基于百度指數(shù)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時空特征及其影響因素研究
——以張家界國家森林公園為例

毛秀玲，傅 玉，段文軍

(南寧師范大學(xué) 旅游與文化學(xué)院，廣西 南寧 530100)

0 引言

森林公園作為衡量森林旅游發(fā)展水平的重要指標(biāo)，發(fā)揮著重要的生態(tài)效益、經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。截至2019年6月，搜索引擎用戶規(guī)模達(dá)6.95億，旅行預(yù)訂用戶規(guī)模達(dá)4.18億[1]，通過互聯(lián)網(wǎng)獲取旅游信息是旅游者做出旅游決策的重要手段[2]。因此網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，最先應(yīng)用在流行病學(xué)領(lǐng)域，用于監(jiān)測流感的傳播[3]。再擴(kuò)展到經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，如預(yù)測股市波動率[4]。后逐步延伸到旅游學(xué)領(lǐng)域，國際研究主要涉及旅游目的地選擇[5]、旅游需求預(yù)測[6]、旅游客流預(yù)測等[7]，國內(nèi)研究集中于網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與旅游客流量關(guān)系[8]以及網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時空特征[9]。 網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度是現(xiàn)實旅游客流的前兆[10]，而百度指數(shù)的搜索規(guī)模是網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的直觀體現(xiàn)。張家界國家森林公園作為我國第一個國家森林公園，具有較強代表性。本文以百度指數(shù)為基礎(chǔ)研究數(shù)據(jù)，揭示張家界國家森林公園網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時空特征及影響因素，旨在為景區(qū)市場選擇和精準(zhǔn)營銷提供參考借鑒。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布的《2019年中國網(wǎng)民搜索引擎使用情況研究報告》，百度搜索引擎的用戶滲透率達(dá)到90.9%。百度指數(shù)以百度海量網(wǎng)民搜索行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，向用戶提供關(guān)鍵詞的搜索規(guī)模、趨勢、需求圖譜等數(shù)據(jù)。本文以“張家界國家森林公園”為搜索關(guān)鍵詞，收集2015年1月1日-2019年12月31日百度指數(shù)的搜索規(guī)模數(shù)據(jù)，作為網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度研究數(shù)據(jù)的直接表征指標(biāo)。

1.2 研究方法

周內(nèi)偏度系數(shù)可用于反映周內(nèi)分布偏度狀況，本文用于測算 “十一”黃金內(nèi)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注的偏移程度。系數(shù)小于0，表明偏向分布在周內(nèi)前期；系數(shù)大于0，表明偏向分布在周內(nèi)后期。

(1)

式中，i為網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度從大到小的排列次序，Pi為第i日網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與黃金周內(nèi)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度總和之比。

變異系數(shù)用來衡量多個樣本之間相對差異。系數(shù)越大表明相對差異越明顯，反之相對差異越小。

(2)

全局莫蘭指數(shù)是測算要素值空間相關(guān)性的常用統(tǒng)計量。取值范圍為[-1，1]，指數(shù)小于 0，要素在空間上呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)；指數(shù)大于 0，要素在空間上呈現(xiàn)正相關(guān)。常用局部 LISA聚集圖進(jìn)行可視化表達(dá)。

(3)

2 網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時空特征

2.1 時間分布特征

2.1.1 年際變化特征

將百度搜索指數(shù)按年份相加得到張家界國家森林公園2015-2019年年度網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度。從年際變化趨勢來看，整體上呈現(xiàn)不規(guī)則“N”字形，最大值出現(xiàn)在2016年，是2018年(最小值)的2.59倍。從波動情況來看，經(jīng)簡單計算得年際變動指數(shù)(各年度網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與年平均網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度之比)結(jié)果，整體年際變化較大，2016年高達(dá)168.67%、2018年為65.04%，與基準(zhǔn)數(shù)值100%相差較大，說明研究時段內(nèi)張家界國家森林公園網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度波動明顯。

2.1.2 月時段分布特征

客流量季節(jié)性分布不均是旅游行業(yè)重要特征，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度作為潛在客流量的重要體現(xiàn)同樣可能存相似特征。將各年百度指數(shù)數(shù)據(jù)按月相加得到月度網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度總量，繪制變化趨勢見圖1，整體上各年均呈現(xiàn)“夏季高而冬季低”月度分布特征。具體來看，2015年、2018年和2019年呈“M”型雙峰狀，高峰月出現(xiàn)在4-5月、7-8月， 6月、11月至次年2月形成低谷；2017年全年分布相對均衡；2016年呈現(xiàn)倒“V”型單峰分布，在4-7月網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度迅速上升而7-10月逐漸回落，最高峰出現(xiàn)在7月，這也使得2016年網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度遠(yuǎn)高于其他年份。究其原因，張家界大峽谷玻璃橋于2015年8月20日試運行，期間引起關(guān)注。而百度搜索引擎會依據(jù)搜索結(jié)果向用戶推薦相關(guān)信息，也直接影響到張家界其它景區(qū)的搜索量。

