈，各個微博主體之間關(guān)聯(lián)度高，微博信息發(fā)布與維護(hù)即時，塑造了統(tǒng)一的旅游品牌及旅游形象，具有高度標(biāo)準(zhǔn)化的微博集群營銷初見規(guī)模。

2.注重感官刺激。微博用戶對于圖文信息具有“功利性、碎片化、高集成性、刺激性”等特征，旅游供應(yīng)商抓住這一特點(diǎn)，對傳統(tǒng)旅游資源巧加利用，以原創(chuàng)的、高品質(zhì)的圖文并茂的方式實(shí)時呈現(xiàn)旅游地風(fēng)光，并處理成為可以長期儲存利用的“電腦桌面、手機(jī)桌面”等形式進(jìn)行持續(xù)視覺刺激。此外，隨著“舌尖上的中國”系列紀(jì)錄片掀起的味覺浪潮，不少旅游供應(yīng)商搭上順風(fēng)車，以美食作為重要旅游吸引物，對潛在旅游者進(jìn)行味覺刺激。以感官刺激吸引粉絲眼球，濃縮信息量。

3.旅游資源深度開發(fā)，旅游產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。在實(shí)時的感官刺激同時，旅游供應(yīng)商也對旅游地的歷史文化特色進(jìn)行深度挖掘，更為全面的發(fā)布旅游地相關(guān)信息，對旅游資源進(jìn)行深入開發(fā)，提升旅游地形象及文化內(nèi)涵。與此同時，旅游產(chǎn)業(yè)由傳統(tǒng)以觀光為主的大眾旅游業(yè)向休閑產(chǎn)業(yè)過度，對休閑觀念、休閑生活方式以及旅游地休閑項目的推廣也成為旅游類微博的重點(diǎn)內(nèi)容，對于“漫游、wifi”等現(xiàn)代旅游服務(wù)的不斷提升，傳統(tǒng)旅游產(chǎn)業(yè)向現(xiàn)代高科技、人性化的服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型。

4.與國外三大旅游類微博相比，國內(nèi)旅游類微博更關(guān)注旅游資源、旅游項目的介紹與分享，并且談?wù)撀糜误w驗(yàn)的較多，而國外三大旅游類微博所涉及的信息范圍較大，分類不夠細(xì)致，大多為旅游地的官方介紹，在這一點(diǎn)上，國外旅游類微博應(yīng)客服語言障礙，與國內(nèi)“粉絲”進(jìn)行更多形式活躍的、更為親密的溝通，增強(qiáng)用戶粘性，改善旅游地形象。

五、結(jié)論與建議

本文對收集得到的1427條旅游類微博進(jìn)行了分類、編碼、分析、解碼的工作，通過ROSTCM軟件進(jìn)行分析，第一、總結(jié)出了文本信息的8條維度，分別為“旅游地營銷”、“旅游地介紹”、“旅游資源介紹”、“旅游信息分享”、“旅游項目介紹”、“旅游消費(fèi)推薦”、“旅游體驗(yàn)”、“出行提示”，并且通過對維度的分析結(jié)合文獻(xiàn)的研究，得出了旅游類微博具有信息涉及范圍廣、程度深、新穎、及時、快捷的特性之結(jié)論；第二、通過對高頻詞交叉關(guān)系的分析，發(fā)現(xiàn)了高頻詞的4大關(guān)系圈，并嘗試分析了形成這四大關(guān)系圈的原因，同時發(fā)現(xiàn)高頻中心詞起到了連接4大關(guān)系信息橋的作用。

通過上述總結(jié)，本文針對旅游類微博有如下建議：

1.合理控制微博質(zhì)量，細(xì)化信息分類，突出旅游宣傳服務(wù)主題。盡管旅游地的微博營銷是增強(qiáng)旅游產(chǎn)品知名度、增加游客量的行之有效的方法之一，但是營銷方法不得當(dāng)，會得到適得其反的效果，旅游類官方認(rèn)證微博上充斥著大量的團(tuán)購、促銷、特價門票的信息，每天大量重復(fù)信息刷屏，會讓訪客及粉絲感到煩躁、厭惡，認(rèn)為此類微博僅是廣告類微博而不去或者取消關(guān)注。細(xì)化信息分類，提高信息針對性與實(shí)用性。旅游類微博的內(nèi)容應(yīng)盡可能的和旅游相關(guān)，少轉(zhuǎn)發(fā)與旅游不相關(guān)的內(nèi)容，對訪客及粉絲起到一個正確的引導(dǎo)作用。endprint

2.旅游類微博內(nèi)容應(yīng)真實(shí)、準(zhǔn)確、無誤。網(wǎng)絡(luò)中充斥著大量的虛假或未經(jīng)證實(shí)的信息，同時旅游類微博的影響范圍大，特別是政府類旅游類微博，他們對游客有著一定的引導(dǎo)作用，因此在處理一些未經(jīng)證實(shí)的消息時，盡可能的等到驗(yàn)證了事情的真實(shí)性后再發(fā)出或轉(zhuǎn)發(fā)，而不要一味的追求信息的即時、流行而忽視了信息的準(zhǔn)確性。

3.實(shí)施微博標(biāo)準(zhǔn)化集群營銷。建立高度關(guān)聯(lián)的、主題與形象統(tǒng)一的微博集群，并進(jìn)行統(tǒng)一的信息維護(hù)與管理，進(jìn)行集群化營銷，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化的旅游形象宣傳與推廣，提升旅游形象，增加關(guān)注度。

4.增強(qiáng)微博互動性，提高用戶粘性。專職人員與微博“粉絲”開展實(shí)時互動，增加用戶投票、抽獎、微博意見箱等項目增強(qiáng)與用戶的互動，提供便民服務(wù)，增添親和感，提高用戶粘性與忠誠度。

由于時間精力有限，本文只收集了跨度一個月的微博信息量，并且僅對6大政府類旅游類微博進(jìn)行了信息的收集，存在著一定的局限性，筆者在之后的研究中將會更廣泛的收集信息數(shù)據(jù)，利用MATLAB軟件進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析，分析數(shù)據(jù)時間與空間衍變特征。

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Abstract： The paper select Sina Micro Blog as the information collection platform. The content analysis approach is applied for quantities analysis， and the ROSTCM software is adopted for data processing. The results show that， the text messages can be deconstructed into 8 dimensions： “Tourism destination marketing”， “Tourism destination introduction”， “Tourism resorts introduction”， “Tourism information sharing”， “Tourism items introduction”， “Tourism consumption recommend”， “Tourism experience”， “Tourism tips”. Meanwhile， the high-frequency words network intersect relationship can be polymerized into 4 relationship circles which connected by the word “tourism”. Based on the information classification， some suggestions for the development of official certified tourism Micro Blog are offered.

Keywords： Micro Blog； Tourism； High-frequency Words； Network Intersect Relationship； ROSTCMendprint