中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空特征及影響因素

花玉蓮，許 艷，李桂莎，李冬花，陸 林

（安徽師范大學(xué) 地理與旅游學(xué)院，安徽 蕪湖 241000）

0 引言

在生態(tài)文明建設(shè)、全域旅游、健康中國等時(shí)代背景下，旅游業(yè)態(tài)和旅游結(jié)構(gòu)不斷轉(zhuǎn)型發(fā)展，具有豐富休閑運(yùn)動(dòng)旅游資源、蘊(yùn)涵深厚生態(tài)保護(hù)價(jià)值觀念的冰雪旅游地日益受到國家重視和游客青睞［1］。2016年兩會(huì)期間，習(xí)近平總書記作出“冰天雪地也是金山銀山”的重要指示［2］。2022 年，北京冬奧會(huì)的成功舉辦為冰雪旅游高質(zhì)量發(fā)展提供了重要契機(jī)，開啟了中國乃至全球冰雪運(yùn)動(dòng)的新時(shí)代［3］。同年，中國旅游研究院與馬蜂窩自由行大數(shù)據(jù)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室發(fā)布《中國冰雪旅游消費(fèi)大數(shù)據(jù)報(bào)告（2022）》，報(bào)告顯示中國3 億人參與冰雪運(yùn)動(dòng)成為現(xiàn)實(shí)，冰雪旅游消費(fèi)市場出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性調(diào)整，已由體驗(yàn)階段進(jìn)入剛性生活需求階段。由此可見，作為生態(tài)旅游領(lǐng)域中獨(dú)具特色的新興旅游方式，冰雪旅游以其旅游資源的生態(tài)屬性、旅游產(chǎn)品的文化屬性和旅游活動(dòng)的教育屬性正逐步成為助推生態(tài)旅游高質(zhì)量發(fā)展的重要力量［4］。網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度是研究社會(huì)公眾時(shí)空行為的重要手段之一。信息技術(shù)的不斷發(fā)展觸發(fā)了網(wǎng)絡(luò)空間等新型空間結(jié)構(gòu)的發(fā)生發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息流以多元形式融入人民群眾的生活空間，不斷重塑著社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)［5］。2021 年12 月，中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布《第49 次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，指出中國網(wǎng)民規(guī)模約為10.32 億人，互聯(lián)網(wǎng)普及率高達(dá)73.0%。在互聯(lián)網(wǎng)日益普及背景下，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度成為開展公眾社會(huì)信息查詢的重要渠道［6］。網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度最早應(yīng)用于醫(yī)學(xué)［7］，后逐漸覆蓋到經(jīng)濟(jì)學(xué)［8］、傳播學(xué)［9］、地理學(xué)［10］等領(lǐng)域。在旅游研究領(lǐng)域中，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度研究集中于旅游目的地網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空演變特征及影響因素［11，12］、某地區(qū)旅游者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空特征［13］、網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與現(xiàn)實(shí)流間的關(guān)系［14］、專項(xiàng)旅游的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空演變及特征［15，16］等。

冰雪旅游作為生態(tài)旅游可持續(xù)發(fā)展的重要力量，得到了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。國外學(xué)者圍繞冰雪旅游與氣候變化的相互關(guān)系［17，18］、冰雪旅游的潛力評估與空間規(guī)劃［19］、冰雪旅游產(chǎn)品開發(fā)及產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新［20］、旅游者的需求及預(yù)測研究［21］、利益相關(guān)者對冰雪旅游地的管理［22］已形成大量研究成果。國內(nèi)學(xué)者對冰雪旅游的研究尚處于初級階段，研究涉及冰雪旅游的產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑及挑戰(zhàn)［23，24］、資源開發(fā)與發(fā)展模式［25］、旅游者滿意度研究［26］、冬奧會(huì)對冰雪旅游高質(zhì)量發(fā)展的作用［27，28］、滑雪場空間格局及可達(dá)性分析［29，30］等方面?？傮w而言，關(guān)于冰雪旅游的國內(nèi)外研究成果已較為豐碩，但是，從時(shí)空維度對潛在冰雪旅游者行為特征展開分析的科學(xué)研究仍相對匱乏。其次，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度相關(guān)研究大多聚焦大時(shí)間尺度的演變規(guī)律探索，較少涉及特殊時(shí)段的小時(shí)間尺度，而小時(shí)間尺度的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空分布特征及影響因素的研究是進(jìn)行假日旅游與節(jié)事旅游客流預(yù)測及調(diào)控的基礎(chǔ)，對旅游地發(fā)展具有重要影響。北京冬奧會(huì)共為期17 天，時(shí)間跨度雖然較短，但卻是中國冰雪旅游高質(zhì)量發(fā)展的重要推手。

