基于地理標(biāo)記照片的赴大連游客時(shí)空行為特征研究

武傳表， 向慧容

(遼寧師范大學(xué) 歷史文化旅游學(xué)院, 遼寧 大連 116081)

基于地理標(biāo)記照片的赴大連游客時(shí)空行為特征研究

武傳表， 向慧容

(遼寧師范大學(xué) 歷史文化旅游學(xué)院, 遼寧 大連 116081)

利用地理標(biāo)記照片研究游客時(shí)空行為具有明顯的優(yōu)勢(shì)，其研究前景廣闊.以Flickr網(wǎng)站收錄的1997—2014年18年間3 147張大連地理標(biāo)記照片為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)時(shí)間序列分析法和AcrGIS空間分析方法對(duì)赴大連游客擬態(tài)時(shí)空行為進(jìn)行研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：(1)1997—2014年赴大連游客Flickr照片數(shù)量大體呈非平穩(wěn)上升趨勢(shì)；(2)赴大連游客Flickr照片月際變化和日間變化說(shuō)明赴大連游客時(shí)間選擇具有明顯的季節(jié)性和時(shí)段性；(3)赴大連游客Flickr照片空間分布主體呈穩(wěn)定帶狀結(jié)構(gòu)，呈左傾的“工”字型，可見(jiàn)游客集聚分布在城市中心和旅游中心；(4)照片分散趨勢(shì)日益加強(qiáng)，游客目的地選擇愈加不局限于傳統(tǒng)景點(diǎn).

地理標(biāo)記照片；游客時(shí)空行為；擬態(tài)行為；Flickr；大連

游客時(shí)空行為研究是旅游研究中較為傳統(tǒng)的話題，早在20世紀(jì)90年代就有學(xué)者探討時(shí)間、空間對(duì)旅游活動(dòng)的意義[1].Fennell分析了旅游者移動(dòng)和時(shí)間分配，旅游者時(shí)空模式被呈現(xiàn)[2].Shoval等采用現(xiàn)代追蹤技術(shù)，分析了城市內(nèi)部旅游者流動(dòng)過(guò)程[3].對(duì)游客時(shí)空特征的研究意義重大，既是認(rèn)知旅游主體有效的途徑，也是旅游目的地和旅游中介決策的重要依據(jù).一方面，游客時(shí)空軌跡是旅游主體主要的行為特征，對(duì)游客時(shí)空分布的認(rèn)識(shí)影響對(duì)旅游主體整體的認(rèn)知；另一方面游客時(shí)空分布對(duì)目的地交通格局、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、生態(tài)環(huán)境建設(shè)、旅游開(kāi)發(fā)等具有重大的影響[4-5]，對(duì)旅游中介市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、產(chǎn)品布局也具有重要的借鑒意義[6].但以問(wèn)卷調(diào)查、統(tǒng)計(jì)年鑒等傳統(tǒng)途徑為主獲取游客時(shí)空軌跡方面的數(shù)據(jù)，要么獲取成本較大，要么以人口統(tǒng)計(jì)學(xué)視角為主，忽視游客個(gè)體差異，描述籠統(tǒng)，具有明顯的不足.

