國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注度的空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)研究

陸利軍，廖小平，戴湘毅

（1.中南林業(yè)科技大學，湖南 長沙 410004；2.湖南工學院，湖南 衡陽 421008；3.“聚落文化遺產(chǎn)數(shù)字化技術(shù)與應用”湖南省重點實驗室，湖南 衡陽 421001；4.首都師范大學，北京 100048）

作為人類活動在地理空間上的投影，空間結(jié)構(gòu)反映了系統(tǒng)中各要素在空間中的相互位置、相互關(guān)聯(lián)、相互作用、集聚程度和集聚規(guī)模以及地區(qū)的相對平等關(guān)系等。在森林旅游研究中，國內(nèi)學者們對空間結(jié)構(gòu)的關(guān)注始于對作為旅游資源形式存在的國家森林公園的空間分布結(jié)構(gòu)這一特殊領(lǐng)域[1-4]，主要研究目的是為了服務國家森林公園發(fā)展[5-7]、森林景觀和游憩空間設(shè)計[8-10]等。亦有研究基于國家森林公園的空間可達性分析了以客流為基礎(chǔ)的國家森林公園的旅游空間結(jié)構(gòu)[11-12]。隨著研究的不斷深入，學者們對國家森林公園空間結(jié)構(gòu)的研究內(nèi)容趨于豐富。近年來，學者們基于地理學等學科視角，根據(jù)拓撲理論[13]、空間句法[14]、生態(tài)景觀[15]等理論，從不同空間尺度出發(fā)，利用遙感影像（RS）、實測數(shù)據(jù)（GPS）等，通過數(shù)理統(tǒng)計和GIS 空間分析方法，對國家森林公園的空間分布與開發(fā)布局、空間演化及動力機制、空間競合作用、空間結(jié)構(gòu)影響進行了廣泛研究[16]。上述研究主要以客流和物流為基礎(chǔ)，在較大程度上也解釋了作為旅游目的地存在的國家森林公園之間的空間聯(lián)系，而隨著以人機交互協(xié)作為主要特征的網(wǎng)絡新時代的到來和自帶定位功能的移動通訊設(shè)備的普及，信息流在很大程度上打破了之前單一以客流和物流構(gòu)建的網(wǎng)絡關(guān)聯(lián)，進而逐漸演變成旅游目的地和旅游城市之間的重要關(guān)聯(lián)方式。學者們開始以旅游者生成的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)（TGC）為數(shù)據(jù)來源，利用數(shù)理和GIS 空間分析方法，嘗試從旅游者的視角出發(fā)研究國家森林公園的旅游空間結(jié)構(gòu)。如，王鑫[17]通過衛(wèi)星傳感器數(shù)據(jù)、新浪微博和Flickr 網(wǎng)站照片的地理位置坐標信息，采用Kernel density 核密度法分析，計算入境游客地理興趣點（POI），并結(jié)合運用數(shù)理統(tǒng)計和GIS 空間分析方法對北京北郊國家森林公園進行了空間上的整合分析。任姿等[18]基于旅游者數(shù)字足跡，以張家界天門山國家森林公園為例，通過語義網(wǎng)絡分析和空間分析，探索旅游者行為數(shù)字足跡在國家森林公園的空間響應特征與機制。學界對國家森林公園的旅游空間結(jié)構(gòu)的研究無論是在研究視角、數(shù)據(jù)來源，還是在研究方法上都在不斷豐富、深化。一方面，現(xiàn)有研究多采用遙感影像（RS 數(shù)據(jù)）或?qū)崪y數(shù)據(jù)（GPS 數(shù)據(jù)），再導入GIS 空間地理信息數(shù)據(jù)庫，然后結(jié)合數(shù)理統(tǒng)計和GIS 空間分析等方法進行研究；另一方面，旅游數(shù)字足跡等自發(fā)地理信息（VGI）數(shù)據(jù)開始被研究者采納，并出現(xiàn)了運用社會網(wǎng)絡分析方法[19-20]研究國家森林公園空間結(jié)構(gòu)的有益嘗試。早在1990年，Neil Leiper 從系統(tǒng)論視角提出，旅游空間結(jié)構(gòu)是旅游活動中人（旅游者）和地（旅游資源）互動的結(jié)果[21]，而新的數(shù)據(jù)環(huán)境和研究方法的更新發(fā)展在相當程度上促使國家森林公園空間結(jié)構(gòu)的研究重心開始從旅游資源等客體要素向旅游者等主體要素轉(zhuǎn)向。綜上所述，一方面，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)正成為國家森林公園空間結(jié)構(gòu)測量的可靠數(shù)據(jù)來源；另一方面，社會網(wǎng)絡分析理論與方法為國家森林公園空間結(jié)構(gòu)的測量提供了新的理論解釋視角和測量方法。因此，本研究運用社會網(wǎng)絡分析方法，通過獲取旅游者在互聯(lián)網(wǎng)上搜索國家森林公園的記錄，分析國家森林公園之間的網(wǎng)絡空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)及其基本特征，將一方面有助于進一步豐富和完善國家森林公園空間結(jié)構(gòu)理論；另一方面有助于為指導各節(jié)點的國家森林公園旅游開發(fā)規(guī)劃、公共管理與市場營銷提供有效參考。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