鑒于此，本文從地理空間視角出發(fā)，以北京冬奧會(huì)為契機(jī)，探究特殊時(shí)段內(nèi)中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空分布特征及影響因素。一方面可以豐富冰雪旅游及網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的相關(guān)研究；另一方面可以揭示北京冬奧會(huì)期間中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空演變特征，以期為后冬奧會(huì)時(shí)代下中國冰雪旅游的市場營銷及高質(zhì)量發(fā)展提供決策參考。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

百度是全球最大的中文搜索引擎，百度指數(shù)以網(wǎng)頁搜索和新聞搜索為基礎(chǔ)的海量數(shù)據(jù)分析服務(wù)，本研究采用百度指數(shù)官方網(wǎng)站中的“用戶關(guān)注度”作為衡量網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的指標(biāo)。參考相關(guān)文獻(xiàn)［13］，依次選取“冰雪旅游”“滑雪”“滑冰”“滑雪場”“滑冰場”5 個(gè)關(guān)鍵詞作為本文的搜索對象。首先，在時(shí)間層面上，參考以往研究［33］，檢索時(shí)間設(shè)定為北京冬奧會(huì)開幕前后累積4 周：北京奧運(yùn)會(huì)于2022 年2 月4 日開幕，將開幕前1 周（1 月28 日—2 月3 日）定為第一研究周期，2 月4 日—2 月10 日為第二研究周期，2 月11 日—2 月17 日為第三研究周期，2 月18日—2 月24 日為第四研究周期。其次，在空間層面上，利用百度指數(shù)平臺(tái)依次輸入關(guān)鍵詞，搜索中國31 個(gè)省份（香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和臺(tái)灣地區(qū)未列入）逐日網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，獲取全國和分地區(qū)冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。此外，本文的基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)來源于全國地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)（https：／ ／www.webmap.cn／）的1：25 萬全國基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫。最后，在影響因素上，各地區(qū)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展水平、教育發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r等數(shù)據(jù)來源于各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2022 年統(tǒng)計(jì)年鑒；體育發(fā)展水平數(shù)據(jù)來源于各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）體育局官方網(wǎng)站公布的相關(guān)數(shù)據(jù)；各地區(qū)滑雪場數(shù)量來源于《中國滑雪產(chǎn)業(yè)白皮書（2021 年度報(bào)告）》；地理空間距離數(shù)據(jù)來源于百度地圖官網(wǎng)。

1.2 研究方法

周內(nèi)分布偏度指數(shù)。周內(nèi)分布偏度指數(shù)可用于測量周時(shí)段尺度內(nèi)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的集中分布特征［32］，計(jì)算公式如下：

式中：i為冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度由大到小的排列序號(hào)；Xi為第i 日網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度占周內(nèi)總網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度比重。若C值大于0，表明網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度更多集中在周后期；C值小于0，表示更多分布在周前期；C值等于0，表示在周內(nèi)對稱分布。

變差系數(shù)。變差系數(shù)可用以衡量多區(qū)域之間網(wǎng)絡(luò)關(guān)注值的差異程度，本文用以反映各地區(qū)間冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注的差異程度［33］，計(jì)算公式如下：

式中：Xi為第i個(gè)地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度；n 為地區(qū)總數(shù)為n個(gè)省區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的平均數(shù)。CV值越大，表明冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度地空間差異越明顯。

首位度指數(shù)。首位度指數(shù)是衡量城市或經(jīng)濟(jì)規(guī)模分布狀況的重要指標(biāo)［36］，本文用以反映冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注地區(qū)的集聚程度，計(jì)算公式如下：

式中：X1、X2分別表示冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度規(guī)模最大、第二大地區(qū)關(guān)注度數(shù)值。若P 值越大，表明冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度越集中；反之亦然。

