景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時空特征及影響因素分析
——以遼寧省5A級景區(qū)為例

李今朝，侯俊軒

（遼寧師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，遼寧 大連 116029）

一、引言

根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）2021年2月3日發(fā)布的第47次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示，截至2020年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模達9.89億人，互聯(lián)網(wǎng)普及率達70.4%。隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和科技的進步，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在人們?nèi)粘Ｉ钪械膽?yīng)用更加普及，網(wǎng)絡(luò)信息流在社會網(wǎng)絡(luò)中聯(lián)系也更加密集?！奥糜?互聯(lián)網(wǎng)”產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展使得“互聯(lián)網(wǎng)+”快速融入大眾旅游和智慧旅游之中，萬物互聯(lián)的數(shù)字時代加速了旅游業(yè)的生態(tài)融合和業(yè)態(tài)創(chuàng)新，為旅游管理和營銷智慧化帶來更多可能和更多機遇。從旅游動機的產(chǎn)生，到旅游決策、旅游活動，再到旅游反饋，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)參與到了旅游的各個環(huán)節(jié)。近年來，作為虛擬信息流中重要的反饋機制，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度很好地反映了大眾的旅游需求，因此在大數(shù)據(jù)和旅游結(jié)合的信息化時代，其相關(guān)研究越來越受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。

百度作為全球最大的中文搜索引擎，已經(jīng)成為人們獲取信息的主要途徑，反映網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的百度指數(shù)成為旅游活動研究的重要參考數(shù)據(jù)。對于某旅游詞匯及其關(guān)聯(lián)詞的百度搜索量所呈現(xiàn)出來的不同時空特征，能進一步去探討旅游詞匯和其網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度之間的關(guān)系。李山等基于百度指數(shù)數(shù)據(jù)，通過與現(xiàn)實客流量進行比較，發(fā)現(xiàn)百度指數(shù)具有反映游客數(shù)量的前兆效應(yīng)。馬耀峰等研究不同時間尺度內(nèi)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的分布狀況，對季節(jié)性特征、周內(nèi)特征和黃金周特征進行分析。Huang通過運用協(xié)整理論、格蘭杰因果關(guān)系分析互聯(lián)網(wǎng)搜索量與實際旅游流之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)增加的百度關(guān)鍵詞搜索指數(shù)與旅游客流量增長之間呈正相關(guān)。安文等將百度指數(shù)和熱播影視劇取景地結(jié)合，分析了影視劇播放前后關(guān)聯(lián)旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的變化特征，并對其進行了回歸方程的建立。李霞、何小芊和陳哲使用定量分析方法，分別對郵輪旅游、洞穴旅游和戶外旅游不同主題的百度指數(shù)進行時空特征研究。有些學(xué)者對不同地區(qū)的居民對于景區(qū)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度進行研究，分析了區(qū)域內(nèi)居民的旅游需求特征和旅游偏好。通過文獻梳理可以發(fā)現(xiàn)，旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在一定程度上反映了大眾生活中對某一事物關(guān)注度的傾向性，具有極強的社會特征和科學(xué)解決問題的實際意義。

本文依靠百度指數(shù)數(shù)據(jù)，以2011—2020年遼寧省5A級景區(qū)的百度日搜索指數(shù)及其動態(tài)演變規(guī)律為基礎(chǔ)，來分析遼寧省5A級景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時空特征，以此為遼寧省旅游目的地的經(jīng)營管理和市場營銷提供參考。

二、數(shù)據(jù)來源與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源

截至2021年5月，遼寧省內(nèi)共有六家5A級景區(qū)，由于景區(qū)關(guān)聯(lián)詞較多，且多個關(guān)聯(lián)詞搜索量占比極大，因此本文對單個景區(qū)關(guān)鍵詞進行了整理匯總。在剔除了搜索量影響很小的冗余關(guān)鍵詞的基礎(chǔ)上，最大程度上收集出完整的景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)。因此對六家景區(qū)共整理出21個關(guān)鍵詞作為研究對象（見表1），在百度指數(shù)搜索平臺上對2011-01-01至2020-12-31時間段內(nèi)，全國23個省、4個直轄市、5個自治區(qū)、2個特別行政區(qū)共34個省區(qū)，對遼寧省5A級景區(qū)的百度指數(shù)逐日搜索數(shù)據(jù)，進行查詢。其他數(shù)據(jù)來源于《中國互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》和國家統(tǒng)計局官網(wǎng)的統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)等。

表1 遼寧省5A級景區(qū)及其百度指數(shù)搜索關(guān)鍵詞

2.研究方法

季節(jié)集中指數(shù)，用來計算網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時間集中程度的指標(biāo)，進行季節(jié)性差異分析。

