基于視頻機(jī)器分析的目的地形象差異對(duì)比
——以北京YouTube視頻為例

鄧 寧，蘧浪浪

（1.北京第二外國(guó)語(yǔ)學(xué)院旅游科學(xué)學(xué)院，北京 100024；2.北京旅游發(fā)展研究基地，北京 100024）

引言

以往人們習(xí)慣于通過(guò)游記、博客、旅行照片等文字或圖片素材獲取目的地信息，近年來(lái)，4G/5G通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展進(jìn)一步豐富了人們獲取旅游信息的方式，視頻也逐漸成為潛在游客獲取旅游目的地信息并建構(gòu)旅游形象的主要渠道。作為一種動(dòng)態(tài)視覺(jué)材料，視頻比圖片和文本的信息豐富度更高，可以通過(guò)豐富的敘事情節(jié)講述故事，使受眾對(duì)目的地產(chǎn)生更高程度的沉浸感，因而吸引越來(lái)越多的游客通過(guò)旅游視頻了解目的地，并做出相應(yīng)旅游決策，這也意味著目的地形象越來(lái)越受到視頻傳播的影響，視頻儼然成為富媒體時(shí)代旅游營(yíng)銷(xiāo)的有力媒介，這為旅游目的地營(yíng)銷(xiāo)打開(kāi)了一扇新的大門(mén)。

然而，不同主體發(fā)布的旅游視頻對(duì)目的地形象的影響存在較大差異。長(zhǎng)期以來(lái)，目的地營(yíng)銷(xiāo)組織（destination marketing organization，DMO）從官方視角出發(fā)投射目的地形象，其發(fā)布的視頻宣傳片、小冊(cè)子、網(wǎng)站信息等職業(yè)生成內(nèi)容（occupationallygenerated content，OGC）帶有一定的誘導(dǎo)性，瀏覽量往往偏低，因此傳播效果有限。而如今，更加獨(dú)立自主的旅游者更喜好用視頻來(lái)記錄并分享自身旅游經(jīng)歷，這種分享是一種相對(duì)獨(dú)立的、不含功利色彩的第三方宣傳，因此相比OGC 視頻，人們更愿意相信用戶(hù)生成內(nèi)容（user-generated content，UGC）。此外，也有研究表明，游客對(duì)目的地的印象更多受UGC投射影響，而受OGC的影響較小，這給DMO 進(jìn)行目的地營(yíng)銷(xiāo)推廣帶來(lái)了一定的挑戰(zhàn)。因而，有必要了解二者在投射目的地形象方面的差異，推進(jìn)旅游領(lǐng)域?qū)σ曨l內(nèi)容的探究，從而促進(jìn)和豐富目的地形象的研究方法及研究理論。同時(shí)，希望借鑒UGC 視頻在內(nèi)容塑造和展示方面的成功經(jīng)驗(yàn)，為DMO進(jìn)行目的地形象營(yíng)銷(xiāo)提供實(shí)踐指導(dǎo)。

事實(shí)上，UGC 和DMO 在投射目的地形象方面的差異已受到學(xué)界廣泛關(guān)注，但已有研究所用數(shù)據(jù)仍以文本及圖片素材為主，針對(duì)視頻素材的研究還處于初級(jí)階段，研究方法上以傳統(tǒng)定性研究為主，在大數(shù)據(jù)時(shí)代其局限性越發(fā)明顯。因此，本研究考慮借鑒計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的研究方法和技術(shù)手段，利用機(jī)器學(xué)習(xí)深入理解視頻內(nèi)容，旨在解決如下幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：

（1）旅游目的地形象視頻的內(nèi)容結(jié)構(gòu)有什么基本特征？

（2）旅游視頻與文本素材在投射目的地形象方面有何差異？

（3）UGC 和OGC 視頻在目的地投射形象和視頻場(chǎng)景設(shè)計(jì)上有何差異？

1 研究綜述

1.1 旅游目的地形象相關(guān)研究

目的地形象被廣泛認(rèn)為與目的地營(yíng)銷(xiāo)直接相關(guān)，能夠直接影響潛在游客對(duì)目的地選擇的決策。在目的地形象理論中，最為經(jīng)典的定義由Crompton提出，即目的地形象是“一個(gè)人對(duì)于目的地的所有信念、想法、印象的總和”。

過(guò)往研究對(duì)旅游目的地形象進(jìn)行了多種不同的分類(lèi)，一種廣為接受的分類(lèi)方式是根據(jù)其面向主體的不同，分為供給側(cè)的投射形象（projected image）和需求側(cè)的感知形象（perceived image）。投射形象是指，旅游目的地政府、旅游企業(yè)、社會(huì)團(tuán)體等旅游形象塑造者對(duì)外宣傳并意圖在旅游者心目中樹(shù)立的形象，而感知形象則代表了旅游者對(duì)旅游目的地感受的總和。然而，在關(guān)于UGC 的研究中，往往難以明確區(qū)分游客身份，游客既屬于感知者，又屬于投射者，一方面受到DMO所刻意投射的形象影響，另一方面又主動(dòng)將自身感知形象以文字、圖片、視頻等多種形式投射給社交圈層中的潛在游客。相較于OGC所投射的目的地形象，目前學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為UGC 有著更好的口碑營(yíng)銷(xiāo)作用，其內(nèi)容往往更能得到潛在游客的信任，因此其在投射目的地形象方面更具優(yōu)勢(shì)。

在這一現(xiàn)實(shí)背景下，關(guān)于UGC 和OGC 目的地形象的比較研究越來(lái)越受到學(xué)者關(guān)注，研究主要集中于對(duì)用戶(hù)和DMO生成內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析，探討二者在建構(gòu)目的地形象方面的差異，但值得注意的是，已有研究主要停留在圖片表征目的地形象階段，對(duì)視頻素材表征目的地形象的探討尚且不足。

1.2 基于視頻素材的旅游目的地形象研究

早期旅游領(lǐng)域的學(xué)者主要聚焦視頻對(duì)旅游研究重要性的剖析，研究引入了一些關(guān)于視覺(jué)的新興觀點(diǎn)，為旅游視覺(jué)文化的研究打下了理論基礎(chǔ)。Urry在研究中提到旅游專(zhuān)業(yè)人士、學(xué)者以及游客和當(dāng)?shù)厝艘哑毡檎J(rèn)可旅游的本質(zhì)是以視覺(jué)為中心，而旅游視頻是一種描述旅游者旅游經(jīng)歷的視覺(jué)媒體，能夠提供豐富的視覺(jué)證據(jù)，這使研究人員能觀察到視頻中當(dāng)?shù)厝嘶蛲獾赜慰偷纳钗幕瘓?chǎng)景，并且洞察鏡頭背后的人物行為，旅游視頻所隱含的豐富的目的地信息為深入開(kāi)展目的地形象提供了較好的研究素材。

