中国省域旅游竞争力与旅游网络关注度空间错位研究

正确把握中国省域旅游竞争力与旅游网络关注度的错位关系,对推动区域旅游高质量发展大有裨益。基于新发展理念构建旅游竞争力评价指标体系,采用重力模型、空间错位指数综合考察2011—2020年中国省域旅游竞争力与旅游网络关注度的空间错位特征及影响因素。结果表明:①研究期内中国省域旅游竞争力与旅游网络关注度均呈增长趋势且具有明显的空间分异性,旅游竞争力重心呈集聚分布态势,旅游网络关注度重心则随时间波动变化,大致位于旅游竞争力重心的西南方向;②中国省域旅游竞争力与旅游网络关注度空间错位格局由东至西呈现出正向错位向负向错位逐渐过渡的分布特征,正向高错位区由东部沿海省域向中部省域延伸,负向高错位区主要分布在西部特色旅游地与热门网红城市;③旅游资源禀赋、经济社会发展、政府政策导向、网络环境等多种因素综合作用促成旅游竞争力与旅游网络关注度的空间错位格局。

中国湿地旅游网络关注度的时空差异及影响因素

湿地是宝贵的生态及旅游资源,发展湿地生态旅游有利于旅游市场的开拓,是未来旅游业新的增长点。以百度指数、Google Trends、巨量算数、热浪算数为数据基础,运用指数分析、空间可视化表达、皮尔逊相关系数法等方法分析中国湿地旅游网络关注度。结果表明:2013-2022年中国湿地旅游网络关注度年际变化总体呈下降趋势,月际变化呈“双峰式”趋势,季节性强度指数较强。中国湿地旅游网络关注度在空间上差异明显,网络关注度排序为:东部>中部>西部,且地理集中指数为30,相对集中。中国湿地旅游网络关注度的影响因素依影响强弱水平排序为经济水平、网络普及度、湿地旅游发展水平、文化水平和自然气候。

长江文化公园湖北段文化旅游资源网络关注度研究

文章依托百度搜索引擎提供的“百度指数”,对长江文化公园湖北段内28个文化旅游资源进行关键词搜索,分别从纵向和横向的视角,以及从季节性趋势和黄金周假期变化趋势出发,分析了2018—2022年长江文化公园湖北段文化旅游资源网络关注度的变化趋势。结果表明:纵向比较上看,2020年新冠肺炎疫情暴发后网络关注度明显下降,网络关注度峰值主要集中于7、8月份,近5年“五一”“十一”黄金周峰值时间和峰值数值有差异;横向比较上看,不同景区网络关注度差距极大,黄鹤楼、武汉大学的网络关注度较高,而绿林山、虎啸滩风景区关注度较低。

“淄博烧烤”对淄博旅游网络关注度的影响

本文通过收集网络关注度相关数据,分析了“淄博烧烤”的网络影响生命周期、地域范围和对淄博旅游网络关注度的影响。结果发现,“淄博烧烤”对淄博旅游发展具有积极的正面作用,使2023年上半年淄博国内旅游客流量明显上升。“淄博烧烤”的网络影响生命周期分为酝酿、爆发、延续、衰退四个阶段,“淄博烧烤”网络影响地域范围广,共涉及31个省份。2023年4—8月,各省对淄博旅游网络关注度共增加14.8万人次,但各省对淄博旅游网络关注度的增加存在较大地域差异,造成地域差异的主要因素有经济发展水平、人口数量、网络普及率、与淄博的空间距离。本研究仅供参考。

