游客對國家中心城市5A級景區(qū)空氣質(zhì)量的情感分析

和澤海，張 峰，盧 曄

（1.江蘇師范大學(xué)，江蘇 徐州221116；2.徐州醫(yī)科大學(xué)，江蘇 徐州221004）

旅游業(yè)對自然資源、生態(tài)環(huán)境和氣候條件有著嚴(yán)重依賴性，空氣作為旅游目的地的重要自然資源，其質(zhì)量影響著游客的旅游行為選擇以及對旅游目的地的情感體驗(yàn)。方葉林等提出環(huán)境污染主要包括大氣污染、水污染以及固體廢棄物污染，其中游客對空氣污染感知度最強(qiáng)。Zhang等通過對北京潛在游客的問卷調(diào)查發(fā)現(xiàn)多數(shù)游客已感知到霧霾給健康帶來的風(fēng)險(xiǎn)。霧霾引起的空氣質(zhì)量問題對旅游目的地城市的影響不容小覷，程勵(lì)等采用網(wǎng)絡(luò)問卷的形式對霧霾天氣較為嚴(yán)重的城市進(jìn)行調(diào)查，獲知霧霾天氣對城市居民旅游目的地的選擇傾向產(chǎn)生了顯著的負(fù)面影響。和Pfister對曼谷的空氣污染和澳大利亞的臭氧消耗進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，在游客看來前者的風(fēng)險(xiǎn)與危害是遠(yuǎn)高于后者的。這些研究為本研究提供了重要的范式引導(dǎo)，然而，當(dāng)前研究主要集中于空氣質(zhì)量對旅游者選擇旅游目的地的影響，研究所用的數(shù)據(jù)主要來自傳統(tǒng)的問卷形式，研究所應(yīng)用的對象主要是國家或單一的城市。

在社交媒體時(shí)代海量的線上數(shù)據(jù)為游客情感研究提供了數(shù)據(jù)資源，與此同時(shí)，在線文本分析技術(shù)為文本的挖掘與分析提供了保證。對社交媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析、提取公眾意見可為游客體驗(yàn)旅游環(huán)境的情感傾向性研究提供新的視角。情感分析（sentiment analysis，SA），又稱為傾向性分析或意見挖掘，是對帶有感情色彩的主觀性文本進(jìn)行分析、處理、歸納和推理的過程。目前，情感分析的方法主要是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法和基于情感詞典的方法。已有研究認(rèn)為基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法比基于情感詞典的方法更可靠。此外，在常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）、樸素貝葉斯（naive Bayes，NB）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，ANN）中，被證實(shí)第三者的結(jié)果最為精確。

挖掘旅游大數(shù)據(jù)所包含的游客情感以探討游客感知環(huán)境質(zhì)量的專題研究已經(jīng)引起了學(xué)界高度的關(guān)注。張思豆和李君軼運(yùn)用詞典匹配方法分析微博大數(shù)據(jù)，探究了游客情感與空氣質(zhì)量的關(guān)系。Saura等運(yùn)用Python開發(fā)的算法對瑞士酒店目的地環(huán)境的推特評論進(jìn)行探究，提出空氣質(zhì)量對目的地環(huán)境具有重要作用。Becken等運(yùn)用詞匯匹配方法測算了大堡礁旅游生態(tài)環(huán)境評論的情感值。然而，從認(rèn)知或情感的角度分析游客對空氣質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)感知的成果仍較少。鑒于此，論文以赴國家中心城市5A景區(qū)的游客為例，以微博數(shù)據(jù)為素材，運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行情感分析，探究游客對空氣質(zhì)量的情感傾向，歸納和揭示出游客對國家中心城市空氣質(zhì)量的情感特征。

一、研究區(qū)域概況

國家中心城市是具備空間、人口、資源和政策優(yōu)勢，且在政治、經(jīng)濟(jì)、文化等方面具備輻射和集散功能，能夠引領(lǐng)區(qū)域發(fā)展的城市。目前為止，已經(jīng)確定了北京、上海、天津、廣州、重慶、成都、武漢、鄭州、西安9個(gè)國家中心城市。選擇九大國家中心城市為案例地，主要原因包括：①國家中心城市是中國城市旅游的典型代表，對研究游客對我國城市旅游目的地空氣質(zhì)量的情感感知具有重要意義。②九大國家中心城市分布于國家東、南、西、北、中不同區(qū)域，有助于研究游客情感空間動(dòng)態(tài)變化特征。③國家中心城市5A景區(qū)數(shù)量多，游客量大，評論數(shù)據(jù)豐富。④國家中心城市空氣質(zhì)量較差，且國家中心城市作為城市群和區(qū)域內(nèi)的核心城市，游客對其空氣質(zhì)量的關(guān)注度較高。表1列出了九大國家中心城市2018年空氣質(zhì)量狀況及城市概況。

