基于點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)的城市公園游客感知滿意度研究

魏佳祺，龐 穎，何 玉

(東北林業(yè)大學(xué) 園林學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040)

1 引言

城市公園“增加綠化節(jié)點(diǎn)和公共開(kāi)敞空間，全面提升城市品質(zhì)”，是營(yíng)造高品質(zhì)城市環(huán)境的重要組成部分[1]。在已建的城市公園中，了解游客對(duì)城市公園的看法和滿意度是城市公園規(guī)劃及管理的重要參考因素，是提升城市生活品質(zhì)和推動(dòng)城市健康可持續(xù)發(fā)展的根本[2]。

城市公園游客滿意度的影響因素研究主要分為兩類(lèi)：城市公園的客觀特征和主觀特征。國(guó)內(nèi)現(xiàn)有研究主要集中于研究客觀特征，毛小崗等認(rèn)為影響城市公園游客滿意度最大的因素是可達(dá)性[3]。段皓嚴(yán)等發(fā)現(xiàn)布局及選址特征、功能及設(shè)施特征、環(huán)境適宜性特征、景觀觀賞性特征、管理與維護(hù)情況5個(gè)范疇是游園滿意度的影響因素[4]。國(guó)外的研究大多考慮主觀特征，即游客對(duì)城市公園的感知和評(píng)價(jià)，通過(guò)相關(guān)數(shù)據(jù)將其量化[5,6]。另外，游客的行為和游客的年齡、性別、職業(yè)、收入和受教育程度等社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素也影響著游客感知[7,8]。

研究游客對(duì)城市公園滿意度的傳統(tǒng)方法多是調(diào)查問(wèn)卷、訪談和實(shí)地監(jiān)測(cè)等[9～13]，這3者信息挖掘準(zhǔn)確，可以較全面地覆蓋不同人群，并且已存在大量成熟的評(píng)價(jià)方法供研究者使用，但也存在一定的局限性。例如，樣本數(shù)據(jù)量受限；數(shù)據(jù)受到問(wèn)卷和訪談前期設(shè)計(jì)的制約；耗時(shí)耗力成本高等[14,15]。而社交媒體數(shù)據(jù)不僅解決了以上問(wèn)題，而且數(shù)據(jù)是無(wú)干擾的自愿生成的，更能準(zhǔn)確反映游客的看法[14～17]。因此，越來(lái)越多的城市公園研究使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，同時(shí)證明社交媒體數(shù)據(jù)具有很大潛力[16,17]。近幾年，國(guó)外利用社交媒體數(shù)據(jù)的研究已經(jīng)成熟，如用推特(Twitter)、照片墻(Instagram)或照片分享(Flickr)數(shù)據(jù)來(lái)量化游客在城市公園中的感知[18,19]。目前，社交媒體數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)城市綠地空間研究中的應(yīng)用逐漸深入，國(guó)內(nèi)學(xué)者也開(kāi)始充分利用這一豐富的在線數(shù)據(jù)。Wang等將大眾點(diǎn)評(píng)的在線評(píng)論轉(zhuǎn)化為對(duì)9類(lèi)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的結(jié)構(gòu)化評(píng)估，為公園政策，規(guī)劃和管理提供信息[17]。Huai等收集攜程和谷歌地圖的在線評(píng)論，應(yīng)用自然語(yǔ)言處理(NLP)方法來(lái)了解人們?nèi)绾慰创鞘泄珗@以及哪些環(huán)境特征會(huì)影響上海和布魯塞爾對(duì)公園的積極和消極看法，總結(jié)不同文化下的公園設(shè)計(jì)和管理策略[20]。Sun等用微博數(shù)據(jù)量化游客對(duì)城郊綠色和開(kāi)放空間的滿意度并確定其影響因素[21]。

以哈爾濱太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)為研究對(duì)象，運(yùn)用大眾點(diǎn)評(píng)的點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)，將主題分析與自然語(yǔ)言處理方法結(jié)合，挖掘游客感知的潛在因素并量化，最后采用相關(guān)性分析法研究潛在因素與游客滿意度之間的關(guān)系，確定影響游客感知滿意度的重要因素。

2 研究對(duì)象、研究數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 研究對(duì)象

太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)是國(guó)內(nèi)罕見(jiàn)的位于城市中的由歐陸風(fēng)情、郊野風(fēng)光、東北民俗、冰雪文化等資源集為一體的濕地風(fēng)景區(qū)，坐落于哈爾濱市松花江北岸，總面積88 km2，其中景區(qū)規(guī)劃面積38 km2，外圍保護(hù)區(qū)50 km2。