赫芬達(dá)爾指數(shù)。赫芬達(dá)爾指數(shù)是衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚程度的重要指標(biāo)［37］，取值范圍為［0，1］，本文用以研究冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的集中程度，計(jì)算公式如下：

式中：Xi為第i個(gè)地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度；T為冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度總量；H 值越趨近于1，表示冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間集聚程度越高；越趨近于0，表示集聚程度越低。

地理集中指數(shù)。地理集中指數(shù)可用于測量冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布集中性的重要指標(biāo)［36］，取值范圍為［0，100］，計(jì)算公式如下：

式中：G為冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的地理集中指數(shù)，Xi為第i個(gè)地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度；T為網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度總量。若G值越接近100，則表明冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度越集中；反之亦然。

地理探測器。地理探測器用于測量某地理事物與其解釋因子之間關(guān)系的空間分析模型，本文用以解釋冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的各項(xiàng)因子與其之間的解釋力程度［37］，計(jì)算公式如下：

式中：q為影響因子對冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的解釋力；n、σ2分別為樣本量和方差；ni 和分別為i層樣本量和方差。影響因子的q值越大，表明該因子對網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空分布特征的影響程度越高；反之亦然。

2 中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)間特征

2.1 總體時(shí)序演化特征

對2022 年1 月28 日—2 月24 日4 個(gè)研究周期的冰雪旅游逐日網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析（圖1），整體時(shí)間變化特征主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面。首先，從時(shí)序演化過程看，4 周間中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度表現(xiàn)出先增后減的“倒V型”時(shí)序演化特征，1 月28日—2 月8 日呈“降—升”的交替上升態(tài)勢，2 月8日—2 月24 日呈“降—升—降”的波動(dòng)下降態(tài)勢。其次，從峰值出現(xiàn)時(shí)間看，研究期內(nèi)冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度共有1 個(gè)主高峰和3 個(gè)次高峰，主高峰出現(xiàn)時(shí)間為2 月8 日；次高峰出現(xiàn)時(shí)間分別為2 月5 日、15日、20 日。

查閱資料發(fā)現(xiàn)，北京冬奧會(huì)期間中國代表團(tuán)運(yùn)動(dòng)員奪冠事件是造成冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度產(chǎn)生峰值的主要原因。此期間內(nèi)，媒體機(jī)構(gòu)通過網(wǎng)絡(luò)等傳播媒介廣泛宣揚(yáng)中國代表團(tuán)的奪冠運(yùn)動(dòng)員和奪金時(shí)刻，作為受眾群體的社會(huì)公民通過對北京冬奧會(huì)賽事的持續(xù)關(guān)注，做出潛在冰雪旅游意愿的行為反饋，冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度隨之顯著提升，產(chǎn)生與中國代表團(tuán)獲得金牌時(shí)間點(diǎn)的“共振效應(yīng)”。奪冠運(yùn)動(dòng)員逐漸成為中國滑雪的符號(hào)和旗幟，媒體的宣傳效應(yīng)對潛在冰雪旅游者產(chǎn)生了出行意愿及感官價(jià)值的多重影響?？傮w而言，中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在北京冬奧會(huì)開幕前后4 周間呈明顯波動(dòng)態(tài)勢，而中國代表團(tuán)奪金點(diǎn)成為冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度激增的關(guān)鍵時(shí)刻。

2.2 周時(shí)段特征

對2022 年1 月28 日—2 月24 日4 周間的中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度進(jìn)行周時(shí)段尺度特征研究（圖1）。從圖1 可見，冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度呈現(xiàn)由“尖峰尖谷”向“尖峰平谷”形態(tài)演變，說明大眾的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注由急速上升逐漸過渡到平穩(wěn)發(fā)展時(shí)期?？傮w上看，第2 周冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度指數(shù)最大，峰值最高；第4 周網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度指數(shù)最小，峰值最低；第2 周較第1 周網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度環(huán)比增長了125.57%，第3 周較第2 周環(huán)比減少了17.35%，第4 周較第3 周環(huán)比減少了33.75%。具體來看，第1 周冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度呈現(xiàn)“V型”演化特征，在1 月31 日急劇下降呈低谷期，可能受除夕傳統(tǒng)節(jié)日文化習(xí)俗的影響；第2 周呈現(xiàn)“M型”雙峰演化態(tài)勢，中國運(yùn)動(dòng)員的參賽日程及比賽成績是產(chǎn)生這一現(xiàn)象的重要原因；第3周與第4 周均呈波動(dòng)下降態(tài)勢但下降幅度有所差異，第3 周網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度平穩(wěn)下降，而第4 周呈現(xiàn)“倒V型”急劇下降態(tài)勢。