圖1 張家界國家森林公園網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度變化趨勢

2.1.3 周時段分布特征

由于旅游活動強烈地受限于閑暇時間，且我國居民的閑暇時間多集中在節(jié)假日和雙休日，為此重點關(guān)注張家界國家森林公園景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的周時段分布特征。將各年日搜索量按星期相加再求平均得到周內(nèi)日均網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，結(jié)果表明周內(nèi)分布相對均衡。進(jìn)一步探究“十一”黃金周內(nèi)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度偏移程度，表1顯示各年“十一”黃金周內(nèi)各年周內(nèi)偏度系數(shù)值均小于0，表明5年內(nèi)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度偏向分布于黃金周周初。該現(xiàn)象可解釋為黃金周內(nèi)外較多地游客到訪，出于對目的地的不確定性而傾向提前收集出游活動相關(guān)信息，這也符合網(wǎng)絡(luò)空間信息流是旅游客流的前兆假定[10]。

表1 張家界國家森林公園 “十一”黃金周內(nèi)分布偏度系數(shù)

2.2 空間分布特征

2.2.1 空間差異

本文選用變異系數(shù)來反映網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的相對差異性，分別計算省際和地區(qū)間網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的變異系數(shù)，結(jié)果見表2。可見省際差異大于地區(qū)間差異。地區(qū)內(nèi)差異較大，東部沿海、東北地區(qū)、北部沿海、西南地區(qū)內(nèi)部差異較小，而西北地區(qū)、南部沿海、長江中游、黃河中游內(nèi)部差異較大?？傊?，無論是省際、地區(qū)間還是地區(qū)內(nèi)部，張家界國家森林公園網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布差異明顯，地區(qū)內(nèi)部差異大于省際差異大于地區(qū)間差異。

利用百度指數(shù)的人群畫像功能發(fā)現(xiàn)，2016-2019年網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布并不均衡，整體上呈現(xiàn)“中部東部高、四周低”的空間格局，符合空間距離衰減規(guī)律。5年內(nèi)關(guān)注度最高的是長江中游地區(qū)，這主要得益于空間距離最近；緊隨其后的是北部沿海地區(qū)，該區(qū)域經(jīng)濟(jì)實力和人口規(guī)模在全國都首屈一指；關(guān)注度最低的是大西北地區(qū)，歸因于經(jīng)濟(jì)水平相對落后且空間距離最遠(yuǎn)。

表2 張家界國家森林公園網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布變異系數(shù)

2.2.2 空間自相關(guān)

考察張家界國家森林公園網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在空間上是否存在相關(guān)性，需要進(jìn)一步利用莫蘭指數(shù)測定各省份網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間關(guān)聯(lián)性。由公式(3)計算出2015-2019年全局莫蘭指數(shù)值，結(jié)果見表3。Moran’s I值在0.191～0.271之間波動，均通過1%的顯著性檢驗，表明31個省市區(qū)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度存在顯著的空間正相關(guān)。進(jìn)一步考察網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度局部空間聚類情況，結(jié)合效率與科學(xué)性，等距選取2015年、2017年、2019年3年數(shù)據(jù)，具體呈現(xiàn)出湖南、湖北、廣東、浙江為熱點區(qū)(即高高聚集區(qū)域)，說明該地區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度高且與鄰近區(qū)域協(xié)調(diào)性強；西北、東北地區(qū)和北部沿海地區(qū)為冷點區(qū)(即低低聚集區(qū)域)，說明該地區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度低但與鄰近區(qū)域協(xié)調(diào)性強；安徽、江西、福建、海南以及西南地區(qū)為低高聚集區(qū)，說明該地區(qū)相較于鄰近地區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度低且與鄰近區(qū)域協(xié)調(diào)性差；北京、江蘇、河南、四川為高低聚集區(qū)域，說明該地區(qū)相較于鄰近地區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度高但與鄰近區(qū)域協(xié)調(diào)性差。2019年空間聚類格局與前述2年略有不同，主要表現(xiàn)在不顯著的區(qū)域明顯增多，包括北部沿海、黃河中游和東北地區(qū)。

表3 張家界國家森林公園網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間聚集特征

2.2.3 客源市場結(jié)構(gòu)

將5年內(nèi)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注加和統(tǒng)計得到排名前5位的省份分別是湖南、廣東、四川、河南、江蘇。參考客源市場劃分依據(jù)[11]來劃分張家界國家森林公園潛在客源市場(下文均是指潛在客源市場)，以網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度占全國總量5%以上、2.5%～5%、1%～2.5%為標(biāo)準(zhǔn)分別劃為一級市場、強二級市場、弱二級市場。據(jù)計算結(jié)果知：一級市場包括湖南省和廣東省，值得注意的是四川、河南、江蘇雖屬于強二級市場但有望成為一級市場；強二級市場包括遼寧、北京、河北、山東、福建以及東部沿海、黃河中游、長江中游、西南地區(qū)，應(yīng)是景區(qū)重點關(guān)注對象；弱二級市場包括黑龍江、吉林、海南、甘肅、云南等經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)。一級市場最少而強二級市場最多，潛在客源市場結(jié)構(gòu)有待優(yōu)化。