隨著電子科技和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)媒體日益影響人們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷?，并?chuàng)造了一個(gè)不同于現(xiàn)實(shí)世界的知識(shí)空間和傳播空間，這種在互聯(lián)網(wǎng)媒介下的環(huán)境即是一種“擬態(tài)環(huán)境”.“擬態(tài)環(huán)境”最早由美國(guó)著名專(zhuān)欄作家李普曼(Lippmann Walter)于1922年在其代表作《輿論學(xué)》中首先提出，他認(rèn)為，擬態(tài)環(huán)境就是由媒介通過(guò)對(duì)客觀世界的信息進(jìn)行選擇性地加工、重新加以處理后向人們所提示的環(huán)境[7].擬態(tài)環(huán)境雖然并不等同于現(xiàn)實(shí)環(huán)境.但是，擬態(tài)環(huán)境并不脫離現(xiàn)實(shí)環(huán)境，而是將現(xiàn)實(shí)環(huán)境局部的、動(dòng)態(tài)的反映，其信息表達(dá)結(jié)果表現(xiàn)為3種：忠于現(xiàn)實(shí)環(huán)境、超越現(xiàn)實(shí)環(huán)境、扭曲事實(shí)環(huán)境[8].互聯(lián)網(wǎng)社交時(shí)代下的擬態(tài)旅游時(shí)空行為雖不是對(duì)真實(shí)旅游行為“全景式”再現(xiàn)，但社交網(wǎng)絡(luò)媒體上的擬態(tài)時(shí)空行為恰好是人們更關(guān)心的信息時(shí)空行為[9].由人們自主創(chuàng)造并公開(kāi)分享的地理信息為研究人類(lèi)時(shí)空行為提供了大量的、有效的數(shù)據(jù)資源[4]，隨著圖片社交媒體的持續(xù)迭代，目前學(xué)術(shù)界對(duì)圖片社交網(wǎng)絡(luò)媒體展開(kāi)了豐富的研究，研究范圍覆蓋國(guó)家、地區(qū)、城市和景區(qū)，取得了豐碩成果.基于地理標(biāo)記圖片的視角展開(kāi)旅游研究前景廣闊[10].研究社交網(wǎng)絡(luò)媒體如Flickr上用戶上傳分享的圖片，不但可以窺探其需求和興趣點(diǎn)，也可模擬其時(shí)空行為[11].基于此，某區(qū)域的Flickr圖片也能模擬該區(qū)域游客時(shí)空行為，這對(duì)該區(qū)域旅游景點(diǎn)推薦、旅游線路組織、旅游空間開(kāi)發(fā)、交通規(guī)劃、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、旅游設(shè)施布局以及旅游影響管理等方面提供科學(xué)的依據(jù)[12].筆者試圖利用Flickr上地理坐標(biāo)在大連境內(nèi)的圖片資源，構(gòu)建大連時(shí)間標(biāo)記和地理標(biāo)記圖片庫(kù)，運(yùn)用時(shí)間序列分析和AcrGIS空間分析方法探討大連入境游客擬態(tài)時(shí)空行為特征.

1 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 研究區(qū)域

大連地處遼東半島最南端，瀕臨黃渤海，與日本、韓國(guó)、朝鮮隔海相望，是東北重要的港口城市，素有東北之窗之稱(chēng).加之氣候適宜，大連在改革開(kāi)放之后就迅速成為我國(guó)北方著名的濱海旅游城市[6]，享譽(yù)“北方明珠”“浪漫之都，時(shí)尚大連”的稱(chēng)號(hào).作為首批優(yōu)秀旅游城市，大連旅游資源豐富，旅游業(yè)發(fā)達(dá).現(xiàn)有5A級(jí)景區(qū)2家(大連老虎灘海洋公園·老虎灘極地館、大連金石灘景區(qū))，4A級(jí)景區(qū)9家，另外大連還有80多座風(fēng)格各異的城市廣場(chǎng).2012年大連市接待游客4 943.28萬(wàn)人次，旅游總收入767.2億元，到2016年接待游客達(dá)到7 738.2萬(wàn)人次，旅游總收入1 134.8億元，年均增長(zhǎng)分別為10.3%和11.85%(詳見(jiàn)表1).可見(jiàn)，大連是我國(guó)濱海旅游城市典型的代表之一.由于大連Flickr圖片主要分布在東南部的市區(qū)(如圖1)，本文的研究范圍定為大連市區(qū)的4個(gè)轄區(qū)：中山區(qū)、西崗區(qū)、沙河口區(qū)和甘井子區(qū).

表1 大連市近5 a旅游經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)情況

資料來(lái)源：大連市旅游局統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

Flickr成立于2004年，2005年成為雅虎旗下專(zhuān)業(yè)的圖片管理和分享應(yīng)用程序，是世界上最早的圖片社交Web2.0網(wǎng)站，有電腦、IOS、Android、Windows phone多種語(yǔ)言多個(gè)版本，提供面向全球開(kāi)放的數(shù)字照片的儲(chǔ)存、分享等功能.Flickr允許用戶直接使用有GPS功能的移動(dòng)設(shè)備拍攝并上傳、分享帶地理信息的照片，也允許用戶將專(zhuān)業(yè)的照片上傳網(wǎng)站后通過(guò)Flickr的Organizr和Yahoo Map中的地點(diǎn)聯(lián)系形成有地理標(biāo)記的照片，同時(shí)也允許用戶上傳時(shí)自行標(biāo)上經(jīng)緯度.本文利用Flickr網(wǎng)站上1997—2014年18年間256位用戶到訪大連上傳的3 147張地理標(biāo)記照片為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，2004年之前的照片由Flickr用戶后期上傳，利用上傳者、拍攝點(diǎn)經(jīng)緯度構(gòu)建游客地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)，分析擬態(tài)游客空間分布和移動(dòng)，剔除其中沒(méi)有時(shí)間信息的3張照片，利用其余3 144項(xiàng)時(shí)間紀(jì)錄分析入境游客擬態(tài)時(shí)空行為.

