主题公园旅游地网络关注度时空特征及影响因素研究——以长隆欢乐世界为例

基于百度指数,以长隆欢乐世界为例,利用季节性集中指数和地理集中指数分析主题公园网络关注度在时间和空间上的分布特征。运用相关分析法,分析主题公园网络关注度度影响因素。结果显示:(1)长隆欢乐世界网络关注度季节差异明显,呈现三峰三谷波动.(2)长隆欢乐世界网络关注度空间上分布不均衡,主要分布在东南部地区。(3)影响长隆欢乐世界网络关注时空差异的主要原因有公共假期、品牌知名度、空间距离、各省经济发展水平、网民数量、人口数量和人口统计特征。     

中国民宿网络关注时空特征及影响因素研究

网络搜索体现了人们对某种事物或现象的现实关注与潜在需求情况,是游客潜在出游行为的一种前兆。对民宿网络关注时空分布特征的研究,可以明确我国民宿需求的时空分布规律,为优化我国民宿行业发展空间布局提供理论参考。基于2015—2019年中国大陆31个省域空间单元的民宿网络搜索数据,使用赫芬达尔指数、季节性集中指数、周内分布偏度指数、地理集中指数、变差系数、首位度等指标,对中国民宿网络关注度的时空分布特征进行分析。研究发现：（1）中国民宿网络关注度在2015—2019年呈现明显的波动趋势,季节性分布差异明显,网络关注度在假日前期会出现显“前兆”效应;（2）中国民宿网络关注度存在地域不均衡性,空间分布上呈现“东部-中部-西部”依次递减的整体趋势,2015—2019年民宿网络关注度的区域集聚程度在降低,区域间差异在缩小;（3）气候的舒适性和闲暇时间是影响民宿网络关注度时间分布的主要因素,客源地的经济发展水平、居民购买力、人口规模、互联网发达程度、受教育程度和民宿业发展水平均会对民宿网络关注度的空间分布产生影响。     

成渝城市群网络关注度的空间分异及影响因素——基于抖音粉丝量数据

为深入探讨区域网络关注现状,以成渝城市群16个城市的抖音粉丝量为测度指标,采用空间关联、核密度分析等方法,分析城市网络关注度的空间分异格局,运用相关分析和地理加权回归模型探讨其影响因素,结果表明：(1)从空间分异格局看,整体城市网络关注度分布不均衡,呈现出双核结构凸显、中部地区塌陷的特征;关注度层级划分较为清晰,呈上下对称分布;(2)从空间关联格局看,关注度总值和平均值的LL区在西南部连绵分布,显著LH区围绕成都和重庆分布,人均水平的高值区为连接成都和重庆的资阳;(3)从空间集聚格局看,关注度总值和平均值的空间格局与分异格局类似,人均水平的空间结构为“核心-外围”结构;(4)从影响因素看,网络关注度与经济、网络、交通发达程度、城镇化进程、人口构成均呈显著正相关,其作用效应具有明显的空间异质性。本研究可为促进成渝地区城市活力、虚拟经济的提升提供科学参考。     

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、GoogleTrends、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。     

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。     

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。     

中国赴俄旅游网络关注度时空差异及成因分析

基于百度指数获取2014—2018年中国大陆31个省份对俄罗斯旅游相关关键词的网络关注度数据,采用基尼系数、首位度、季节性集中指数、地理探测器等方法,分析中国赴俄网络关注度的时空差异及其影响因素。结果表明：1）2014—2018年网络关注度与实际赴俄游客数呈正相关,5年间网络关注度增长迅猛,各月关注度则愈发均衡。2）网络关注度呈现东高西低、南高北低的特征,而网络关注度的季节性集中指数则相反;各省份网络关注度由极化分布转为相对均衡分布;各省份网络关注度的首位度不显著,北方地区最高。3）各省份网络关注度等级变化不大,东西部省份差异明显。高关注地区始终为广东、北京、上海、江苏、浙江,低关注地区以西部为主,形成甘肃-宁夏-青海-西藏连片分布的格局。4）经济发展水平、互联网普及度、国内旅游开放度是影响网络关注度空间分异的核心因素,城镇人口比重、赴俄交通便利程度、客源地夏季平均气温也起到重要作用。最后从加大互联网营销力度、推动开通直飞俄罗斯航线、开发个性化多元化旅游产品等方面提出对策建议,以期为中国赴俄旅游更好更快发展提供理论指导与实践启示。     

