基于多源網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的武漢城市圈城市熱度分析
——以五一假期為例

姚文萃，陶海軍，李桂媛,王傳海

(1.蘇州農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院園林工程學(xué)院，江蘇 蘇州 215008；2.蘭州交通大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，甘肅 蘭州 730070；3.湖北工業(yè)大學(xué)土木建筑和環(huán)境學(xué)院，湖北 武漢 430068；4.中景達(蘇州)建筑規(guī)劃設(shè)計有限公司，江蘇 蘇州 215008)

2020年全國“兩會”提出國家經(jīng)濟發(fā)展新的方針，即“逐步形成以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局”。假期期間的消費、出行和旅游等能更好的刺激國內(nèi)大循環(huán)，而這些活動通常是以城市為載體發(fā)生，并由此形成人們心中對于不同城市的“關(guān)注程度”。在本文中，把這種“關(guān)注程度”用“熱度”來解釋。學(xué)者們也通過某類網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)來研究城市熱度，如柴海燕等人[1]從百度指數(shù)出發(fā)，從6種指數(shù)角度分析武漢旅游的網(wǎng)絡(luò)熱度和空間分布特征。

隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)成為城市研究的重要要素。國內(nèi)外學(xué)者近年來多利用百度搜索、百度遷徙、騰訊遷徙、騰訊位置大數(shù)據(jù)對城市網(wǎng)絡(luò)特征、城市公共活動空間、城市人口流動等方面進行研究[2-3]；劉國棟等人[4]利用百度指數(shù)搜索平臺，構(gòu)建起利用指數(shù)預(yù)測分析的研究路線。楊友寶等人[5]通過百度指數(shù)變化，探究長沙居民游憩空間偏好的時空演變。蔣小榮等人[6]采用百度遷徙數(shù)據(jù)，研究分析全國人口在時空的流動特征。童昀等人[7]使用百度遷徙數(shù)據(jù)評價分析探究COVID-19疫情對我國人口空間運動的影響。馮章獻等人[8]利用春運時遷徙數(shù)據(jù)，提出經(jīng)濟率和距離率是可以影響人口遷徙的兩個重要因素?；ɡ诘热薣9]利用騰訊位置大數(shù)據(jù)分析，提出區(qū)位優(yōu)勢會影響人口遷徙意愿。徐騰等人[10]研究分析人口遷徙對房價的變動影響。同時，學(xué)者們利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)對單個城市的游憩空間偏好、城市關(guān)注度和遷移意愿等進行研究[11-14]。也有對城市之間的相互聯(lián)系、城市功能區(qū)識別的研究[15-17]。這些研究多聚焦網(wǎng)絡(luò)空間或?qū)嶋H空間的一種，未能綜合網(wǎng)絡(luò)空間和實際空間評價城市。因此，本文以假期出行者的網(wǎng)絡(luò)搜索和實際出行綜合在一起為研究對象，采取線上和線下相結(jié)合的模式，以“城市熱度”為核心要點，以指數(shù)搜索的變化趨勢、城市間的遷入和遷出，城市人群的聚集為分析手段，多源互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，綜合評價“五一長假”期間武漢城市圈各城市熱度。

1 研究對象、數(shù)據(jù)來源和研究方法

1.1 研究對象和數(shù)據(jù)來源

研究對象為武漢城市圈內(nèi)9個城市，包括武漢、黃石、鄂州、黃岡、孝感、咸寧、仙桃、天門、潛江。采用的行政邊界來源于湖北省天地圖專題地圖提供的邊界。

本研究所采用數(shù)據(jù)包括微博搜索指數(shù)、百度遷徙指數(shù)和騰訊位置大數(shù)據(jù)。微博搜索指數(shù)數(shù)據(jù)是基于微博指數(shù)移動版的關(guān)鍵字搜索，能夠全面的體現(xiàn)關(guān)鍵詞在微博上的熱度情況。百度遷徙指數(shù)是采用基于地理位置服務(wù)的大數(shù)據(jù)，經(jīng)過機器運算分析得出的城市與城市之間遷入遷出的相對數(shù)值，反應(yīng)人口在地理空間上的流動特征。本文選用2021年4月30日-5月5日共計6天的人口遷徙數(shù)據(jù)作為分析樣本。騰訊位置大數(shù)據(jù)是騰訊公司依托騰訊大量的軟件產(chǎn)品數(shù)據(jù)，采用準(zhǔn)確高效的算法大數(shù)據(jù)產(chǎn)品。本文選取假期中期5月3日早晨10：20至晚上22：20共計13個時間點，獲取星云圖的經(jīng)緯度下的數(shù)據(jù)值，用于測算一天中，在時間點內(nèi)的人流聚集情況。