對(duì)256位用戶的3 144張地理標(biāo)記圖片進(jìn)行空間化處理，通過(guò)JAVA代碼提取文本字段，并將其文本信息轉(zhuǎn)化為Excel數(shù)據(jù)庫(kù)，重點(diǎn)利用這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的日期、時(shí)間和經(jīng)緯度信息，將時(shí)間序列分組后進(jìn)行頻數(shù)分析，同時(shí)創(chuàng)建Shapefile格式文件，將數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcGIS，格式為大連市行政區(qū)劃圖，創(chuàng)建大連市地理標(biāo)記照片地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)，借助ArcGIS空間分析平臺(tái)，最終生成可視化大連入境游客地理標(biāo)記圖片空間分布格局(如圖1).

圖1 大連Flickr照片分布示意圖Fig.1 Dalian’s Flickr photos distribution diagram

1.3 研究方法

利用Flickr下載端口導(dǎo)出相關(guān)照片的元數(shù)據(jù)，對(duì)照片拍攝的時(shí)間進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析，通過(guò)年份記錄統(tǒng)計(jì)出照片總體的年際分布，通過(guò)月份記錄能得出照片月際分布進(jìn)而窺探游客量的月際變化.對(duì)具體時(shí)間“時(shí)：分：秒”信息歸為整點(diǎn)后得出照片日間分布，考察大連入境游客24小時(shí)擬態(tài)行為變化.利用照片元數(shù)據(jù)中經(jīng)緯度地理標(biāo)記信息，結(jié)合ArcGIS空間分析平臺(tái)，在大連市行政區(qū)劃、交通干線地理信息底圖上生成對(duì)應(yīng)的地理位置定位，地理位置相同的點(diǎn)相互重合，同時(shí)結(jié)合數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，確定高度重合的點(diǎn)，以此確定游客擬態(tài)空間行為的熱點(diǎn)分布區(qū).

2 基于Flickr圖片的大連游客時(shí)空行為特征分析

2.1 游客時(shí)間分布特征

時(shí)間維度是旅游研究慣常的思維模式，時(shí)間特征是旅游特征描述的基本內(nèi)容.本文基于游客量越多Flickr照片也就越多的簡(jiǎn)單假設(shè)，擬從年、月、日3個(gè)側(cè)面考察大連Flickr圖片的數(shù)量特征，以此反應(yīng)大連游客在年際、季節(jié)，以及日分布3個(gè)方面呈現(xiàn)的規(guī)律.

圖2 大連Flickr地理標(biāo)記圖片年際變化Fig.2 The interannual variation diagram of Dalian’s Flickr geographic mark images

2.1.1 年際數(shù)量變化

1997—2014年大連Flickr照片數(shù)量大體呈非平穩(wěn)上升趨勢(shì)(如圖2)，在2004年之前，F(xiàn)lickr圖片很少，除1997年有30張照片外，其余年份總和只有26張，甚至1999年、2001年以及2004年沒(méi)有地理照片出現(xiàn)，而且1997年和1998年的35張圖片均由同一用戶WrldVoyagr上傳，因此大連Flickr早期圖片基本沒(méi)有規(guī)律可循.從2005年開(kāi)始，照片數(shù)量基本起伏上升，2007年和2010年的照片數(shù)量較少和國(guó)內(nèi)對(duì)Flickr的態(tài)度有關(guān)，2012—2013年照片數(shù)量波動(dòng)則源于Flickr技術(shù)更新.由此可見(jiàn)，照片數(shù)量的年際變化雖然并不能完全反映游客量的年際變化規(guī)律，但大連Flickr圖片數(shù)量非平穩(wěn)的上升趨勢(shì)確實(shí)與近年來(lái)大連來(lái)訪游客整體增加的事實(shí)相符.