將冰雪旅游在北京冬奧會(huì)前后共4 周的日搜索指數(shù)按星期相加求平均值，得到4 周間周內(nèi)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的日均分布狀況（圖2），總體表現(xiàn)為“工作日低，雙休日高”的特征。運(yùn)用周內(nèi)分布偏度指數(shù)，探究周時(shí)間尺度冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的變化特征。由于初始研究期為周五，因此本文選取周一（2022 年1月31 日）作為初始研究時(shí)間測算1 月31 日至2 月20 日3 周內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度周內(nèi)偏度指數(shù)。結(jié)果得出網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度周內(nèi)偏度指數(shù)值分別為－ 13.23、6.05、0.69，說明冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在第1 周更多集中于周前期，第2 周更多集中于周后期，第3 周呈現(xiàn)周內(nèi)對稱分布格局。這主要是由于潛在冰雪旅游者在多重生活情境下產(chǎn)生了行為時(shí)空差異。春節(jié)期間，北京冬奧會(huì)成功開幕，冬奧會(huì)和冰雪旅游的信息迅速擴(kuò)散，潛在冰雪旅游者首先借助互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行線上信息的接收與查閱，隨后部分群眾實(shí)現(xiàn)潛在游客到現(xiàn)實(shí)游客的身份轉(zhuǎn)化；正常工作日期間，受工作時(shí)間影響，潛在冰雪旅游者集中于周末進(jìn)行線上信息收集和線下旅游行為，冰雪旅游搜索量呈現(xiàn)出“工作日低周末較高”的特征。總體而言，不同研究周期中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度呈現(xiàn)不均衡分布態(tài)勢，各周間網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度不僅存在數(shù)值大小不同，且演化形態(tài)差異明顯。

圖2 中國冰雪旅游4 周間網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)序演變Figure 2 Temporal evolution of Internet attention around ice and snow tourism in China

3 中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間差異

3.1 省域差異特征

對2022 年1 月28 日—2 月24 日中國31 個(gè)省份逐日冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，基于ArcGIS 10.8 空間分析工具，采用自然斷點(diǎn)法將中國31 個(gè)省份按照冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度總數(shù)值從大到小分為5 個(gè)等級：極高關(guān)注區(qū)、高關(guān)注區(qū)、中關(guān)注區(qū)、低關(guān)注區(qū)和極關(guān)注區(qū)（圖3）。由圖3 可知，各個(gè)省份之間網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布呈現(xiàn)不均衡發(fā)展態(tài)勢，其中極高關(guān)注區(qū)均位于東部地區(qū)，中關(guān)注區(qū)與低關(guān)注區(qū)大多位于中部和西部地區(qū)，基本符合空間距離衰減規(guī)律。進(jìn)一步將中國31 個(gè)省份按照周時(shí)間尺度展開規(guī)模排序（表1）。

表1 中國各省份冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度及位序變化Table 1 Changes in the attention and ranking of ice and snow tourism networks in China

圖3 中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布Figure 3 Spatial distribution of attention of ice and snow tourism network in China