其中，X為各月網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度占全年的比重。一般來說，R值越接近于零，則網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的季節(jié)性差異越??；反之，R值越大，季節(jié)差異性越大。

周內(nèi)分布偏度系數(shù)，在逐日網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度累計曲線（洛倫茲曲線）的基礎(chǔ)上建立，用來反映虛擬旅游流在周內(nèi)分布的集中性。

其中，X為第i天網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度占周關(guān)注度的比重。周內(nèi)分布偏度系數(shù)小于0，則說明網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度集中在節(jié)假日所在周的前期；大于0則說明網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度集中在后期；等于0，則說明網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度不集中，在周內(nèi)對稱分布。

地理集中性指數(shù)，用來衡量網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的客源市場在地理位置上聚集程度的重要指標(biāo)。

其中G為網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的地理集中指數(shù)；Xi為第i個省域的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度；T為所有省域網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的總量；n為樣本即省域數(shù)量，為34。G值越接近100，各省域網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度越集中；越接近于0，各省域網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度越分散。

變異系數(shù)，用來分析遼寧省5A級景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在地區(qū)之間的差異程度。

其中，X為i省對遼寧省5A級景區(qū)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度。變異系數(shù)越大，說明各地區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間差異越顯著；反之越小，則越均勻。

三、遼寧省5A級景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時間特征分析

（一）年度特征

對2011—2020年全國對于遼寧省5A級景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度進行匯總分析（見圖1），十年來呈現(xiàn)先上升后下降的倒“V”型趨勢。2011—2016年游客對于遼寧省高等級景點的搜索量和關(guān)注度不斷上升，并在2016年達到頂峰。但是之后便明顯下降。2020年因受到疫情原因下降趨勢明顯，但2016—2019年逐年搜索量的下降，也可以說明在網(wǎng)絡(luò)傳播媒介上游客對于遼寧5A級景區(qū)的關(guān)注度的下降，景區(qū)自身知名度的下滑。網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度體現(xiàn)了大眾對于景區(qū)的網(wǎng)絡(luò)傾向性，反映了游客的旅游意向和決策行為。年度變化也給遼寧省各景區(qū)在網(wǎng)絡(luò)營銷、旅游客容量管理等方面提供了參考。網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的下降使景區(qū)需要考慮在網(wǎng)絡(luò)運營、景區(qū)宣傳上尋找新的傳播途徑，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)以及自媒體運營的發(fā)展，充分發(fā)揮技術(shù)手段，促進景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的提高。

圖1 2011-2020年遼寧省5A級景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度

（二）季節(jié)特征

旅游目的地的季節(jié)性特征使得客流量同樣也呈現(xiàn)出隨季節(jié)而變化的特點。通過計算各月份2011-2020年網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的平均值，得到圖2所示的分布趨勢。從圖2可以看出游客對于遼寧省5A級景區(qū)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度基本呈現(xiàn)“單峰”趨勢。年內(nèi)分布集中在7、8兩個月份，其次是9、10月份。4、5、6三個月份基本持平。從10月份開始便加速下滑。按照常用四季劃分標(biāo)準(zhǔn)，即春（2、3、4月份）、夏（5、6、7月份）、秋（8、9、10月份）、冬（11、12、1月份），對十年來遼寧景區(qū)總的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分別進行各月份占比計算，得出網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的季節(jié)占比情況分別為春季24.49%，夏季36.79%，秋季27.26%，冬季11.46%。夏秋季占比較高，遼寧省旅游的旺季也在7、8月份。遼寧省內(nèi)緯度較高，夏季涼爽，是較為理想的避暑地區(qū)。以大連為主的海濱城市夏秋季節(jié)氣候適宜，吸引了大量游客。從11月份開始，氣溫大幅度下降，類似于金石灘等沿海景區(qū)游客體驗性下降。雖然東北冰雪文化吸引著大量的外地游客，但遼寧省雪鄉(xiāng)勝景由于受到地理緯度因素以及其他兩個省份的游客分流等原因，遼寧省內(nèi)冬季游客關(guān)注度并不高，未能形成具有吸引力的人文自然風(fēng)光。因此11月至次年3月份，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度呈現(xiàn)出走低態(tài)勢。通過對季節(jié)集中指數(shù)的計算，得到2011-2020年的數(shù)據(jù)（見表2）。季節(jié)集中指數(shù)年際變化平穩(wěn)，都處于8.24657附近，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度季節(jié)關(guān)注傾向性基本沒有改變。季節(jié)性差異擴大或縮小特征不明顯?？傮w來看，季節(jié)集中性指數(shù)偏高，遼寧省5A級景區(qū)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度季節(jié)差異明顯，季節(jié)分布不均勻，淡旺季差異顯著。