2.1.2 季節(jié)分布及日間分布

大連Flickr圖片季節(jié)分布差異明顯(如圖3)，其中8月、9月、10月數(shù)量較多，9月為最大峰值，1月和5月為另兩個(gè)峰值，2月、3月照片最少.照片季節(jié)分布差異反映了游客擬態(tài)行為在很大程度上受四季分明的氣候制約，使夏半年的照片明顯高于冬半年；同時(shí)也受假期(春節(jié)、“五一”和“十一”黃金周的影響)和城市重大活動(dòng)(九月夏季達(dá)沃斯論壇)的影響.大連Flickr圖片日間分布大體呈偏右正態(tài)分布(如圖4)，高峰值段出現(xiàn)在上午的10時(shí)到下午的15時(shí)以及傍晚18時(shí)，兩端沒(méi)有零值.可以看出大連游客行為主要集中在白天，主要是早上9時(shí)到晚19時(shí)，其中，活動(dòng)最頻繁的時(shí)間為下午的14時(shí)；24小時(shí)均有地理照片分布說(shuō)明了大連也是一個(gè)不夜城，晚間仍有各色各樣的活動(dòng).

圖3 大連Flickr圖片季節(jié)分布圖Fig.3 The seasonal distribution of Dalian Flickr images

圖4 大連Flickr圖片24小時(shí)分布圖Fig.4 Dalian Flickr images’ distribution in the day

2.2 游客空間分布特征

游客空間分布對(duì)目的地旅游發(fā)展有至關(guān)重要的作用，大連Flickr地理標(biāo)記照片空間分布格局在一定程度上就形象地反映了大連游客的空間分布特征.從圖1中可以看出大連Flickr地理標(biāo)記照片分布大體呈左傾“工”字型結(jié)構(gòu)，較多Flickr照片分布在高緯度東西向的黃河路—中山路—人民路以及低緯度高新園區(qū)—星海廣場(chǎng)—濱河路和南北向的西安路—中山路沿線，并形成“大分散、小集散”以及沿沿海分布的空間分異特征.其中，城市中心(中山廣場(chǎng)為中心的周?chē)貐^(qū))和旅游中心(星海廣場(chǎng)以及濱海路沿線)照片集聚程度異常強(qiáng)烈，說(shuō)明大連入境游客空間選擇十分切合大連濱海旅游城市主題定位的特點(diǎn).

2.2.1 空間熱點(diǎn)分布

為了進(jìn)一步判斷Flickr照片空間分布的密度和熱點(diǎn)，對(duì)照片十進(jìn)制地理坐標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析來(lái)考察照片地理信息重合程度，根據(jù)統(tǒng)計(jì)特征，以數(shù)值10、20、100為界將數(shù)據(jù)分為3組(如圖5).其中,大于100次的重合點(diǎn)有3個(gè)(紅色)，一個(gè)分布在中山廣場(chǎng)、另兩個(gè)在星海廣場(chǎng)的北部和會(huì)展中心；在20次以上100次以下的重合點(diǎn)有6個(gè)(藍(lán)色)，除了一個(gè)落在解放路旁勞動(dòng)公園的南端，其他點(diǎn)均分布在中山廣場(chǎng)和星海廣場(chǎng)；10次以上20次以下的重合點(diǎn)有13個(gè)(棕色)，零散分布在中山廣場(chǎng)西端、勞動(dòng)公園、人民廣場(chǎng)以及交通干線的長(zhǎng)春街、聯(lián)合路、會(huì)展中心以及星海公園百年城雕、大連森林動(dòng)物園南門(mén)、老虎灘等地，大連Flickr圖片空間熱點(diǎn)分布充分體現(xiàn)了城市中央商務(wù)區(qū)(CBD)、旅游景區(qū)以及交通樞紐對(duì)游客空間分布的影響.

圖5 大連Flickr圖片地理信息重合點(diǎn)分布圖Fig.5 The distribution diagram of Flickr geographic information coincidence point in Dalian

