基于情感分析的帝陵游客體驗時空特征研究
——以秦始皇兵馬俑博物館為例

孫媛媛 ，陳宏飛

（1.咸陽師范學院 經濟與管理學院，陜西咸陽71200；2.陜西師范大學 地理科學與旅游學院，陜西 西安 710119）

旅游體驗研究興起于20世紀60年代，一直延續(xù)至今，已經成為旅游研究中最令人關注和興奮的領域之一[1]。受西方旅游研究影響，我國學者在20世紀90年代開始關注旅游體驗[2]。謝彥君指出旅游體驗是旅游現(xiàn)象的內核，對旅游體驗的研究能夠統(tǒng)御所有旅游知識并促成旅游知識共同體的形成。目前對游客體驗研究經歷了問卷調查[3-6]、網(wǎng)絡博文[7-9]、社交媒體[10-11]等幾個階段，研究內容包括旅游體驗構成要素[12]、體驗價值評價[4]、旅游體驗質量提升[13]等，研究方法從層次分析法[13]、現(xiàn)象學分析方法[14]、符號學分析方法[15]到質性分析法[16]等，大量文獻不斷深入對旅游體驗的研究和探討。然而，已有研究成果仍存有不足：（1）旅游體驗是游客在旅游過程中的主觀心理感受，但現(xiàn)有研究多以景區(qū)或研究者自身立場出發(fā)描述旅游體驗，忽略游客主體的感受；（2）研究依據(jù)多是游客完成游覽之后所填寫的問卷[17]或經過深思熟慮后撰寫的博文[1]，對旅游體驗的反饋缺乏及時性，不能如實反映游客旅游體驗的第一感受；（3）定性分析方法在研究中使用較多，以能夠反映游客主觀感受的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析的定量研究甚少。為彌補以上不足，本文選擇內容分析法對帝陵景區(qū)游客感受進行分析。內容分析法是一種對研究對象的內容進行深入分析，透過現(xiàn)象看本質的科學方法，是對文本中各概念要素之間的聯(lián)系及組織結構進行描述和推理性分析[18]。ROST CM6是一款詞頻分析軟件，具有分詞、詞頻統(tǒng)計等功能，可以根據(jù)使用者自定義的詞典統(tǒng)計一個文檔中的所有詞及詞頻數(shù)，并挖掘語句包含的情感色彩。

帝陵遺產是伴隨著我國悠久歷史產生的特有旅游資源，蘊含著深厚的歷史文化，景區(qū)規(guī)格及品級極高，景觀規(guī)模宏大且構成多樣，是我國重要的旅游景區(qū)。截至2016年8月，我國5A、4A級景區(qū)中共有包括秦始皇兵馬俑、漢陽陵、黃帝陵、乾陵、茂陵等在內的帝陵景區(qū)20家，國家考古遺址公園有3家。秦始皇兵馬俑是國家級風景名勝區(qū)——驪山風景名勝區(qū)的主要組成部分，是秦始皇帝陵博物院的核心景點，有“世界第八大奇跡”之稱。1961年秦始皇陵被國務院公布為第一批全國重點文物保護單位，1987年秦始皇兵馬俑被聯(lián)合國教科文組織列為“世界文化遺產名錄”。秦始皇兵馬俑博物館自1979年建立至今，先后接待了數(shù)十位國家元首和約4 000萬人次的中外游客，2015年全年接待游客人數(shù)已達560多萬人次，成為繼故宮之后全國第二個年接待游客超過500萬人次的博物院。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取游覽秦始皇兵馬俑博物館的游客作為研究對象，以我國國內最大的社交媒體平臺——新浪微博作為數(shù)據(jù)來源，采用微博抓取工具，通過API接口獲取游客用戶ID、微博發(fā)布時間、微博內容、用戶注冊地等屬性在內的微博數(shù)據(jù)（為避免游客信息泄露風險，數(shù)據(jù)抓取信息不包含游客的昵稱）。本文重點研究參觀景區(qū)游客行為特征，故微博發(fā)布的經緯度在景區(qū)邊界以內的游客為本文研究樣本，最終采集到2015年6月至2016年5月的游客新浪微博數(shù)據(jù)。

