基于UGC数据的旅游数据挖掘研究进展

随着互联网和社交媒体的蓬勃发展,用户生成内容(User Generated Content,UGC)数据逐渐成为旅游大数据的重要组成部分。UGC数据能够体现游客旅游行为,数据类型丰富、真实性强、噪声大。本文回顾了过去几年旅游UGC数据研究的发展,分别从文本、照片、多模态3种数据类型角度进行综述,总结了近年来旅游UGC数据挖掘研究取得的成果,并探讨了未来研究的方向。

基于UGC数据分析的游客旅拍感知体验——以西江千户苗寨为例

【目的】探明游客感知体验的具体内容及表现。【方法】基于微博和小红书平台的UGC数据,运用认知-情感模型,从认知、情感和整体体验三个维度分析游客在贵州西江千户苗寨旅拍的感知体验。【结果】结果表明:(1)认知体验包含四个维度:总体感知、旅拍吸引物、旅拍环境、设施和服务;(2)积极情感体验包含6类:苗服拍照、社会文化环境、独特景色、特色活动、自然环境、餐饮住宿环境;消极情感体验包括5个核心类属:旅拍感受、旅游环境、旅游服务、旅游设施、游玩体验;旅拍整体体验上是满意的。【结论】通过对游客旅拍感知体验的研究,可为旅拍行业长远发展提供可行性建议,提升旅拍服务质量和游客满意度。

基于UGC数据分析的山岳型旅游目的地形象研究——以庐山为例

基于游客生成的UGC数据,通过ROST CM 6软件对庐山旅游近5年的网络评论进行了高频词、社会语义网络和情感分析,并采用内容分析法和扎根理论分别对认知、情感形象进行了研究。结果表明:游客对庐山旅游的整体感知以积极情感为主,认知形象和情感形象感知维度基本一致,皆涉及总体感受、旅游环境、旅游服务和基础设施;在情感形象分析中,消极情感主要集中在旅游体验的整体评价方面,旅游服务、景区管理和旅游交通3个方面的消极情感影响了游客体验和满意度。

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.

基于UGC和问卷调查的康养旅游形象感知研究——以米易县为例

旅游形象感知是影响旅游者选择旅游目的地的重要因素,是评价城市旅游形象的重要依据。基于UGC数据和问卷调查数据,分别分析旅游者对米易县康养旅游形象感知情况。基于“认知—情感”理论,从认知形象、情感形象和整体形象三个维度对UGC数据和问卷调查数据对比分析。研究发现:米易县康养旅游形象感知不突出;自然康养条件和社会康养环境是影响米易县康养旅游形象的重要因素;游客对于米易县康养旅游形象以正面为主。为提升米易县康养旅游形象,围绕特色康养膳食打造、营销模式创新、康养旅游接待能力提升、特色康养活动举办、专业人才队伍建设、双向认知平台建立以及乡村休闲旅游建设等方面提出建议。

基于UGC文本数据的南京中山陵核心景区旅游感知满意度研究

满意度的高低是游客对景区形象感知的主要体现方式,借助非介入式的网络文本能动态真实地反映使用者的旅游感受,促进景区可持续发展。以南京中山陵景区为例,首先借助八爪鱼采集器抓取了中山陵景区游憩者产生的网络UGC文本数据,然后基于高频词和网络语义来划定影响因子范围,再利用扎根理论进行景观感知要素编码,构建景区满意度评价模型,最后采用模糊综合评价法计算景区各因子满意度得分情况。结果表明:中山陵景区感知满意度总体为“满意”级别,但游憩者对于景区各要素的感知满意程度存在较大差异,其中“人文景源”得分最高,但“交通可达性”和“服务设施”得分较低,需优先对其进行改进。研究旨在从游憩者的角度探讨中山陵景区的满意情况,以此作为改善其现有环境、完善服务设施、营造纪念氛围的依据,为景区后续优化提供理论参考。