网络关注度视角下武功山露营旅游需求时空特征及其影响因素研究

基于百度指数平台,获取2011至2021年武功山露营旅游搜索指数,利用季节性结构分量模型和空间地理分析等方法,探究武功山露营旅游网络关注度时空分布规律及其影响因素,结论表明:时间分布特征上,网络关注度水平整体呈现逐年增长态势,仅2020至2021年间小幅下降,季节变化上呈现“双峰”和“多峰”特征,季节性差异显著,在“五一”和“十一”假期中,关注度集中分布在假期前段;空间分布特征上,全国范围内分布不均匀,存在地域差异,华中地区关注度水平最高,东北地区关注度水平最低,且空间距离越远网络关注度水平越低;影响因素上,经济发展水平、互联网发达程度、森林覆盖率与武功山露营网络关注度呈现显著正相关,空间地理距离与网络关注度呈现显著的负相关。基于以上分析,课题组提出优化武功山露营旅游网络关注度时空分布的四条措施。

红色文化研学基地网络关注度时空分异特征及影响因素研究

红色旅游同时兼具旅游经济价值和红色基因两层特质,成为旅游业的重要发展方向之一。本文通过长三角地区、京津冀地区、陕甘宁地区国家级红色研学旅游基地的网络关注度数据,运用数理统计法分析其网络关注度的时空分异特征及影响网络关注度的因素,结果显示:从时间变化特征来看,春夏秋为旺季,冬季为淡季;从节假日来看,网络关注度呈现“节前上升,节中下降又回升,节后逐渐与节前一致”的趋势;从年际来看,2019年年末新冠疫情导致研学旅行发展停滞不前,2021年以后,研学旅行发展回温,并缓慢上升。从空间变化特征来看,网络关注度空间分布差异大,空间结构不均衡;交通因素对红色研学基地网络关注度的相关性最高,旅游发展水平相关性最低。基于此,提出应进行地区旅游交通完善;刺激淡季出游;红色文化研学基地宣传营销等建议。

自然生态类研学基地网络关注度时空分异特征及影响因素研究

基于百度指数平台获取2018~2022年陕甘宁地区、长三角地区、京津冀地区25所自然生态类研学基地的网络关注度,利用变异系数、地理集中指数、首位度、相关性分析等方法,分析其网络关注度的时空特征及影响因素。结果表明:三大地区自然生态类研学基地近5年的网络关注度呈平稳、下降再上升的趋势,2021年网络关注度最低;从年内变化来看,7月网络关注度尤为突出,暑期是研学旅行的密集期;网络关注度的变异系数、地理集中指数、首位度指数表明三大地区自然生态类研学基地网络关注度存在一定的空间差异,网络关注度空间集聚程度高,关注度集中某一区域;研学基地网络关注度受经济发展水平、交通条件、互联网水平等因素的影响较大。

中国研学旅行网络关注度时空分异特征及影响机理研究

研学旅行是弘扬社会主义核心价值观教育的重要渠道,研学旅行网络关注度在一定程度上是研学旅行发展水平的客观映射。该文构建研学旅行网络关注度评价指标体系,通过季节性集中度、变差系数、莫兰指数刻画2011—2020年中国研学旅行网络关注度时空分异特征,运用PVAR模型探究研学旅行网络关注度的影响因素。结果发现:①研究期内研学旅行网络关注度整体呈“V”形态势,东、中、西三大地区网络关注度呈现“东高西低”的阶梯递减格局,变差系数则呈现“Λ”形,地区差异呈现缩小趋势;②各省域研学旅行网络关注度具有显著的空间自相关性,且存在明显的区域极化现象,呈现出非平衡发展格局;③研学旅行网络关注度影响因素的贡献度由高到低依次为:研学群体、信息发展水平、研学旅行资源影响力、经济发展水平、教育投入水平。