表1 九大國家中心城市2018年空氣質(zhì)量狀況及城市概況

續(xù)表

二、研究方法

論文首先利用ROST EA對數(shù)據(jù)進(jìn)行輔助處理，計(jì)算出文本句子的極性比例。ROST EA是武漢大學(xué)沈陽教授團(tuán)隊(duì)研發(fā)的用于情感分析的軟件，此軟件基于情感詞典抽取文本情感詞，對文本情感值進(jìn)行計(jì)算，根據(jù)情感值的正負(fù)判斷文本情感傾向，可將情感劃分為積極情緒、中性情緒和消極情緒3種類型。

其次，通過編輯Python3.0程序調(diào)用Boson平臺的基于中文語料的半監(jiān)督的ANN這一機(jī)器學(xué)習(xí)方法測算篇章文本情感值。使用該方法的原因如下：一方面，Boson平臺的語義語料庫是根據(jù)微博、論壇等渠道的數(shù)據(jù)自動(dòng)構(gòu)建的，且在分析時(shí)設(shè)置URL參數(shù)語料庫為微博語料庫，因此可以實(shí)現(xiàn)與微博數(shù)據(jù)的無縫對接；另一方面，該方法不僅能有效識別一般性詞匯的情感，還能識別特殊的專有名詞、俚語、網(wǎng)絡(luò)用語的情感來挖掘出文本隱藏的情感，且該方法的訓(xùn)練語料庫規(guī)模宏大，因此基于人工智能算法的ANN方法具有較高的準(zhǔn)確率。表2為Kirilenko等給出的情感分析評估準(zhǔn)則的含義，公式（1）～（4）為根據(jù)表擬定的評估準(zhǔn)則的計(jì)算公式。其中，準(zhǔn)確率（A）表示檢測結(jié)果中正確的話題數(shù)量與檢測結(jié)果的總話題數(shù)量的比率。精度（P）表示檢測結(jié)果中正確的某類極性的話題數(shù)量與檢測結(jié)果為同類極性的話題數(shù)量的比例。召回率（R）表示檢測結(jié)果中正確的話題數(shù)量與被測試集中應(yīng)有的話題數(shù)量的比率。F1值集合了精度和召回率這兩個(gè)評價(jià)參數(shù)描述了算法的總體優(yōu)劣。

表2 三元情感分類結(jié)果混淆矩陣

通過Python 3.0編寫計(jì)算機(jī)編程語言處理時(shí)，先是調(diào)用Boson平臺上ANN方法分析篇章級評論文本，最后再批量輸出景區(qū)的情感數(shù)據(jù)。情感值在0和1之間且正負(fù)形象臨界值為0.5，根據(jù)等距原則擬定等級標(biāo)準(zhǔn)如下：非常差（0～0.100）、很差（0.101～0.200）、差（0.201～0.300）、較差（0.301～0.400）、稍差（0.401～0.500）、稍好（0.501～0.600）、較好（0.601～0.700）、好（0.701～0.800）、很好（0.801～0.900）、非常好（0.901～1）。

三、數(shù)據(jù)來源

微博數(shù)據(jù)具有規(guī)模巨大、更新速度極快、形式多種多樣以及價(jià)值性高的特點(diǎn)，為情感分析提供了重要研究數(shù)據(jù)源。論文以“空氣”+“景區(qū)名稱”為關(guān)鍵詞，通過八爪魚網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具在微博社交平臺上對全國5A景區(qū)進(jìn)行旅游評論搜集，并進(jìn)行人工去噪，最終獲得2011年1月1日至2018年12月31日232個(gè)5A級景區(qū)的36737條評論，共計(jì)2886457字。去噪過程如下：首先，刪除重復(fù)評論；其次，考慮到微博賬戶除個(gè)人外，還包括政府機(jī)構(gòu)、企業(yè)、媒體等組織機(jī)構(gòu)，而網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的觀點(diǎn)是來自公眾的，故剔除來自組織機(jī)構(gòu)的信息；然后，刪除沒有情感特征以及無意義的評論；最后，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式。

