基于社会感知计算的游客时空行为研究

在情景感知、大数据、移动互联网和物联网发展的大背景下,迎合社会感知计算发展的趋势,探讨旅游社会感知计算内涵及其应用。在分析了现实地理世界、游客行为研究和社会感知计算之间关系的基础上,探讨旅游管理、传感器、游客活动和推理机的相互作用,构建了四位一体的游客行为社会感知计算概念模型。同时以西安国内游客为例,在新浪微博数据的支持和旅游社会感知计算框架下,探讨西安国内游客的时空共现和旅游流空间转移,探明了游客之间的相互关系和旅游空间行为及旅游流空间网络特征,为游客行为研究提供了思路和借鉴。同时在目前社会感知计算研究进展的基础上,展望了旅游社会感知计算未来的发展方向。     

武夷山风景名胜区游客区域分布的空间自相关分析

利用空间自相关分析方法对武夷山风景名胜区游客区域空间分布进行分析.根据全局空间自相关指数(Global Moran′s I)及Z值,国内各客源地到武夷山风景名胜区的游客量的区域分布在整体上不存在显著的全局空间自相关,表现为随机格局;局部空间自相关指数(Local Moran's I)的计算结果表明大多数客源地与其邻近客源地游客量分布之间呈现随机分布的格局,只在极少数城市间存在显著的局部空间自相关,呈现聚集或离散的空间格局.     

基于旅游需求的甘肃省国际旅游时空变动研究

从旅游需求的角度出发,通过地理集中指数、年际集中指数、亲景度和旅游流等指标对甘肃省国际旅游的时空变动进行分析,总结了甘肃省国际旅游的时空变化特征.按照对旅游目的地国际游客从来源到流向的分析思路,首先对甘肃省国际旅游的时空集中性和亲景度进行分析,提出根据亲景度和年际集中指数对主要客源市场进行有重点、分层次开发.其次通过国际游客在甘肃省内的流向分析,指出应在把握游客需求趋势的基础上,促进优势旅游资源的开发和空间布局的优化.     

基于客源地的聚类-ARIMA模型的短期旅游需求预测--以天津欢乐谷主题公园为例

大多数旅游需求预测研究是基于目的地游客总数或消费总量开展的,尚未按不同的旅游目的或客源地细分进行预测.以天津欢乐谷主题公园为案例地,选择2014年第40周到2015年第26周为研究时段,利用通信大数据,提出了一种面向客源地的聚类-ARIMA组合预测模型.通过对不同客源地的时序数据进行聚类,选取各类别中的代表性客源地分别构建ARIMA预测模型.结果表明:对欢乐谷主题公园各客源地分别建模与聚类后通过6个代表客源地建模得到的结果一致;后者可以降低80%的预测成本.该方法具有较高的预测精度和较低的计算成本,适合面向客源地的短期旅游需求预测,可为旅游目的地提供更具针对性的旅游需求管理、分析与决策支撑.     

生态旅游区旅游流的时空演变与特征——以盐城麋鹿生态旅游区为例

对旅游流时空演变规律的研究,有助于揭示旅游系统内部各要素间相互作用的过程和机理。本文采用K-Means聚类法对盐城麋鹿生态旅游区游客数进行时空聚类,分别从省内和国内(省际)两个尺度上讨论了麋鹿生态旅游区游客变化的阶段性和市场划分,结果表明,1998~2005年间省内旅游流和国内(省际)旅游流从时间上可分为三个阶段,并较好地划分出了四种不同的客源地类型。根据时空聚类中不同类别中心点的变化,详细论述了麋鹿生态旅游区省内和国内(省际)旅游流随时间和空间变化的规律,揭示了不同类别之间旅游流整体变化特征,可为旅游规划、产品开发、市场营销以及旅游区的运营、管理和决策提供依据。K-Means聚类法能够从不同尺度上揭示旅游流时空变化的详细信息,可作为旅游流时空分布与演化特征分析的有效工具和手段。     