圖2 2011-2020年月平均網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分布趨勢

表2 網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度季節(jié)集中指數(shù)統(tǒng)計

（三）節(jié)假日特征

節(jié)假日特征運用周內(nèi)分布偏度系數(shù)，以清明節(jié)、勞動節(jié)、端午節(jié)、中秋節(jié)及國慶節(jié)為例，取節(jié)假日及前后各兩天的數(shù)據(jù)，而國慶節(jié)以10月1日到7日一周數(shù)據(jù)進行計算（見表3）。結(jié)果表明，除了2018年和2020年兩個假期的數(shù)據(jù)大于0以外，各年遼寧省5A級景區(qū)節(jié)假日網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的周內(nèi)分布偏度系數(shù)值都小于0。這說明網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度集中于節(jié)假日周內(nèi)的前半程。即反映出游客對于遼寧省5A級景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的前兆效應(yīng)明顯。游客多在假期前期進行旅游景點的搜索，以此能有更充足的時間為出行做準(zhǔn)備。國慶節(jié)的篇幅最大，其次是勞動節(jié)。而清明節(jié)、端午節(jié)和中秋節(jié)偏度系數(shù)相對較小?？梢姽?jié)假日時長對游客行為產(chǎn)生很大影響，節(jié)假日時間越長，游客們的搜索量更能直觀體現(xiàn)在節(jié)假日前半程。從周內(nèi)分布偏度系數(shù)年度特征來看，游客搜索量趨勢轉(zhuǎn)移到節(jié)假日后半程趨勢并不明顯，游客錯峰出行意愿并不強烈，且仍然集中于先搜索后出行的節(jié)假日前期時間段。因此景區(qū)在假期內(nèi)接待游客仍然以假期前半程為主，且尤其以國慶節(jié)和勞動節(jié)這種典型假期為主。

表3 2011-2020年節(jié)假日周內(nèi)分布指數(shù)

四、遼寧省5A級景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間特征分析

（一）空間特征分析

為了更好分析遼寧省5A級景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在全國各省區(qū)的分布，對2016年—2020年全國34個省、自治區(qū)、直轄市每年對于遼寧省5A級景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)進行了整理（見圖3）。排名靠前的省份為遼寧、北京、吉林、黑龍江，這些地區(qū)在行政單元上與遼寧省的空間距離較近。排名靠后的為澳門、臺灣、香港、西藏等地區(qū)，在空間距離上與遼寧省較遠。除此之外，還發(fā)現(xiàn)虛擬旅游市場排序部分省份名次出現(xiàn)明顯變動。河北、天津地區(qū)的變化較明顯，河北名次變化為6-5-5-5-10，天津名次變化為13-12-12-13-16，尤其是在2020年下降明顯。對于兩地市場關(guān)注度的下降需要進行反思，對如何激發(fā)傳統(tǒng)旅游市場的活力、改善下降的趨勢需要重視起來。上海、江蘇排名顯著提升，上海為12-13-9-9-8，江蘇為7-6-6-6-3。作為經(jīng)濟較為發(fā)達的地區(qū)，兩地成為遼寧省旅游景區(qū)的重要客源地，對旅游市場的進一步發(fā)展有著極為重要的意義。

圖3 全國34個省區(qū)對遼寧省5A級景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度

通過對2016年—2020年地理集中性指數(shù)和變異系數(shù)的計算來分析全國客源市場的空間狀況（見表4）。地理集中性指數(shù)都在30左右，說明各省網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度較為分散，總體來看呈現(xiàn)波動上升的趨勢，2020年上升顯著，說明各地區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的分布出現(xiàn)逐漸集中的趨勢。變異系數(shù)說明了遼寧省5A級景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度各省區(qū)之間的差異程度，也呈現(xiàn)出總體上升的趨勢，可見各省份之間的差異逐漸顯著。由此得出，從空間特征上分析，全國各省區(qū)對于遼寧省5A級景區(qū)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度之間的差異逐漸明顯，雖然在地區(qū)之間的分布較為分散，但也有集中于某些地區(qū)的傾向。

表4 遼寧省5A級景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度地理集中性指數(shù)和變異系數(shù)

（二）影響因素分析

網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在通過自身特征反映出現(xiàn)實旅游流變化的同時，也受到經(jīng)濟、網(wǎng)絡(luò)普及率、人口、空間距離等自然和人文地理因素的影響。在參考現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合百度指數(shù)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的數(shù)據(jù)，并考慮到影響因素的易取和真實性，本研究選取分地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、網(wǎng)絡(luò)發(fā)達程度、人口特征、地理空間距離、旅游要素特征作為主要影響因素，選取2019年各要素數(shù)據(jù)和分地區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)進行等級相關(guān)系數(shù)的計算，得出表5數(shù)據(jù)。