由于網(wǎng)絡技術(shù)的不斷創(chuàng)新，學習、社交、消費等一系列活動在網(wǎng)絡平臺上得以實現(xiàn)[22]。既有研究成果也不斷證明網(wǎng)絡搜索指數(shù)在數(shù)據(jù)規(guī)模和數(shù)據(jù)準確性方面都具有研究價值[23-24]。因此，本研究以在百度指數(shù)中有收錄的國家森林公園2011―2018年共計8 a 的日度數(shù)據(jù)作為研究上述網(wǎng)絡關(guān)注度的唯一數(shù)據(jù)來源（因基礎(chǔ)分析數(shù)據(jù)的可獲得性影響，只對中國大陸地區(qū)的31 個省區(qū)節(jié)點進行了分析，未涉及港澳臺等3個節(jié)點，特此說明）。獲得研究數(shù)據(jù)的步驟分別為關(guān)鍵詞確定、篩選與合并和數(shù)據(jù)搜索，獲得網(wǎng)絡關(guān)注度的數(shù)據(jù)等3 個階段。

1.1.1 關(guān)鍵詞選擇

關(guān)鍵詞的選取是分析國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注度空間結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)。在關(guān)鍵詞的選擇上主要有技術(shù)取詞法、直接取詞法和范圍取詞法等3種方法[25]?；诳刹僮餍裕捎谩瓣P(guān)鍵詞=目的地”的直接取詞法生成關(guān)鍵詞。

截止2017年底，國內(nèi)共有881 個國家森林公園[26]。首先，將881 個國家森林公園逐一輸入到百度指數(shù)平臺，獲得以“省份+名稱+國家森林公園”格式收錄的國家森林公園80 個（如，上海+ 東平+國家森林公園），其他801 個關(guān)鍵詞為“無效搜索”；其次，運用逐步減少限定詞的方法對上述801 個關(guān)鍵詞進行多輪更迭，共計獲取與國家森林公園呈現(xiàn)一一對應關(guān)系的關(guān)鍵詞189個（如，火山口國家森林公園，東莞觀音山，恒山）；最后，將通過上述兩種方法確定的檢索關(guān)鍵詞進行匯總，最終獲得共計269 個在百度指數(shù)平臺有收錄的、與國家森林公園存在對應關(guān)系的關(guān)鍵詞，部分關(guān)鍵詞如下表1所示。

1.1.2 關(guān)鍵詞篩選與合并

要測量國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注度的空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)，首先將269 個搜索關(guān)鍵詞按照行政區(qū)域劃分進行分類；其次，運用Python 工具在百度指數(shù)（http://index.baidu.com/v2/index.html#/）爬取269 個搜索關(guān)鍵詞自2011年1月1日至2018年12月30日內(nèi)各關(guān)鍵詞的逐日搜索指數(shù)數(shù)據(jù)，再采用直接加總方法確定關(guān)鍵詞關(guān)注度（表2）。

1.2 研究方法

1.2.1 中心性分析

運用中心性測量某節(jié)點國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注度在整個網(wǎng)絡中的重要程度。其中，點度中心度的計算公式為：

由于規(guī)模的各異，網(wǎng)絡中的節(jié)點的絕對中心度無法直接比較，由此Freeman 提出了相對中心度的概念，計算公式如下：

表1 國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注度搜索關(guān)鍵詞（部分）Table1 Key words of national forest parks’ network search (part)

采用中間中心度方法測量某個節(jié)點的國家森林公園網(wǎng)絡搜索指數(shù)影響旅游者對其他節(jié)點國家森林公園進行關(guān)鍵詞搜索的能力，計算公式如下：

表2 國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注度的統(tǒng)計（部分）?Table2 Statistics of national forest parks’ network search (part)

式（3）中C B(ni)代表某節(jié)點i的中間中心度。gkj代表節(jié)點j到達節(jié)點k的捷徑數(shù)，gkj(ni)表示節(jié)點j到達節(jié)點k的快捷方式上有節(jié)點i的路徑數(shù)量。相對中間中心度的計算公式如下：