目前，旅游視頻的研究主要以旅游宣傳片、旅游廣告、電影、微電影以及視頻類(lèi)網(wǎng)站的視頻為數(shù)據(jù)源。其中，主流研究主要以旅游宣傳片為研究素材，如Shani 等、Yan 和Santos 以旅游宣傳片“CHINA,FOREVER”為素材，探討宣傳片對(duì)中國(guó)旅游形象的塑造和影響。Pan等通過(guò)對(duì)新西蘭兩個(gè)旅游電視廣告的對(duì)比分析，揭示了兩部電視廣告表征內(nèi)容的異同及所投射的新西蘭的目的地形象。部分研究以旅游微電影或電影為素材，分析電影播放前后觀看者旅游動(dòng)機(jī)及對(duì)目的地感知形象的變化，而以抖音、YouTube等視頻類(lèi)網(wǎng)站數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來(lái)源開(kāi)展目的地形象研究較少。

在視頻分析方法方面，目前旅游領(lǐng)域?qū)σ曨l的分析主要采用傳統(tǒng)的問(wèn)卷調(diào)查、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、訪談等定性方法，少數(shù)學(xué)者開(kāi)始嘗試借助Riva FLV Encoder、Movie Maker等視頻編輯軟件抓取視頻畫(huà)面，并對(duì)畫(huà)面的圖像表征進(jìn)行人工歸納分析，以揭示目的地形象。整體來(lái)看，目前旅游領(lǐng)域?qū)σ曨l素材的研究還比較初級(jí)，研究方法較為傳統(tǒng)，研究樣本量較小，越來(lái)越難以全面刻畫(huà)、表征大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下目的地的整體旅游形象，因此，越來(lái)越有必要借鑒其他學(xué)科先進(jìn)的研究方法和技術(shù)手段。

1.3 視頻內(nèi)容分析相關(guān)研究

目前，視頻內(nèi)容分析在計(jì)算機(jī)和機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域已有較為成熟的研究。根據(jù)Rose的研究，視頻內(nèi)容機(jī)器分析方面研究一般涉及特征提取、結(jié)構(gòu)分析和抽象，從而將視頻解析為有意義的序列、場(chǎng)景、鏡頭和幀。視頻序列往往由多個(gè)視頻場(chǎng)景構(gòu)成，每個(gè)視頻場(chǎng)景由多個(gè)鏡頭構(gòu)成，而鏡頭由幀構(gòu)成，其中場(chǎng)景定義為語(yǔ)義上相關(guān)、時(shí)間上相鄰的一組與主題相關(guān)的鏡頭，關(guān)鍵幀是代表鏡頭中最重要的、有代表性的一幅或多幅圖像。

視頻內(nèi)容分析中特征提取是通過(guò)探索視頻中圖像、運(yùn)動(dòng)、音頻和文本等來(lái)分析幀和鏡頭，以識(shí)別每個(gè)鏡頭的重要特征，進(jìn)而更好地理解視頻內(nèi)容。以往研究為了減少視頻分析的復(fù)雜性往往會(huì)排除聲音特征，即研究不考慮聲音元素。結(jié)構(gòu)分析主要是提取視頻序列的時(shí)間結(jié)構(gòu)信息并識(shí)別視頻中有意義的視頻場(chǎng)景的過(guò)程，關(guān)于視頻的場(chǎng)景檢測(cè)已經(jīng)在各種媒體中進(jìn)行了研究，但為結(jié)構(gòu)化視頻設(shè)計(jì)的方法往往無(wú)法成功分割旅行視頻。因此Chu等提出了旅游視頻場(chǎng)景檢測(cè)的方法，他們利用同一旅程中拍攝的照片和視頻之間的多模態(tài)相關(guān)性，借助圖像聚類(lèi)結(jié)果實(shí)現(xiàn)了旅游視頻場(chǎng)景的準(zhǔn)確檢測(cè)。由于無(wú)法保證能同時(shí)獲取同一旅程中的視頻和照片素材，這一方法也有較多局限性，因此更進(jìn)一步的研究中，他們從游客日程安排中提取關(guān)鍵字，利用關(guān)鍵字從圖像搜索引擎中檢索與所訪問(wèn)景點(diǎn)相關(guān)的照片，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的場(chǎng)景檢測(cè)。視頻抽象是創(chuàng)建關(guān)于視頻結(jié)構(gòu)的視覺(jué)信息表示的過(guò)程，類(lèi)似于從文本文檔中提取關(guān)鍵字或摘要，即從原始視頻中提取視頻數(shù)據(jù)的子集（如關(guān)鍵幀），這在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域已有較為成熟的算法，目前常用的算法主要有基于圖像幀間序列比較的關(guān)鍵幀提取、基于視頻聚類(lèi)的關(guān)鍵幀提取等。用關(guān)鍵幀表征視頻內(nèi)容，不但可以實(shí)現(xiàn)一定縮放比例的視頻內(nèi)容提取，同時(shí)也能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)視頻內(nèi)容的較高保真度描述。

對(duì)視頻內(nèi)容的進(jìn)一步抽象與文本化的過(guò)程被稱(chēng)作視頻標(biāo)注，其將計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理（natural language processing，NLP）相結(jié)合，自動(dòng)生成對(duì)視頻內(nèi)容的文本描述，由于其對(duì)視頻數(shù)據(jù)檢索的需要而成為機(jī)器視覺(jué)研究熱點(diǎn)。機(jī)器自動(dòng)描述圖片內(nèi)容一直是人工智能領(lǐng)域的難題，為解決這一問(wèn)題，Google團(tuán)隊(duì)以encoder-decoder結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，提出了NIC（neural image caption）模型，該模型能使機(jī)器自動(dòng)識(shí)圖并生成對(duì)圖片的文本描述，為視頻標(biāo)注研究奠定了基礎(chǔ)；其后，Xu 等為解決以往僅以圖片作為唯一特征變量無(wú)上下文關(guān)聯(lián)的缺點(diǎn)，引入了attention 機(jī)制使模型能理解圖片背后的抽象概念，從而提高文本描述的準(zhǔn)確性。通過(guò)文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，計(jì)算機(jī)領(lǐng)域?qū)σ曨l內(nèi)容的分析隨著技術(shù)的發(fā)展不斷深化，也為本研究的開(kāi)展奠定了基礎(chǔ)。