1.2 研究方法

1.2.1 城市熱度分析和評價模型構(gòu)建

以假期出行者為對象，梳理從線上到線下的行為活動轉(zhuǎn)變。假設(shè)，一個人想要去A城市B網(wǎng)紅打卡點游玩，他就會以“A城市B網(wǎng)紅打卡點”為關(guān)鍵詞在互聯(lián)網(wǎng)上搜索，此時在該關(guān)鍵詞下就會記錄搜索次數(shù)，相關(guān)城市和景點在網(wǎng)絡(luò)上形成了相應(yīng)的關(guān)注度；之后通過交通線路前往，此時在百度遷徙或者騰訊遷徙網(wǎng)上會形成人在時間和空間上出行記錄；到所在地后，由于后臺軟件的持續(xù)運行，人群在時間和空間層面的集聚形成熱力圖?！八阉鳌鲂小獙嵉赝Ａ簟毙袨楣餐纬沙鲂姓邔Τ鞘羞x擇的模型，海量出行者形成城市熱度數(shù)據(jù)。構(gòu)建如圖1所示的城市熱度分析模型，不同的階段可以依據(jù)不同的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)進行量化。結(jié)合該模型，挖掘多源網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)，形成本研究分析城市熱度的思路和方法。

圖1 城市熱度分析模型圖

1.2.2 基于GIS的空間分析法

本文基于GIS空間分析中的OD分析和核密度分析。OD分析一般采用流圖、矩陣等，本研究中采用流圖的形式，在出行這一行為活動階段通過GIS繪制不同城市出行者遷徙流線圖用以反映城市之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。核密度分析可以直觀地反映出空間點位置基于某一特征值的疏密關(guān)系，在到實地活動階段通過GIS的核密度分析人口在空間上的分布狀態(tài)和聚集程度等。

2 基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的城市熱度分析

基于構(gòu)建的城市熱度分析和評價模型，首先是相關(guān)城市或要素在網(wǎng)絡(luò)上被關(guān)注，進而通過交通方式出行，最后到達某地，三者綜合形成該城市的熱度，其衡量的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)采用城市微博搜索指數(shù)數(shù)據(jù)、百度遷徙指數(shù)數(shù)據(jù)、空間聚集的騰訊位置大數(shù)據(jù)。數(shù)值越高，城市熱度越高。其中微博搜索指數(shù)數(shù)據(jù)反映網(wǎng)絡(luò)空間城市熱度，分析9個城市在網(wǎng)絡(luò)上被搜索的程度，網(wǎng)絡(luò)搜索者不限定空間邊界；百度遷徙指數(shù)和百度熱力圖反映實際空間城市熱度，在分析時其研究對象是9個城市。

2.1 基于微博搜索指數(shù)的網(wǎng)絡(luò)空間城市熱度分析

微博搜索指數(shù)記錄了以某一個關(guān)鍵詞在網(wǎng)絡(luò)中被搜索的次數(shù)，一定程度上反映了不同城市在網(wǎng)絡(luò)上的關(guān)注熱度和吸引力，反映了不同城市在假期中預(yù)計要接待的潛在游客。在微博把武漢城市圈內(nèi)各城市名稱作為搜索關(guān)鍵詞進行查詢，記錄從2021年4月30日至2021年5月5日各城市每天被搜索的指數(shù)變化，整理得表1。