1.2.2 結(jié)構(gòu)洞分析

因其對資源流動的控制能力，結(jié)構(gòu)洞使處于中間位置的行動者具有重要的聯(lián)絡地位[27]。本研究運用有效規(guī)模、效率、限制度、等級度等指數(shù)測算結(jié)構(gòu)洞[28]。有效規(guī)模的測量方法是：

式（5）中，j表征與節(jié)點i相連的所有節(jié)點，q是除了i或j之外的每個第三者。括號內(nèi)部的量piqmjq代表i節(jié)點和j之間的冗余度。piq代表節(jié)點i投入到節(jié)點q的關(guān)系所占比例。

效率的概念在測量結(jié)構(gòu)洞的時候比較簡單。即某個節(jié)點的效率等于該點的有效規(guī)模除以該點所在個體網(wǎng)絡的實際規(guī)模。限制度的測算方法如下：

式（6）中，piq是在節(jié)點i中的全部關(guān)系中，投入到節(jié)點q的關(guān)系的比例。

等級度指的是限制性在多大程度上圍繞著一個節(jié)點展開，測算方法如下：式（7）中，N是節(jié)點i的個體網(wǎng)絡中的點數(shù)，即節(jié)點i的個體網(wǎng)規(guī)模。C/N是每一個節(jié)點限制度的均值。分母代表最大可能的總和數(shù)。

1.2.3 塊模型分析

運用塊模型分析各節(jié)點間的相互關(guān)聯(lián)關(guān)系。最常見的塊模型分析方法有CONCOR 和層次聚類方法。借鑒馬麗君等的研究成果將4 種模塊的位置重新定義命名為雙向溢出板塊、主收益板塊、主溢出板塊、經(jīng)紀人板塊[29]，基本公式如表3所示。

表3 塊模型分析中的4 種板塊?Table3 Four plates in analysis method of the block models

2 國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注度的空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)分析

2.1 國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注度的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡關(guān)系分析

本研究首先運用SPSS22.0 軟件測算獲得各節(jié)點之間的斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)矩陣；進而構(gòu)造二值鄰接矩陣。基于適用和可比性原則，選擇學術(shù)界目前運用較多的取中位數(shù)的做法確定中位數(shù)0.727為臨界值，并運用下式（8）構(gòu)造用于整體網(wǎng)分析的二值矩陣。

以上述二值矩陣為基礎(chǔ)，運用UCINET 6 軟件生成空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)圖（圖1），圖中的單個節(jié)點代表了具體的節(jié)點，節(jié)點間的連線代表節(jié)點之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。不難看出，圖中只有1 個孤立節(jié)點，這說明，各節(jié)點之間存在普遍關(guān)聯(lián)關(guān)系。從整體上看，此網(wǎng)絡關(guān)注度空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)有兩個特征：第一，存在相對聯(lián)系并不緊密的個別節(jié)點，例如天津節(jié)點與其他30 個節(jié)點之間沒有關(guān)聯(lián)，青海和湖北與其他30 個節(jié)點之間僅具有兩條連接；第二，除天津、青海和湖北之外的28 個節(jié)點相互構(gòu)成的主網(wǎng)絡的內(nèi)部聯(lián)系相對緊密，具有一定的“共現(xiàn)性”。

圖1 國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注度的空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)Fig.1 Network structure of national forest parks’ network search

2.2 國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注度的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)分析

2.2.1 中心性分析

結(jié)合網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)，運用中心度具體測量方式式（1）、式（2）和式（3），得到各節(jié)點的網(wǎng)絡關(guān)注的中心性測量數(shù)據(jù)結(jié)果（表4）。

2.2.1.1 點度中心度

絕對點度中心度展示的是在網(wǎng)絡中所處的各節(jié)點之間的直接關(guān)聯(lián)。從整體網(wǎng)絡中的“個體網(wǎng)網(wǎng)絡密度”上看，山東在網(wǎng)絡中的絕對點度中心度數(shù)值最高，為23，相對點度中心度為76.667，說明，山東與網(wǎng)絡中的其他23 個節(jié)點之間存在聯(lián)系；其次為吉林、福建、湖南和甘肅4 個節(jié)點，其絕對點度中心度數(shù)值為22，相對點度中心度為73.333。網(wǎng)絡內(nèi)所有節(jié)點的絕對點度中心度的均值為15.096 8，共有20 個節(jié)點的絕對點度中心度高于該均值，僅有11 個節(jié)點的絕對點度中心度低于該均值，其中，天津的絕對點度中心度的數(shù)值最低，為0。結(jié)合圖1所示的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)可視圖可知，天津與網(wǎng)絡中的其他30 個節(jié)點均無聯(lián)系，處于完全孤立狀態(tài)；湖北和青海與其他節(jié)點之間也僅有兩條聯(lián)系，處于網(wǎng)絡的邊緣位置。