我国海防文旅驿势圈网络关注度演变与空间分异

海防文化旅游对深化全民国防教育、增强旅游者国家认同具有重要意义,其驿势圈网络关注度研究是做大做强蓝色国防旅游的重要基础。选取全国12个具有典型性和代表性的海防文旅景区作为研究样本,基于2017—2019年网络关注度数据分析划分其驿势圈,运用地理集中度指数、基尼系数、ArcGIS等方法与技术揭示其时空分异特征。结果表明:(1)海防文旅景区网络关注度自东向西逐步递减,东西部地区关注度差异显著,中部地区关注度差异相对均衡,形成了以“山海关”“刘公岛”为中心的双核空间分布格局,呈现典型的“核心-边缘”结构特征;(2)客源吸引半径与资源知名度之间存在着正向相关关系,受地理临近优势影响,吸引力主场集中在197 km范围内;(3)周期性循环的季节差异性特征显著,呈现以“秋春为主、夏冬为辅”的波动态势;(4)驿势圈可划分为核心层、次核心层、中间层、次边缘层、边缘层5个等级。

省域国家历史文化名城的网络关注度与旅游吸引力时空动态耦合协调关系

国家历史文化名城底蕴深厚、遗址遗迹丰富,探讨省域国家历史文化名城网络关注度和旅游吸引力的动态耦合对推动名城文化赋能和旅游开发有重大意义。通过构建省域国家历史文化名城核心吸引力指标体系,借助加权TOPSIS法、重心耦合模型、耦合协调模型、空间自相关分析法,探究2011—2020年31省份国家历史文化名城网络关注度和旅游吸引力的时空动态耦合协调关系和空间关联演化特征。结果表明:1.研究期内省域国家历史文化名城网络关注度和旅游吸引力两大重心均位于河南省境内,二者的重心轨迹不一致,网络关注度重心的偏移速度快于旅游吸引力,“十二五”以来,二者重心渐趋集聚;2.十年间各省域耦合协调度表现为波动上升、保持稳定、缓慢下滑,高度协调及较高协调层级的省份主要分布于巴蜀文化区、齐鲁文化区、吴越文化区;3.研究期内二者耦合协调度呈显著空间邻近性,局部关联来看,沿海省份为高—高集聚区,西北内陆及西藏为低—低集聚区。

中国攀岩运动网络关注度的时空特征及影响因素

研究利用百度指数数据平台获取2011—2020年我国31个省(市、区)的攀岩运动网络搜索指数,运用地理集中度指数、季节性集中指数和离散系数等研究方法对我国攀岩运动网络关注度的时空特征及影响因素进行分析。结果显示:(1)时间上,我国攀岩运动网络关注度总体呈现上升趋势,2011—2016年为快速发展期,2017—2020年进入平缓发展期;我国攀岩运动网络关注度时间分布的年际差异较小,年内除12月、1月和2月攀岩运动网络关注度较低,其他各月攀岩运动网络关注度分布较均衡。(2)空间上,攀岩运动网络关注在各省份间分布的均衡程度较低;区域间,大众对攀岩运动的网络关注呈现东—中—东北—西递减的特征;区域内,攀岩运动网络关注在西部区域内分布的均衡程度较低,东部次之,中部和东北区域内均衡程度较高。(3)经济发展水平、互联网普及率、人口规模、高校数量是影响大众对攀岩运动的网络关注的主要因素。此外,大型攀岩赛事、攀岩场馆数量和热点事件也影响着大众对攀岩运动的关注。

岳麓山-橘子洲景区国内网络关注度时空分布的特征

岳麓山-橘子洲景区是长沙著名景点之一,是长沙旅游的风向标。以景区相应关键词的百度指数为网络关注度计算基础,分析景区2018—2021年国内网络关注度时空分布规律及变化特征。结果显示,景区网络关注度总体处于上升趋势,2020年虽有较大幅度下跌,但2021年强势反弹,扭转了下跌势头。这4年间景区国内网络关注度时序规律变化总体不大,各年际变动相对较小,各季节占比保持了相对均衡,但是2020年后景区网络关注度淡、平、旺季分布规律有明显改变,假期分布规律在2020年上半年有较大变化。地理集中指数显示景区网络关注度空间分布相对分散,各省区市网络关注度变化相对同步,但首位度指数显示湖南本省优势突出,省域变异系数表明各省区市之间差异较大,自相关分析结果显示空间分布有较强集聚性,影响因素分析结果表明地理空间距离、人口数量和GDP等与景区网络关注度之间存在较强相关性。

