基于共詞分析的國內(nèi)民宿研究熱點分析

業(yè)云

摘要：基于共詞分析，運用SPSS18.0對近十年的國內(nèi)民宿研究期刊的關(guān)鍵詞進(jìn)行因子分析和多維尺度分析，最后將兩種分析結(jié)果加以對比結(jié)合得出國內(nèi)民宿研究的四個熱點：民宿旅游產(chǎn)業(yè)、民宿設(shè)計、鄉(xiāng)村振興、投資管理。

Abstract： Based on the co-word analysis， SPSS18.0 was used to analyze the key words of domestic Homestay research papers in the past ten years. Finally， the two analysis results were compared and combined to obtain four hot topics in domestic Homestay research： Homestay & Tourism Industry， Home Design， Rural Revitalization， Investment Management.

關(guān)鍵詞：共詞分析;SPSS18.0;國內(nèi)民宿研究;熱點分析

Key words： co-word analysis;SPSS18.0;domestic Homestay research;hot topics

中圖分類號：F719.2 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1006-4311（2019）30-0229-03

0 ?引言

近年來，隨著旅游業(yè)的發(fā)展，鄉(xiāng)村游、周邊游日漸升溫，民宿作為新型酒店業(yè)態(tài)，不僅是重要的旅游資源，更是鄉(xiāng)村經(jīng)濟和地方創(chuàng)收的重要抓手，“民宿”也因此成為研究熱點。民宿起源于歐美Homestay，音譯于日本“minshuku”一詞，是指為游客提供民間住宅、強調(diào)在地性、使游客感受鄉(xiāng)土氣息并融入當(dāng)?shù)厣罘绞降男滦吐镁臃绞絒1]。本文運用因子分析和多維尺度分析了近年來國內(nèi)民宿的研究熱點。

1 ?數(shù)據(jù)來源

1.1 共詞分析的基本原理 ?共詞分析是文獻(xiàn)計量學(xué)的基本方法。是指當(dāng)兩個能夠表達(dá)某一學(xué)科領(lǐng)域研究主題或研究方向的專業(yè)術(shù)語（一般為關(guān)鍵詞）在同一篇文獻(xiàn)中出現(xiàn)時，表明這兩個關(guān)鍵詞之間具有一定的內(nèi)在關(guān)系，并且出現(xiàn)次數(shù)越多，表明關(guān)系越密切，距離越近。分析關(guān)鍵詞親密關(guān)系的方式有很多，常用的有因子分析、多維尺度分析、系統(tǒng)聚類分析、使用UCINET進(jìn)行社會網(wǎng)絡(luò)分析等[2-3]。

1.2 數(shù)據(jù)來源 ?本文以“民宿”為關(guān)鍵詞對中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中2009-2019年的文獻(xiàn)進(jìn)行檢索，共獲得1024篇中文文獻(xiàn)，并批量導(dǎo)出為Reworks格式。

2 ?研究發(fā)現(xiàn)

2.1 詞頻統(tǒng)計

對導(dǎo)出的文檔進(jìn)行高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計，共獲得2694個關(guān)鍵詞，將頻次設(shè)置為5次以上，共獲得87個關(guān)鍵詞。對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，主要包括：刪除與研究方向無關(guān)的關(guān)鍵詞（如“小豬”、“入口”、“研究”、“分析”、“廣場”、“故事”等）;合并相同含義的關(guān)鍵詞（如“法國”與“法蘭西共和國”、“杭州”與“杭州市”、“旅游地”與“旅行地”、“中華人民共和國”與“中國”、“美術(shù)館”與“美術(shù)博物館”等）;最后共獲得62個關(guān)鍵詞。

將獲得的62個關(guān)鍵詞進(jìn)行兩兩組合，形成62×62共詞矩陣，并且為了避免矩陣中0值過多影響結(jié)果，本文將矩陣上對角線均+1，并以此作為本文因子分析和多位尺度分析的基礎(chǔ)。

2.2 因子分析

因子分析的目的是以最少的信息丟失將眾多原有變量濃縮成少數(shù)幾個因子，在減少指標(biāo)的同時盡量減少原指標(biāo)包含信息的損失，并概括原有因子，達(dá)到降維和解釋的目的。因子分析法的特點包括：①因子個數(shù)遠(yuǎn)少于原有變量的個數(shù);②因子能夠反映原有變量的絕大部分信息;③因子之間的線性關(guān)系不顯著;④因子具有命名解釋性。