1.2 研究方法

1.2.1 數(shù)據(jù)處理

本文主要研究不同游客在秦始皇兵馬俑博物館的體驗感受，因此剔除景區(qū)地理坐標范圍之外以及開放時間以外的用戶ID；梳理微博文本內容，查找出重復出現(xiàn)且與旅游感受無關的微博數(shù)據(jù)予以剔除；剔除無文字的微博簽到信息，此類用戶數(shù)據(jù)無法表達在景區(qū)內的旅游感受。

1.2.2 數(shù)據(jù)分析

本文運用Arcgis10.0分析游客的時空特征；運用ROST CM6文本分析軟件，利用內容分析法對秦始皇兵馬俑博物館游客微博信息進行挖掘，對游客進行情感分析，從而區(qū)分出不同客源地的友好程度。

2 游客時空行為特征

2.1 游客時間行為特征

通過游客微博發(fā)布時間可以精準地反映游客出游時間。統(tǒng)計顯示游客在一年中的波動較大，4月、5月、8月和10月游客比例較大，其中黃金周游客出游人次最多；游客在各月之內的分布主要集中在周末，周內游客人數(shù)比例偏低。這一結果說明秦始皇兵馬俑博物館作為常年適游的景區(qū)，但游客接待仍受氣溫舒適度和休假制度的影響，呈現(xiàn)出一定季節(jié)性。

2.2 客源地總體分布特征

圖1游客訪問量與距離關系雷達圖

圖1 顯示了游客數(shù)量與距離呈現(xiàn)一定規(guī)律性。距離根據(jù)游客用戶注冊地到陜西西安行車里程或航班飛行時間來確定。圖1（a）為中國游客訪問量與距離關系，距離以游客到西安的行車里程確定。從圖中可以看出，國內游客數(shù)量與其客源地距離呈“W”型分布，即隨著距離的增加游客數(shù)量先減后增再減再增，短途與長途客人比例較大。從區(qū)域上看，秦始皇陵兵馬俑游客集中在華東、華北、西北等地區(qū)，東北地區(qū)游客最少；具體到每個地區(qū)，陜西、北京、河南、廣東、江蘇、上海等地是兵馬俑的主要客源地，寧夏、香港、澳門、青海游客參觀人數(shù)最少。圖1（b）為入境游客訪問量與距離關系，距離以航班飛行時間來確定，二者關系呈現(xiàn)“U”型分布，即游客數(shù)量隨飛行時間延長先減少后增加，這與游客乘坐航班的便捷性有很大關系。有直飛西安航班的國家游客普遍多于需要轉機的國家游客。從洲際市場來看，歐洲、美洲、亞洲為主要客源地，非洲、澳大利亞及南美洲游客較少。由此可見，游客體驗會受到自身社會文化背景的影響[17]，文化因素是影響游客分布的重要因素，相似及相悖的文化氛圍都產生了極大旅游吸引力。

2.3 不同游覽時間游客分布特征

2.3.1 中國游客時空分布特征

圖2為2015年6月至2016年5月各月份全國游客來源情況。從全國來看，兵馬俑全年適游，但游客仍存在季節(jié)性，表現(xiàn)為二、三季度全國游客接待量占全年60%，一、四季度接待量均不超過20%。氣候轉暖帶來景區(qū)游客激增。

圖2 兵馬俑游客總體分布情況

從區(qū)域看（圖3），兵馬俑游客覆蓋了華北、華東、華南、華中、西北、東北、西南等全國7大區(qū)域。根據(jù)對各區(qū)域游客接待量方差計算結果，西北地區(qū)全年游客接待量平穩(wěn)；華南、東北地區(qū)全年接待量略有波動；其他四地區(qū)呈現(xiàn)出明顯季節(jié)性。從游客接待比重上看，各區(qū)域在兵馬俑游客市場位置基本穩(wěn)定，華東、華北、西北地區(qū)各季度始終占據(jù)前三位，華中、西南、華南、華東依次為后四位。這與前文客源數(shù)量與距離關系分析一致。

從省份上看，陜西、北京、河南、四川、廣東、江蘇六省市在四個季度都穩(wěn)居客源市場前六位，青海、澳門、西藏、臺灣、寧夏、香港則游客訪問量極少，但在每個季度及月份里排名略有波動。