從表1 可見，整體上中國各省份冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度位序變動(dòng)在研究期內(nèi)逐漸趨于平穩(wěn)，但部分省份位序存在明顯跳躍現(xiàn)象。具體而言，北京冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度規(guī)模位序4 周間均穩(wěn)居首位，山東、江蘇、浙江、河北4 省次之，說明冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度極高區(qū)多發(fā)生于北京臨近省區(qū)市，受北京冬奧會(huì)的區(qū)位影響效應(yīng)最大；廣東、上海、四川、福建4 省市關(guān)注度位序呈現(xiàn)平穩(wěn)上升趨勢，其中福建省波動(dòng)幅度最大；山西、湖北、湖南、重慶、江西5 省市呈現(xiàn)先升后降的波動(dòng)下降態(tài)勢；甘肅、貴州、云南、海南、寧夏、青海、西藏7 省區(qū)4 周間位序均穩(wěn)定在24 名以下，說明西部地區(qū)各省市潛在冰雪旅游者意愿顯著偏低。這與陳玉萍等學(xué)者的研究［38］有所差異。一方面，大時(shí)間尺度上中國冰雪旅游高關(guān)注區(qū)位于北京、黑龍江、吉林、廣東等省市，而北京冬奧會(huì)開幕前后4 周內(nèi)高關(guān)注度區(qū)始終位于北京地區(qū)，說明北京冬奧會(huì)期間冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度集聚效應(yīng)更顯著。另一方面，中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間演化也存在顯著差異，小時(shí)間尺度上網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布呈較為明顯的波動(dòng)態(tài)勢，表現(xiàn)為以北京為核心逐漸向外圍地區(qū)擴(kuò)散趨勢，大時(shí)間尺度上網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布較為穩(wěn)定。

運(yùn)用變差系數(shù)、首位度指數(shù)、赫芬達(dá)爾指數(shù)、地理集中度4 個(gè)區(qū)域差異測算指標(biāo)對中國31 個(gè)省份冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的區(qū)域差異進(jìn)行測度與分析，結(jié)果如圖3 所示。由圖3 可知，中國31 個(gè)省份之間冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的變差系數(shù)波動(dòng)較大，區(qū)域差異呈現(xiàn)先增大后減小趨勢，在第3 周達(dá)到最大值0.545 1，隨后逐漸減小至0.474 5。首位度保持在2以下，變化較小，說明各個(gè)省份的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度集聚適中，區(qū)域結(jié)構(gòu)正常。赫芬達(dá)爾指數(shù)在前3 周均趨于0，在第4 周上升至0.395 2，說明各省份冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度集中程度低。地理集中指數(shù)穩(wěn)定在20 左右，4 周間波動(dòng)幅度在1 上下，表明網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度呈分散分布態(tài)勢。

3.2 區(qū)域差異特征

通過對東、中、西部三大區(qū)域間的變差系數(shù)（CV）、首位度指數(shù)（P）、赫芬達(dá)爾指數(shù)（H）、地理集中度（G）4 個(gè)指標(biāo)進(jìn)行測算（表2），發(fā)現(xiàn)三大區(qū)域間冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度存在空間差異［17］。三大區(qū)域間的變差系數(shù)整體維持在0.35 左右，第2 周達(dá)到峰值后呈迅速下降態(tài)勢。首位度指數(shù)4 周間在2 附近波動(dòng)，說明東部地區(qū)冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度相對集中遠(yuǎn)高于中、西部地區(qū)。赫芬達(dá)爾指數(shù)穩(wěn)定在0.37 左右，表明冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在三大區(qū)域空間上趨于分散分布。地理集中指數(shù)均在60.5 以上，說明區(qū)域間冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布相對集中，區(qū)域間冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度集中程度逐漸衰退?？偟膩砜?，4 個(gè)指標(biāo)均于第2 周達(dá)到最大值，說明東、中、西部區(qū)域間冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間差異在第2 周最為顯著。

表2 中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的省域間差異和區(qū)域間差異Table 2 Inter－provincial differences and inter－regional differences in the attention of ice and snow tourism network in China