整體上看，各節(jié)點對網(wǎng)絡關(guān)注度形成的個體網(wǎng)絡密度大致呈現(xiàn)兩極式分布，中西部地區(qū)普遍高于東部地區(qū)。但也有部分東部節(jié)點，如山東、福建和廣東的網(wǎng)絡密度高于中西部地區(qū)各節(jié)點的個體網(wǎng)絡密度均值。上述規(guī)律既符合優(yōu)質(zhì)國家森林公園資源大都分布在中西部地區(qū)這一事實特征，也大致契合了各節(jié)點之間關(guān)于國家森林公園的網(wǎng)絡信息交流實際。

2.2.1.2 中間中心度

中間中心度所測量的是網(wǎng)絡中的節(jié)點對資源控制的程度。從上表4中的測量結(jié)果看，陜西、山東和上海等3 個節(jié)點的絕對中間中心度領(lǐng)先，其絕對中間中心度數(shù)值分別為17.074，16.695 和14.285。這說明上述節(jié)點在網(wǎng)絡扮演主要網(wǎng)絡信息集散中心角色，控制著網(wǎng)絡信息資源，是各節(jié)點間信息聯(lián)系的橋梁。同理，黑龍江、北京、天津和重慶等8 個節(jié)點的絕對中間中心度數(shù)值為0，說明上述8 個節(jié)點在網(wǎng)絡中沒有為其他節(jié)點起到任何中間連接作用。

表4 國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注度中心度測量結(jié)果?Table4 The centrality measurement of national forest parks’ network search

綜合上述度數(shù)中心性和中間中心性數(shù)值大小和強弱程度，可以將節(jié)點劃分為3 個部分：第一部分包括廣東、甘肅、福建、湖南、吉林、山西、山東、陜西和四川等9 個節(jié)點，這些節(jié)點對其他節(jié)點也具有較強的控制能力，是網(wǎng)絡中的“明星”；第二部分包括遼寧、河北、安徽、江西、上海、浙江、廣西、海南、河南、寧夏、云南和重慶等12 個節(jié)點，這些節(jié)點對其他節(jié)點僅存在一定程度的影響力；第三部分包括新疆、西藏、天津、青海、內(nèi)蒙古、江蘇、湖北、黑龍江、貴州和北京等10 個節(jié)點，對其他節(jié)點具有較為有限的控制能力。測量結(jié)果既符合優(yōu)質(zhì)國家森林公園資源大都分布在中西部地區(qū)這一事實特征，也與各節(jié)點之間國家森林公園的網(wǎng)絡信息交流強度存在高度一致性。

2.2.2 國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注度的結(jié)構(gòu)形態(tài)與影響力分析

本研究主要采用Burt給出的結(jié)構(gòu)洞計算方法，運用式（5）、式（6）和式（7）分別從有效規(guī)模、效率、限制度和等極度4 個方面對結(jié)構(gòu)洞進行測算（表5）。

表5 國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注度的結(jié)構(gòu)洞測量結(jié)果?Table5 Results of structural caves of national forest parks’ network search measurement

1）有效規(guī)模數(shù)值越大的節(jié)點在網(wǎng)絡中行動越自由，越不受限制。山東、福建、甘肅和吉林等6個節(jié)點的有效規(guī)模計算數(shù)值處于優(yōu)勢地位，在網(wǎng)絡中對其他25 節(jié)點之間的互動關(guān)聯(lián)具有較強的控制力，受到的約束程度較弱；北京、湖北、青海、新疆和天津在有效規(guī)模計算數(shù)值方面處于相對弱勢地位，在網(wǎng)絡中所具有的競爭能力較弱，受到的相關(guān)約束較大。

2）效率數(shù)值越大的節(jié)點在網(wǎng)絡中的行動越高效。江蘇、湖北、青海、浙江、西藏和黑龍江等6個節(jié)點在效率計算上得分較高，在網(wǎng)絡中的行動效率最高；內(nèi)蒙古、安徽、山西、江西和天津的得分最低，在網(wǎng)絡中的行動效率最低。

3）限制度是結(jié)構(gòu)洞測量中唯一的一個逆向維度。限制度測量值越大，意味著該節(jié)點在網(wǎng)絡中受到的約束越多。青海、湖北、江蘇、北京和新疆等5 個節(jié)點在限制度計算上的得分最高，在網(wǎng)絡中受到的制約越強；而甘肅、吉林、陜西、福建、山東和天津等6 個節(jié)點的得分最低，在網(wǎng)絡中受到的限制較弱。

