南京国家级森林公园游客游憩情绪评价——基于社交媒体数据的视角

目的:森林公园是人与自然和谐相处的重要旅游空间,拥有丰富的生态资源。因此,森林公园的建设成果能否得到游客的认可尤为重要,关注游客的游憩情绪,不仅能提高森林公园旅游的满意度,也能为森林公园后续的建设和维护指明方向。文章以南京市5个国家级森林公园为例,对游客游憩情绪进行分析。方法:文章采用网络爬虫工具,获取社交媒体上森林公园点评文本数据,构建多维度游客游憩情绪评价体系,运用Rost Content Mining软件对游客游憩情绪进行分析,得到游客的情绪分布结果。在此基础上进行分词处理和词频分析,获得能够反映每个公园不同特色的高频特征词词云图,并进一步运用IPA(重要性—满意度分析法)对南京市5个国家级森林公园在游憩区位、环境、服务、体验4个方面的表现进行分析。结果:研究得出两个结论:一是南京国家级森林公园的游憩指标总体情绪偏向积极且满意度较高,其中老山和紫金山森林公园游客游憩情绪表现最好;二是无想山森林公园在游憩区位和游憩体验方面,游子山森林公园在游憩环境和游憩服务方面,栖霞山森林公园在游憩体验方面,均存在重要性高、满意度低的问题,后续应着重加以改善。结论:网络文本分析法可从多维度、多层次挖掘用户情绪特征,且准确度较高,可用来拓展游憩服务研究的深度。随着互联网与大数据技术的不断发展,未来网络文本的数据量会更加庞大,网络文本分析法相较于传统问卷调查的优势将更加凸显。因此,基于社交媒体数据的森林公园游客体验满意度分析会更具可行性和普适性。