景区网络关注度时空特征及相关影响因素研究——基于对云南省8个5A级景区的分析

网络关注度可以反映景区知名度和受关注度,且对未来一段时间的旅游需求高峰有预示作用。文章以2017—2021年云南省8个国家5A级景区的网络关注度作为研究对象,总结对比其在时间和空间上的异同,并探索传播学因素在其中的作用。研究结果表明,景区间存在极大的关注度差异,且关注度高度集中于云南本地;在影响因素方面,印证了公共卫生事件和旅游舆情对景区网络关注的影响,且社交媒体热度也与景区网络关注度存在相关性,旅游传播去中心化特征显著。

我国不同级别旅游景区空间分布和吸引力比较——基于网络关注度的分析

收集有关数据,利用基尼系数、重力模型、皮尔逊相关检验等方法分析我国旅游景区的空间分布情况,利用大数据计算不同级别旅游景区的旅游吸引力,并进行比较.结果发现:①各级旅游景区的基尼系数整体较低,空间分布比较均衡,区域差异不大.②除1A景区的地理重心位于我国几何重心的东北方向以外,其他级别旅游景区的地理重心都位于我国几何重心的东南方向,说明我国东南地区旅游资源更丰富.③A级旅游景区级别越高,“帽子”越多,旅游吸引力越强.不同区域同级别旅游景区吸引力呈现较大的差异.④计算区域旅游吸引力时,不同级别旅游景区权重赋值依次是世界自然与文化遗产(10.00)、5A景区(9.25)、国家级风景名胜区(5.79)、全国红色旅游经典景区(4.51)、国家级自然保护区(3.84)、4A景区(3.55)、国家级森林公园(2.99)、重点文物保护单位(2.49)、3A景区(1.67)和2A景区(1.44),并据此构建了旅游资源吸引力计算模型.⑤根据本研究构建的模型测算出的旅游资源吸引力与各省份的旅游总接待人数之间在1%显著水平下表现出了高度相关的正相关关系.

基于UGC数据的中国世界遗产景区网络关注度与满意度研究

本文依托百度指数平台,通过搜索中国世界遗产景区的关键词,精选50项、76处中国世界遗产景区作为研究对象,将百度指数和网络游记关键词两类数据做Pearson相关性分析,运用描述性统计法、层级分析法、网络文本分析法了解网络用户和现实游客对中国世界遗产景区的关注度差异与体验特征,明确并解决影响游客满意度的因素.结果表明:①网络用户的景区关注度在2011-2017年呈现出逐渐上升的发展态势,2018年略有回落,2020-2021年受新冠疫情影响有明显的下降;②网络用户关注度与游客关注度存在显著性正相关关系,但用户关注度与游客关注度之间差异较大,呈现出“名过其实”“名小于实”“名副其实”的3大类关注态势;③游客满意度主要以积极情绪为主,丰富的旅游资源、浓厚的景区氛围、较高的服务质量是旅游者产生积极情绪的显著性表现,而影响游客满意度的因素主要体现在游憩时间、旅游活动、身心体验、旅游环境等体验感知方面.研究结果可为中国世界遗产景区网络关注度与满意度的提升和中国世界遗产资源的进一步保护与开发提供思路和决策依据.