表1 武漢城市圈2021年五一假期城市微博指數(shù)變化趨勢表

由表1可知，9個城市中武漢6天被搜索的總量是22655861次，其余8個城市被搜索總量是132822次，武漢被搜索總量約是其余8個城市總量的170倍；武漢日均平均被搜索量是3775977次，其余8個城市日均被搜索之和只有22137次。為進一步評價被搜索指數(shù)，將每個城市日均被搜索數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)化賦值，將武漢設(shè)置為100，其余各城市被搜索指數(shù)均小于1，搜索指數(shù)最高的黃石只有0.1445，而最低的天門，被搜索指數(shù)只有0.0007。從被搜索指數(shù)看，武漢熱度占絕對優(yōu)勢，其余各城市吸引力非常不足。對武漢來說，在4月30日和5月1日的微博搜索熱度都較高，在中長假的中間日期5月3日達到頂峰，在5月4日開始出現(xiàn)小幅增長，之后呈下降趨勢。結(jié)合五一游玩規(guī)律，五一之前已經(jīng)開始搜索旅游城市和旅游目的地，經(jīng)過5月1日和5月2日旅游、在家休息和尋親訪友后，5月3日又開始了新的一輪旅游搜索，所以微博指數(shù)會出現(xiàn)大幅攀升。對其余8個城市而言，旅游資源數(shù)量及質(zhì)量不如武漢市，在全國的知名度也沒有武漢高，被搜索數(shù)據(jù)也驗證了這一點。

除此之外，原創(chuàng)性微博的發(fā)布條數(shù)也可以用來分析城市[18]。可以用來表示某一時段內(nèi)某城市在互聯(lián)網(wǎng)上的熱度。首先是利用微博搜索的篩選功能，篩選出以文字為主，包含圖片或視頻為形式的微博內(nèi)容，作為計數(shù)依據(jù)，這樣可以確保計數(shù)的準(zhǔn)確性，排除非原創(chuàng)性微博。在時間維度上，篩選出從4月30日至5月5日共6天發(fā)布的微博條數(shù)(表2)?？梢钥闯鑫錆h市的原創(chuàng)性微博條數(shù)是155681條，而其余8個城市微博條數(shù)之和為6232條，武漢一個城市的微博條數(shù)是其余8個城市總和的25倍。將其標(biāo)準(zhǔn)化賦值后發(fā)現(xiàn)，假設(shè)武漢的原創(chuàng)性微博數(shù)是100，其余8個城市最高的黃石是1.99，其余7個城市均未超過1。

同時，從表1和表2可以看出，微博指數(shù)越高的城市，其被搜索的次數(shù)越多，包含該城市名的原創(chuàng)性微博也越多，數(shù)據(jù)之間表現(xiàn)為正相關(guān)。微博指數(shù)高說明該城市有較強的吸引力，網(wǎng)絡(luò)空間城市熱度較高。

表2 武漢城市圈2021年五一假期原創(chuàng)性微博條數(shù)表

2.2 基于百度遷徙數(shù)據(jù)和騰訊位置大數(shù)據(jù)的實際空間城市熱度分析

2.2.1 武漢城市圈城市遷出、遷入規(guī)模指數(shù)分析

通常，將人群短期離開居住地城市，遷入其他城市的行為定義為遷徙，很多學(xué)者利用不同城市之間人群遷徙情況，反映城市之間聯(lián)系緊密度。城市遷出規(guī)模指數(shù)，表現(xiàn)為人群離開某城市的一個綜合量化指數(shù)。城市遷入規(guī)模指數(shù)，表現(xiàn)為人群來到某城市的一個綜合量化指數(shù)，一個城市遷入指數(shù)高，說明該城市吸引力越高。

通過Python軟件在百度遷徙網(wǎng)站(http://qianxi.baidu.com/)采集4月30日至5月5日共計6天的城市遷徙規(guī)模源數(shù)據(jù)，整理武漢城市圈9個城市遷徙規(guī)模指數(shù)，得出2021年五一期間武漢城市圈遷出規(guī)模指數(shù)表(表3)、遷出規(guī)模指數(shù)變化圖(圖2)和2021年五一期間武漢城市圈遷入規(guī)模指數(shù)表(表4)、遷入規(guī)模指數(shù)變化圖(圖3)。

圖2 2021年五一期間武漢城市圈遷出規(guī)模指數(shù)變化圖數(shù)據(jù)來源：基于百度遷徙規(guī)模數(shù)據(jù)整理

由表3和圖2可知，武漢遷出規(guī)模遠遠超過其余8個城市。從武漢市遷出到其余8個城市的遷出規(guī)模指數(shù)在5月1日到達了最大值21.53，在5月4日達到最小值為5.39，其平均值達到10.27，其6天的遷出規(guī)?？傊颠_到61.64，而其余8市的6天遷出值總和為50.36，武漢市遷出總值是其余8個城市遷出總值的1.22倍。其余8個城市中，遷出規(guī)模指數(shù)平均值從大到小依次是黃岡、孝感、黃石、咸寧、鄂州、仙桃、天門、潛江。將遷出規(guī)模指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化賦值后，可以看出武漢市的標(biāo)準(zhǔn)化賦值是其余8個城市的10倍左右。而在假期的遷出規(guī)模指數(shù)變化中，武漢市假期之初遷出規(guī)模指數(shù)高、假期末期遷出規(guī)模指數(shù)低，其余8個城市，大多遵循假期之初低于假期之末，除黃石市和鄂州市外，其他城市均在五一結(jié)束的5月4日或5月5日出現(xiàn)遷出規(guī)模指數(shù)最大值，說明其余8個城市在假期期間旅游吸引力不足，但假期結(jié)束之后外出人員較多。