2 研究對(duì)象與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

2.1 案例簡(jiǎn)介

北京是中國(guó)的首都，是中國(guó)的政治、經(jīng)濟(jì)和文化中心，有著豐富的旅游資源，多年被世界權(quán)威機(jī)構(gòu)GaWC 評(píng)為世界一線城市，每年接待外國(guó)游客數(shù)量在國(guó)內(nèi)各城市中排名第一，具有重要的國(guó)際地位，因此選擇北京作為研究對(duì)象探索國(guó)際游客視角下的北京旅游形象較為合適。另外，由于北京市文化和旅游局在YouTube開(kāi)設(shè)賬號(hào)發(fā)布旅游宣傳視頻，且內(nèi)容定時(shí)更新，這為本研究對(duì)比UGC和OGC內(nèi)容提供了充足的數(shù)據(jù)支撐?；谝陨峡紤]，本研究選擇北京作為研究對(duì)象，研究結(jié)果將有助于了解國(guó)際游客眼里的北京旅游形象與中國(guó)投射的北京旅游形象的差異，從而為北京市打造國(guó)際一流旅游名城，同時(shí)進(jìn)行海外旅游營(yíng)銷(xiāo)提供參考。

2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

研究選擇YouTube視頻作為研究素材主要有以下兩點(diǎn)考慮：第一，研究主要討論國(guó)際游客眼中的北京旅游形象，而YouTube 作為全球著名的視頻在線分享平臺(tái)，有著龐大的國(guó)際用戶(hù)群體，是國(guó)際游客獲取目的地信息的重要社交平臺(tái)，因此，選擇該平臺(tái)更易獲取國(guó)際游客數(shù)據(jù)。第二，YouTube 網(wǎng)站要求用戶(hù)在上傳視頻時(shí)填寫(xiě)描述視頻內(nèi)容的相關(guān)信息，包括視頻標(biāo)題、描述、標(biāo)簽、分類(lèi)等，其高價(jià)值的元數(shù)據(jù)為研究的開(kāi)展提供了極大便利。

最終，本研究選擇YouTube視頻作為研究素材，以YouTube 上國(guó)際個(gè)人用戶(hù)發(fā)布的旅游視頻作為UGC視頻樣本，北京市文化和旅游局官方賬號(hào)“Visit Beijing”下發(fā)布視頻為OGC 視頻樣本。已有研究中使用關(guān)鍵詞“travel”“trip”和目的地名稱(chēng)來(lái)收集數(shù)據(jù)，本研究采取相同策略，以“travel”和“visit Beijng”作為關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索。研究于2020 年7 月10日起開(kāi)始對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，共抓取了586個(gè)UGC的視頻數(shù)據(jù)集（包括視頻及元數(shù)據(jù)）、106個(gè)OGC視頻數(shù)據(jù)集。對(duì)于OGC 視頻，研究剔除了其中僅有15 秒的6 個(gè)視頻，將其余100 個(gè)視頻作為研究素材。鑒于OGC視頻中60%的視頻時(shí)長(zhǎng)大于2分鐘，因此，本研究也選取時(shí)長(zhǎng)在兩分鐘以上的UGC 視頻，同時(shí)剔除視頻發(fā)布日期在2017 年以前、非用戶(hù)發(fā)布、非旅游類(lèi)的視頻，最終得到100個(gè)UGC視頻。

3 研究方法

3.1 研究路線

本研究主要分為3 個(gè)階段。首先，研究基于深度學(xué)習(xí)方法對(duì)UGC 和OGC 視頻進(jìn)行解析，得到機(jī)器識(shí)別的北京旅游形象維度，由于機(jī)器識(shí)別結(jié)果分類(lèi)較為粗糙，且部分維度之間相互重疊，因此，研究基于已有目的地形象分類(lèi)對(duì)機(jī)器識(shí)別結(jié)果進(jìn)行修正，并形成北京旅游形象維度。其次，研究比較了文本及視頻素材在投射北京旅游形象方面的差異。已有研究大多只是分析一種特定素材，如文本、圖片或視頻，本研究試圖同時(shí)分析視頻內(nèi)容及文本素材，以期全面揭示北京旅游形象。視頻描述信息包含豐富的目的地形象信息，因此，本研究選擇視頻描述作為文本素材，同時(shí)通過(guò)視頻內(nèi)容分析法對(duì)視頻進(jìn)行解析，以揭示視覺(jué)素材表征的北京旅游形象。最后，基于以上分析對(duì)UGC 和OGC視頻在目的地投射形象及場(chǎng)景設(shè)計(jì)兩方面進(jìn)行對(duì)比研究。

3.2 研究方法和技術(shù)手段

考慮到UGC 和OGC 內(nèi)容涉及視頻及文本素材，研究采用內(nèi)容分析法、視頻內(nèi)容分析法、視頻標(biāo)注3 種數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行相關(guān)分析。其中，內(nèi)容分析法主要借助自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的NLTK進(jìn)行視頻描述信息處理，視頻內(nèi)容分析則主要借鑒計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域成熟算法深度解讀視頻含義，從而將視頻所承載的隱性?xún)?nèi)容解讀出來(lái)。

3.2.1 視頻內(nèi)容機(jī)器分析

內(nèi)容分析法是一種常用的對(duì)信息進(jìn)行客觀、系統(tǒng)和定量描述的研究方法，它可以用于對(duì)顯性?xún)?nèi)容，如字詞的分析來(lái)判斷內(nèi)容表達(dá)的觀點(diǎn)。為了得到文本信息所表征的目的地形象屬性，研究利用NLP 領(lǐng)域的文本分析包——NLTK對(duì)視頻描述信息進(jìn)行分詞、詞干提取和詞頻統(tǒng)計(jì)，并進(jìn)一步提取出與旅游目的地形象相關(guān)的關(guān)鍵詞，這代表了視頻文本所表征的北京旅游形象。