為深入探究冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度區(qū)域空間差異格局，進(jìn)一步對三大區(qū)域內(nèi)冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注空間分布特征進(jìn)行分析（表3），發(fā)現(xiàn)東部、中部、西部三大區(qū)域內(nèi)的4 個(gè)指標(biāo)存在顯著差異。三大區(qū)域內(nèi)的變差系數(shù)由大到小分別為西部、東部、中部地區(qū)，說明中部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布差異程度最小，東部地區(qū)次之，西部地區(qū)差異程度最高。首位度指數(shù)集中分布在1 左右，說明東、中、西三大區(qū)域內(nèi)冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度集中程度高。從赫芬達(dá)爾指數(shù)來看，中國三大區(qū)域內(nèi)4 周間冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的赫芬達(dá)爾指數(shù)由大到小分別為中部、東部、西部地區(qū)，表明西部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分散程度最高，且表現(xiàn)為競爭性。地理集中指數(shù)在東、中、西三大區(qū)域內(nèi)呈現(xiàn)不均衡空間分布特征，整體在30—36.5 之間波動(dòng)變化，說明三大區(qū)域內(nèi)冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度呈分散分布態(tài)勢，西部地區(qū)分散程度最高，東部地區(qū)次之，中部地區(qū)相對最為集中?？偟膩砜矗袊髤^(qū)域內(nèi)變差系數(shù)、首位度指數(shù)、赫芬達(dá)爾指數(shù)及地理集中指數(shù)均于第3 周達(dá)到峰值，說明東、中、西三大區(qū)域內(nèi)冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間差異均于第3 周最為顯著。

表3 中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的區(qū)域內(nèi)差異Table 3 Intra－regonal differences in the attention of ice and snow tourism network in China

4 影響因素

4.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

根據(jù)已有研究［15，31］，結(jié)合冰雪旅游產(chǎn)業(yè)特性和旅游者行為特征，構(gòu)建中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空分異的影響因素指標(biāo)體系（表4）。①自然因素：自然環(huán)境是冰雪旅游景觀的重要依托，冰雪旅游產(chǎn)業(yè)對自然環(huán)境尤其氣候環(huán)境要求較高［39］。本文采取年平均氣溫和年平均降水量表征自然因素。②社會(huì)因素：人口數(shù)量是網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的基礎(chǔ)，互聯(lián)網(wǎng)是網(wǎng)絡(luò)關(guān)注的媒介平臺(tái)，受教育程度是影響網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的重要因素［40］。本文采用人口數(shù)量、網(wǎng)絡(luò)發(fā)展水平及教育發(fā)展水平等一級指標(biāo)和總?cè)丝跀?shù)、城鎮(zhèn)人口占比、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶、高校數(shù)量、在校大學(xué)生數(shù)量等二級指標(biāo)來表征社會(huì)因素。③經(jīng)濟(jì)因素：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在很大程度上決定了旅游者的出游距離和出游時(shí)間，是潛在冰雪旅游者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注的基本保障［41］。本文主要采取GDP 總量、人均GDP及滑雪場數(shù)量來表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r和冰雪旅游資源稟賦。④體育因素：冰雪旅游是體育旅游的重要組成部分，客源地體育發(fā)展水平在一定程度上對冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度產(chǎn)生影響［42］。本文采用參加北京冬奧會(huì)的運(yùn)動(dòng)員人數(shù)和等級運(yùn)動(dòng)員數(shù)量來表征地區(qū)內(nèi)體育發(fā)展?fàn)顩r。⑤地理空間距離：北京地區(qū)是北京冬奧會(huì)舉辦的主場地，因此距北京較近的省域地區(qū)受北京冬奧會(huì)的影響更顯著，故推測冰雪旅游的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度也較高。本文采取各省域地區(qū)到達(dá)北京的最短陸路距離來測度空間地理距離［31］。

表4 冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度影響因素指標(biāo)體系Table 4 Index system of influencing factors of ice and snow tourism network attention

4.2 時(shí)間演變的影響因素

運(yùn)用地理探測器分別測算研究周期間第1 周至第4 周不同階段內(nèi)冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度各因子的影響力變化特征（表5）。

表5 冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)序演變影響因子探測結(jié)果Table 5 Detection results of influencing factors on the temporal evolution of attention of ice and snow tourism network