生态旅游区旅游流的时空演变与特征——以盐城麋鹿生态旅游区为例

对旅游流时空演变规律的研究,有助于揭示旅游系统内部各要素间相互作用的过程和机理。本文采用K-Means聚类法对盐城麋鹿生态旅游区游客数进行时空聚类,分别从省内和国内(省际)两个尺度上讨论了麋鹿生态旅游区游客变化的阶段性和市场划分,结果表明,1998~2005年间省内旅游流和国内(省际)旅游流从时间上可分为三个阶段,并较好地划分出了四种不同的客源地类型。根据时空聚类中不同类别中心点的变化,详细论述了麋鹿生态旅游区省内和国内(省际)旅游流随时间和空间变化的规律,揭示了不同类别之间旅游流整体变化特征,可为旅游规划、产品开发、市场营销以及旅游区的运营、管理和决策提供依据。K-Means聚类法能够从不同尺度上揭示旅游流时空变化的详细信息,可作为旅游流时空分布与演化特征分析的有效工具和手段。     

夏威夷群岛主要客源地旅游者行为特征研究

夏威夷群岛是世界上著名的岛屿旅游地,是以休闲、娱乐为主要旅游目的的地区之一.通过美国夏威夷州2003 Annual Visitor Research Report,获得第二手关于夏威夷旅游者的详细数据资料,依据旅游者行为特征的研究方法,对数据进行技术处理,找出夏威夷群岛主要客源地（Major Market Areas,MMA）游客行为特征,旨在对我国海岛旅游业发展有所启示.     

自驾车游客市场特征分析——以浙江省为例

基于对自驾车游客的实地问卷调查资料，得出了浙江省自驾车游客的客源地构成；分析了自驾车游客的年龄、职业、收入等结构特征及其出游时间、旅游偏好、消费水平等行为特征；揭示了制约自驾车游客出游的主要因素；最后，总结了自驾车游客的旅游体验与评价，以期为相关旅游企业及旅游管理部门的决策提供参考依据。     

基于小波分析的锦州市旅游流时空特征研究

社交媒体签到数据为旅游流时空特征研究提供了新的途径。基于2017年3月至2018年2月锦州市旅游流微博签到数据,运用统计分析、小波分析、自然间断点分类法、权重分析等方法,结合MATLAB、ArcGIS等软件,对锦州市一整年的旅游流时空分布特征进行研究,结果表明:旅游流出游呈现"峰林结构"特征,4—5月是锦州市全年旅游高峰期;省内游客集中于4—5月,省外游客集中于10月;旅游流呈现多时间尺度波动特征,其中8～12 d和31～38 d两个时间尺度的周期表现较为显著;旅游流客源属性不同,其出游时间集聚性、时间分布特征、时间尺度特征存在差异;旅游流在客源地和目的地空间上呈现集聚的特征,但其集聚特征受客源属性影响。     

高质量发展视阈下乡村旅游主客互动对游客公民行为的影响

东道主和游客是实现乡村旅游高质量发展的主体。基于社会交换理论,以旅游体验价值为中介,探讨乡村旅游主客互动对游客公民行为的影响机制,构建结构方程模型,并结合实地数据调研,运用SPSS,AMOS,BOOTSTRAP多元统计技术对模型进行实证检验。结果表明:主客互动中的社会互动维度和互动质量维度对游客公民行为具有显著正向影响;体验价值在社会互动与游客公民行为之间以及互动质量与游客公民行为之间具有部分中介作用;服务互动对游客公民行为的驱动效应不显著。     