表3 2021年五一期間武漢城市圈遷出規(guī)模指數(shù)表

由表4和圖3可知，武漢遷入規(guī)模指數(shù)遠遠超過其余8個城市。武漢市遷入規(guī)模指數(shù)在5月5日到達了最大值14.29，其6天的遷入總值達到53.10，而其余8市的六天遷入規(guī)模值總和為57.95，武漢市遷入規(guī)?？傊凳瞧溆?個城市遷入規(guī)?？傊档?.92倍。其余8個城市中，遷入規(guī)模指數(shù)平均值從大到小依次是黃岡、孝感、黃石、咸寧、鄂州、仙桃、天門、潛江。將遷入規(guī)模指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化賦值后，可以看出武漢市的遷入規(guī)模指數(shù)是其余8個城市的3倍-20倍。而在假期的遷入規(guī)模指數(shù)變化中，武漢市遷入規(guī)模指數(shù)日益增高，其余8個城市，均日漸降低，并且在五一結(jié)束的后兩天達到最低，說明武漢市不僅假期吸引游客，也吸引更多返漢工作人員，而其余8個城市不但假期吸引游客較少，假期結(jié)束之后返城就業(yè)人員也較少。

表4 2021年五一期間城市遷入規(guī)模指數(shù)表

圖3 2021年五一期間武漢城市圈遷入規(guī)模指數(shù)變化圖

從遷出、遷入規(guī)模對比來看，武漢城市圈中武漢市遷出規(guī)模指數(shù)和遷入規(guī)模指數(shù)都較高。其它8個城市，遷入規(guī)模指數(shù)和遷出規(guī)模指數(shù)都較低，并且遷入規(guī)模指數(shù)更低，從標(biāo)準(zhǔn)化賦值可以看出：將武漢遷出、遷入規(guī)模指數(shù)均取1，其余8個城市遷出、遷入規(guī)模指數(shù)均在0.25之下。在6天內(nèi)只有武漢市在假期內(nèi)遷出規(guī)模在減少，遷入規(guī)模在增加，其他8個城市則是遷出規(guī)模在增加，遷入規(guī)模在減少。由此可推知，武漢五一期間遷入、遷出規(guī)模都較大，其余8個城市有一定遷出規(guī)模量，遷入規(guī)模量極少，8個城市大量人口向武漢遷入。

為了進一步直觀的反映城市之間遷出、遷入的流量大小，本文整理9個城市的平均遷出數(shù)據(jù)和平均遷入數(shù)據(jù)，添加起點城市和終點城市的經(jīng)緯度坐標(biāo)；利用ArcGIS軟件，構(gòu)建起點和終點之間的流線，通過OD分析，可視化展現(xiàn)城市間的人群流動特征，如圖4城市間遷出關(guān)聯(lián)度和圖5城市間遷入關(guān)聯(lián)度所示。

圖4 城市間遷出關(guān)聯(lián)度

圖5 城市間遷入關(guān)聯(lián)度

從圖4和圖5可以看出，武漢市與其余8市之間遷入遷出關(guān)聯(lián)度皆為第一層級，說明武漢市作為城市圈的中心城市，虹吸效應(yīng)十分顯著。武漢市東部城市鄂州、黃岡、黃石聯(lián)系緊密，西部天門、仙桃、潛江、孝感聯(lián)系緊密，呈現(xiàn)出以武漢市為分割的東、西兩個板塊，說明人口遷徙和地理空間距離正相關(guān)。分層級來看，無論遷出還是遷入。除武漢市外的其余8個城市，相互間人員流動大多處于第三等級、第四等級和第五等級，聯(lián)系相對不足。

