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旅游目的地媒体叙事传输对出游意向的影响机制研究——以歌曲《成都》为例
被引量:
1
1
作者
丁春媚
陈媛媛
+1 位作者
刘培学
张建新
《现代城市研究》
北大核心
2023年第7期10-16,共7页
流行媒体内容对旅游目的地品牌打造和吸引力提升起着关键作用。文章以歌曲《成都》为案例,采用结构方程模型方法,基于叙事传输、地方依恋、出游意向等变量,探究了旅游目的地相关媒体内容影响潜在游客产生出游意向的过程机制。结果表明:...
流行媒体内容对旅游目的地品牌打造和吸引力提升起着关键作用。文章以歌曲《成都》为案例,采用结构方程模型方法,基于叙事传输、地方依恋、出游意向等变量,探究了旅游目的地相关媒体内容影响潜在游客产生出游意向的过程机制。结果表明:(1)潜在游客能够被媒体内容传输到故事所在的虚拟世界,体验故事发生的事件和人物情感,从而产生出游意向;(2)地方依恋在叙事传输影响过程中起着中介作用;(3)个人的幻想特质水平和对内容匹配度的感知积极影响潜在游客被传输的程度。研究结果为旅游地内容营销相关研究和实践提供了一定参考。
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关键词
内容营销
媒体旅游
叙事传输
地方依恋
出游意向
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职称材料
基于EMD-VAR模型的景区客流波动特征与预测研究--以南京夫子庙为例
被引量:
1
2
作者
丁洁
丁春媚
张建新
《南京师范大学学报(工程技术版)》
CAS
2023年第2期77-86,共10页
网络搜索大数据为研究游客量预测提供了新的视角,而多数研究运用的传统计量经济模型难以处理网络搜索与客流时序中包含的大量非线性波动特征,导致预测精度不够理想.引入经验模态分解方法(empirical mode decomposition,EMD)将向量自回归...
网络搜索大数据为研究游客量预测提供了新的视角,而多数研究运用的传统计量经济模型难以处理网络搜索与客流时序中包含的大量非线性波动特征,导致预测精度不够理想.引入经验模态分解方法(empirical mode decomposition,EMD)将向量自回归(vector autoregression,VAR)模型改进为EMD-VAR模型.EMD方法分解夫子庙景区长三角日际网络搜索和游客量序列,得到不同频率尺度的分量,基于波动关联的视角将同一尺度的两类序列分量组合建立EMD-VAR模型进行预测.结果表明:(1)网络搜索波动周期比游客量波动周期长.(2)网络搜索与游客量波动的关联紧密度在法定节假日时期最高.(3)EMD-VAR模型比ARMA模型和VAR模型具有更高的预测精度.
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关键词
百度指数
波动关联
即时预测
经验模态分解
EMD-VAR模型
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职称材料
题名
旅游目的地媒体叙事传输对出游意向的影响机制研究——以歌曲《成都》为例
被引量:
1
1
作者
丁春媚
陈媛媛
刘培学
张建新
机构
南京大学地理与海洋科学学院
出处
《现代城市研究》
北大核心
2023年第7期10-16,共7页
基金
国家自然科学基金青年项目“空间交互网络视角下旅游目的地区域韧性的时空演化模式及机制研究”(42001145)
教育部人文社会科学研究青年基金项目“基于大数据的旅游空间交互网络尺度嵌套与形成机制研究”(20YJC790080)。
文摘
流行媒体内容对旅游目的地品牌打造和吸引力提升起着关键作用。文章以歌曲《成都》为案例,采用结构方程模型方法,基于叙事传输、地方依恋、出游意向等变量,探究了旅游目的地相关媒体内容影响潜在游客产生出游意向的过程机制。结果表明:(1)潜在游客能够被媒体内容传输到故事所在的虚拟世界,体验故事发生的事件和人物情感,从而产生出游意向;(2)地方依恋在叙事传输影响过程中起着中介作用;(3)个人的幻想特质水平和对内容匹配度的感知积极影响潜在游客被传输的程度。研究结果为旅游地内容营销相关研究和实践提供了一定参考。
关键词
内容营销
媒体旅游
叙事传输
地方依恋
出游意向
Keywords
content marketing
media tourism
narrative transportation
place attachment
travel intention
分类号
F592 [经济管理—旅游管理]
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职称材料
题名
基于EMD-VAR模型的景区客流波动特征与预测研究--以南京夫子庙为例
被引量:
1
2
作者
丁洁
丁春媚
张建新
机构
南京旅游职业学院旅游管理学院
南京师范大学地理科学学院
南京大学地理与海洋科学学院
出处
《南京师范大学学报(工程技术版)》
CAS
2023年第2期77-86,共10页
基金
教育部人文社会科学研究一般项目(22YJA760106)
江苏省高职院校教师专业带头人高端研修项目(2022GRFX034)
江苏省高校哲学社会科学研究项目(2022SJYB0854).
文摘
网络搜索大数据为研究游客量预测提供了新的视角,而多数研究运用的传统计量经济模型难以处理网络搜索与客流时序中包含的大量非线性波动特征,导致预测精度不够理想.引入经验模态分解方法(empirical mode decomposition,EMD)将向量自回归(vector autoregression,VAR)模型改进为EMD-VAR模型.EMD方法分解夫子庙景区长三角日际网络搜索和游客量序列,得到不同频率尺度的分量,基于波动关联的视角将同一尺度的两类序列分量组合建立EMD-VAR模型进行预测.结果表明:(1)网络搜索波动周期比游客量波动周期长.(2)网络搜索与游客量波动的关联紧密度在法定节假日时期最高.(3)EMD-VAR模型比ARMA模型和VAR模型具有更高的预测精度.
关键词
百度指数
波动关联
即时预测
经验模态分解
EMD-VAR模型
Keywords
Baidu index
fluctuation correlation
nowcasting
empirical mode decomposition
EMD-VAR model
分类号
F592.7 [经济管理—旅游管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
旅游目的地媒体叙事传输对出游意向的影响机制研究——以歌曲《成都》为例
丁春媚
陈媛媛
刘培学
张建新
《现代城市研究》
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于EMD-VAR模型的景区客流波动特征与预测研究--以南京夫子庙为例
丁洁
丁春媚
张建新
《南京师范大学学报(工程技术版)》
CAS
2023
1
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职称材料
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