桂林旅游网络关注度时空分布特征及影响因素研究

网络关注度是网民针对某一事物在搜索平台留下的足迹数据总和,反映了网民的潜在需求情况。以桂林2019—2022年的旅游网络关注度为基础,采用季节性集中指数、地理集中指数、赫芬达尔指数、首位度4个指标来分析桂林旅游网络关注度的时空特征及影响因素,结果表明:桂林旅游网络关注度在时间分布上较为分散,不同月份间的网络关注差异较为明显;桂林旅游网络关注度的空间分布较为集中;客源地人口规模、空间距离、互联网发展水平与桂林旅游网络关注度存在显著的相关关系。

中国世界遗产地网络关注度空间分布特征及促进路径研究

文章以网络大数据为数据源,对我国世界遗产地与网络关注度的空间分布进行研究。结果表明:中国世界遗产地在空间上形成了一条“L”状集聚带、两个一级集聚中心、两个二级集聚中心和三个三级集聚中心,共有一条高关注带、两个一级关注中心、两个二级关注中心;二者既有耦合特征,又存在一定程度的空间错位;世界遗产地网络关注度的影响机制较复杂,是诸多合力综合影响的结果,世界遗产数量只是其中一个影响因素,这也是空间错位现象产生的原因。

重庆市旅游网络关注度与客流量关系研究——基于百度指数

在互联网时代,明晰城市网络关注度与客流量的关系于城市旅游业发展而言非常重要。借助百度指数平台,使用高峰指数、年际变动指数、VAR模型等方法揭示了重庆市旅游网络关注度的时空分布特征,并进一步分析了网络关注度与客流量的关系。结果表明:①时间分布上呈阶段性增长,关注度最高的年份为2018年,2020年的年际变动指数最接近100%,变动小,关注度稳定;②空间分布上呈分散式,增长不均衡,大致以重庆市为核心向外扩散,先向东扩散,再向南北扩散,符合地理衰减规律,在空间上集中于近距离客源省市,按关注度高低可分为4个梯队;③网络关注度与客流量存在明显的正相关关系,网络关注度是客流量的前兆,网络关注度对客流量有持续的正向冲击作用,滞后期为一年。

四川省旅游资源丰裕度与旅游网络关注度空间错位演变及影响因素分析

针对旅游发展中旅游资源丰裕度与旅游网络关注度空间错位带来的旅游资源未能充分发掘和旅游吸引力不足等问题,文章以四川省21个市(州)为研究对象,利用2011—2019年旅游景区与旅游网络关注度数据,通过重心模型和空间错位指数等方法,探究四川省旅游资源丰裕度与旅游网络关注度空间错位的时空演变特征。结果表明:(1)四川省旅游资源丰裕度和旅游网络关注度的时序变化特征大致相同,旅游资源丰裕度呈持续增长趋势,而旅游网络关注度在2018—2019年出现下降。(2)四川省旅游资源丰裕度与旅游网络关注度之间存在空间错位,两者重心呈现出西北-东南的地理位置偏移,并形成先远离后靠近的迁移趋势。(3)四川省各市(州)旅游资源丰裕度与旅游网络关注度的空间错位由西北到东南大致为“负向错位-正向错位”的分布特征;正向高错位市(州)稳定在成都市和绵阳市,负向高错位市(州)主要稳定在阿坝州、甘孜州和乐山市;空间错位指数发生根本性转变的市(州)主要分布在川东北地区。(4)社会环境、旅游发展、资源禀赋和网络发展等多种因素的综合作用使得旅游资源开发和旅游吸引力在空间分布上存在区域差异,形成了四川省旅游资源丰裕度与旅游网络关注的空间错位格局。

基于百度指数的万佛湖景区网络关注度时空分布特征研究

景区网络关注度是游客潜在旅游需求的一种重要表现形式,其时间和空间分布能够反映潜在旅游需求的时空分布。以安徽省万佛湖景区为研究对象,在收集景区2011—2020年百度搜索指数的基础上,分析万佛湖景区网络关注度时空分布特征。结果表明:2011—2020年万佛湖景区网络关注度时间分布呈上升趋势,季节性差异大,年内春秋季关注度高,冬夏季关注度低,节假日游客数量大幅上升,节前达到峰值,节后快速回落,年内各月分布较为不均衡;空间上主要集中在省内、长三角地区及经济较为发达的广东和北京等地区,省内主要集中在合肥、六安两地,空间分布较为均匀。