基于海量UGC图片的舟山群岛旅游形象感知研究

除了网络文本形式之外,海量UGC(由用户产生的内容“user-generatedcontent,简称UGC”)图片所反映的目的地形象已成为影响潜在游客旅游决策的重要因素。本文主要以游客发布在互联网平台的信息为研究数据来源,不同于以往的问卷调查法、访谈法等传统方法,打破了数据来源受限、游客反馈信息失真等局限,避免了主观意愿对数据、模型的设定,而是利用深度卷积神经网络识别图片内容进行目的地形象分析。以Flickr、携程、马蜂窝等中有关舟山岛旅游的图片元数据作为取材,从认知、情感和整体形象三个方面对其旅游形象感知进行了研究。研究发现游客对于舟山岛的旅游形象感知整体较好,同时针对研究中所表现的问题,为舟山以及舟山群岛更好地发展提出相应策略,以期为同类的海岛旅游发展提供一定的借鉴和指导。