表5 遼寧省5A級景區(qū)2019年網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度影響因素相關(guān)性分析

地理空間距離會影響到游客對于某個旅游地的出游意向，尤其是在現(xiàn)代社會，旅游交通占用大量時間的話，會使得游客的出游意向大幅降低。本數(shù)據(jù)利用百度地圖得到各省區(qū)政府所在地至遼寧省政府直線距離進行分析。從表6中可以看到兩地間距離同網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度之間呈現(xiàn)顯著性負相關(guān)，根據(jù)空間距離劃定圈層得出，距離遼寧省空間距離1000km以內(nèi)的省區(qū)有八個，它們的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在全年網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度所占比重達到了55.43%，距離遼寧省1000km-2000km以內(nèi)的省區(qū)占總體網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的比重為31.55%，而超過2000km的省區(qū)，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度占比情況為13.02%。由此可見，不同地區(qū)對于遼寧省5A景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度呈現(xiàn)距離衰減趨勢，并且十分顯著。

旅游客源地的狀況通過旅行社數(shù)量不僅可以反映出不同地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r和第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，同時也間接描述了游客的出游能力。根據(jù)國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)，截至2019年第四季度，我國31個省區(qū)注冊登記的旅行社數(shù)量近39000家。相關(guān)分析后可以得出旅行社數(shù)量同網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度呈現(xiàn)正相關(guān)。在全國旅行社數(shù)量排序中，廣東、北京、江蘇、浙江、山東、上海、遼寧、河北為前八位，均為東部沿海地區(qū)，廣東與遼寧省之間的空間距離雖然較遠，但廣東省本身作為全國重要的旅游客源地，有著很大的出游能力。因此旅行社數(shù)量所傳遞出跟團游或是個人游的信息，可以更好地確定旅游市場，并更好地在不同地區(qū)設(shè)計新的旅行線路。

網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度同樣也受到省區(qū)內(nèi)部游客或是人口特征的影響，在這里選取的是人口規(guī)模（年末人口數(shù)）、文化特征（每十萬人口高校學(xué)生平均在校生）和年齡特征進行相關(guān)性計算?？梢园l(fā)現(xiàn)人口數(shù)量以及人口的文化特征同網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度之間并沒有顯著性相關(guān)。網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度和地區(qū)人口數(shù)量之間的關(guān)系并不具有相關(guān)性。遼寧省網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度靠前的區(qū)域為東北地區(qū)，但是人口規(guī)模在全國排名并不靠前。年齡結(jié)構(gòu)中0～14歲和65歲以上年齡段人口占比和網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度通過顯著性檢驗。隨著老齡化社會到來，經(jīng)濟發(fā)展以及人們消費觀念的改變，越來越多的老人在退休后出游意向快速上升，銀發(fā)經(jīng)濟發(fā)展迅速。遼寧省5A級景區(qū)多以觀賞類風(fēng)景區(qū)為主，由名山、海濱、公園展覽館構(gòu)成。遼寧省氣候適宜，兼具自然風(fēng)景和人文氣息，滿足了老年群體休閑度假的需要。

經(jīng)濟發(fā)展水平和網(wǎng)絡(luò)發(fā)達程度兩項影響因素并沒有通過顯著性檢驗，可見遼寧省5A級景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在各省區(qū)內(nèi)部的分布與經(jīng)濟水平不匹配。這也符合空間分析中的結(jié)果，這也可能會導(dǎo)致遼寧省5A級景區(qū)游客的消費能力不足等問題。

五、結(jié)論

遼寧省5A級景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度由于經(jīng)濟發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)普及得到大幅增長，但也由于景區(qū)自身宣傳力度不足等原因使得最近幾年出現(xiàn)下降趨勢。網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度年內(nèi)分布呈現(xiàn)“單峰狀”變化，游客對于景區(qū)關(guān)注度夏季最高，其次是春秋季節(jié)，最后是冬季，這種趨勢在月份分布上也得到印證。網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與游客出游意向同旅游目的地的氣候舒適度有著重要關(guān)系。節(jié)假日期間，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度周內(nèi)偏度仍然很大，游客錯峰出行特征不明顯，假期前半程出行意圖顯著，且在大型節(jié)假日期間更為突出。遼寧省5A級景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在空間特征上與空間距離有著重要相關(guān)性，排名靠前的均為空間距離接近的省份。除此之外，和旅游客源地的狀況以及人口特征具有重要相關(guān)性。

對于遼寧省高等級景區(qū)的特征分析可以投射到整個遼寧省現(xiàn)有景區(qū)的研究。網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時空特征也將為區(qū)域旅游規(guī)劃和市場開發(fā)提供參考。