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旅游地意象视觉表征的比较研究:营销图片和游客照片

发布时间:2020-05-12 08:05
【摘要】:Web2.0时代,旅游地营销组织(destination marketing organizations,简称DMO)和游客共同建构旅游地意象,影响潜在旅游者的感知和行为意愿。图片是一种有效的表意手段,且人们更加倾向于通过视觉图像来获取信息,旅游图片对旅游地意象的表征及对潜在旅游者的影响作用日益凸显。相对而言,国内关于旅游地视觉意象的研究十分匮乏。鉴于此,本文选取嵩山少林寺景区为案例地,以网络营销图片和游客摄影照片为数据源,通过定量和定性方法,比较研究该地旅游营销组织和游客表征的旅游地意象,从而为旅游地意象视觉表征的理论发展提供研究支持,提出促进旅游地意象表征一致性并提升视觉营销效果的相关建议。本文对旅游地意象视觉表征的相关研究进行综述,结合案例地的具体情况,提出旅游地意象的测量维度和研究方法。通过旅游地官方网站和社交网站收集630张营销图片和625张游客摄影照片作为数据样本,采用NVivo质性分析、卡方检验、特证词共现网络分析、T检验、符号学等方法,从旅游地意象显性特征和隐性特征两大测量维度,研究旅游地营销组织和游客表征的旅游地意象差异,探索旅游地营销组织的视觉营销主张和游客的凝视偏好,并对差异产生的原因进行解释性分析。此外,本文采用回归分析的方法,研究了旅游地意象各维度之间的关系及其对旅游意愿影响。研究结论显示:(1)DMO投射和游客感知的旅游地意象显性特征存在一定的差异。DMO侧重视觉表征少林寺景区的常住院建筑、舞台化演艺。而游客更倾向于表征少林寺景区的自然风光,对旅游设施的感知度较强,对少林寺景区的节事文化活动和僧人生活感知较弱。(2)构图方式上,DMO倾向于表现少林寺良好的生态环境和少林寺僧众生活的“后台空间”,且构图方式更为多样;游客摄影照片展现了有着络绎不绝游人和香客的常住院和少室山的“前台场景”。(3)DMO和游客表征的旅游地意象隐性特征存在显著差异。和游客相比,DMO表征的旅游地意象隐性特征评价均值普遍较高,力图塑造一个理想化的旅游地意象。(4)旅游照片的符号学分析结果支持了厄里的“表征循环圈”,并且揭示了DMO和游客的摄影方式和动机,一定程度上解释了不同主体表征旅游地意象差异产生的原因。(5)两大数据样本得到的旅游地意象各维度之间关系及其对旅游意愿影响的研究结果大体相似,但也存在差异之处。旅游从业者需要关注游客表征的旅游地意象对潜在旅游者旅游意愿的影响。研究结果为旅游地意象的管理和视觉营销等带来诸多启示,本文最后提出了相应的建设性意见。
【图文】:

示意图,软件功能,示意图,意象


游地意象心理属性和情感评价(隐性特征)。3.3.2.1 旅游地意象显性特征的测量方法(1)NVivo 质性分析NVivo 质性分析是一种对原始数据(文字、图片、视频等材料)进行编码从而形成类属概括的有效方法。NVivo 质性分析的理论基础是扎根理论,通过对原始资料进行编码,将资料归类到尽可能多的类别下面,然后对这些类别进行比较和分析,考虑它们之间的联系和区别,进一步将这些类属进行整合归并,从而提取出关键的概念属性。本文采用 NVivo11 分析软件对旅游图片进行编码,该软件是由 QSR 公司推出,具有导入、编码、群组、查询、建模、链接、分类和文件夹八大功能(图 3-2),能够有效将定性材料转化为定量数据。编码过程主要包括创建项目、导入材料、创建节点、简单编码,查询、复合编码等步骤。为了方便图片管理和分析,本文借助于 NVivo11 质性分析工具对图片内容进行编码,从而获取图片所表征的旅游地意象显性特征分析类目。

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图4-1 DMO表征的旅游地意象显性特征词频统计4.2.2 游客表征的旅游地意象显性特征词频统计从图 4-2 中可以看出:游客摄影照片中,少室山出现的频次最高,共出现了231 次,超过三分之一的照片都拍摄了少室山,,说明游客对少室山(三皇寨)的感知最为强烈,正所谓“不到三皇寨,不算少林客”,少室山成为少林景区的最强吸引物之一。人物在少室山、常住院建筑、周边景点建筑等场景中均有出现,因此在 625 张游客摄影照片中出现频次较高,位居第二。常住院建筑在 625 张游客摄影照片中出现了 139 次,占比 22.24%,排名第三,说明常住院建筑也是游客旅游地意象感知的重点。旅游设施主要是指景区内的标志碑、导游图、解说牌、指示牌、缆车、吊桥等,在 625 张游客摄影照片中出现了 78 次,排名第四,说明游客对旅游设施的关注度较高,一方面是因为游客的旅游活动需要旅游设施来支持,另一方面是由于旅游设施也能成为旅游景区的一项特色,引起游客的关注。寺内文物遗物表现了少林寺的佛教文化、历史文化,在游客照片中出现了 49 次,说明游客对寺内文物遗物的关注度较强。与常住院相比,少林
【学位授予单位】:郑州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:F592

【参考文献】

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本文编号:2659911

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