基于UGC数据的陕西黄帝陵景区使用后评价研究

为客观全面地探索纪念性景区使用者的综合需求,提出优化措施以促进景区可持续发展。选取陕西省黄帝陵风景区为研究对象,采集网络点评数据,借助内容分析法和IPA分析法,具体分析使用者属性特征并从景点建设、景区活动、公共服务、旅游设施、体验感受5个维度分析各项使用后评价要素的提及频率与情感倾向,探究使用者的使用后评价结果及其机理,同时根据数据分析绘制IPA分析图,直观地表现网络评价所提及的景区建设现状。结合网络数据研究结果,使用传统问卷调查方式开展线下调研,对比与补充网络点评数据分析结果。基于此,综合分析景区现有不足及优势项目,并针对性地提出增强景点串联、加深教育建设、增添活动模式、完善设施服务、加强宣传推广等策略,为黄帝陵景区发展提供参考。

UGC数据在旅游消费领域的研究:回顾、应用与展望

用户生成内容对于潜在消费者至关重要。潜在游客通过浏览现实游客发布的主客观感受线索来制定出行决策,旅游管理者根据用户生成内容了解游客的真实需求,并依据反馈详情改进旅游产品及其营销策略。在旅游消费领域,有关UGC数据的挖掘、分析等相关研究近些年越来越引起学术界的重视。本文在文献分析的基础上,回顾与梳理UGC数据在旅游消费领域的研究类型、分析技术的前沿及其研究成果应用,并剖析未来可能的研究方向,以期推动旅游学界UGC数据研究和实务界相关实践的发展。

基于UGC大数据挖掘的大群体两阶段风险性应急决策方法

针对在重大突发事件应急决策大数据环境下决策者偏好的不确定性及偏离群体一致性导致的风险,提出一种基于UGC大数据挖掘的大群体两阶段风险性应急决策方法。首先,通过数据挖掘和自然语言处理方法从UGC中获取公众对事件的偏好信息并构建应急决策属性体系,利用TF-IDF方法结合专家评估信息确定属性权重;其次,建立一个意见开放式的两阶段决策流程,提出依据决策者意见的可靠度和准确度量化决策风险,利用聚类方法得到相应的成员权重,并使用TOPSIS法对决策方案进行排序。最后通过天津港“8·12”重大爆炸事故的案例分析和对比验证了所提出方法的可行性和有效性。

基于数据驱动的移动图书馆UGC用户画像研究

[目的/意义]构建与分析移动图书馆UGC用户画像模型,挖掘用户潜在信息需求,促进移动图书馆UGC实现精准化推荐服务。[方法/过程]通过Python爬取喜马拉雅APP《三体》的部分评论数据并进行聚类分析;利用RFM模型选取典型用户;采用TF-IDF算法生成标签,利用词云可视化工具生成典型用户的完整画像。[结果/结论]详细阐述移动图书馆UGC用户画像的构建流程,并通过实例分析构建喜马拉雅平台《三体》部分典型用户的完整画像,提出移动图书馆应结合数据驱动的用户画像提供精准化的推荐服务、个性化的知识搜索、智慧化的预测服务、智能化的隐私保护,以促进移动图书馆UGC精准服务的实现。

城市夜间旅游意象要素感知及其维度建构——基于UGC数据

综合运用内容分析法、扎根理论和IPA分析方法,以广州“珠江夜游”为研究对象,分析城市夜间旅游意象要素特征、维度建构及要素评价。结果表明:(1)城市夜间旅游意象要素包含景观、服务、活动、建筑、地方、人物、设施、环境、文化等9类要素;(2)城市夜间旅游意象要素呈现出动静结合、时空交汇及显隐同构等二元性特征;(3)城市夜间旅游意象要素可归结为都市夜间景观、城市夜游活动、地方人文氛围、夜游服务体验及夜间旅游设施5个维度、22个要素范畴;(4)IPA分析发现旅游者对珠江夜游意象要素整体满意度较高,且对灯光景观意象要素评价最好,对服务态度要素感知最差。根据研究结果,提出了促进广州夜间旅游高质量发展的对策建议。