2.2.2 空間熱點(diǎn)年際分布

空間熱點(diǎn)的形成是一個(gè)漸進(jìn)過(guò)程.為考察大連Flickr圖片分布熱點(diǎn)形成與變化，從年際角度出發(fā)，以2005年、2010年、2014年為例，試圖對(duì)大連游客空間選擇傾向加以說(shuō)明.2005年大連Flickr圖片的分布如圖6所示，基本是四角模式，4個(gè)點(diǎn)分別是西北路與黃河路的交匯點(diǎn)、中山廣場(chǎng)、星海廣場(chǎng)以及老虎灘景區(qū)，形成四點(diǎn)簇狀結(jié)構(gòu)；2010年圖片分布如圖7所示，2010年中國(guó)聯(lián)通和中國(guó)移動(dòng)對(duì)Flickr四部服務(wù)器的封鎖對(duì)圖片的數(shù)量有一定的影響，但仍可從上傳的地理照片中看出，照片分布有逐漸形成帶狀結(jié)構(gòu)的趨勢(shì)，位于熱點(diǎn)中心(中山廣場(chǎng)和星海廣場(chǎng))間的奧林匹克廣場(chǎng)、人民廣場(chǎng)以及勞動(dòng)公園至綠山大連電視塔一段均有照片分布.2014年大連Flickr照片分布如圖8所示，相比前兩年，2014年地理信息系統(tǒng)分析圖上涌現(xiàn)了很多新點(diǎn)，廣泛分布在大連下轄的四個(gè)區(qū)，如東部棒棰島景區(qū)、石槽村景區(qū)的濱海路、南部秀月峰景區(qū)、白云山景區(qū)的濱海路、西部高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園片區(qū)(包括以大連理工大學(xué)、東北財(cái)經(jīng)大學(xué)為代表的高校區(qū))以及中部西安路附近、北部機(jī)場(chǎng)附近.對(duì)比照片年際熱點(diǎn)分布，最突出的特征就是近年來(lái)老虎灘景區(qū)的照片驟減，而高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)和西安路劇增.由此說(shuō)明大連入境游客空間選擇愈加不局限于傳統(tǒng)的景區(qū).

圖6 2005年大連Flickr圖片分布圖Fig.6 Dalian’s Flickr photos distribution diagram in 2005

圖7 2010年大連Flickr圖片分布圖Fig.7 Dalian’s Flickr photos distribution diagram in 2010

圖8 2014年大連Flickr圖片分布圖Fig.8 Dalian’s Flickr photos distribution diagram in 2014

3 結(jié)論與討論

基于社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)Flickr的數(shù)據(jù)資源，運(yùn)用時(shí)間序列分析法和AcrGIS空間分析方法，探討大連入境游客擬態(tài)時(shí)空行為特征，試圖對(duì)大連來(lái)訪入境游客的時(shí)間和空間偏好進(jìn)行說(shuō)明，結(jié)果表明：

(1)近10 a來(lái)大連Flickr地理標(biāo)記圖片數(shù)量呈起伏上升趨勢(shì).作為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下社交網(wǎng)絡(luò)媒體，F(xiàn)lickr的運(yùn)行受數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)商影響，因此其照片數(shù)量的年際變化不能完全反應(yīng)游客量的年際變化，所以要準(zhǔn)確掌握入境游客時(shí)空行為特征要通過(guò)不同研究方法進(jìn)行互補(bǔ)研究，需通過(guò)不同途徑的數(shù)據(jù)加以證實(shí).

(2)大連入境游客四季擬態(tài)行為分布起伏明顯，呈三峰季節(jié)型分布，日間分布則波峰明顯；月際變化曲線反映大連來(lái)訪游客受氣候影響較大，夏半年的峰值凸顯大連夏季為旺季的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)地位；同時(shí)城市重大活動(dòng)、事件和節(jié)假日也影響游客四季分布，突出表現(xiàn)在9月、5月和1月異常的高峰值.另外，大連Flickr照片日間變化曲線，反映大連入境游客活動(dòng)的持續(xù)和聚集的特征.

(3)大連入境游客擬態(tài)空間行為具有顯著的聚集性和不均衡性的特征.一方面，已有Flickr照片形成了穩(wěn)定帶狀分布，并大體呈左傾的“工”字型結(jié)構(gòu)，主要交通干道、沿海濱海路、城市CBD、代表性景點(diǎn)是照片分布的主要熱點(diǎn)區(qū).另一方面，分布空間逐年分散，分布范圍逐漸擴(kuò)大，說(shuō)明大連入境游客空間選擇愈加不局限于傳統(tǒng)路線，傳統(tǒng)景點(diǎn)老虎灘日益成為一個(gè)“冷落點(diǎn)”，而高新園區(qū)和西安路則成為“新起之秀”.這正與如火如荼、方興未艾的大連市全域旅游建設(shè)大趨勢(shì)相吻合，即游客不再局限于有形的傳統(tǒng)旅游景區(qū)圍墻，而是傾向于在全域范圍內(nèi)開(kāi)展旅游活動(dòng).