視頻內(nèi)容分析常用來(lái)對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行解析，本研究主要通過(guò)該方法將視頻抽象出關(guān)鍵幀，并進(jìn)一步從關(guān)鍵幀中提取出與目的地形象相關(guān)的文本信息，從而比較UGC 和OGC 視頻表征的目的地形象差異。旅游視頻往往涉及的場(chǎng)景較多，且場(chǎng)景之間切換頻繁、畫(huà)面連貫性差，這意味著視頻相鄰兩幀之間差別較大，鑒于此本研究選擇基于內(nèi)容感知的場(chǎng)景檢測(cè)算法和基于幀間差分的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)視頻主要場(chǎng)景畫(huà)面的提取，由此將動(dòng)態(tài)視頻轉(zhuǎn)化為靜態(tài)圖片。采取上述算法對(duì)200 個(gè)旅游視頻進(jìn)行解析，為保證研究結(jié)果的準(zhǔn)確性，研究剔除了冗余幀，最后從UGC 和OGC 視頻中分別提取了6359 個(gè)和5263個(gè)關(guān)鍵幀。

不同于以往研究人工對(duì)圖片進(jìn)行編碼、歸類(lèi)，本研究利用百度開(kāi)源的圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)關(guān)鍵幀進(jìn)行識(shí)別，提取圖片的主要視覺(jué)元素。研究主要利用“地標(biāo)識(shí)別”和“通用物體和場(chǎng)景識(shí)別”API對(duì)關(guān)鍵幀進(jìn)行識(shí)別，其中，地標(biāo)識(shí)別提取了圖片中的目的地地標(biāo)信息，而通用物體和場(chǎng)景識(shí)別提取了圖片的其他場(chǎng)景信息，包括場(chǎng)景的類(lèi)別及具體場(chǎng)景（圖1），這些信息就是視頻所表征的目的地形象具體屬性。

圖1 圖像識(shí)別結(jié)果示例Fig.1 Examples of image recognition results

3.2.2 視頻標(biāo)注

視頻標(biāo)注是指計(jì)算機(jī)自動(dòng)生成給定視頻的文本描述，這種描述往往是一個(gè)句子或短語(yǔ)，揭示了視頻畫(huà)面中多個(gè)視覺(jué)元素之間的聯(lián)系，是對(duì)視頻畫(huà)面中重要活動(dòng)、事件的描述，如“a man walking down a street in front of a building”，因此，研究采用視頻標(biāo)注技術(shù)對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)一步挖掘，并提取出描述信息中相互關(guān)聯(lián)的多個(gè)視覺(jué)元素，即人物屬性及物體屬性，從而能更全面揭示視頻所表征的目的地形象。

視頻標(biāo)注一般涉及視頻場(chǎng)景檢測(cè)、圖像特征提取及圖像標(biāo)注等環(huán)節(jié)（圖2）。本研究基于深度學(xué)習(xí)框架PyTorch，利用Google 團(tuán)隊(duì)推出的NIC 模型，通過(guò)ResNet-101 模型結(jié)構(gòu)和COCO 數(shù)據(jù)集對(duì)旅游圖片進(jìn)行訓(xùn)練，選擇卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為圖片編碼器，提取視頻圖像特征，并將提取結(jié)果傳入LSTM（long short-term memory），LSTM 作為解碼器對(duì)圖像視覺(jué)特征進(jìn)行處理并輸出序列。通過(guò)利用視頻標(biāo)注算法，本研究構(gòu)建了一個(gè)視頻文本化描述模型，該模型可以抽象旅游視頻主要場(chǎng)景，并生成文本描述結(jié)果，是后續(xù)形象挖掘的主要技術(shù)手段。

圖2 視頻標(biāo)注技術(shù)原理示意圖Fig.2 Procedure of video captioning technique

4研究?jī)?nèi)容

4.1 目的地形象維度劃分

已有研究表明，沒(méi)有一種能夠完全包含目的地形象所有屬性的維度劃分方法，使用不同的研究方法得到的目的地形象維度也不同。Stepchenkova和Zhan在基于圖片的目的地形象研究中，將目的地形象的主要屬性分為了自然環(huán)境、人、傳統(tǒng)服飾等20類(lèi)，Mak在研究基于圖片的在線目的地形象中，將目的地形象的主要屬性分為了自然環(huán)境、人、文化藝術(shù)等11類(lèi)，可以發(fā)現(xiàn)這些分類(lèi)大都包含自然環(huán)境、人、文化藝術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施四大維度。因此，本研究結(jié)合已有目的地形象維度分類(lèi)對(duì)機(jī)器識(shí)別的目的地形象維度進(jìn)行了合理調(diào)整，最終確定了本研究的目的地形象維度。

本研究通過(guò)視頻內(nèi)容分析方法從視頻中解析出11 622個(gè)關(guān)鍵幀，考慮到人工對(duì)圖片編碼的局限性，本研究引入“圖像識(shí)別”技術(shù)對(duì)大樣本量圖片進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別、歸類(lèi)，得到自然風(fēng)景、植物、動(dòng)物等7個(gè)維度?！暗貥?biāo)識(shí)別”結(jié)果均為旅游地標(biāo)，如故宮、天安門(mén)等，因此增加“旅游景點(diǎn)”維度，據(jù)此初步得到機(jī)器識(shí)別的代表北京旅游形象的八大維度。在此基礎(chǔ)上，借鑒已有研究對(duì)目的地形象維度的劃分，本研究對(duì)上述8 個(gè)維度進(jìn)行了修正，主要遵循3 點(diǎn)原則：第一，將非重點(diǎn)、非必要的維度合并為同一類(lèi)；第二，由于機(jī)器識(shí)別的維度顆粒度較細(xì)，某一維度下同時(shí)包含其他維度的內(nèi)容，因此需人工對(duì)機(jī)器識(shí)別維度進(jìn)行判斷，把不同維度下同屬一類(lèi)的內(nèi)容歸到相應(yīng)維度；第三，去掉與目的地形象無(wú)關(guān)的維度?；谏鲜鲈瓌t，本研究將植物類(lèi)、動(dòng)物類(lèi)合并為動(dòng)植物類(lèi)，并把自然風(fēng)景類(lèi)中的植物劃分到該類(lèi)；人物類(lèi)中的體育活動(dòng)歸為特定活動(dòng)類(lèi)；建筑類(lèi)中的傳統(tǒng)建筑、商品類(lèi)中的工藝品和人物類(lèi)中的文藝、典禮活動(dòng)歸為文化藝術(shù)類(lèi)；商品類(lèi)中的食物、人物類(lèi)中的餐飲娛樂(lè)活動(dòng)、建筑類(lèi)中的餐飲場(chǎng)所歸為飲食類(lèi)；將建筑類(lèi)中的現(xiàn)代建筑、商店商場(chǎng)、街道等一般設(shè)施、商品類(lèi)中的公共設(shè)施、交通類(lèi)中的索道、游覽車(chē)等旅游設(shè)施歸為基礎(chǔ)設(shè)施類(lèi)。經(jīng)過(guò)修正，本研究最終將目的地形象調(diào)整為9個(gè)維度（圖3），這幾乎涵蓋了目的地形象的主要屬性，為本文進(jìn)一步的目的地形象對(duì)比研究構(gòu)建了基礎(chǔ)框架。