2.2.2 基于騰訊位置大數(shù)據(jù)的城市熱度分析

騰訊位置大數(shù)據(jù)可以反推出在某時間點或時間段內(nèi)請求定位的用戶的空間描述，反映出人口在空間聚集程度。在本文中，選用假期中期5月3日早晨10點20分至5月3日晚上22點20分每1h的定位簽到數(shù)據(jù)作為研究對象，共計190061條數(shù)據(jù)。為刻畫一天內(nèi)定位次數(shù)整體水平，對數(shù)據(jù)進行清洗整理，即在相同坐標(biāo)下的定位次數(shù)取平均值，最終得出從早晨10點—22點共計13個時間點下唯一取值坐標(biāo)點的定位次數(shù)，共計4160條數(shù)據(jù)，采用ArcGIS軟件進行核密度分析，得出武漢城市圈人口空間聚集核密度分析圖，如圖6所示。

圖6 武漢城市圈人口空間聚集核密度分析圖

由圖6可見，武漢城市圈中，人口集聚程度最高的依然是武漢，第一、二和三等級密度都集中于武漢市，其余8個城市除孝感、鄂州、黃石有零星點狀第三等級密度，其余城市積聚程度主要是第四等級以后，而且最低等級占比最大。在武漢市范疇內(nèi)：人口密度較高區(qū)域主要集中于武漢市主城區(qū)，人口密度由中心區(qū)向外圍圈層式減少，人口密度第一等級表現(xiàn)為雙核心，主要布局在武漢市內(nèi)環(huán)中，說明武漢市有非常明顯的多中心發(fā)展特征。武漢主城區(qū)第一等級區(qū)域主要為主要商業(yè)中心、商業(yè)步行街、主要風(fēng)景區(qū)、公園以及各類交通樞紐地區(qū)等，其余8個城市，定位頻率相對較高的區(qū)域，大體包含了汽車站、火車站、熱門旅游景點，還包括沿著高速公路或者國道、省道分布的情況。從人口空間核密度分析可知，其他城市凝聚人口規(guī)模和武漢市凝聚人口規(guī)模差距十分懸殊。

3 結(jié)論與討論

城市熱度主要包括網(wǎng)絡(luò)空間城市熱度和實際空間城市熱度。本文通過構(gòu)建武漢城市圈假期期間城市熱度分析模型，以微博指數(shù)大數(shù)據(jù)、百度遷徙數(shù)據(jù)、騰訊位置大數(shù)據(jù)等多源網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以武漢城市圈為研究對象，運用GIS的OD分析、核密度分析等方法，分析了疫后假期武漢城市圈網(wǎng)絡(luò)空間和實際空間城市熱度特征，其結(jié)論如下：

網(wǎng)絡(luò)空間城市熱度主要通過微博搜索指數(shù)和微博原創(chuàng)指數(shù)分析，在微博搜索指數(shù)中武漢被搜索總量約是其余8個城市總量的170倍；在微博原創(chuàng)指數(shù)中武漢原創(chuàng)微博指數(shù)約是其余8個城市總量的25倍，武漢在網(wǎng)絡(luò)空間中城市熱度非常高，其他城市較弱。實際空間城市熱度通過百度遷徙大數(shù)據(jù)和騰訊位置大數(shù)據(jù)衡量。武漢遷出遷入指數(shù)均遠超其余8個城市，武漢市作為城市圈的中心城市，虹吸效應(yīng)十分顯著，其余8個城市，遷入指數(shù)和遷出指數(shù)都較低，并且遷入指數(shù)更低，說明在假期旅游吸引力不足，假期結(jié)束之后外出工作人員較多。在武漢城市圈中，無論是網(wǎng)絡(luò)空間城市熱度還是實際空間城市熱度，武漢城市熱度非常高，尤其是網(wǎng)絡(luò)空間城市熱度，其他城市與武漢差距更加懸殊。可以看出，地域臨近因素在實際空間城市熱度中有一定作用，對網(wǎng)絡(luò)空間城市熱度影響較小。

基于以上結(jié)論，湖北省在大力發(fā)展武漢城市圈一體化發(fā)展過程中，不僅要注重實際空間交通、大型基礎(chǔ)設(shè)施等一體化發(fā)展，也要注重通過旅游資源整合、歷史文化提升等方面提高其余城市的網(wǎng)絡(luò)熱度。本研究主要分析了武漢城市圈2021年五一假期期間的城市熱度，在以后研究中將進一步分析更多年份的假期，使其準(zhǔn)確性進一步提高。