太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)是國(guó)家首批5A級(jí)旅游景區(qū)，兼具城市公園與旅游景區(qū)雙重身份，景觀、生態(tài)、社會(huì)效益良好，是黑龍江省城市公園建設(shè)的成功典范。因此選取太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)作為研究對(duì)象，希望為今后城市公園規(guī)劃與風(fēng)景區(qū)旅游研究提供參考。

2.2 研究數(shù)據(jù)

研究使用的數(shù)據(jù)為大眾點(diǎn)評(píng)的點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)，大眾點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)作為一種典型的開(kāi)放眾包數(shù)據(jù)，是能夠獲得的研究游客滿意度最合適的數(shù)據(jù)語(yǔ)料庫(kù)。在大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)上查詢“太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)”，通過(guò)Python編程語(yǔ)言采集太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)的相關(guān)點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)，包括總體評(píng)分、點(diǎn)評(píng)時(shí)間、點(diǎn)評(píng)文本等(表1)。總體評(píng)分分為一星至五星5個(gè)等級(jí)，等級(jí)越高，說(shuō)明點(diǎn)評(píng)者越滿意。

為保證結(jié)果的準(zhǔn)確性，從大眾點(diǎn)評(píng)采集的點(diǎn)評(píng)文本需要進(jìn)行剔除無(wú)意義文本等清洗，最終得到有效數(shù)據(jù)共4254條(表1)，時(shí)間范圍為2009年11月18日至2021年10月7日。

表1 點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示例

2.3 研究方法

2.3.1 挖掘游客感知滿意度的潛在因素

基于文本分析中的主題分析技術(shù)，來(lái)識(shí)別和確認(rèn)影響游客感知的潛在因素。主題分析與扎根理論方法相結(jié)合，進(jìn)行反復(fù)迭代，在此過(guò)程中，研究者將開(kāi)發(fā)出一系列源自文本的代碼和類(lèi)別[22]。運(yùn)用NVivo軟件對(duì)所有點(diǎn)評(píng)文本進(jìn)行逐條手動(dòng)編碼，編碼過(guò)程包括開(kāi)放編碼和主軸編碼2個(gè)步驟[23]。通過(guò)歸納的方法來(lái)挖掘游客在太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)內(nèi)實(shí)際體驗(yàn)的重要主題，從歸納出的主題中篩選、規(guī)劃和管理相關(guān)的因素。

編碼后另外2位試驗(yàn)人員各隨機(jī)編碼1000條點(diǎn)評(píng)文本，進(jìn)行Kappa一致性檢驗(yàn)。結(jié)果表明Kappa值為0.784和0.763，意味著一致性水平較強(qiáng)，說(shuō)明編碼可信度較高，研究可繼續(xù)進(jìn)行。

2.3.2 游客感知影響因素的情感值計(jì)算

在編碼過(guò)程中，按照代碼將點(diǎn)評(píng)文本分解，分解出來(lái)的各部分文本依次進(jìn)行情感分析。研究選擇以Python編程語(yǔ)言為基礎(chǔ)的語(yǔ)義處理庫(kù)——BosonNLP情感詞典。運(yùn)用Python語(yǔ)言進(jìn)行編程，輸入分解的點(diǎn)評(píng)文本后可計(jì)算文本情感值，并標(biāo)注情感傾向，分為積極和消極兩類(lèi)，以此量化游客感知。

2.3.3 確定影響游客滿意度的重要因素

以游客感知潛在影響因素為自變量，游客總體評(píng)分為因變量，采用相關(guān)性分析法研究潛在因素與游客滿意度之間的關(guān)系，確定影響游客滿意度的重要因素。數(shù)據(jù)分析由SPSSAU完成。

3 結(jié)果與分析

3.1 不同人群特征的點(diǎn)評(píng)差異

發(fā)布太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)相關(guān)評(píng)價(jià)的游客中共961名男性游客，2986名女性游客(307名游客未注明性別)，其中男性游客平均評(píng)分4.35星，女性游客平均評(píng)分4.41星，不同性別的游客評(píng)分差別不大，均集中在4～5星(圖1)。

圖1 不同性別游客的整體評(píng)分對(duì)比

對(duì)不同性別游客的點(diǎn)評(píng)文本進(jìn)行語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析(圖2)，發(fā)現(xiàn)男性游客與女性游客的關(guān)注點(diǎn)較相似，但男性游客對(duì)太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)的關(guān)注要素中，景點(diǎn)占比很大；而女性游客則更關(guān)注到太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)的松鼠和門(mén)票。

圖2 不同性別游客點(diǎn)評(píng)文本的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)