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。     

网红城市网络关注度时空动态演变及影响因素研究——以西安市为例

基于媒介地理学,以网红西安为切入点,结合数理统计、空间分析和地理探测器等方法,选取百度指数2017—2019年中国361个市域对西安市的网络关注度数据,分析网红西安虚拟空间建构的时空动态演变和影响因素。研究发现：① 时间上,2017—2019年西安市的网络关注度持续上升,季节差异显著,月际变化表现出明显的“前兆效应”。② 空间上,胡焕庸线以东区域的西安市网络关注度高于界线以西区域,区域差异逐渐缩小,东部省（市、自治区）大多为高关注度区,省会城市普遍高于该省其他城市,且西安市网络关注度显著热点区和显著冷点区连片分布,次热点区围绕显著热点区分布。③ 影响因素上,气候舒适度、闲暇时间及网红形象符号是影响西安市网络关注度时间分布的主要因素,客源地互联网发达程度、年龄结构、GDP规模、常住人口、受教育程度及两地的地理空间距离是影响空间分布的重要因素,其它因素影响力较弱。可见,媒介通过日常生活中城市居民的空间实践,重构了城市形象,同时也形塑了“人–媒介–城市”互动的动态虚拟空间,成为现代城市空间生产及实践重要构成要素。     

中国工业旅游网络关注度分布格局及其影响因素

基于2011—2022年中国内地31个省份135 036条工业旅游网络关注度数据,运用莫兰指数和地理探测器等分析我国工业旅游网络关注度时空特征及其影响因素。结果表明：(1)2011—2022年全国工业旅游网络关注度呈波动上升趋势,季节性差异不明显,月度波动近似“M”型;(2)全国工业旅游网络关注度省际差异显著,东、中、西部呈梯度递减趋势,地区差异由大到小依次为华东、华北、华南、华中、西南、东北、西北;(3)各省份工业旅游网络关注度空间自相关显著,“高-高”“低-低”集聚在华东、西北地区,“高-低”“低-高”集聚以四川、江西为主;(4)各影响因素贡献度由大到小依次为居民生活水平、工业企业数量、内部交通可达性、网民规模、城市化水平、区域经济发展水平、网络发达程度、工业旅游资源、外部交通可达性、空气温度、学历水平、旅游资源丰度、空气质量。     

基于网络关注度的中国沙漠型A级景区空间格局及其影响因素分析北大核心CSCD

基于搜索引擎指数、旅游网站指数、社交媒体指数和短视频指数等数据构建评价体系,运用空间分类、核密度估计、最邻近分析等方法,分析中国沙漠型A级景区网络关注度的空间差异并解释其影响因素。结果表明:(1)高、较高关注度水平中国沙漠型A级景区集中在内蒙古、新疆、甘肃,较低、低关注度水平景区数量多、分布广,且大多规模较小、等级偏低;从子系统看,搜索引擎、旅游网站、社交媒体子系统所显示出的空间分布格局与综合水平较为相似,短视频子系统与整体差异较大。(2)从空间集聚格局看,呈现出一主一副、多核联动的格局;从子系统看,搜索引擎、旅游网站和社交媒体子系统与整体相似,短视频子系统差异较大。(3)在空间结构特征中,整体呈现出中等以上水平区趋于均匀、较低水平区趋于随机、低水平区趋于凝聚的分布状态,且随着景区关注度水平降低而集聚特征逐渐增强;搜索引擎和旅游网站子系统与整体相似,社交媒体和短视频子系统与整体差异较大。(4)从影响因子看,景区销售市场、宣传平台建设、地区基础实力是主要影响因素,景区基础实力次之,外部旅游环境的影响力相对较弱。     

张家界国内旅游客源市场结构动态分析——基于网络关注度数据

依托网络关注度数据,利用地理集中度指数、首位度指数,分析张家界年内客源市场结构的变化特征及其影响因素,结果发现:(1)张家界客源市场分布较均衡,结构较合理。经济发展水平较高、人口数量较多、距离张家界较近的省区游客市场占有率较大。(2)不同月份、不同季节客源市场结构存在一定的差异。旅游旺季客源市场更为分散,旅游淡季客源市场较为集中。(3)气候和节假日是影响张家界客源市场结构变化的重要因素。与全年相比,节假日期间客源市场分布集中程度稍高,游客多集中在本地及邻近省区。(4)节假日,尤其是长假对远距离客源市场有一定的促进作用,但对近距离客源市场有一定的挤出效应。空间距离对客源市场结构变化具有重要的影响。     