3 網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時空特征影響因素分析

3.1 時間特征影響因素

由于張家界國家森林公園網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度存在明顯的季節(jié)性，同時考慮到重大事件帶來的巨大關(guān)注度，本文選擇“閑暇事件”和“重大事件”兩個虛擬因子作為網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的起因。閑暇時間(T)影響程度的量化主要參考對閑暇時間虛擬因子的設(shè)定[12]，綜合考慮我國的公共休假制度以及寒暑假期，7、8月閑暇時間充足賦值為1，1、4、5、6、10月節(jié)假日集中，賦值為0.5，其余月份賦值為0。重大事件(E)影響程度的量化主要參照前述張家界大峽谷玻璃橋建設(shè)歷程，4、5、6月展開大量宣傳活動將其賦值為0.5，7、8月準(zhǔn)備對外營業(yè)，將其賦值為1，其余月份賦值為0。以2個虛擬因子為解釋變量，以網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度指數(shù)(各年月平均與其總量之比)為被解釋變量，利用Stata軟件進(jìn)行OLS回歸，得到如下回歸方程：

Q=2.135T+6.066E+5.587

其中，修正R2= 0.899?；貧w結(jié)果表明，重大事件和閑暇時間均通過0.05的顯著性檢驗，兩者均對網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度有顯著正向影響，且邊際效應(yīng)系數(shù)分別為2.135、6.066，重大事件的正向解釋力高于閑暇時間。

3.2 空間特征影響因素

Q=0.384X1+0.204X2+0.358X3+0.235X4-0.582

其中，修正R2= 0.915。結(jié)果表明，人均可支配收入、經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強度、總?cè)丝跀?shù)通過0.01的顯著性檢驗，邊際效應(yīng)系數(shù)分別為0.384、0.204、0.358，均為正向影響力，解釋力最強的人均可支配收入，其次是總?cè)丝跀?shù)，最后是經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強度。而互聯(lián)網(wǎng)普及率未通過顯著性檢驗，其對景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響有待進(jìn)一步討論。需要指出的是經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強度指標(biāo)內(nèi)含空間距離的影響，由于空間距離越短則經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強度越強，因此空間距離對景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度有顯著的負(fù)向影響，符合空間距離衰減規(guī)律。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

首先，在時間分布特征上，年際波動幅較大；季節(jié)分配不均，各年均呈現(xiàn)“夏季高而冬季低”月度分布特征；周內(nèi)分布相對均衡，“十一”黃金周內(nèi)偏向分布于節(jié)假日前期，存在“前兆效應(yīng)”；其次，空間分布特征上，整體呈現(xiàn)“中部東部高、四周低”的空間格局；區(qū)域差異明顯，地區(qū)內(nèi)差異>省際差異>地區(qū)間差異；存在空間聚集現(xiàn)象，湖南、湖北、廣東、浙江為熱點區(qū)，西北、東北地區(qū)和北部沿海地區(qū)為冷點區(qū)；優(yōu)勢市場仍然湖南省和廣東省，市場結(jié)構(gòu)有待優(yōu)化。第三，影響因素上，重大事件和閑暇時間對季節(jié)變動有顯著影響；地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)聯(lián)系、客源地人口規(guī)模和空間距離是影響空間分布的重要因素。

4.2 建議

(1)深度挖掘旅游大數(shù)據(jù)。借助旅游大數(shù)據(jù)預(yù)測客流量，特別關(guān)注節(jié)假日、旅游旺季客流的規(guī)劃、疏導(dǎo)和預(yù)警。精準(zhǔn)營銷，利用旅游大數(shù)據(jù)定位目標(biāo)群體，分析用戶需求，精準(zhǔn)投放廣告。

(2)培育新客源市場。維護(hù)湖南和廣東傳統(tǒng)優(yōu)勢市場同時培育小長假市場，針對具有網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度高、空間距離近且往來交通便利等優(yōu)勢的湖北、重慶、四川等近程市場，在節(jié)假日前加大宣傳刺激旅游需求，將其培育成穩(wěn)定的小長假市場。優(yōu)化客源市場結(jié)構(gòu)，針對一級市場最少而強二級市場最多這一現(xiàn)狀，可將四川、河南、江蘇培育成新的一級市場。

(3)打造大湘西“一小時旅游圈”。張吉懷高鐵已投入運營，從張家界到懷化運輸時間將由3.5h縮短至1h，有望借助公交化、通勤化運營方式連接多處優(yōu)質(zhì)旅游景點。三市旅游部門強化協(xié)同治理，利用“一碼游”服務(wù)平臺，依托張吉懷高鐵，聯(lián)合打造大湘西“一小時旅游圈”，實現(xiàn)資源共享。