在點(diǎn)評(píng)者中哈爾濱本地游客有1375名，外地游客有2861名(未注明注冊(cè)地的游客有18名)，其中本地游客平均評(píng)分4.68星，集中在5星；外地游客平均評(píng)分4.23星，集中在3～5星，外地游客的平均評(píng)分明顯低于本地游客(圖3)。

圖3 不同注冊(cè)地游客的整體評(píng)分對(duì)比

據(jù)不同注冊(cè)地的點(diǎn)評(píng)文本語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析顯示(圖4)，本地游客與外地游客對(duì)太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)的關(guān)注點(diǎn)有所不同。本地游客主要關(guān)注點(diǎn)在野餐等公園可以承載的活動(dòng)類(lèi)型；而外地游客更關(guān)注交通的便捷性以及景觀效果。說(shuō)明本地游客對(duì)太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)的需求在于本身的服務(wù)功能，而外地游客更在意公園的外在因素。

3.2 時(shí)間規(guī)律

從2009～2021年，太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)的整體點(diǎn)評(píng)評(píng)分從4星上升至4.61星，整體成上升趨勢(shì)，其中2011～2014年、2016年、2021年評(píng)分輕微下降(圖5)。說(shuō)明太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)在不斷更新提升后，游客滿意度會(huì)上升。

選取2013年、2017年和2021年的點(diǎn)評(píng)文本進(jìn)行了語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析(圖6)，探究游客的關(guān)注點(diǎn)隨時(shí)間的

推移是否也有所變化。研究結(jié)果顯示，2013年游客最為關(guān)注太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)的要素是門(mén)票、免費(fèi)、環(huán)境、景色和冰雪活動(dòng)等。2017年游客提及最多的是到達(dá)交通及游覽方式。2021年游客的關(guān)注點(diǎn)主要是疫情帶來(lái)的影響，如空氣、特色體驗(yàn)和野餐等。說(shuō)明隨著時(shí)間的推移，游客越來(lái)越關(guān)注太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)的交通可達(dá)性、特色體驗(yàn)和游客的活動(dòng)類(lèi)型，以及因?yàn)橐咔槎匾暱諝赓|(zhì)量等要素。側(cè)面反映了游客對(duì)游玩質(zhì)量有著越來(lái)越高的要求。

圖4 不同地區(qū)游客點(diǎn)評(píng)文本語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)

圖5 游客評(píng)分隨時(shí)間變化的趨勢(shì)

3.3 影響城市公園游客滿意度的因素

鑒于上文的研究，可知自2020年初開(kāi)始的疫情對(duì)游客滿意度有一定程度的影響，故選取2019、2020、2021年的點(diǎn)評(píng)文本，分別代表沒(méi)有疫情、疫情暴發(fā)及疫情常態(tài)化3種情況進(jìn)行分析。首先，在NVivo中開(kāi)放編碼階段共識(shí)別出與游客滿意度的潛在影響因素有關(guān)的代碼40個(gè)，分析開(kāi)放編碼內(nèi)部聯(lián)系后將同類(lèi)的代碼合并，最終獲得32個(gè)主軸編碼。例如門(mén)票和園內(nèi)消費(fèi)合并為游憩成本，巡邏安全和場(chǎng)地設(shè)計(jì)安全合并為安全保障，最后再合并為7個(gè)主要因素類(lèi)別，即外部因素、物理屬性、設(shè)施、景觀效果、管理維護(hù)、服務(wù)功能和其他(圖7)，這些因素都有可能影響游客對(duì)城市公園的感知，是游客滿意度的潛在影響因素。

以上7個(gè)類(lèi)別共編碼6096條參考點(diǎn)，其中太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)的服務(wù)功能是游客最為關(guān)注的方面，其次是外部因素、物理屬性、景觀效果、設(shè)施、管理維護(hù)和其他因素(圖8)。其中衛(wèi)生設(shè)施、公園規(guī)模、設(shè)施維護(hù)完善、停車(chē)條件、服務(wù)水平、交通流線、游客行為、標(biāo)識(shí)系統(tǒng)、蚊蟲(chóng)和安全保障的積極評(píng)價(jià)頻率較低，均低于60%(圖9)。多數(shù)點(diǎn)評(píng)文本反映因?yàn)樘?yáng)島風(fēng)景區(qū)服務(wù)人員的服務(wù)態(tài)度差、地理位置較遠(yuǎn)以及蚊蟲(chóng)的存在，有著不愉快的經(jīng)歷，并且太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)存在缺少標(biāo)識(shí)系統(tǒng)、設(shè)施管理維護(hù)不到位、停車(chē)條件欠缺等問(wèn)題。