四川盐文化遗产空间格局研究

借助ArcGIS软件可视化处理功能,运用地理集中指数定量分析方法,对四川盐文化遗产分布特征进行分析,探讨盐文化遗产空间分布的影响因素。分析结果显示:四川盐文化遗产主要由生产遗址和饮食类遗产项目为主,盐文化遗产总体分布相对集中,但在市域空间上分布数量不均衡,其空间分布受地形、资源、历史、经济、政策等因素的影响。在分布特征及其影响因素分析基础上,结合区域盐文化资源特点,提出四川盐文化遗产保护对策。     

基于网络关注度的酒店就业需求时空分布

收集2015年酒店就业需求(网络关注度)等相关数据,利用季节性强度指数、基尼系数、重心模型等方法,分析中国酒店就业需求的时空分布特征及其影响因素,并构建相关模型,分析各影响因素的边际效应,结果显示:酒店就业需求有明显的季节性,年内呈不规则的"M"形变化,且下半年高于上半年;春节后1个月,以及6~8月份是年内酒店就业需求的高峰,法定节假日及周末酒店就业需求相对较低;周内酒店就业需求呈逐渐下降的趋势,周初高、周末低。酒店就业需求空间分布受旅游专业学生数、酒店行业发展状况、人口基数等因素的影响,主要集中在中东部地区,酒店就业需求空间分布具有明显的季节差异。     

新型冠状病毒肺炎疫情公众关注度的时空差异与影响因素——基于百度搜索指数的分析

公众关注作为疫情防控与舆情治理的重要环节,其时空差异与影响因素却鲜见被讨论。因此,文章将百度搜索指数作为网络公众关注度的测量指标,采用百度人口流动大数据和疫情实时监测数据,运用空间分析、时空可视化、回归分析等方法,分析2020-01-09—03-02中国公众对"新型冠状病毒"网络关注度的省域时空差异与影响因素。研究发现:1)在空间上,公众对疫情的关注度东、西部差异较大,沿海高于内陆,且与疫情高发区吻合;在时间上,武汉"封城"前后各省份的公众关注度分布格局基本趋于一致,且"封城"后均明显高于"封城"前;春节期间关注度达到最高峰,而后随疫情周期性规律(潜伏—暴发)呈波动式下降;关注主题遵循"从早期对相关病毒的搜索到后期关注临床诊断与发展状况"的疫情发展规律。2)疫情动态数据、武汉人口流动的日动态因素与固定区位特征的经济社会发展因素会不同程度地影响受众对疫情的关注度,当疫情基本得到控制,宏观区位因素对公众关注度的影响作用开始凸显,具有持续稳定的影响;3)影响因素在疫情暴发前后2个阶段对公众关注度起着不同的影响效果。在疫情暴发初期,公众更易受疫情动态信息影响引发主动搜索行为;而在疫情暴发后期阶段,公众将注意力转移到流入各省份的武汉人口上。     

基于Tripadvisor 的中国旅游地国际关注度及空间格局

用户贡献内容(UGC)已逐渐成为旅游行为与感知研究的重要数据源.区别于通常利用搜索引擎关键词数量描述网络关注度的方法,本文引入电子社区层次结构为权重因子,建立了基于社区UGC的旅游关注度模型,能够灵活调节模型表达的重点,优化计算结果.针对著名旅游电子社区Tripadvisor 的研究发现,国外社区用户对中国旅游的关注呈现3 个典型特征:①旅游关注集中在“长城、泰山、黄山、九寨沟、张家界”等少数旅游吸引物,和“北京、香港、上海、桂林”少量目的地城市;大量吸引物和目的地关注度较低,呈现“长尾现象”与极化特征.②吸引物与目的地城市的关注空间具有明显耦合性,关注度较高的吸引物多邻近或隶属于关注度较高的城市,如桂林阳朔、北京长城、成都都江堰和九寨沟、杭州西湖等.③旅游关注空间整体呈现出由高到低的“东—中—西”格局,与中国区域经济的“东—中—西”梯度格局基本耦合;北京、香港、广州、深圳、上海、成都等关注中心也与区域经济中心一致.旅游资源禀赋、电子口碑传播模式、地理区位、经济水平和关注者国家的文化背景、经济发展状况、地理区位等是影响旅游者关注度及其空间格局变化的主要因素.旅游关注度模型旨在解决互联网用户对区域旅游关注的定量计算问题,为基于互联网UGC的旅游地理学研究提供新思路.     

