基于多源数据的旅游者视觉行为模式与感知评估方法

用户生成内容(User Generated Content,UGC)作为感知旅游地物质空间的新型地理大数据,以使用者的视角描绘了旅游地的客观环境,是探索旅游目的地感知的重要途径。然而,传统的旅游研究对旅行摄影照片处理能力有限,深度学习图像语义分割技术的发展,为挖掘旅游者视觉行为模式,探索旅游地环境感知提供了有力支持。本研究提出了整合在线旅行照片大数据与问卷调查小数据的旅游者视觉行为模式与感知评估框架,并将其应用于鼓浪屿案例。首先将744条旅游轨迹,聚类为6类视觉行为模式,并可视化与时空分析;其次基于全卷积网络算法,量化22507张旅行照片语义,探索不同视觉模式的旅游者关注要素的空间分异;最后通过照片语义与场景感知问卷调查的相关性分析和多重线性回归模型,评估旅游地整体视觉感知满意度,并提出相应的空间优化建议。研究表明:①鼓浪屿旅游者视觉行为模式聚类为单点游、海岛风光游、环岛游、街巷空间游、遗产建筑游和全岛游6类;②不同视觉行为模式的旅游者视觉兴趣区存在空间集聚现象,视觉空间转移遵循地理邻近效应;③相关性分析与模型结果表明,旅游者偏好空间开敞度较高的区域,感知满意度越低的区域摄影行为越少,是环境提升的重点;④出行时间和成本效率最大化、建成环境、心理环境与社会环境是影响旅游者视觉感知的主要因素。本研究延伸了人工智能技术在旅游者视觉感知研究中的应用,为旅游地空间优化提供参考。