圖3 北京旅游形象主要維度Fig.3 Main dimensions of Beijing tourism image

4.2 視頻描述文本內(nèi)容比較

用戶(hù)在YouTube網(wǎng)站上傳視頻時(shí)通常會(huì)用一段文字對(duì)視頻進(jìn)行簡(jiǎn)短描述，這種描述往往包含著豐富的目的地信息。因此，研究選擇視頻描述信息作為文本素材。首先，通過(guò)NLTK分別對(duì)UGC和OGC視頻的描述文本進(jìn)行分析，輸出的結(jié)果為“詞+詞頻”形式。其次，剔除結(jié)果中與目的地形象屬性無(wú)關(guān)的詞（如the、and、travel 等）。最后，從UGC 和OGC文本中分別確定了692和307個(gè)目的地形象相關(guān)詞。

在UGC 文本中，排名前5 的詞分別是Great Wall、Forbidden City、palace、street 和city，與此相對(duì)應(yīng)，OGC 文本中排名前5 的詞分別是city、Great Wall、traditional、culture 和imperial。在對(duì)文本素材進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，一般每個(gè)內(nèi)容單元僅被歸為一類(lèi)，因此基于上述目的地形象的維度對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行分類(lèi)，全部分類(lèi)結(jié)果詳見(jiàn)表1。

表1 UGC和OGC文本內(nèi)容比較Tab.1 Content analysis of UGC and OGC textual data

續(xù)表

研究對(duì)上述目的地形象維度進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，以探討UGC和OGC在不同維度上的顯著性。結(jié)果顯示，UGC 和OGC 在飲食、特定活動(dòng)和自然環(huán)境3 個(gè)維度上無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，且這3 個(gè)維度在所有維度中占比較低，這意味著DMO 在對(duì)外開(kāi)展目的地營(yíng)銷(xiāo)時(shí)可能并不注重投射北京的飲食特色、自然環(huán)境。而對(duì)于國(guó)際游客而言，一方面，由于DMO投射較少使得游客對(duì)北京了解較局限；另一方面，或許是因?yàn)槭鼙本┑目贪逵∠笫谷唬磭?guó)際游客多認(rèn)為北京是一個(gè)富有歷史氣息和國(guó)際氣息的大都市，而忽略了北京其他特色，因而在感知及投射時(shí)較少使用相關(guān)詞匯。

UGC 和OGC 文本在旅游景點(diǎn)（UGC 32.00%，OGC 17.83%）、基礎(chǔ)設(shè)施（UGC 13.71%，OGC 5.10%）、文化藝術(shù)（UGC 12.86%，OGC 32.17%）和人物（UGC 11.86%，OGC 22.93%）4 個(gè)維度上具有顯著性差異。在UGC文本中，旅游景點(diǎn)所占比重最大，包括長(zhǎng)城、故宮、頤和園等在內(nèi)的傳統(tǒng)著名歷史文化景點(diǎn)仍是最吸引國(guó)際游客的方面，其次是基礎(chǔ)設(shè)施，這具體體現(xiàn)在民居、小道等極富北京當(dāng)?shù)厣顨庀⒌氖聞?wù)上。整體來(lái)看，國(guó)際游客更側(cè)重對(duì)北京旅游景點(diǎn)和基礎(chǔ)設(shè)施的感知及投射。在OGC文本中，文化藝術(shù)所占比重最大，具體表現(xiàn)在ancient、culture、opera 等代表歷史文化的詞占比較高，這意味著DMO在開(kāi)展北京旅游形象海外營(yíng)銷(xiāo)時(shí)尤其注重對(duì)北京歷史文化的投射，其次人物特寫(xiě)也占有較高比重。整體來(lái)看，DMO在開(kāi)展海外目的地營(yíng)銷(xiāo)時(shí)更側(cè)重于對(duì)北京文化藝術(shù)和人物的投射。

4.3 視頻表征比較

研究采用視頻內(nèi)容分析法對(duì)視頻進(jìn)行深度解析，提取UGC和OGC視頻關(guān)鍵幀，并對(duì)關(guān)鍵幀進(jìn)行場(chǎng)景和物體識(shí)別，剔除識(shí)別結(jié)果中與目的地形象無(wú)關(guān)的詞（如非自然圖像、商品-家具等），最后從UGC和OGC視頻中分別確定了5246和4091組目的地形象相關(guān)詞。由于圖片往往包含著豐富的信息，無(wú)法簡(jiǎn)單地將其歸為某一類(lèi)，即使本文已將其轉(zhuǎn)換為文本，但每組詞仍有多個(gè)含義，如人物-餐飲娛樂(lè)活動(dòng)既可以歸為人物維度，又可以歸為飲食維度，因此研究對(duì)目的地形象相關(guān)詞組進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，將每組詞歸類(lèi)到多個(gè)維度，但最多不超過(guò)兩類(lèi)，具體分類(lèi)如表2。

表2 UGC和OGC視頻內(nèi)容比較分析Tab.2 video Content analysis of UGC and OGC

對(duì)上述目的地形象維度進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，UGC 和OGC 視頻在基礎(chǔ)設(shè)施（UGC 19.05%，DMO 16.52%）維度無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，且人物（UGC 23.18%，OGC 37.22%）、文化藝術(shù)（UGC 21.02%，OGC 16.37%）和基礎(chǔ)設(shè)施（UGC 19.05%，OGC 16.52%）3個(gè)維度占比最高，這意味著視頻在表征北京旅游形象時(shí)尤其注重突出北京的文化藝術(shù)（如傳統(tǒng)建筑、民俗活動(dòng)等）、人物活動(dòng)（如當(dāng)?shù)厝松睢⒂慰突顒?dòng)等）和基礎(chǔ)設(shè)施（如建筑、街道等）。