4 啟示與討論

(1)全域旅游是大連旅游發(fā)展的必然趨勢(shì).經(jīng)改革開(kāi)放30多年的發(fā)展，大連旅游業(yè)發(fā)展至今，已經(jīng)進(jìn)入了一種全新的階段，旅游作為一種休閑的生活方式已經(jīng)深入人心.2010年之前，大連Flickr照片主要分布在城市中心和旅游中心，而近幾年Flickr照片空間分布愈加分散，說(shuō)明單一的“旅游景點(diǎn)”很難再滿足國(guó)內(nèi)外游客的需求.如今人們旅游在于尋找詩(shī)意的遠(yuǎn)方，在于全過(guò)程的體驗(yàn)，旅游目的地需求也愈加多樣化.全域旅游發(fā)展的核心在于打破旅游景區(qū)的空間地域限制，創(chuàng)新旅游發(fā)展模式，推動(dòng)以景區(qū)、度假區(qū)、休閑區(qū)、購(gòu)物區(qū)、旅游街區(qū)、旅游小鎮(zhèn)、旅游綠道等點(diǎn)、線、面不同旅游功能為架構(gòu)的旅游目的地空間系統(tǒng)的構(gòu)建，注重旅游者在旅游過(guò)程中食、住、行、購(gòu)物的全程體驗(yàn)，這也是大連旅游未來(lái)發(fā)展的必然趨勢(shì).

(2)深化旅游業(yè)與相關(guān)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展迫在眉睫.大連Flickr照片季節(jié)分布差異明顯，反映大連旅游發(fā)展仍受氣候影響，淡旺季分明.而大連作為“中國(guó)最佳旅游城市”之一 ，旅游資源豐富，大連旅游業(yè)與工業(yè)、中醫(yī)、體育、教育及文化等行業(yè)和領(lǐng)域融合發(fā)展空間巨大，大連旅游發(fā)展關(guān)鍵就在于深化旅游業(yè)與相關(guān)產(chǎn)業(yè)的融合，整合旅游資源，拓展新興旅游業(yè)態(tài)發(fā)展空間，減少旅游淡季對(duì)大連社會(huì)經(jīng)濟(jì)的沖擊.如利用百年港灣奧特萊斯等設(shè)施，開(kāi)展購(gòu)物旅游；依托大連造船廠、機(jī)車(chē)集團(tuán)、大連港等優(yōu)秀工業(yè)基礎(chǔ)及卡莎慕玻璃小鎮(zhèn)等工業(yè)小鎮(zhèn)，積極開(kāi)展工業(yè)旅游等.

(3)分析游客時(shí)空行為對(duì)旅游業(yè)發(fā)展有舉足輕重的意義，需要從不同層次不同視角進(jìn)行綜合研究，通過(guò)Flickr的數(shù)據(jù)對(duì)大連游客的擬態(tài)時(shí)空行為做出有益的探討，但城市中游客時(shí)空行為交互研究等值得更深一步挖掘.另外，盡管社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)能為研究者提供便捷時(shí)效的信息來(lái)源，但應(yīng)該看到目前數(shù)據(jù)收集仍然存在不完善的地方，媒介選擇往往具有一定的限制性，如Flickr平臺(tái)的用戶多為歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家以及國(guó)內(nèi)一二線城市的居民；研究指向?yàn)閿M態(tài)行為，為更好反映真實(shí)的游客時(shí)空行為應(yīng)有官方媒體的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為佐證.

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ThespatiotemporalbehaviorcharacteristicsoftouristsinDalianbasedongeotaggedphotographs

WUChuanbiao,XIANGHuirong

(School of History and Tourism, Liaoning Normal University, Dalian 116081, China)

There are obvious advantages in studying the spatiotemporal behavior of tourists by using geotagged photos, which has broad prospect. In this paper, based on the 3147 Dalian geo-tagged photos, collected from Flickr's website, from 1997 to 2014 in 18 years, the pseudo spatiotemporal behavior of Dalian tourists is studied by time series analysis and AcrGIS spatial analysis. It was found that: (1)Due to the influence of network licensing and technology, the number of Flickr photos in Dalian in 1997—2014 is generally non-steady upward trend； (2)The monthly variation and day changes show that the visitors has the timing, obviously seasonal and aggregative; (3)The spatial distribution of Dalian Flickr photos appears a stable band structure, looking like Chinese word “gong”, which showed that visitors gathered in the city center and tourist center; (4)The trend of decentralization of photos increasingly strengthened, more and more visitors to destination choice are not limited to traditional attractions.

geotagged photos;spatiotemporal behavior of tourists;pseudo behavior;Flickr;Dalian

F590.8

:A

2017-05-11

遼寧省教育廳科學(xué)研究一般項(xiàng)目(W201683610)

武傳表(1977- )，男，山東臨沂人，遼寧師范大學(xué)副教授，博士.

1000-1735(2017)03-0387-08

10.11679/lsxblk2017030387