4）等極度數(shù)值越高的節(jié)點在網(wǎng)絡中的控制力越強。浙江、西藏、河北、福建和陜西等5 個節(jié)點在等極度數(shù)值方面表現(xiàn)最佳，在網(wǎng)絡中的控制力較強；而北京，青海、湖北、新疆和天津等5個節(jié)點在等極度數(shù)值上最低，在網(wǎng)絡中的控制力較弱。

綜合上述4 種結(jié)構(gòu)洞指數(shù)的分析結(jié)果，可以將節(jié)點劃分為3 組：第一組包括河北、福建、山東、上海、湖南、甘肅、黑龍江、吉林和陜西等9 個省區(qū)節(jié)點在國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注度方面具有較為顯著的結(jié)構(gòu)洞優(yōu)勢；第二組包括內(nèi)蒙古、北京、安徽、江蘇、浙江、廣東、廣西、河南、湖北、寧夏、青海、四川、西藏、云南和重慶等15 個省區(qū)節(jié)點的結(jié)構(gòu)洞優(yōu)勢處于中等水平；第三組包括天津、貴州、山西、海南、江西、遼寧和新疆等7個省區(qū)節(jié)點，在國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注度方面缺乏有效的結(jié)構(gòu)洞優(yōu)勢。

2.2.3 國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注度的空間關(guān)聯(lián)板塊特征分析

本研究主要運用CONCOR 方法進行塊模型分析。參照圖1中的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)關(guān)系，將分割深度設(shè)定為2，收斂標準設(shè)定為0.2，將網(wǎng)絡所涉及的所有節(jié)點分割為4 個板塊（圖2）。第一板塊由黑龍江、吉林、福建、內(nèi)蒙古、湖北、湖南、山西、寧夏、安徽、廣西、上海、江西、山東、云南、廣東、河南和甘肅等共計17 個省區(qū)節(jié)點構(gòu)成；第二板塊由江蘇、遼寧、海南、貴州、河北、西藏、陜西和四川等共計8 個省區(qū)節(jié)點構(gòu)成；第三個板塊由青海、浙江、北京和新疆等共計4 個省區(qū)節(jié)點構(gòu)成；第四個板塊由天津和重慶等2 個省區(qū)節(jié)點構(gòu)成。處于同一凝聚子群內(nèi)的網(wǎng)絡信息關(guān)注度具有較強的相似性。

圖2 基于子群內(nèi)外關(guān)系的凝聚子群Fig.2 Condensed subgroups based on inner and outer relations of subgroups

根據(jù)Burt 的塊模型分析方法計算可得出上述四個板塊對國家森林公園的網(wǎng)絡關(guān)注結(jié)構(gòu)，進而確定各個板塊的屬性（表6）。第一板塊的期望內(nèi)部關(guān)系比例為53.333%，而該板塊的實際內(nèi)部關(guān)系比例達到了79.02%，遠高于期望值。該板塊的總溢出數(shù)值為143，總受益數(shù)值為171，板塊外接收關(guān)系數(shù)值為58，板塊外發(fā)出關(guān)系數(shù)值為30；第二板塊的期望內(nèi)部關(guān)系比例為23.333%，該板塊的實際內(nèi)部關(guān)系比例達到了33.89%，高于期望值。該板塊的總溢出數(shù)值為59，總受益數(shù)值為57，板塊外接收關(guān)系數(shù)值為37，板塊外發(fā)出關(guān)系數(shù)值為39。根據(jù)Burt 的板塊屬性判斷基本規(guī)則（表3），可以判定第一和第二板塊位于“雙向溢出”板塊，或者“主收益”板塊；而從板塊外的接收、發(fā)出關(guān)系來看，第一板塊的接收程度要大于第二板塊，所以，第二板塊屬于“雙向溢出”板塊，而第一板塊屬于“主收益”板塊。從圖2中不難發(fā)現(xiàn)，位于第一板塊的節(jié)點大都來自中西部地區(qū)，也符合優(yōu)質(zhì)的國家森林公園資源主要集中在中西部地區(qū)的現(xiàn)實情況。

表6 國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注度的空間關(guān)聯(lián)板塊的溢出效應Table6 Spillover effects of spatial correlation plates in the network of national forest parks