本文針對前文中的共詞矩陣為基礎(chǔ)，運用SPSS18.0進(jìn)行因子分析，最終有5個公因子被提取，結(jié)果如表1。

根據(jù)因子分析的結(jié)果來看，第一個公因子對全部變量的方差貢獻(xiàn)率為80.3%，說明第一個公因子是國內(nèi)民宿研究的聚焦點，因涉及變量較多，本文將其命名為兩個要素，即美麗鄉(xiāng)村與民宿旅游;第二、三、四、五個公因子的方差貢獻(xiàn)率分別為3.12%、2.205%、1.799%、1.628%，比例較第一個公因子較小，說明研究熱度不如第一個公因子大;依據(jù)載荷數(shù)大小本文對其余公因子分別進(jìn)行命名，并由此可最終得到因子分析確定的民宿研究熱點，分別為：①美麗鄉(xiāng)村與民宿旅游;②民宿建筑設(shè)計;③景區(qū)管理;④服務(wù)設(shè)施;⑤投資管理。

2.3 多維尺度分析

多維尺度分析是在低維空間研究多個事物之間相關(guān)性的方法，該方法常被用于研究某個領(lǐng)域的研究熱點，本文在共詞矩陣的基礎(chǔ)上運用SPSS18.0對62個關(guān)鍵詞進(jìn)行多維尺度分析，最終得到圖1。

依據(jù)多維尺度分析結(jié)果可見，民宿領(lǐng)域研究熱點被分為五個部分，本文依據(jù)因子分析的結(jié)果，分別命名為：①熱點1：民宿旅游;②熱點2：民宿設(shè)計;③熱點3：鄉(xiāng)村振興;④熱點4：景區(qū)管理;⑤熱點5：民宿投資管理。

3 ?研究結(jié)論

根據(jù)以上研究發(fā)現(xiàn)兩種結(jié)果有較多重合的內(nèi)容，可知為當(dāng)前民宿研究的熱門。據(jù)此，本文對近十年國內(nèi)民宿研究熱點總結(jié)如下：

3.1 民宿旅游產(chǎn)業(yè)

該研究領(lǐng)域主要集中在民宿本身的發(fā)展問題，這是由于民宿在國內(nèi)起步較晚，因而受到的關(guān)注也是有限的，較多學(xué)者致力于解決民宿概念的界定以及特定區(qū)域民宿發(fā)展的對策探討，如洪磊通過文獻(xiàn)研究法、比較法和案例分析法探討了鄉(xiāng)村民宿差異化生存與發(fā)展[4]。除此以外，尚有較多學(xué)者旨在研究民宿在鄉(xiāng)村旅游產(chǎn)業(yè)中發(fā)揮的推動作用以及相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)配套，主要包括鄉(xiāng)村旅游;休閑旅游;家庭酒店、農(nóng)家樂等業(yè)態(tài)研究;民宿營銷;民宿配套服務(wù)設(shè)施;主客關(guān)系[5];空間分布特點[6]等。

3.2 民宿設(shè)計

由于較多民宿是建立在傳統(tǒng)民居或復(fù)古建筑的基礎(chǔ)上進(jìn)行的改造，因而引發(fā)設(shè)計師的討論，較多設(shè)計專業(yè)學(xué)者將研究聚焦于民宿設(shè)計，試圖探討人與空間的關(guān)系，多以案例探討的形式，主要包括民宿設(shè)計;景觀設(shè)計;空間設(shè)計;建筑特色;地域文化等。

3.3 鄉(xiāng)村振興

民宿作為美麗鄉(xiāng)村振興的突破口，在鄉(xiāng)村經(jīng)濟發(fā)展中有巨大作用，較多學(xué)者對此進(jìn)行探討，包括美麗鄉(xiāng)村建設(shè);可持續(xù)發(fā)展;傳統(tǒng)村落發(fā)展對策[7];休閑農(nóng)業(yè)。

3.4 投資管理

民宿發(fā)展以來，不僅成為農(nóng)村發(fā)展的抓手，也是投資的寵兒。民宿因為體量小、相對金額低、標(biāo)準(zhǔn)靈活，吸引了投資者的目光，該領(lǐng)域的研究主要集中在資本管理;資金籌集[8];財政管理;民宿產(chǎn)業(yè)等。

另外，關(guān)鍵詞分析中出現(xiàn)了較多地名（日本、臺灣[9]、法國、浙江[10]、莫干山[11]、裸心谷）均為民宿產(chǎn)業(yè)發(fā)展較好的地區(qū)，多為實證研究或案例分析的熱點區(qū)域。

4 ?結(jié)語

基于共詞分析，運用SPSS 18.0分析共得到國內(nèi)民宿研究的四個熱點，可見國內(nèi)民宿研究仍處于上升期，尚有很大潛力可以挖掘。與此同時，該研究領(lǐng)域也逐漸浮現(xiàn)出新的研究方向，如：民宿經(jīng)營者動機分析、民宿集聚發(fā)展特征、民宿發(fā)展的動力機制分析。另外本文在研究上由于在數(shù)據(jù)清洗階段需要人工對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，在高頻關(guān)鍵詞閾值的確定、兩兩關(guān)鍵詞相似度的界定均存在一定的局限性，需要在后續(xù)的研究中加以完善。

參考文獻(xiàn)：

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