四、結(jié)果分析

ROST EA采用情感詞典方法可對所有評論句子的三元極性占比給出一個(gè)總體性判斷，而Boson平臺上的ANN這一機(jī)器學(xué)習(xí)方法則可測算帶有時(shí)空信息標(biāo)簽的每條評論的情感值。故采用ROST EA為輔、ANN為主的混合研究方法進(jìn)行情感分析。

（一）ROST情感分析

采用ROST EA對九大國家中心城市的所有評論進(jìn)行情感傾向性比例測算，結(jié)果表明：積極情緒、消極情緒、中性情緒的評論分別占總評論數(shù)的77.99%、17.82%、4.19%，積極傾向評論數(shù)約為消極傾向評論數(shù)的5.5倍?？煽闯觯慰蛯抑行某鞘械脑u論總體情感傾向?yàn)榉e極傾向。對具有積極情緒的評論進(jìn)行分段統(tǒng)計(jì)，結(jié)果顯示，一般、中度、高度強(qiáng)度的評論數(shù)分別占總評論數(shù)的26.12%、22.97%、28.90%。由此可知，游客對國家中心城市的積極情緒略微偏高。對具有消極情緒的評論進(jìn)行分段統(tǒng)計(jì)，一般、中度、高度強(qiáng)度的評論數(shù)分別占總評論數(shù)的9.60%、3.17%、0.45%。可見，游客對國家中心城市的消極情緒強(qiáng)度偏低，主要以輕度的負(fù)面情緒為主，極端負(fù)面評價(jià)較少。

（二）ANN情感分析

1.九大中心城市情感值對比分析

通過編寫Python代碼調(diào)用Boson平臺上基于人工智能算法的ANN方法，測算篇章級文本的情感值。國家中心城市的情感值統(tǒng)計(jì)結(jié)果見圖1，結(jié)果顯示：整體的波動(dòng)范圍在“較好”與“很好”之間，游客情感值波動(dòng)范圍較小，最高情感值與最低情感值僅相差0.175，游客對九個(gè)國家中心城市的情感傾向差異較小，屬于“好”等級的城市有5個(gè)。此外，游客對國家中心城市的平均情感值為0.751，屬于正面中間的“好”等級，其結(jié)果與上文ROST EA計(jì)算出的情感傾向大體相吻合，均為好中略微偏上的程度。由此可知，總體上，游客對國家中心城市的情感傾向以正面為主，對國家中心城市空氣質(zhì)量的情感體驗(yàn)度相對較高。

空間上，九大國家中心城市分布于國家東南西北中不同區(qū)域，東部地區(qū)（上海、廣州）的平均情感值低于西部地區(qū)（成都、重慶）的平均情感值，北部地區(qū)（北京、天津、西安）的平均情感值低于南部地區(qū)（上海、成都、重慶、廣州）的平均情感值，總體呈現(xiàn)出“東低西高、北低南高”的特點(diǎn)。該特點(diǎn)與全國城市空氣污染表現(xiàn)出的“東重西輕、北重南輕”空間格局相一致。此外，中部地區(qū)城市（武漢、鄭州）平均情感值略高于東部地區(qū)（上海、廣州），也與東部和中部地區(qū)空氣質(zhì)量低于西部地區(qū)的實(shí)際情況相符?？梢姡慰偷那楦畜w驗(yàn)在一定程度上能夠反映出真實(shí)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。同時(shí)也反映出國家中心城市作為城市群和區(qū)域內(nèi)的核心城市，在區(qū)域內(nèi)具有極強(qiáng)的代表性。（圖1）

圖1 九大國家中心城市情感值排名

時(shí)間上，游客對國家中心城市5A景區(qū)的微博評論數(shù)除2013年出現(xiàn)爆發(fā)性增長外，整體呈穩(wěn)定增長趨勢。該趨勢與微博用戶的持續(xù)增長有關(guān)，也說明了游客對空氣質(zhì)量的關(guān)注度日益提升。自2013年1月PM2.5首次成為氣象部門霾預(yù)警指標(biāo)，“霧霾”一詞一度成為網(wǎng)絡(luò)熱搜，空氣質(zhì)量問題引發(fā)了人們大量的關(guān)注，由此推斷出2013年有關(guān)空氣質(zhì)量微博評論數(shù)的爆發(fā)性增長與其有較強(qiáng)的相關(guān)性。