第三板塊的期望內(nèi)部關(guān)系比例為10%，該板塊的實際內(nèi)部關(guān)系比例達到了15.38%，高于期望值。該板塊的總溢出數(shù)值為13，總受益數(shù)值為6，板塊外接收關(guān)系數(shù)值為4，板塊外發(fā)出關(guān)系數(shù)值為11；第四板塊的期望內(nèi)部關(guān)系比例為6.667%，該板塊的實際內(nèi)部關(guān)系比例為0%，低于期望值。該板塊的總溢出數(shù)值為19，總受益數(shù)值為0，板塊外接收關(guān)系數(shù)值為0，板塊外發(fā)出關(guān)系數(shù)值為19。

根據(jù)上述信息可以判斷，上述兩個板塊位于“經(jīng)紀人”板塊和“主溢出”板塊。從這兩個板塊對國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注信息的接收和發(fā)送關(guān)系上看，第四板塊的總溢出和板塊外發(fā)出關(guān)系數(shù)值均高于第三板塊。即，第三板塊屬于“經(jīng)紀人”板塊，而第四板塊則屬于“主溢出”板塊。第三板塊作為“經(jīng)紀人”，既接收其他板塊中關(guān)于國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注信息的溢出，也對其他板塊發(fā)出信息。在整個網(wǎng)絡中充當“橋梁”的作用；第四板塊則主要是向其他板塊溢出國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注信息，而并沒有接收來自其他板塊的任何信息溢出。

為了進一步分析上述4 個板塊之間關(guān)于國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注的空間聯(lián)系，本研究以整體網(wǎng)絡密度數(shù)值0.503 2 為臨界值，高于臨界值0.503 2的賦值為1，低于臨界值0.503 2 的賦值為0，進而得出像矩陣（表7）。像矩陣較為直觀地反映出了上述4 個板塊對國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注信息的傳導機制。

表7 國家森林公園空間關(guān)聯(lián)板塊的密度矩陣和像矩陣Table7 Density and image matrices of spatial correlation plates in national forest parks

如上表7所示，第一板塊和第二板塊不僅在自己的板塊內(nèi)存在較為清晰的國家森林公園相關(guān)信息流動關(guān)系，而且還接收來自其他板塊的信息溢出，一方面，這說明該板塊內(nèi)的節(jié)點對自己及其他板塊內(nèi)所涉及的國家森林公園均存在較高的關(guān)注度；另一方面，該板塊內(nèi)的國家森林公園也受到了其他板塊的高度關(guān)注；第三板塊和第四板塊所涉各節(jié)點內(nèi)的國家森林公園資源十分有限，所以主要表現(xiàn)為對其他板塊的國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注的溢出。

3 結(jié)論與建議

3.1 研究結(jié)論

本研究主要通過社會網(wǎng)絡分析的方法，以百度指數(shù)中有收錄的269 個國家森林公園2011—2018年的日度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，對網(wǎng)絡關(guān)注度的空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)進行了系統(tǒng)的空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)分析。通過測量分析得出如下結(jié)論：

1）各節(jié)點網(wǎng)絡關(guān)注雖在程度上略有差異，但其整體波動基本同步。雖然旅游者對各節(jié)點的網(wǎng)絡關(guān)注有所差別，但是對上述網(wǎng)絡關(guān)注度在各個年度周期內(nèi)基本呈現(xiàn)同步波動態(tài)勢。而從整體網(wǎng)絡密度上看，各省區(qū)節(jié)點的網(wǎng)絡關(guān)注之間存在普遍關(guān)聯(lián)關(guān)系，主要具有如下兩個特征：第一，存在相對聯(lián)系并不緊密的個別節(jié)點，例如天津省區(qū)節(jié)點與其他30 個節(jié)點之間沒有關(guān)聯(lián)，青海和湖北與其他29 個節(jié)點之間僅具有兩條連接；第二，除天津、青海和湖北之外的28 個節(jié)點相互構(gòu)成的主網(wǎng)絡的內(nèi)部聯(lián)系相對緊密，具有一定的“共現(xiàn)性”。

2）從個體網(wǎng)絡密度上看，各節(jié)點對網(wǎng)絡關(guān)注度形成的個體網(wǎng)絡密度大致呈現(xiàn)兩極式分布。位于中西部地區(qū)的節(jié)點，其網(wǎng)絡密度普遍高于東部地區(qū)的節(jié)點。且各節(jié)點的網(wǎng)絡關(guān)注結(jié)構(gòu)存在等級差異。一方面，綜合度數(shù)中心性和中間中心性數(shù)值大小和強弱程度，可以將31 個省區(qū)節(jié)點劃分為3 個部分：第一部分包括廣東等9 個節(jié)點，這些節(jié)點對其他節(jié)點也具有較強的控制能力，是網(wǎng)絡中的“明星”；第二部分包括遼寧等12 個節(jié)點，這些節(jié)點對其他節(jié)點僅存在一定程度的影響力；第三部分包括新疆等10 個節(jié)點，對其他節(jié)點具有較為有限的控制能力。測量結(jié)果既符合優(yōu)質(zhì)國家森林公園資源大都分布在中西部地區(qū)這一事實特征，也與各節(jié)點之間國家森林公園的網(wǎng)絡信息交流強度存在高度一致性。