基于UGC数据的培田古村落目的地意象及其时空特征研究

旅游目的地意象是吸引旅游者的关键因素,旅游者生成的UGC(User Cenerated Content)图片数据在一定程度上反映了游客在目的地的感知偏好以及时空行为特征。以培田古村落为研究对象,以微博等社交网站采集的游客照片为研究数据,运用NVivo 11.0软件对其进行内容编码,对编码后的节点数据运用Ucinet 6软件进行共现网络分析,深入解读游客凝视下的培田古村落旅游意象,并运用时间统计分析以及核密度对培田古村落游客的时空特征进行探究。结果表明:(1)培田古村落的意象元素可以归纳为建筑形制、民俗特色、动植物、生产生活、山水景观、旅游服务系统、田园风光、气象风光8个类别。(2)培田古村落的景观意象组合大致可以分为3类:人文建筑与民俗特色相互映衬;古村落生活画卷与人文建筑植物景观相得益彰;山水景观包围陪衬着古村落。(3)在时间上,2月、6~8月以及10月是游客游览培田古村落的最佳季节。(4)在空间分布上,培田古村落游客的游览路径较为单一,村落入口的恩荣牌坊、工房门楼楼口以及“最美转角”处是培田古村落3大热点区域。研究结论有助于古村落目的地了解自身的资源特点,明确村落资源保护和利用方向,优化游客景观旅游路线,促进古村落的产业活化。

基于UGC数据的国内都市旅游流时空特征分析——以上海为例

通过探讨旅游者空间分布规律、旅游流动特征,有利于发现游客需求规律,加速全域旅游的发展。文章以典型都市旅游目的地上海市为例,通过大数据挖掘技术抓取赴上海市旅游者UGC数据,运用社会网络关系范式,对赴上海市国内旅游者的空间分布格局、旅游流流动模式进行系统分析,研究表明:(1)赴上海市旅游流流量一年四季较平均,游客停留时间短;(2)上海市旅游者空间分布呈现大分散特征,“马太效应”明显,旅游景区节点功能各异;(3)上海市旅游流线路呈现双核多中心布局,外滩、东方明珠和豫园共同形成旅游流核心部分,迪士尼成为“孤岛景点”;(4)上海市旅游景区内部流动结构多元化,存在多中心平衡结构、单中心平衡结构和初级凝聚结构。

基于UGC数据的乡村游客行为时空特征研究

在乡村旅游迅速发展的同时,乡村地区开始显现出乡村景观的无序化开发和城市化倾向,根据游客行为特征,合理进行规划和建设,才能引导乡村旅游的可持续健康发展。以汉中市乡村旅游地为例,以马蜂窝UGC数据为数据样本,通过GIS时空分析技术对数据信息进行时间和空间上的处理与表达,继而分析乡村旅游游客行为的时空特征及影响因素。研究表明:1)乡村游客出游呈现春秋旺、夏冬淡的时间特征,其兴趣点分布呈一核多点式的空间分布特征,以及以古村镇、历史遗址与乡村自然风光类景点为导向的空间偏好特征;2)空间分布对于道路的依赖性较强,使得交通不太便利的镇巴等区域游客聚集程度低,而景点距离市区的远近对游客行为影响不大,提升景点吸引力才是关键。基于以上研究基础,为乡村旅游的空间规划及未来的保护利用和建设管理提供建议。

基于UGC数据的南靖塔下村游客偏好及满意度研究

在大数据背景下,越来越多游客利用网络资源平台获取旅游目的地相关信息,随着数字足迹的不断兴起,UGC数据逐渐成为学者用于研究村落景观的数据来源。本文基于UGC数据,通过时间统计分析和核密度分析对南靖塔下村的游客旅游偏好时空特征进行研究,并利用IPA分析法对游客满意度展开分析,得出其中的影响因素,研究表明:塔下村主要以两大核心区域串联次要节点,沿带状河域形成具单一性和趋向性的南北向路线,其中游客偏好的景观类型及其时空变化特征主要受气候变化、旅游淡旺季、交通、体验丰富度等因素的影响。文章研究旨在为塔下村落的旅游发展建设提出改善与提升的方向与建议。

UGC作为数据源在旅游研究中的应用综述

UGC作为数据源在旅游研究中具有信息真实性、反馈及时性、内容丰富性等优势。通过对国内将UGC作为数据源的相关文献的梳理,从研究内容、研究方法两个角度进行评析。在研究内容上,目前主要从旅游目的地形象、决策与消费行为、旅游流、体验行为等方面进行研究。研究方法上,数据获取以网络爬虫为主,数据分析以内容分析法为主。最后,本文从研究范围、数据形式、研究内容、研究方法这四方面提出研究展望。