2.3.2 海外游客的時空分布特征

相較于中國游客龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模，海外游客的樣本規(guī)模很小，僅占總數(shù)據(jù)集的3.24%，但仍反映出兵馬俑海外游客時空分布特征。微博數(shù)據(jù)中用戶注冊地標注為“海外”的游客，除22.79%游客未標明具體國家或地區(qū)，其余主要來自于北美洲、大洋洲、南美洲、歐洲、亞洲等5大洲31個國家。從整體來看，海外游客的季節(jié)性比中國游客更強，二、三季度游客比重占到全年的64.76%，四季度次之（21.81%），一季度最低（13.42%）。相對于氣候，海外游客的休假制度對游客旅游時間影響更大。

從洲際分布來看，歐洲游客來訪量最高，占全部海外游客的37.92%，但各季度變動幅度大；其次為亞洲和美洲，占游客總數(shù)的25.5%和23.49%，且各季度來訪量較大；大洋洲和南美洲游客比重最低，分別為10.40%和2.68%，但各季度游客來訪量基本穩(wěn)定。與此同時，各大洲游客出游時間偏好也較為明顯。處于北半球的歐洲、北美洲、亞洲的游客多選擇二、三季度出游，分別占各自全年游客的69.91%、64.29%、63.15%；相反，南半球的大洋洲、南美洲游客多選擇一、二季度出行，分別為54.83%和87.5%。

圖3 各月份全國游客分布情況

由此可見，華東地區(qū)和歐洲市場游客季節(jié)性不明顯，常年來訪；華北、西北地區(qū)和亞洲、美洲存在季節(jié)性，受文化背景和休假制度影響明顯；華中、西南、華南、東北地區(qū)和大洋洲、南美洲季節(jié)性強烈，距離是造成季節(jié)性的重要原因。

掌握兵馬俑景區(qū)游客時空行為特征，能夠精準地進行游客體驗分析和管理。

3 景區(qū)游客情感時空特征

內容分析法可以借助計算機進行數(shù)據(jù)的分析處理，為使用現(xiàn)代信息技術處理研究問題提供了新的思路[18]。利用內容分析法分析游客微博數(shù)據(jù)可以在第一時間掌握游客的旅游體驗感受，能夠全面反映游客旅游體驗，克服了傳統(tǒng)的問卷調查預設考察項目的缺陷，更加真實、貼切、綜合地傳遞旅游信息。ROST CM6的情感分析功能根據(jù)其自帶字庫將游客表達體驗的主觀性文本賦分，進而區(qū)分出積極、中性、消極3種情感極性，并在每個類型里劃分出一般、中度、高度3個情感極性強度，從而更好識別出游客體驗效果。由于海外游客樣本數(shù)量少、客源分布分散，因此本部分內容以中國游客微博為依據(jù)進行情感分析。

3.1 游客總體情感特征

從情感極性來看，積極情感游客占41.59%，而14.66%的游客情感消極，說明多數(shù)游客表達了明顯的情感傾向，并且超4成游客對兵馬俑景區(qū)體驗表示滿意；而43.74%游客表達了中性情感，即這部分游客處于中立立場，微博內容以客觀陳述發(fā)言為主。

從情感極性強度看，一般積極情感游客占28.04%，中度積極情感8.60%，高度積極情感4.96%；一般消極情感游客占10.82%，中度消極情感10.82%，高度消極情感0.58%。游客情感極性強度呈正態(tài)分布。越積極和越消極的游客數(shù)量越少，情感越中立的人數(shù)越多；表達非常滿意或非常支持情感的游客所占比重高于表達非常不滿意或非常反對情感的游客。

從微博情感得分情況看，消極情感得分和積極情感得分均呈正偏態(tài)分布，即分布中低分更多，游客體驗的極致感受不強烈。消極情感平均得分8.796 0，標準差9.846 7，變異系數(shù)1.127 1；積極情感平均得分10.216 9，標準差9.898 1，變異系數(shù)0.968 9。說明抱有積極情感的游客體驗感受相近，大家對景區(qū)認知一致；相較之下，抱有消極情感的游客體驗差異顯著。

3.2 不同游覽時間情感特征

游客體驗是受多方面因素影響，游覽時間不同體驗的差異也會很顯著?？傮w來看，積極情感和中性情感游客隨月份推移減少，消極情感游客隨月份推移增加。伴隨旅游旺季到來游客的消極情感逐漸增加，旅游淡季時游客的旅游體驗相對較好。積極情感游客在研究時段內比重保持平穩(wěn)，說明兵馬俑景區(qū)能夠給游客提供的良好體驗保持穩(wěn)定。但中性情感和消極情感游客在研究時段內波動較大，并且三者曲線呈現(xiàn)相對的形態(tài)，說明二者之間存在相互轉化關系。