3）綜合4 種結(jié)構(gòu)洞指數(shù)的分析結(jié)果，可以將節(jié)點劃分為3 組：第一組包括黑龍江、福建和浙江等9 個節(jié)點，在網(wǎng)絡關(guān)注度方面具有較為顯著的結(jié)構(gòu)洞優(yōu)勢；第二組包括吉林、遼寧和重慶等15 個節(jié)點，在結(jié)構(gòu)洞優(yōu)勢中處于中等水平；第三組包括天津、云南和貴州等7 個節(jié)點，在網(wǎng)絡中缺乏有效的結(jié)構(gòu)洞優(yōu)勢。

4）國家森林公園的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡可以劃分為4 個板塊：第一板塊屬于“主收益”板塊；第二板塊屬于“雙向溢出”板塊；第三板塊屬于“經(jīng)紀人”板塊；第四板塊則屬于“主溢出”板塊。其中，位于第一板塊的省區(qū)節(jié)點雖然也向其他板塊的省區(qū)節(jié)點發(fā)出聯(lián)系，但是，相對而言，這一板塊接收來自位于其他板塊的省區(qū)節(jié)點的信息溢出的比例更大一些；位于第二板塊的省區(qū)節(jié)點既向其他板塊的省區(qū)節(jié)點發(fā)出聯(lián)系，同時也接收來自其他板塊的省區(qū)節(jié)點發(fā)出的聯(lián)系；第三板塊作為“經(jīng)紀人”，既接收其他板塊中關(guān)于國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注信息的溢出，也對其他板塊發(fā)出信息。在整個網(wǎng)絡中充當“橋梁”的作用；第四板塊則主要是向其他板塊溢出國家森林公園網(wǎng)絡關(guān)注信息，而并沒有接收來自其他板塊的任何信息溢出。

5）網(wǎng)絡關(guān)注度在很大程度上反應了各個節(jié)點國家森林公園的空間分布規(guī)律，但是并不完全取決于資源稟賦和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。通常認為，網(wǎng)絡關(guān)注度是與該地區(qū)的國家森林公園稟賦和旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀態(tài)密切相關(guān)的。網(wǎng)絡關(guān)注度雖說在很大程度上反應出了國家森林公園的資源分布，以及旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基本情況，但是，兩者之間并不完全匹配，甚至是形成了一定程度的反差。以黑龍江為例，從黑龍江的國家森林公園資源稟賦來看，其排名無疑是位于節(jié)點前列的（截止2017年底，共有66 個國家森林公園坐落在黑龍江轄區(qū)內(nèi)），黑龍江在反應其作為信息媒介者能力的點度中心性測量以及對資源控制的程度中間中心性等測量上，與其他30 個節(jié)點相比均處于中等偏下水平。又比如上海，截止2017年底，上海轄區(qū)內(nèi)只有4家國家森林公園，但是，上海在反應其作為信息媒介者能力的點度中心性測量、對資源控制程度的中間中心性等測量以及結(jié)構(gòu)洞測量上，與其他30 個節(jié)點相比均處于第一梯隊?？梢?，網(wǎng)絡關(guān)注度的研究不僅需要關(guān)注網(wǎng)絡中各節(jié)點本身具有的資源稟賦，還需要對上述各節(jié)點之間的信息交互形式做出系統(tǒng)的探索。因為，這種信息交互形式根植于互聯(lián)網(wǎng)絡環(huán)境，與實體地理空間的空間結(jié)構(gòu)相比，還存在著較大區(qū)別。

3.2 研究建議

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展深刻地影響了科學研究的內(nèi)容與方法，信息已然成為豐富的經(jīng)濟資源，而人們的注意力則更是一種稀缺資源。本研究所涉及的網(wǎng)絡搜索指數(shù)體現(xiàn)的則是旅游者對國家森林公園的關(guān)注程度。通過分析各節(jié)點的網(wǎng)絡關(guān)注的空間分布特征，關(guān)于節(jié)點旅游空間的優(yōu)化和旅游產(chǎn)業(yè)的網(wǎng)絡營銷主要有兩點啟示。