新型冠状病毒肺炎疫情公众关注度的时空差异与影响因素

公众关注作为疫情防控与舆情治理的重要环节,其时空差异与影响因素却鲜见被讨论。因此,文章将百度搜索指数作为网络公众关注度的测量指标,采用百度人口流动大数据和疫情实时监测数据,运用空间分析、时空可视化、回归分析等方法,分析2020-01-09—03-02中国公众对“新型冠状病毒”网络关注度的省域时空差异与影响因素。研究发现：1）在空间上,公众对疫情的关注度东、西部差异较大,沿海高于内陆,且与疫情高发区吻合;在时间上,武汉“封城”前后各省份的公众关注度分布格局基本趋于一致,且“封城”后均明显高于“封城”前;春节期间关注度达到最高峰,而后随疫情周期性规律（潜伏—暴发）呈波动式下降;关注主题遵循“从早期对相关病毒的搜索到后期关注临床诊断与发展状况”的疫情发展规律。2）疫情动态数据、武汉人口流动的日动态因素与固定区位特征的经济社会发展因素会不同程度地影响受众对疫情的关注度,当疫情基本得到控制,宏观区位因素对公众关注度的影响作用开始凸显,具有持续稳定的影响;3）影响因素在疫情暴发前后2个阶段对公众关注度起着不同的影响效果。在疫情暴发初期,公众更易受疫情动态信息影响引发主动搜索行为;而在疫情暴发后期阶段,公众将注意力转移到流入各省份的武汉人口上。     

基于百度指数的全国雾霾公众关注度空间自相关分析

通过收集2011—2016年全国31个省市(除港澳台地区无数据)网民对"雾霾"这一关键词的关注指数,从时间和空间角度分析全国雾霾关注度的变化趋势,并运用全局空间自相关和局部空间自相关分析全国雾霾关注度的空间自相关程度。结果表明:1)2011—2016年,全国雾霾关注度总体呈上升趋势,其中2013年增幅最大;就地区而言,东部沿海城市雾霾关注度高于中西部地区;2)2011—2016年Global Moran's I值总体上呈下降趋势,但各年全国雾霾关注度仍呈现空间正相关,在空间上呈集聚分布;3)雾霾关注度高值区集中分布在长三角和京津唐地区,低值区集中分布在西部内陆地区,中部大部分省市多处于不显著的随机分布区,且低值聚集区、不显著随机分布区和高值聚集区在空间上依次呈自西向东,由内陆向沿海分布。     

国内海洋旅游市场规模特征及繁荣度研究

在分析海洋旅游市场影响因素的基础上,通过构建市场测算模型对我国海洋旅游市场的潜在规模以及现实规模进行分析,并通过构建市场繁荣指数模型,借助聚类分析、模糊综合评价等方法对主要海洋旅游目的地的市场繁荣度指数进行研究。结果表明:(1)我国海洋旅游市场潜力较大,客源市场分布主要呈现东西梯度递减的空间格局;(2)我国海洋旅游目的地空间分布呈现出较强的资源、经济双重导向性,即海洋旅游目的地主要集中在环渤海、长三角、泛珠三角等区域;(3)市场繁荣度指数方面,全国总体处于较为繁荣的水平,区域角度则表现出热点地区过热,冷点地区过冷的两极化分布格局。     

基于百度指数的东南亚国家网络关注度区域差异

基于2010―2013年中国31个省、自治区和直辖市对东南亚10个国家网络关注度的百度指数,采用弹性系数、泰尔指数和相对网络关注度测度方法,从“信源”“信宿”和“信道”3个角度对网络关注度区域差异特征进行了分析,发现：1）中国对东南亚国家关注度普遍提高,东南沿海地区普遍高于内陆地区,长三角地区关注度增长迅速,珠三角地区关注度最高。2）泰尔指数整体下降明显,东、中、西和东北经济分区区内部关注度差异的缩小与区域间关注度差异的拉大并存。3）区域内部的差异是造成中国对东南亚国家关注度差异的主要原因,而东部省份之间的区域差异是造成区域内部差异的主要原因。4）马来西亚逐渐取代越南,与新加坡、泰国组成东南亚地区被中国关注最多国家中的前三甲,出境旅游、经济贸易往来以及金融投资与合作是拉近双边关系的重要因素。5）对东南亚国家相对关注度较高的地区向东南沿海集中,东南亚被关注国家均分布在南海周边,南海战略地位突显。上海与东南亚国家的联系逐渐弱于广东,表现出广东在对东南亚贸易方面突出的地位以及城市之间跨流域的区域贸易分工。