UGC和OGC在其余8個(gè)維度具有顯著性差異，與OGC 相比，UGC 更傾向于感知并投射北京文化藝術(shù)（21.02%）、旅游景點(diǎn)（14.42%）、動(dòng)植物（8.04%）和交通（6.30%）形象。考慮到北京仍然是以諸如故宮、紫禁城、長(zhǎng)城、天安門(mén)廣場(chǎng)等傳統(tǒng)著名景點(diǎn)為主，這些景點(diǎn)承載著中國(guó)悠久的歷史，有著濃厚的文化氣息，因此，在一定程度上旅游景點(diǎn)維度也可歸為文化藝術(shù)維度?？梢哉f(shuō)文化元素是UGC 視頻的核心，這意味著國(guó)外游客對(duì)北京的古建筑、民俗、書(shū)法等傳統(tǒng)文化藝術(shù)有著濃厚的興趣，在旅途中渴望尋求一種對(duì)目的地文化真實(shí)性和親近性的感覺(jué)。在其他維度方面，已有研究表明，UGC圖片比OGC更多地描述目的地的交通屬性和動(dòng)植物屬性，我們發(fā)現(xiàn)這一結(jié)論在UGC 視頻中同樣適用，這意味著不同傳播素材在傳達(dá)某些目的地屬性方面具有一致性。

與UGC 視頻相比，OGC 傾向于投射更全面的北京形象，包括北京的人物（37.22%）、自然風(fēng)景（6.69%）、特定活動(dòng)（4.65%）和飲食（3.85%）。不同于UGC 視頻中投射的人物多是游客和“舞臺(tái)前后”當(dāng)?shù)厝说娜粘Ｉ?，OGC視頻投射的人物更多屬于公眾人物，如賽事活動(dòng)中的運(yùn)動(dòng)員、公眾人物等（圖4和圖5）。導(dǎo)致這種差異的原因可能與OGC和UGC 視頻發(fā)布主體的性質(zhì)有不同有關(guān)，即UGC 是由游客個(gè)人發(fā)布，其更渴望體驗(yàn)?zāi)康牡禺?dāng)?shù)厝说恼鎸?shí)生活，因而其視頻鏡頭下更多的是當(dāng)?shù)厝说娜粘Ｉ詈蛫蕵?lè)場(chǎng)景，而DMO是由旅游局發(fā)布，帶有官方性質(zhì)，其鏡頭下的人物也更宏觀，更具代表性。對(duì)于自然維度占比較小的原因或許與北京文化古都的屬性有關(guān)，因此，在視頻中文化元素比自然元素更豐富。此外，許多關(guān)于目的地形象的研究表明，某些感知維度（如飲食）在OGC 中呈現(xiàn)較少，這意味著某些維度可能并非DMO投射的重點(diǎn)。特定活動(dòng)維度在OGC 視頻中有更多呈現(xiàn)，主要因?yàn)镈MO 往往會(huì)借助重大賽事、傳統(tǒng)節(jié)日等來(lái)宣傳北京形象，如奧運(yùn)會(huì)、春節(jié)、端午等。

圖4 游客視角下的“人物”Fig.4“People”from the perspective of tourists

圖5 DMO視角下的“人物”Fig.5“People”from the perspective of the DMO

4.4 視頻和文本表征的目的地形象比較

研究發(fā)現(xiàn)，視頻和文本素材在投射北京旅游景點(diǎn)、人物屬性方面具有一致性，具體表現(xiàn)在UGC 文本及視頻素材均側(cè)重于對(duì)旅游景點(diǎn)的感知及投射，而OGC 文本及視頻則均側(cè)重于對(duì)北京人物屬性的表征。不同之處在于OGC 文本素材（32.17%）主要表征北京文化藝術(shù)屬性，但該屬性在視頻素材（16.37%）中表現(xiàn)較為匱乏，而UGC恰好相反，UGC視頻素材（21.02%）主要表征北京文化藝術(shù)屬性，但該屬性在文本素材（12.86%）中較少呈現(xiàn)。研究也發(fā)現(xiàn)，某些目的地屬性（如基礎(chǔ)設(shè)施、人物）在視頻素材中比在文本素材中有更好的展現(xiàn)，根據(jù)媒介豐富性理論，媒介形式越豐富所傳達(dá)的信息也越豐富，尤其是在傳達(dá)一些模棱兩可的信息上更具優(yōu)勢(shì)。不同于文本素材，視頻能夠在符號(hào)系統(tǒng)間構(gòu)建邏輯關(guān)系，傳遞視頻中事件、活動(dòng)的意義，因而能反映目的地形象的復(fù)雜維度，這在一定程度上可以解釋為何基礎(chǔ)設(shè)施維度在視頻中有更充分的體現(xiàn)。例如，在文本中僅能用city、street、building等詞簡(jiǎn)單描述北京基礎(chǔ)設(shè)施，而在視頻中則有更豐富的畫(huà)面體現(xiàn)，如游客乘坐交通、在街道步行、各種交通設(shè)施等。

4.5 場(chǎng)景設(shè)計(jì)差異比較

4.5.1 視頻場(chǎng)景分類(lèi)

本部分采取視頻標(biāo)注技術(shù)對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行深度解析，識(shí)別視頻每個(gè)場(chǎng)景的特征，最終從UGC 和OGC視頻中分別得到5320個(gè)和6505個(gè)視頻場(chǎng)景的文本描述及場(chǎng)景時(shí)長(zhǎng)?；诿總€(gè)視頻場(chǎng)景的文本描述，研究提取了文本描述中的主語(yǔ)及非主語(yǔ)名詞，從而能將場(chǎng)景中的人物屬性和其他視覺(jué)元素同時(shí)考慮進(jìn)來(lái)，如通過(guò)機(jī)器識(shí)別某場(chǎng)景視頻標(biāo)注結(jié)果中主語(yǔ)“people”及其他視覺(jué)元素“building/wall”，可知該場(chǎng)景主要描繪了自然環(huán)境下的人物行為。而上述圖像表征主要分析了場(chǎng)景的主視覺(jué)元素，即每個(gè)場(chǎng)景僅提取出一個(gè)最主要的視覺(jué)屬性，如識(shí)別某場(chǎng)景為自然環(huán)境，但該場(chǎng)景中諸如人物、建筑等視覺(jué)元素則被忽略，因此采取視頻標(biāo)注技術(shù)分析目的地場(chǎng)景構(gòu)成，顯然能更細(xì)致、更全面地表征了目的地形象。