1）借助網(wǎng)絡營銷手段提升旅游推廣的聯(lián)動效應。由網(wǎng)絡關(guān)注度構(gòu)成的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)中心性分析結(jié)果可以看出，節(jié)點在關(guān)注度聯(lián)合互動方面存在較大的差距。加大對國家森林公園的營銷力度，尤其是提高網(wǎng)絡營銷的整合程度，可以提高各節(jié)點的網(wǎng)絡關(guān)注的聯(lián)動效應。一方面，對節(jié)點進行有針對性的森林旅游營銷，提升知名度。以黑龍江為代表節(jié)點的東北三省為例，東北三省因其獨特的國家森林公園資源稟賦而獨具先天優(yōu)勢，但是，獨特的森林資源稟賦并未高效率轉(zhuǎn)化為森林旅游知名度和網(wǎng)絡關(guān)注度。在“互聯(lián)網(wǎng)+”的背景下，通過以網(wǎng)絡營銷為主要工具的整合營銷方式，能夠促進東北三省與國內(nèi)其他各節(jié)點之間的信息互動。另一方面，推進“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略，強化節(jié)點之間的網(wǎng)絡聯(lián)系，并嘗試從技術(shù)層面推進節(jié)點國家森林公園的數(shù)字化運營廣度和深度，從而進一步提高國家森林公園的知名度。

2）運用差異化策略凸顯國家森林公園發(fā)展特質(zhì)。其中，包括山東、上海、吉林和江西等節(jié)點在內(nèi)的各節(jié)點構(gòu)成了森林旅游的核心圈層。對于這一核心圈層而言，如何基于其優(yōu)質(zhì)的國家森林公園，提升其旅游特性，進而打造更加具有特色的森林旅游產(chǎn)品和旅游業(yè)態(tài)，提高旅游者對其的關(guān)注度和直接搜索行為尤其重要。包括四川、重慶、海南和安徽等節(jié)點在內(nèi)的各節(jié)點構(gòu)成了國內(nèi)森林旅游的過渡圈層，基于對這一圈層各節(jié)點的森林資源要素稟賦、交通區(qū)位和經(jīng)濟發(fā)展狀況的基本特征，尤其是對上述節(jié)點在網(wǎng)絡信息關(guān)注結(jié)構(gòu)和相互關(guān)系上的近似性特征的掌握，在森林旅游發(fā)展過程中，需要避免因子群中自身的近似凝固態(tài)而導致多中心割據(jù)和旅游發(fā)展惡性競爭，進而凸顯各國家森林公園發(fā)展的特質(zhì)。包括江蘇、北京、西藏、貴州、天津、新疆和湖北等節(jié)點在內(nèi)的各節(jié)點構(gòu)成了國內(nèi)森林旅游發(fā)展的邊緣圈層，對于這一圈層來說，如何一方面進一步加強其自身資源建設(shè)；另一方面擴大其森林旅游交流和合作，尤其是要促進上述各節(jié)點與其他節(jié)點之間的游客、信息等要素的自由流動，從而逐步形成多中心、多網(wǎng)絡協(xié)同發(fā)展的合理旅游空間格局是值得深入思考的問題。

3.3 研究不足

本研究通過網(wǎng)絡搜索指數(shù)對各節(jié)點的網(wǎng)絡關(guān)注進行分析，了解了旅游者搜索行為網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，基本達到了預期的研究目的。但是，仍然存在諸多不足。

1）關(guān)于研究數(shù)據(jù)的來源：論文雖然搜集了多年的旅游者搜索數(shù)據(jù)，但將百度搜索指數(shù)作為唯一數(shù)據(jù)來源，略顯單一。

2）關(guān)于關(guān)鍵詞選用：關(guān)鍵詞的選取在很大程度上決定了論文研究結(jié)論的有效程度。論文在關(guān)鍵詞選擇方面主要采用的是“直接取詞法”和“技術(shù)取詞法”相結(jié)合的“復合取詞方法”，很好地滿足了研究需要。但是，應該關(guān)注的是，截止2017年底，全國共有881 個國家森林公園分別分布在31 個省區(qū)，而論文涉及的、在百度指數(shù)中有收錄的國家森林公園只有269 個，占比僅30%，那么，剩余的612 個因未達到有效搜索量而暫時未被百度指數(shù)收錄的關(guān)鍵詞所形成的長尾效應會表現(xiàn)出什么樣的特征？值得進一步研究探索。

3）關(guān)于社會網(wǎng)絡研究方法的運用：社會網(wǎng)絡理論不僅是一種分析工具，更是一種思維方式，從整體上看，論文更多的只是從工具層面上運用社會網(wǎng)絡分析工具，構(gòu)建網(wǎng)絡關(guān)注度的空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)，對社會網(wǎng)絡理論的框架構(gòu)建甚少涉及，這一部分內(nèi)容有待進一步深入探討。