根據(jù)q值大小可得出，中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空差異是多因素共同作用的結(jié)果，不同因子對網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響力大小存在明顯差異。通過對影響因子排序后發(fā)現(xiàn)，GDP總量（X9）總體上對冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)序演化解釋力最高，冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的核心影響因素包括移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶（X6）、高校數(shù)量（X11）、總?cè)丝跀?shù)（X3）、在校大學(xué)生數(shù)量（X8）、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶（X5）、等級運(yùn)動(dòng)員數(shù)量（X13）及兩地相距距離（X14），解釋力在研究周期間均為0.5 以上。具體來看，滑雪場數(shù)量對q 值的影響先出現(xiàn)大幅的下降，從0.335 5 下降至0.242 4，第4 周回升至0.272 3；氣溫對冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度影響波動(dòng)較大，先由0.519 9 下降為0.454 3，第3周上升到0.496 7 而后下降至0.447 1，而總?cè)丝跀?shù)（X3）、高校數(shù)量（X11）、在校大學(xué)生數(shù)量（X8）、GDP總量（X9）、人均GDP（X10）、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶（X5）、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶（X6）、參加北京冬奧會(huì)的運(yùn)動(dòng)員人數(shù)（X12）對中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響力度均呈不斷上升趨勢，等級運(yùn)動(dòng)員數(shù)量（X13）對冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響程度呈逐漸下降趨勢。說明第1 周冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度受資源稟賦等影響較大，后3 周網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度受自然因素影響較小，主要受社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響較顯著。

4.3 空間分異的影響因素

運(yùn)用地理探測器方法測算研究周期內(nèi)東、中、西部三大區(qū)域間冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布格局的影響因子解釋力值（表6），各探測因子在不同區(qū)域間解釋力存在顯著差異。對東部地區(qū)來說，冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度首要影響因子為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶（X6），解釋力達(dá)0.959 3，互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶（X5）、總?cè)丝跀?shù)（X3）、GDP 總量（X9）、滑雪場數(shù)量（X11）、在校大學(xué)生數(shù)量（X8）、參加北京冬奧會(huì)的運(yùn)動(dòng)員人數(shù)（X12）等為核心影響因子，對冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的貢獻(xiàn)率均在0.8 以上，而年平均氣溫（X1）、年平均降水量（X2）和人均GDP（X10）對空間分布格局的影響力相對較弱。東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，冰雪旅游意愿受自然因素影響較小，受社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響顯著。如廣東省位于中國南部地區(qū)，氣候條件較為不適于發(fā)展冰雪旅游業(yè)，但其總冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度位于全國前列，說明發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)與高覆蓋的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)率使地方冰雪旅游突破地區(qū)旅游資源及自然環(huán)境的限制，同時(shí)驗(yàn)證了中國旅游科學(xué)院在《中國冰雪旅游發(fā)展報(bào)告（2022）》中指出的中國冰雪旅游正由北向南遷移的發(fā)展態(tài)勢。

表6 冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間演變影響因子探測結(jié)果Table 6 Detection results of influencing factors on spatial evolution of ice and snow tourism network attention

各探測因子對中部地區(qū)冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響力均較大，核心影響因子最多。其中，起主導(dǎo)作用的因子從高到低依次為總?cè)丝跀?shù)（X3）、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶（X6）、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶（X5）、年平均氣溫（X1）、等級運(yùn)動(dòng)員數(shù)量（X13）、高校數(shù)量（X7）、在校大學(xué)生數(shù)量（X8）、GDP 總量（X9），解釋力均達(dá)到0.9 以上，總?cè)丝跀?shù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶的解釋力約為0.993 5 近似于完全解釋力值1。貢獻(xiàn)率最高的總?cè)丝跀?shù)與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶因子均在河南省的數(shù)值最高，湖南、安徽、湖北次之，黑龍江、吉林最低?？傮w而言，中部地區(qū)冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度受到以年平均氣溫為代表的自然要素和以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶及GDP總量為代表社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素的綜合作用。

對西部地區(qū)冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度起核心作用的影響因子為高校數(shù)量（X7）、在校大學(xué)生數(shù)量（X8）、總?cè)丝跀?shù)（X3）、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶（X5），解釋力均達(dá)到0.9 以上，西部地區(qū)關(guān)鍵因子數(shù)量較多，分別為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶（X6）、滑雪場數(shù)量（X11）、GDP總量（X9）、年平均氣溫（X1），其解釋力均在0.8 以上。高校數(shù)量排名前三的是四川、陜西、廣西地區(qū)，重慶、新疆、內(nèi)蒙古次之?？?cè)丝跀?shù)與互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶分布較一致，四川、廣西、陜西等省區(qū)市數(shù)值較高，寧夏、西藏、青海等省區(qū)市數(shù)值最低。西部地區(qū)冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度大小受地區(qū)文化水平影響程度高，高校數(shù)量與總?cè)丝跀?shù)等成為影響西部地區(qū)冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的重要原因。