研究對(duì)視頻的文本描述結(jié)果進(jìn)行分詞，并選擇最能代表視頻場(chǎng)景內(nèi)容的詞作為分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)（表3），如某場(chǎng)景的文本描述中識(shí)別出主語(yǔ)為people、man等代表“人”的詞時(shí)，意味著該場(chǎng)景由人物和其他視覺(jué)元素組成，反之該場(chǎng)景僅由諸如建筑、美食、風(fēng)景、交通等元素組成?；诖朔诸?lèi)標(biāo)準(zhǔn)，將視頻場(chǎng)景分為了兩大類(lèi)：人像場(chǎng)景和非人像場(chǎng)景，其中人像場(chǎng)景包括人+建筑、人+風(fēng)景和人+其他，非人像場(chǎng)景包括建筑、風(fēng)景和其他。建筑類(lèi)場(chǎng)景表征了北京的傳統(tǒng)古建筑（如宮殿、城墻、長(zhǎng)城、雕塑、鐘樓等）和現(xiàn)代建筑（如商場(chǎng)、商業(yè)街、沿街店面等），人+建筑則表征以建筑為背景的人物活動(dòng)；風(fēng)景類(lèi)場(chǎng)景表征了北京的自然旅游景點(diǎn)和自然環(huán)境（如公園、花草、湖、山、植物等），人+風(fēng)景則表征以自然風(fēng)景為背景的人物活動(dòng)；其他類(lèi)場(chǎng)景主要表征北京的美食、交通、住宿、特定活動(dòng)、傳統(tǒng)文化（如戲劇、功夫、書(shū)法、皮影戲等）等，人+其他則意味著場(chǎng)景是以美食、交通、傳統(tǒng)文化等為背景的人物活動(dòng)。

表3 場(chǎng)景分類(lèi)維度及關(guān)鍵詞說(shuō)明Tab.3 Scene classification dimension and keywords

4.5.2 人像和非人像場(chǎng)景比較分析

研究對(duì)視頻標(biāo)注結(jié)果（即場(chǎng)景的文本描述）進(jìn)行機(jī)器判別，將每個(gè)視頻中相同類(lèi)別場(chǎng)景時(shí)長(zhǎng)累加，得到該視頻不同類(lèi)別場(chǎng)景的時(shí)長(zhǎng)，時(shí)長(zhǎng)最長(zhǎng)的類(lèi)別為該視頻的最終類(lèi)別。采取該方法對(duì)所有視頻進(jìn)行判斷，最后得到每個(gè)視頻的場(chǎng)景類(lèi)別信息。

為了探討人物元素在表征目的地形象方面的差異，研究以人像場(chǎng)景時(shí)長(zhǎng)/視頻總時(shí)長(zhǎng)的占比來(lái)判斷視頻類(lèi)型，若占比大于50%則判定該視頻以人像場(chǎng)景為中心，否則以非人像場(chǎng)景為中心。人像場(chǎng)景為中心的視頻主要由人物元素組成，這類(lèi)視頻主要強(qiáng)調(diào)人物活動(dòng)，包括旅游者個(gè)人和團(tuán)體的旅游活動(dòng)（如游覽景點(diǎn)、品嘗美食、乘坐交通等）、當(dāng)?shù)鼐用竦纳願(yuàn)蕵?lè)場(chǎng)景等，而其他非人物場(chǎng)景僅占視頻很小一部分。分析結(jié)果顯示，UGC 和OGC 視頻在投射人物屬性方面具有較高的一致性，均以人像場(chǎng)景為主（UGC 69 個(gè)，OGC 64 個(gè)），非人像場(chǎng)景占比較低（UGC 31個(gè)，OGC 30個(gè)），這一發(fā)現(xiàn)與Mak的發(fā)現(xiàn)不同，他們研究結(jié)果表明游客和DMO發(fā)布圖片更注重投射周?chē)h(huán)境而非人。然而他們研究的是文本和圖片素材，而本研究是探討視頻素材，這也意味著媒體豐富度不同的素材在投射目的地形象方面存在差異。

4.5.3 場(chǎng)景內(nèi)容比較分析

研究進(jìn)一步分析了每個(gè)視頻中建筑、風(fēng)景和其他這3 類(lèi)場(chǎng)景的時(shí)長(zhǎng)，并把場(chǎng)景時(shí)長(zhǎng)最長(zhǎng)的類(lèi)別作為視頻最終類(lèi)別。如某個(gè)視頻建筑類(lèi)場(chǎng)景的時(shí)間最長(zhǎng)，說(shuō)明該視頻主要表征北京建筑元素，因此將其定義為以建筑場(chǎng)景為中心。基于此標(biāo)準(zhǔn)對(duì)所有視頻進(jìn)行判別，結(jié)果如表4所示。

表4 UGC和DMO視頻場(chǎng)景設(shè)計(jì)差異Tab.4 Differences of scene design in UGC and DMO videos

卡方分析結(jié)果顯示，UGC 和OGC 視頻在表征目的地風(fēng)景屬性上無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，且以風(fēng)景為中心的視頻占比較低，視頻文本表征的自然風(fēng)景屬性同樣占比較低，這意味著北京的自然屬性可能并非游客和DMO 投射的重點(diǎn)。UGC 和OGC 視頻在表征目的地“建筑”和“其他”屬性方面有顯著性差異，其中UGC 視頻主要以建筑元素為中心（UGC 55 個(gè)，DMO 21個(gè)），而建筑在視頻中通常表現(xiàn)為古建筑及現(xiàn)代建筑，且前文研究也表明，UGC 視頻更傾向于投射北京的古建筑、書(shū)法等傳統(tǒng)文化藝術(shù)，這表明國(guó)外游客對(duì)北京的建筑、文化更為關(guān)注。DMO 發(fā)布視頻主要以“其他”元素為中心（UGC 40 個(gè)，DMO 67個(gè)），這在視頻中主要表現(xiàn)為除自然風(fēng)景和建筑之外的其他元素，其中反映美食、交通和體育運(yùn)動(dòng)的元素較多，這也進(jìn)一步印證了DMO更傾向于展現(xiàn)一個(gè)更全面的北京旅游形象。

5 結(jié)論與展望

5.1 結(jié)論與討論

本研究基于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)和視頻標(biāo)注技術(shù)，對(duì)目的地視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化分析，探討了UGC和OGC視頻在投射北京旅游形象方面的異同，并進(jìn)一步比較了視頻和文本素材在目的地形象投射方面的差異。研究結(jié)論主要體現(xiàn)在以下幾方面：