3.3 不同客源地情感特征

旅游景區(qū)獨一無二的特色能夠形成頂級的旅游體驗，但是由于距客源地的距離、旅游設施的完善程度以及旅游資源自身的脆弱性，這種頂級體驗不是所有游客都能達到[19]。因此本文利用情感分析得分構造出兩個概念——“游客擁護度”和“游客喜愛度”來衡量游客在景區(qū)的旅游體驗。

游客擁護度表示游客對兵馬俑景區(qū)的擁護程度。游客擁護度=積極情感游客人數(shù)/（積極情感游客人數(shù)+中性情感游客人數(shù)+消極情感人數(shù)）。積極情感游客人數(shù)比重越大，景區(qū)受擁護的程度越高，游客的認可程度越高，即游客擁護度越高。如圖4所示，將各省游客按游客擁護度分為低擁護度、中擁護度、高擁護度和極高擁護度四個等級。寧夏、西藏、山東游客擁護度最低，云南最高，中擁護度的游客在空間分布上呈現(xiàn)連續(xù)性，高擁護度的游客則呈現(xiàn)斑塊狀零散分布。

圖4 全國各省游客擁護度分布圖

圖5 全國各省游客喜愛度分布圖

“游客喜愛度”用情感分析得分值表示。游客在微博中的文字表達反映其游覽中的情感體驗，游客越是喜愛某景區(qū)，那么他的情感分析得分越高。圖5顯示了以省為單位的全國游客在兵馬俑旅游微博情感得分值，即游客喜愛度情況。除了青海，其他省份游客微博情感得分均為正，說明游客在兵馬俑景區(qū)體驗良好。其中，內蒙古、寧夏和甘肅3省份游客情感得分最低，表現(xiàn)為情感極性分布數(shù)量均衡，游客對景區(qū)評價差異不大。華北、華東、華南3個區(qū)域情感得分較前者高，表現(xiàn)為積極情感和中性情感游客比例相當，而消極情感游客比例低。吉林、遼寧、陜西、湖北、云南、海南6省情感得分更高，表現(xiàn)為積極情感游客比重略高于中性情感，消極情感最低。情感得分最高的是黑龍江，積極情感游客比例高于中性情感和消極情感。

根據(jù)各省游客情感得分，可將國內市場分為敵對市場（青海）、中立市場（內蒙古、天津、寧夏、內蒙古、甘肅、安徽、浙江、湖南、西藏）、友好市場（重慶、河北、北京、四川、臺灣、河南、江西、山西、香港、山東、上海、貴州、福建、江蘇、廣西、新疆、湖北）和忠誠市場（遼寧、吉林、云南、陜西、海南、黑龍江、澳門）。

“游客擁護度”和“游客喜愛度”共同反映了游覽兵馬俑游客的旅游體驗，更真切地表達了游客旅游體驗的差異度。以山東為例，山東為低擁護度客源地，但是游客喜愛度較高，說明游客在兵馬俑游覽過程中能夠得到高品質的旅游體驗；相反的，青海雖為高擁護度客源地，但游客喜愛度為負，說明某些游客的旅游體驗極其不佳，出現(xiàn)敵對情緒。由此可將兵馬俑游客市場劃分成4個等級：

一級市場：高擁護度、高喜愛度。包括香港、云南、海南、上海、江蘇、新疆、湖北、江西、山西（澳門樣本量過少，代表性不明顯，故未放入該類別）。此類游客市場占有率高，并且游客個體體驗感受較好，在營銷宣傳和產品建設方面要維持和加強原有方向，以保證游客體驗質量。

二級市場：低擁護度、高喜愛度。包括黑龍江、山東、陜西、吉林、遼寧、廣西、福建、貴州。此類市場游客認識差異較大，雖有大量游客對景區(qū)態(tài)度消極，但游客個體體驗感受極好，可以根據(jù)游客普遍反映的不滿意方面給予糾正，使處于臨界情緒的游客轉化為積極情感持有者。

