不同出游时间视角下游客流动网络结构及其分异特征——以西安市为例

以热门旅游城市西安市为研究区域,采集网络游记数据,综合运用社会网络分析和GIS空间分析方法,探讨不同出游时间下的游客流动网络结构及其分异特征,研究发现:(1)不同的出游时间约束下,游客旅游出行行为表现出显著的时间异质性。(2)基于游客流动的西安市旅游吸引物的节点结构具有显著的等级规模分异特征,随着出游时间的增加,旅游节点等级结构体系呈现出以高等级景点为枢纽的"强强"关联特征,高等级景点的游客集聚功能提升显著。(3)随着出游时间增加,西安市区旅游节点核心-边缘结构越明显,核心区的节点联系强度越大,区位邻近、知名度接近与交通便利是形成景点组团的关键因子。

城市形象短视频传播策略

短视频的兴起为政府的形象宣传提供了网络平台,如何通过网络平台宣传城市形象,传递政府声音成为各地政府的重要工作。采用文献研究、数据梳理和文本分析的研究方法,通过对新媒体兴起后政府在自身形象传播方面所面临的困境、机遇与挑战,以及对西安市、重庆市等政府部门的短视频官方账号内容、运营策略和传播效果进行分析,阐述短视频对于城市形象传播的影响以及相关策略。研究发现,短视频制作简单,能依靠后台大数据对用户使用短视频场景进行精准分析,对政府城市形象宣传起到了重要的推动作用,成为近年来城市形象传播的风口。研究表明,地方政府利用短视频进行自身形象的宣传,可以使政府的形象更加立体,通过政策层面的引导和操作层面的大众化传播,重塑受众对城市形象的认知,改变以往对于城市的刻板印象,引起受众主动传播城市良好形象的行为,最终提升政府管理与形象传播能力。

新冠疫情管控期间西安市人口分布演变及影响因素探测——基于多源时空大数据视角

新冠疫情的"超常规"管控举措影响了城市人口分布,研究其演变规律有助于疫情管控期间城市人口活动规律认知、聚集趋势判断,以及指导精准化管控分区划分和场所差异化管控。基于百度热力和POI数据,采用人口密度指数、ESDA及地理探测器,分析了西安市在2020年2-4月疫情管控期间的人口分布变化及其影响因素。结果表明:(1)西安市人口密度值及人口密度波动幅度由一环向郊外递减,且人口数量及人口流动性逐渐恢复。与非疫情阶段相比,居民的日常活动周期未发生较大变化,但受复工后企业错峰午休以及居民减少外出影响,活动特征在局部表现不同。(2)西安市高、较高密度区逐渐增加,较低、低密度区持续减少,而随着疫情管控放开及复工复产推进,城市人口分布逐渐由"中心—外围"转变为"中心—外围、开发区延伸"的空间结构。同时,西安市人口分布呈现明显的高、低值聚集以及内热外冷圈层式特征,且随着人口活力的恢复,这种特征越来越显著。在此基础上,进一步总结出防控导向型、防控—就业需求导向型、就业—消费需求导向型、购物—休闲需求导向型四种人口活动模式的特征。(3)西安市7类设施对人口分布的影响强度为:住宅小区>餐饮设施>生活服务>医疗机构>购物服务>办公场所>公园广场,且住宅小区、餐饮设施、生活服务、医疗机构的影响强度逐渐减弱,购物服务、办公场所、公园广场的影响强度逐渐增强,指出疫情管控影响下城市配套设施与人口分布的耦合关系变化是影响西安市人口分布由相对分散变为更加聚集的重要原因。

基于一体化视角的区域旅游发展研究——以大西安旅游为例

区域产业一体化发展是区域经济发展的内在需要和基本的空间演变规律.随着我国社会经济逐渐向工业后转型,旅游业已成为战略性新兴支柱产业,区域旅游产业一体化发展是旅游业发展的必然趋势.近年来,国外学术界已对区域旅游的空间发展与绩效进行了大量研究,我国学术界也已逐渐深入到区域旅游的一体化研究.该文以大西安为例,探讨其旅游景区(点)对区域旅游(经济)一体化发展的机制、动因及其相关策略.

大数据背景下智慧城市建设路径探析——以西安市为例

随着智慧地球理念的普及,智慧城市建设正在全球各地蓬勃发展。智慧城市建设应该立足于大数据时代背景之下,利用好大数据,挖掘出大数据对城市建设的价值,使得城市建设真正实现“智慧”。文章以西安智慧城市建设为例,在简要界定大数据与智慧城市等概念的基础上,探讨了大数据及智慧城市的相互关系,对西安智慧城市建设的成就和存在的问题进行归纳和梳理,初步提出了西安建设智慧城市的对策建议。

建设丝绸之路经济带新起点需抓好四个环节

建设大西安、带动大关中、引领大西北、走向大亚欧,是建设丝绸之路经济带新起点需要抓好的四个基本环节。建设大西安是打造丝绸之路经济带新起点的核心,带动大关中是构筑丝绸之路经济带新起点的基础,引领大西北是构建丝绸之路经济带的引桥,走向大亚欧是建设丝绸之路经济带的目标。这四个环节环环相扣,缺一不可,构成了完整的丝绸之路经济带。

基于POI数据的西安市餐饮业空间分布特征分析

在大数据背景下,结合空间分析和文本分析,对西安市餐饮业进行显性和隐性问题的挖掘和归纳,借助互联网爬虫工具和百度API平台,运用POI数据定性定量分析相结合的方法构建出西安市餐饮业的整体特征。通过python编写爬虫代码,以西安市餐饮业商户为研究对象,爬取了XX网站西安地区的餐饮业商户数据,利用大数据进行商户信息研究,分析了空间分布特征。研究发现,城市餐饮业商户主要集中于主城区,各中心内部呈现出核密度圈层递减特征。

西安市创意产业空间格局演化和影响因素

创意产业是经济发展和城市优化的有力手段,时空二维视角则是理解创意产业发展的有效逻辑。文章对创意产业的内涵、特征和行业范围进行辨析与梳理,使用大数据技术获取了西安市创意产业时空数据,选用空间分析方法从分布模式、集聚热点和发展方向性三个方面对西安市创意产业及各行业空间格局和演化过程进行探索,并基于空间可视化对影响因素进行结构性解析。研究表明:(1)西安市创意产业稳定集聚分布在城区;(2)总体上呈现既集聚又扩散的时空特征,演化过程具有多核心扩散分布的趋势,由核心集聚成团,经历沿南北中轴线发展成轴,最终形成以西南—东北方向覆盖城区的延绵片状格局;(3)创意产业各行业时空格局及其影响因素均具有显著差异;(4)产业整体的时空格局演化在多因素综合作用下产生,发展初期主要受非干预性因素影响,行政干预出现后非干预性因素影响力减弱;(5)市场因素和设施因素对各行业的影响具有普遍性和稳定性,行政因素则对部分行业作用显著;(6)动因差异的产生与各行业生产方式和产品的特征有关。