一种新的客源地集中指数(tourCI)与实证分析

客源地分布的集聚特征是客源市场空间结构研究的重要内容。针对现有客源集中指数不能横向对比及难以解释驱动因素的问题,论文提出了支持引入不同影响因子参数的客源地集中指数“tourCI”计算方法,建立了基于tourCI指数的客源地空间结构解释概念框架,给出tourCI的多维度描述方式和意义解析,以测算不同影响因素下的客源地分布集聚特征。以大理古城位置微博签到提取的客源数据进行实证研究,结果表明：基于政区维度的tourCI反映出云南省内本地客源对大理古城客源分布特征产生了重要影响,省外客源分布相对均衡;基于距离维度的tourCI刻画了大理古城客源分布随目的地距离的变化规律,由近及远呈现“弱—强—弱—均衡”的指数变化模式;经济维度tourCI显示来自一线城市的游客高度集中在经济水平较高地区,来自新一线城市的游客分布相对均衡,其余城市的客源分布受经济影响较大。理论与实证研究证明了tourCI指数对客源地空间结构集聚特征及驱动因素具有较好的解析能力,有助于丰富旅游地理研究的方法体系。     

上海世博会中国国内旅游者空间行为研究

通过实地问卷调查方法获取旅游者行为数据,运用空间使用曲线、客源吸引半径、游憩活动空间等方法,阐述了重大事件型目的地——上海世博会国内旅游者的客源地空间分布、游憩活动空间、空间行为模式等。结果显示,上海世博会国内客源市场空间分布广泛,距离衰减现象明显,空间使用曲线是Boltzman型和基本型的复合,世博会的引力场半径为1 400 km;基于旅游目的地,世博会旅游者的旅游行为具有明确的世博会目的地指向性,旅游者在上海市域内的主要目的地是世博会,向长三角城市扩散基本上以苏州、杭州为中心向外呈同心圆衰减,游憩活动空间不连续;世博会旅游者空间行为模式以直游式、直游—周游式为主,旅游者个体属性不同,空间行为模式有一定差异。     

基于大数据的西安市国内游客情感体验时空变化研究

大数据时代,社交媒体的大量应用为研究游客情感体验以及探索其时空变化提供了新的数据源。采集3 a间西安市国内游客微博签到数据,运用热点格网图法、Getis-Ord Gi*方法和X-means聚类方法,从积极情感和消极情感2个维度研究西安市国内游客情感体验时空变化和演化规律。结果表明：（1） 城市中心、城市主轴线、主要商圈以及景区景点附近游客情感相对较高且稳定,高情感体验区域主要分布在曲江新区和西安古城旅游区。（2） 消极情感体验在西安的交通枢纽和城市边缘的空间占比高,交通枢纽主要以车站、城市进出口为主。（3） 整体上来看,3 a间西安市游客情感较为平稳,积极情感呈现“中心—边缘”的空间格局,消极情感和积极情感的呈现具有相似性,主要以3种类型为主：稳定型、相对稳定型和剧烈波动型。在3种类型中,稳定型的主要聚集地在城市中心、商圈附近、交通干线周边以及景区景点附近,相对稳定型占据西安市大面积区域,剧烈波动型处于距离城市中心较远的边缘。     

天柱山旅游产品组合与客流时空分布分析

旅游产品与客流时空分布相互作用规律是旅游地理学研究的重要内容。该文运用旅游地理学相关理论和概念,依据调研资料,采用相关分析、实证分析方法,对天柱山旅游产品组合与客流时空相互作用进行研究。结果显示,天柱山旅游产品类型逐渐复合化,自然观光产品仍是支配天柱山客流季节变化的主导因素,旅游产品空间布局的凝聚性和不平衡性,造成局部景点客流超载,局部欠载。根据客流时空变化趋势对旅游产品开发的要求,提出由产品类型组合、空间组合引导客流时空分布的产品组合策略。     

基于主观心理视角的游客环境行为意愿影响因素研究——以西溪国家湿地公园为例

以公众环境行为 “价值-信念-规范”理论（VBN）以及计划行为论（TPB）为基本借鉴理论,融合旅游活动特性,构建游客环境行为意愿影响因素模型,以西溪国家湿地公园为案例地,以结构方程方法进行数据分析验证理论模型。研究发现：游客环境行为意愿受到特定环境态度、感知行为控制以及旅游地意象3方面因素的直接影响,其中特定环境态度的影响最突出,感知行为控制次之,旅游地意象略弱;主观规范作为中介变量在受到环境价值观影响的同时作用于游客特定的环境态度与感知行为控制;旅游地意象要素直接影响特定环境态度与游客环境行为意愿。     