圖6 不同年份點(diǎn)評(píng)文本語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析對(duì)比

圖7 影響游客感知的潛在因素

圖8 主要因素類(lèi)別分配給積極、消極情感的點(diǎn)評(píng)文本數(shù)量

3.4 潛在因素與游客滿意度的相關(guān)分析

將游客感知潛在因素與游客滿意度進(jìn)行斯皮爾曼相關(guān)性分析，研究結(jié)果顯示，32個(gè)潛在因素中有20個(gè)因素與太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)的游客滿意度顯著相關(guān)(表2)，并且均與太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)的游客滿意度呈正相關(guān)，其余因素對(duì)游客滿意度沒(méi)有顯著影響。其中，自然山水的影響最顯著，其次是標(biāo)識(shí)系統(tǒng)、服務(wù)水平、蚊蟲(chóng)、公共設(shè)施、安全保障、官方活動(dòng)、植被和綠化效果等。

4 結(jié)論與討論

4.1 對(duì)太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)和后期管理的建議

研究結(jié)果表明，自然山水、標(biāo)識(shí)系統(tǒng)、服務(wù)水平、蚊蟲(chóng)、公共設(shè)施、安全保障、官方活動(dòng)、植被和綠化效果9個(gè)影響因素與太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)游客感知的關(guān)系緊密。說(shuō)明太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)改造設(shè)計(jì)和后期管理策略應(yīng)該以上述影響因素為導(dǎo)向，提高城市公園游客滿意度。在規(guī)劃設(shè)計(jì)公園時(shí)應(yīng)充分考慮自然山水，保留自然山水、營(yíng)造寬敞干凈的水面均會(huì)有效地提高游客滿意度。同時(shí)，考慮設(shè)施能否滿足不同游客群體的需要，太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)的設(shè)計(jì)者和管理者應(yīng)該更加重視標(biāo)識(shí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與數(shù)量，加強(qiáng)公園的公共座椅、涼亭、健身設(shè)施等公共設(shè)施的建設(shè)和完善。同時(shí)服務(wù)水平是影響游客滿意度的另一決定性因素，應(yīng)堅(jiān)持以人為本的原則，增強(qiáng)服務(wù)人員的服務(wù)意識(shí)，加強(qiáng)培訓(xùn)。蚊蟲(chóng)方面除了游客自己的防護(hù)，太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)內(nèi)衛(wèi)生清理要及時(shí)徹底，合理使用滅蚊藥劑。后期管理要充分重視安全保障工作，做好設(shè)施日常維護(hù)外，還需要對(duì)存在安全隱患的欄桿、木棧道進(jìn)行重點(diǎn)維修；做好人車(chē)分行，控制電瓶車(chē)的行駛速度等。官方活動(dòng)方面，游客對(duì)現(xiàn)有的啤酒節(jié)、徒步大賽、希望工程義賣(mài)、雪雕藝術(shù)節(jié)等活動(dòng)非常滿意，應(yīng)積極舉辦主題活動(dòng)，通過(guò)線上和線下的宣傳來(lái)吸引更多的游客前來(lái)觀光，提高公園的使用效率。考慮到哈爾濱冬長(zhǎng)夏短，可以觀賞到綠色景觀的時(shí)間并不多，植物景觀要注意日常修剪和維護(hù)，以保證景觀效果和生態(tài)效益。

圖9 潛在因素分配給積極、消極情感的點(diǎn)評(píng)文本數(shù)量

表2 游客滿意度影響因素相關(guān)性分析

續(xù)表2

4.2 討論與展望

將運(yùn)用大數(shù)據(jù)手段對(duì)太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)的游客感知滿意度進(jìn)行分析，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的不足。但點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)也存在一定的局限性，比如大眾點(diǎn)評(píng)的用戶不代表太陽(yáng)島風(fēng)景區(qū)所有的游客，點(diǎn)評(píng)用戶集中在中青年，并且沒(méi)有智能設(shè)備或者不使用大眾點(diǎn)評(píng)的人群被排除在外。此外，大眾點(diǎn)評(píng)上游客不多的小型公園的點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)量不多，有時(shí)不足以支持研究。因此，游客滿意度的研究存在偏差，影響因素分析不夠準(zhǔn)確。期待今后學(xué)者們可以深入研究，解決以上問(wèn)題，為游客滿意度研究提供更加完善的參考。同時(shí)點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)與文本分析、情感分析等多種方法的結(jié)合是一種全新的嘗試，可以激發(fā)點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)在研究游客滿意度方面的巨大潛力，提供更多可能性。