2011～2018年游客對國家中心城市5A景區(qū)空氣質(zhì)量的情感值分別為0.790、0.721、0.743、0.776、0.780、0.748、0.752、0.739，均為“好”等級。考慮到2011年評論數(shù)量過少，僅有219條，且出現(xiàn)了異常興奮值，故剔除。圖2顯示，2012～2018年游客對國家中心城市5A景區(qū)空氣質(zhì)量的情感值整體呈波動(dòng)上升趨勢，但上升幅度較小，僅為2.5%。其中，2015年的情感值最高，2012年的情感值最低，最高值比最低值高8.2%。生態(tài)環(huán)境部發(fā)布的中國環(huán)境狀況公報(bào)顯示，除2016年外，2012～2018年間全國空氣質(zhì)量都較前一年總體向好，這一實(shí)際情況與2012～2015年情感值呈上升趨勢，而2016年情感值較2015年明顯下降相吻合。然而，游客的情感值并沒有伴隨著空氣質(zhì)量的改觀而穩(wěn)步上升，不僅上升幅度小，且在2018年情感值又一次出現(xiàn)下降。據(jù)中華人民共和國生態(tài)環(huán)境部官方網(wǎng)站（http：∥www.mee.gov.cn/）統(tǒng)計(jì)，2018年全國338個(gè)地級以上城市中，空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)的僅占35.8%。雖然2012～2018年中國空氣質(zhì)量有一定的提升，但我國空氣污染問題仍面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。霧霾的出現(xiàn)、紀(jì)錄片《柴靜霧霾調(diào)查：穹頂之下》的播出、國家有關(guān)生態(tài)保護(hù)政策的出臺……使人們對空氣污染更加敏感。此外，伴隨著大眾旅游的興起，人們更加追求高質(zhì)量的旅游經(jīng)歷，因而對空氣質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)也愈加嚴(yán)格。由此可知，游客情感與空氣質(zhì)量具有一定的相關(guān)性，但空氣質(zhì)量的略微改善并不能夠引起游客滿意度質(zhì)的飛躍，伴隨著游客對生態(tài)環(huán)境的日益關(guān)注，人們對空氣質(zhì)量提出了更高的要求與期望。

圖2 2012～2018年國家中心城市空氣質(zhì)量情感值和評論數(shù)

2.九大中心城市情感值在全國的位置分析

通過上述方法測算全國省份的情感值以及評論數(shù)。游客對全國5A景區(qū)的微博總評論數(shù)為36737條，其中對國家中心城市5A景區(qū)的微博評論數(shù)為5802條，占全國評論數(shù)的15.8%。在全國省份（自治區(qū)、直轄市）評論數(shù)中四個(gè)直轄市北京、上海、重慶、天津的評論數(shù)分別排在第7、第22、第25、第30位。剩余五個(gè)中心城市武漢、廣州、西安、成都、鄭州的評論數(shù)分別占其所在省份湖北、廣東、陜西、四川、河南的55.4%、50.9%、49.7%、28.6%、2.1%?？芍慰蛯抑行某鞘?A景區(qū)的空氣質(zhì)量關(guān)注度較高。

從全國范圍看，游客對國家中心城市的空氣質(zhì)量情感體驗(yàn)度相對較低。游客對國家中心城市5A景區(qū)空氣質(zhì)量的平均情感值為0.751，比對全國5A景區(qū)空氣質(zhì)量的平均情感值低0.034。四個(gè)直轄市天津、重慶、北京、上海的情感值在省份（自治區(qū)、直轄市）排名中分別排第7、第10、第26、第31位，北京和上海的情感值均低于全國平均值，且上海的情感值在所統(tǒng)計(jì)的31個(gè)省份（自治區(qū)、直轄市）中為倒數(shù)第一。剩余五個(gè)中心城市武漢、廣州、西安、成都、鄭州的情感值均低于所在省的情感值。

3.九大中心城市景區(qū)情感值比較分析

從景區(qū)維度對國家中心城市5A級景區(qū)的情感值進(jìn)行對比分析發(fā)現(xiàn)：游客對空氣質(zhì)量的感知與景區(qū)類型具有相關(guān)性。總體上，自然景觀類景區(qū)的情感值高于人文景觀類景區(qū)的情感值。在30個(gè)5A級景區(qū)中，人文景觀類景區(qū)有18個(gè)，自然景觀類景區(qū)有12個(gè)。其中，人文景觀類景區(qū)的平均情感值為0.731，屬于“好”等級，自然景觀類景區(qū)的平均情感值為0.807，屬于“很好”等級。人文景觀類景區(qū)中，上?？萍拣^和東方明珠廣播電視塔的情感值最低，分別為0.578和0.630，導(dǎo)致上海整體的情感值較低。自然景觀類景區(qū)中，重慶占7個(gè)，且排名前四的景區(qū)均位于重慶，使重慶整體的情感值較高。