從全國來看，不同因子對冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的解釋力均低于東、中、西部三大區(qū)域，且各因子影響力呈現(xiàn)明顯差異。核心影響因素為GDP 總量（X9）、高校數(shù)量（X7）、總?cè)丝跀?shù)（X3）、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶（X6）、在校大學(xué)生數(shù)量（X8）、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶（X5），影響力分別為均在0.7 以上，這與陳玉萍、張慧婕等相關(guān)學(xué)者的研究［38，43］有所異同。長時(shí)間尺度上經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、互聯(lián)網(wǎng)普及率、冰雪旅游資源、品牌冰雪賽事等影響因素對中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響占主導(dǎo)地位，但北京冬奧會(huì)開幕4 周間核心影響因素明顯增多，且各影響因素的影響力均呈現(xiàn)較大態(tài)勢。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

基于百度指數(shù)，通過空間經(jīng)濟(jì)差異指標(biāo)及地理探測器對中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間分布及影響因素進(jìn)行分析。主要結(jié)論如下：①時(shí)序演化上，總體時(shí)序特征上，中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度呈“倒V型”演化特征，具有1 個(gè)主高峰和3 個(gè)次高峰；周時(shí)段特征上，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分布不均衡，呈現(xiàn)由“尖峰尖谷”向“尖峰平谷”形態(tài)演變，不同研究周期間存在數(shù)值大小及演化形態(tài)差異。②空間演化上，省域空間上，各地區(qū)間冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布呈現(xiàn)不均衡發(fā)展態(tài)勢，表現(xiàn)為自東向西逐漸遞減的空間距離衰減特征。對31 個(gè)省區(qū)市按照周時(shí)間尺度展開規(guī)模排序，整體上31 個(gè)省區(qū)市冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度位序變動(dòng)趨于平穩(wěn)，但部分地區(qū)的規(guī)模位序存在明顯跳躍現(xiàn)象。區(qū)域空間上，三大區(qū)域間冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間差異均于第2 周最為顯著；區(qū)域內(nèi)差異表現(xiàn)為中部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布集聚程度最高，東部地區(qū)次之，西部地區(qū)集中程度最低，且空間差異均于第3 周最為顯著。③影響因素上，自然因素、社會(huì)因素、經(jīng)濟(jì)因素、體育因素和地理空間距離共同影響著中國冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空演變格局。其中，GDP總量對冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)序演化解釋力最強(qiáng)，總?cè)丝跀?shù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶、在校大學(xué)生數(shù)量、GDP 總量的影響力逐漸增強(qiáng)，滑雪場數(shù)量、等級運(yùn)動(dòng)員數(shù)量的影響程度逐漸減弱。GDP總量、高校數(shù)量、總?cè)丝跀?shù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶、在校大學(xué)生數(shù)量、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶是空間演變上的核心影響因子。

5.2 建議

冰雪旅游是助推健康中國與生態(tài)文明建設(shè)的重要載體，冰雪旅游的建設(shè)與發(fā)展對貫徹旅游創(chuàng)新協(xié)調(diào)的新發(fā)展理念、構(gòu)建旅游綠色低碳新發(fā)展格局、傳承和傳播中國冰雪文化及冬奧文化遺產(chǎn)具有重大意義。后冬奧時(shí)代，應(yīng)深入發(fā)掘冰雪文化價(jià)值內(nèi)涵，合理規(guī)劃春節(jié)黃金周的旅游接待，重視新媒體的傳播作用和奪冠運(yùn)動(dòng)員的旗幟效應(yīng)。同時(shí)，重點(diǎn)挖掘北京的冰雪旅游資源，加強(qiáng)冰雪旅游與其他產(chǎn)業(yè)更廣泛、更深入地融合發(fā)展，亟需強(qiáng)化觀念引導(dǎo)和場景建設(shè)。未來，還需進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)字化建設(shè)；提高冰雪旅游地管理水平和安全防控意識(shí)；持續(xù)釋放“冬奧紅利”，促進(jìn)冰雪旅游高質(zhì)量發(fā)展。