第一，從視頻表征的北京旅游形象內(nèi)容結(jié)構(gòu)來(lái)看，人物、文化藝術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施是視頻投射的北京主要旅游形象，已有研究表明目的地諸如文化遺產(chǎn)、當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施為代表的物質(zhì)環(huán)境具有地理吸引力，是目的地核心吸引要素，因而，北京所展現(xiàn)的歷史文化氣息及現(xiàn)代化設(shè)施成為游客和DMO重點(diǎn)投射方面。另外，從視頻及文本素材表征目的地形象對(duì)比來(lái)看，目的地形象中基礎(chǔ)設(shè)施、人物維度在視頻中有較豐富的呈現(xiàn)，但在文本素材中呈現(xiàn)較弱，這意味著媒體豐富度更高的視頻比文本能更有效地表征目的地某些重要屬性，這與已有研究發(fā)現(xiàn)的圖片比文本能更好揭示目的地基礎(chǔ)設(shè)施和人物維度的結(jié)論基本一致。

第二，從UGC 和OGC 視頻表征的目的地形象差異來(lái)看，UGC 視頻主要表征北京的文化藝術(shù)，人物、建筑場(chǎng)景為其主要構(gòu)成元素，而OGC 視頻主要表征北京的人物、特定活動(dòng)和飲食，其傾向展現(xiàn)一個(gè)更宏觀和全面的目的地形象，人物、其他場(chǎng)景（包括飲食、交通等元素）為其主要構(gòu)成元素。根據(jù)尋求創(chuàng)新理論，游客天生對(duì)非慣常環(huán)境中的文化、習(xí)俗等事物感興趣，而北京作為具有悠久歷史的文化古都，其遺留的歷史建筑和文化環(huán)境（廟宇、京劇、功夫等）對(duì)國(guó)際游客有著強(qiáng)烈吸引力，因而驅(qū)使游客用視頻投射北京文化的真實(shí)性，這與已有基于圖片素材的研究發(fā)現(xiàn)基本一致。同時(shí)，已有研究也表明，在UGC 圖片中，人物通常與建筑特寫(xiě)聯(lián)系在一起，本文UGC 視頻主要以人物+建筑場(chǎng)景為主是對(duì)已有結(jié)論的印證。此外，本研究與已有基于圖片素材的研究均表明，DMO往往會(huì)投射目的地多方面屬性，以展現(xiàn)其完整、全面的目的地形象。不同之處在于，本研究發(fā)現(xiàn)，DMO 會(huì)尤其注重投射目的地人物屬性，因而OGC 視頻通常以人物+其他場(chǎng)景為主，而以往基于圖片素材的研究中OGC照片中的形象要素更集中，且主要聚焦投射周?chē)h(huán)境而非人。

第三，本研究是旅游視頻分析領(lǐng)域具有大數(shù)據(jù)特征的研究，嘗試?yán)脵C(jī)器標(biāo)注、關(guān)鍵幀識(shí)別等自動(dòng)化手段對(duì)數(shù)以百計(jì)的目的地視頻進(jìn)行幀級(jí)的內(nèi)容分析和場(chǎng)景分析，將旅游領(lǐng)域視頻分析的數(shù)量從人工編碼的幾個(gè)、十幾個(gè)提升至機(jī)器分析的幾百量級(jí)，也為未來(lái)分析成千上萬(wàn)旅游視頻，從更大數(shù)據(jù)尺度分析社交視頻數(shù)據(jù)，形成依托大數(shù)據(jù)的視頻分析范式奠定了基礎(chǔ)，是旅游營(yíng)銷(xiāo)可視化素材挖掘領(lǐng)域的一次方法和研究范式的躍升。

5.2 營(yíng)銷(xiāo)啟示

研究結(jié)果對(duì)DMO開(kāi)展目的地營(yíng)銷(xiāo)具有以下重要實(shí)踐意義。首先，研究表明視頻主要表征北京的人物屬性，且UGC 視頻鏡頭下的人物多聚焦北京普通民眾及旅游者，聚焦感知并投射當(dāng)?shù)鼐用竦娜粘Ｉ顖?chǎng)景。因此，DMO 在開(kāi)展目的地營(yíng)銷(xiāo)時(shí)應(yīng)重視人物元素在視頻中的展現(xiàn)，尤其可以適當(dāng)增加反映本土居民生活場(chǎng)景的視覺(jué)素材。其次，研究也表明游客更喜愛(ài)北京的歷史文化，尤其是北京的建筑環(huán)境如故宮、頤和園、長(zhǎng)城等古建筑和歷史遺跡，因此，DMO在開(kāi)展海外目的地營(yíng)銷(xiāo)時(shí)應(yīng)注重對(duì)北京文化元素的宣傳，合理增加文化元素在視頻中的占比。

6 局限與展望

本文在兩個(gè)方面存在局限性：一是研究采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法分析大樣本視頻數(shù)據(jù)集，是旅游領(lǐng)域?qū)σ曨l表征目的地形象研究方法的進(jìn)一步嘗試，但研究?jī)H從視頻表征內(nèi)容分析入手開(kāi)展研究，對(duì)UGC和OGC 之間差異的原因及二者的互動(dòng)關(guān)系探討尚且不足，后續(xù)研究將重點(diǎn)探索二者之間的互動(dòng)機(jī)制。二是由于視頻視覺(jué)元素較為復(fù)雜，研究初步將視頻場(chǎng)景分為3類(lèi)，這可能無(wú)法完全涵蓋視頻所有特征，未來(lái)將結(jié)合敘事理論對(duì)視頻敘事展開(kāi)探討。

未來(lái)的研究可在以下幾個(gè)方面進(jìn)行深入和拓展：第一，由于UGC視頻相較于OGC視頻更受用戶(hù)喜愛(ài)，因此目前關(guān)于二者的比較研究均強(qiáng)調(diào)DMO應(yīng)借鑒UGC內(nèi)容，但DMO作為官方組織，是否在借鑒時(shí)保留自己的權(quán)威性和引導(dǎo)性，能否完全借鑒UGC所有成功經(jīng)驗(yàn)，二者之間的互動(dòng)機(jī)制將是未來(lái)研究的主要方向。第二，視頻是一種動(dòng)態(tài)視覺(jué)材料，有著嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬀€，記載了旅游者完整的故事，因此結(jié)合敘事理論探討視頻的敘事風(fēng)格及對(duì)目的地品牌的影響也將具有重大意義。第三，本研究揭示了UGC 和OGC 在表征目的地形象上的差異，但何種目的地屬性更能刺激游客，從而進(jìn)一步影響游客決策行為還未可知，未來(lái)可以進(jìn)一步探討視頻對(duì)游客行為的影響。