国际游客凝视与旅游文明——基于“印象·刘三姐”的实证研究

在旅游场景中,旅游交往与凝视无处不在。国际游客来华旅行,接触普通的中国游客、百姓,在最生活化的凝视中强化对中国社会、生活、文明各个方面的认知。本研究以中国最知名的山水实景演出——"印象·刘三姐",为研究场景,以国际游客的自由评论为数据来源,利用Leximancer分析国际游客的"印象·刘三姐"观看体验。研究表明,东道主与在场观众的互动是国际游客体验的重要部分。进一步分析发现,国际游客对演出感到满意,对东道主(当地农民、渔民)的表演大加赞赏。可是,不少国际游客对在场的部分中国游客行为,特别是观演礼仪,感到不满。本研究对旅游资源开发、游客教育、塑造公民文明旅游行为起一定的借鉴意义。     

基于多样本潜在类别的旅游者生态文明行为分析——以苏州市为例

基于多样本潜在类别模型,划分旅游者生态文明行为的潜在类别,比较不同性别、学历、年龄和收入旅游者潜在类别的异同。研究发现：① 根据生态文明行为差异,可以将旅游者划分为成熟型、起步型和淡漠型3种类型,分别占旅游者总数的28.7%、33.2%和38.2%,成熟型旅游者最少。② 性别间、学历间、收入间存在较高的形貌同构性（潜在类别数目都为3）和内涵同构性（各潜在类别命名一致）,表明性别、学历、收入对旅游者生态文明行为的影响较小;高学历对成熟型、起步型旅游者的生态文明行为有少量促进作用。③ 年龄间尽管分类形貌相似（潜在类别数目都为3）,但是分类内涵存在异质性,高、中、低年龄者的潜在类别命名和占比不尽相同;中年龄者生态文明行为表现优于低年龄者,表明年龄增长对主流旅游者的生态文明行为有积极影响;高年龄者生态文明行为呈现两极分化状态。④ 生态文明行为六要素方面,游览生态文明化最易实现,其次是出行生态文明化,而餐饮、住宿、购物、娱乐生态文明化实现难度较大。最后,从旅游者、旅游企业和国家三个层面探讨旅游者生态文明行为提升路径。     

基于GPS数据的自驾车游客时空行为研究——以西藏为例

在出行与游玩日益模糊化的背景下，利用GPS轨迹挖掘自驾车游客在大尺度范围内移动的空间行为特征和时间制约因素，对于规划设计旅游路线及旅游产品具有重要意义。本文选取自驾车旅游热点区域--西藏自治区，通过Python挖掘六只脚平台6748条“脚印”数据以及924 条轨迹信息，结合OSM路网数据以及旅游景点POI数据，以季节强度指数、多环缓冲区、核密度等方法探讨自驾车游客的时空行为特征。研究发现：（1）游客兴趣点主要沿西藏南部交通路网分布，国道周边的自然景观对自驾车游客具有明显吸引力；（2）游客兴趣点数随着与景点距离的增加呈现出幂函数式递减，自驾车游客围绕旅游景点存在一定的空间聚集。但游客兴趣点与景点的空间距离较大，沿途景观成为游客重点关注的旅游吸引物；（3）在年内，受西藏季节气候和自然环境的影响，游客出行以夏秋季节为主，主要分布在商业相对发达且旅游业态较多的拉萨和林芝市区。不同季节的自驾车速度存在显著差异，速度高低关系为秋季>夏季>春、冬季；（4）在日内，在进食、睡眠等生理节律及娱乐需求的约束下，游客会在停车场、服务站、景色优美的路段、景点等地方停留游憩，旅游活动的整体节奏是移动和静止的结合，且大部分时间处于移动状态。