圖3 人文景觀類5 A級景區(qū)情感值

圖4 自然景觀類5A級景區(qū)情感值

五、結(jié)論與討論

（一）結(jié)論

首先，情感分析表明，游客感知到的空氣質(zhì)量以正面形象為主，隨著時(shí)間的推移，這種形象呈波動(dòng)上升趨勢，在空間上則表現(xiàn)出“東低西高、北低南高”的特點(diǎn)。時(shí)間上，2012～2015年情感值呈上升趨勢，2016年情感值較2015年明顯下降與實(shí)際空氣質(zhì)量年變化相吻合，此外，2016～2018年情感值呈波動(dòng)下降的趨勢表明游客對空氣質(zhì)量愈發(fā)嚴(yán)格；空間上，游客對國家中心城市的情感體驗(yàn)呈現(xiàn)出“東低西高、北低南高”的特點(diǎn)，與全國空氣污染特征相吻合，表現(xiàn)出九大中心城市在區(qū)域內(nèi)極強(qiáng)的代表性；總體上，游客對國家中心城市的情感值在全國范圍內(nèi)較低與城鎮(zhèn)化程度較高的地區(qū)大氣污染程度明顯高于城鎮(zhèn)化水平較低的地區(qū)情況相吻合。綜上，從不同層面研究游客對空氣質(zhì)量的感知對揭示游客的情感特征具有有效性。

其次，景區(qū)類型是影響游客情感值的重要因素。從景區(qū)維度研究游客情感體驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)自然類景區(qū)比人文類景區(qū)更能夠激發(fā)游客的積極情緒。本研究認(rèn)為多維度分析游客情感影響因素對了解游客情感體驗(yàn)和目的地建設(shè)具有重要意義。

最后，中國九大中心城市的空氣質(zhì)量已成為游客的重要關(guān)注對象，對游客體驗(yàn)滿意度的提升具有重要意義。然而，從全國范圍看，游客對國家中心城市的空氣質(zhì)量體驗(yàn)感相對較差，因此，旅游供給雙方均需保護(hù)空氣環(huán)境。具體來說，在供給側(cè)方面，可通過制定大氣環(huán)境治理等方面的措施來改善空氣質(zhì)量，進(jìn)而提升城市旅游形象，促進(jìn)目的地的良性發(fā)展；對需求側(cè)的游客而言，則需培養(yǎng)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)感知意識，減少對空氣質(zhì)量帶來負(fù)面影響的不良行為。需要指出的一個(gè)重點(diǎn)是，在景區(qū)層面，情感值的高低可比較準(zhǔn)確地反映目的地的空氣質(zhì)量，所以在方法上除傳統(tǒng)意義的物理監(jiān)測之外，可發(fā)揮情感值的感應(yīng)器作用，利用社會監(jiān)測方法以監(jiān)督環(huán)境，通過以人為本的服務(wù)方式達(dá)到人類與自然環(huán)境和諧共處的目的。

（二）討論

第一，真實(shí)的空氣質(zhì)量與游客的情感體驗(yàn)具有相關(guān)性，游客對國家中心城市空氣質(zhì)量的關(guān)注度較高，但從全國看游客對國家中心城市空氣質(zhì)量的體驗(yàn)卻不盡如人意。國家中心城市是我國城市群的核心，也是我國對外開放的“名片”，提升空氣質(zhì)量進(jìn)而增強(qiáng)游客對國家中心城市的情感體驗(yàn)具有重要意義。

第二，在運(yùn)用ROST EA進(jìn)行情感傾向性測算時(shí)，由于運(yùn)用的不是有關(guān)空氣質(zhì)量評價(jià)的詞庫，故在測算情感值時(shí)有一定的偏差，論文只進(jìn)行了文本情感比例分析，后續(xù)研究若能構(gòu)建有關(guān)空氣質(zhì)量評價(jià)的詞庫，將有助于提升從詞匯角度進(jìn)行情感分析的準(zhǔn)確率。

第三，結(jié)果分析方面，游客情感體驗(yàn)受多方面因素的影響，論文僅考慮了空氣質(zhì)量和景區(qū)類型因素，未來可對游客情感因素進(jìn)行多維度分析。