三級市場：高擁護度、低喜愛度。包括四川、甘肅、青海。此類市場多數(shù)游客對景區(qū)基本滿意，但某些游客個體體驗極其不佳，影響了景區(qū)的口碑。對此，應加強旅游體驗效果宣傳，查找導致個體體驗不佳的內外因素，提高游客體驗效果。

四級市場：低擁護度、低喜愛度。包括西藏、寧夏、河北、浙江、內蒙古、天津、湖南、安徽、北京、重慶、河南、臺灣。據(jù)前文分析，此類市場游客數(shù)量占景區(qū)總游客比重較高，但游客對景區(qū)評價和個人體驗都不高，對景區(qū)貢獻有限，因此在營銷宣傳方面維持一般性策略，不必要進行過多投入。

4 結論與討論

4.1 結論

4.1.1 游客時空行為特征

游客時間行為特征：游客微博發(fā)布時間可以精準的反映游客出游時間。4月、5月、8月和10月游客比例較大，游客在各月之內的分布主要集中在周末。游客易受氣溫舒適度和休假制度的影響。

客源地總體分布特征：國內游客隨著距離的增加數(shù)量先減后增再減再增，短途與長途客人比例較大，呈“W”型分布；海外游客數(shù)量受乘坐航班便捷性影響，隨飛行時間延長先減少后增加，呈現(xiàn)“U”型分布。

不同游覽時間游客分布特征：華東地區(qū)和歐洲市場游客季節(jié)性不明顯，常年來訪；華北、西北地區(qū)和亞洲、美洲存在季節(jié)性，受文化背景和休假制度影響明顯；華中、西南、華南、東北地區(qū)和大洋洲、南美洲季節(jié)性強烈，距離是造成季節(jié)性的重要原因。

4.1.2 游客情感特征

總體情感特征：超四成游客對兵馬俑景區(qū)體驗表示滿意；抱有積極情感的游客體驗感受相近，大家對景區(qū)認知一致；相較之下，抱有消極情感的游客體驗差異顯著。

不同游覽時間情感特征：積極情感和中性情感游客隨月份推移減少，而消極情感游客隨月份推移增加；伴隨旅游旺季到來游客的消極情感逐漸增加，旅游淡季時游客的旅游體驗相對較好。

利用“游客擁護度”和“游客喜愛度”衡量旅游體驗，可將全國分為4個等級。一級市場：高擁護度、高喜愛度。二級市場：低擁護度、高喜愛度。三級市場：高擁護度、低喜愛度。四級市場：低擁護度、低喜愛度。

4.2 討論

4.2.1 微博數(shù)據(jù)的代表性和合理性

微博作為分享和交流平臺，給予網(wǎng)絡用戶更自由、更便捷的方式來溝通信息、表達思想、分享心情，因此，擁有了近4億注冊用戶，成為國內第四大熱門互聯(lián)網(wǎng)應用，其龐大的樣本量、即時的游客體驗表達及全面的旅游信息輸出是傳統(tǒng)問卷調查所不能比擬的。但是越來越多的網(wǎng)絡用戶開始轉向其他社交平臺和軟件來表達和分享感受，微博不一定能夠代表各個層次的游客群體。微博在保護用戶個人隱私的設置也為旅游市場分析增加了障礙，例如缺失游客年齡、游客性別等影響游客決策的重要信息。

微博數(shù)據(jù)，尤其是中文微博數(shù)據(jù)，包含了大量的非結構性信息，不利于進行數(shù)據(jù)的清洗、整理和分析。同時大部分用戶多喜歡使用諸如表情符號等非情感詞匯，以及中文語義的豐富性，微博數(shù)據(jù)的情感傾向不易把握。因此科學合理的語義庫、情感詞匯庫的建立尤為重要。

4.2.2 帝陵等遺址遺跡類景區(qū)游客體驗跟蹤的重要性

包括帝陵在內的遺址遺跡類景區(qū)是我國重要的旅游接待地和旅游產品。但是對此類景區(qū)的游客體驗關注較少，特別是利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等資源來分析游客感受的更是微乎其微，這與我國遺產旅游和文化旅游發(fā)展勢頭十分不匹配。以大數(shù)據(jù)為依據(jù)進行游客體驗研究能夠較為全面地反映游客對景區(qū)的認識和看法，發(fā)現(xiàn)景區(qū)存在的優(yōu)勢和劣勢，進而精準地提出有效的產品建設及營銷策略。