基于UGC的窑湾古镇旅游形象感知要素特征及优化措施

随着互联网技术的快速发展,更多游客通过网络分享旅游体验,为旅游形象感知分析提供了重要的数据来源.基于UGC数据,以窑湾古镇为研究对象,运用百度指数、网络文本内容分析法以及IPA分析法等方法,分析窑湾古镇游客的人群特点、行为偏好以及古镇旅游商业空间形象感知.结果表明:窑湾古镇游客来源地呈现出地域邻近性,游客主要来自江苏尤其是徐州,游客出行时间与主要节假日高度相关;游客对古镇旅游商业空间形象感知较为满意;大多数旅游形象感知要素的表现性评分较高,游客旅游体验较好;古镇内存在文化资源利用不足、旅游成本较高、基础设施不完善、景区管理与景区服务差等问题.最后,从调整营销策略、充分挖掘利用当地文化资源、提高游客接待服务能力以及提升景区管理水平方面给出窑湾古镇优化的建议.

基于UGC数据的新疆旅游目的地形象感知研究

随着网络技术的快速发展,越来越多的游客愿意把旅游的感想发布在各大网络平台,以便直观表达自己对旅游目的地的真实感受,同时为其他旅行者对旅游目的地的认知提供了充足的参考价值。利用Rost Content Mining内容挖掘软件,对携程、飞猪、马蜂窝三家专业旅游网站上2367篇新疆旅游景点游记进行文本数据挖掘,从认知形象、情感形象、总体形象三个方面对新疆旅游目的地进行探讨。结果表明:交通是游客目的地认知的重要因素之一;旅游者在旅游过程中表现的情绪大部分属于积极的;小众化的旅游需求日趋增长;绝大多数游客未表明是否愿意重游,小部分游客推荐或者愿意重游新疆。

基于社交媒体影像数据分析的城市历史街区公众认知画像与更新活化研究——以北京市南锣鼓巷为例

历史街区公众认知画像研究,有助于深入理解公众主体对街区客体空间特征、文化价值的认知逻辑,针对性指导“存量时代”历史街区遗产资源活化利用与文化传承。为此,根据环境行为学科的“认知画像”理论,建构了历史街区公众认知画像分析方法。以北京南锣鼓巷历史街区为研究样本,对不同性别、源地、年龄主体进行了认知画像分析,获得“男性注重空间结构与人文信息,女性注重景观细部与审美体验;外地游客关注标志景点与传统民俗,本地市民关注日常生活与休闲景观;老年人倾向活力景观与建筑遗产,中年人倾向清寂环境与品质空间,青年人倾向潮玩元素与解构文化”等特征结论;同时,从空间环境更新、业态设施更新、节庆活动策划、空间分区导览和游线订制推介五方面提出了基于群类、个体认知画像的历史街区遗产资源活化利用与展示导览策略。上述结论、方法可为城市历史街区主客认知交互研究与保护更新方法创新提供参考。

广东省森林康养基地客群时空行为特征

随着社会大众对优质森林康养产品需求的不断增加,森林康养基地已成为最受欢迎的森林体验目的地之一。文章以广东省首批10个康养基地为研究对象,收集康养客群数量和康养客群出行大数据,通过栅格化、网格化统计与空间分布可视化方式,分析现阶段康养客群行为及其兴趣点时空分布特征。结果表明:1)受节假日、特色森林景观和气候舒适度的影响,康养基地兴趣点呈“秋冬旺、春夏淡”的时间特征。康养客群以半日活动为主,平均停留时长为4.96 h, 9∶00—11∶00活动频率较高。2)大部分基地的兴趣点呈“一核多点”的空间分布特征,且多生成于气候舒适和季相景观丰富的春季、秋季和冬季。3)康养客群更偏爱游乐型、运动型和文化型的康养活动,食宿型和疗养型活动参与度较低。基于研究结果,从森林资源保护利用、空间优化提升和康养产品开发等方面提出相关建议,以期为森林康养基地的高质量建设提供科学依据。