基于Tripadvisor的中国旅游地国际关注度及空间格局

发布时间：2020-10-17 09:43

　　 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。
【文章目录】：
1 引言
2 电子社区的旅游关注度模型
    2.1 关注度模型的主要因子
        2.1.1 旅游地名的使用频率
        2.1.2 电子社区的层次结构
    2.2 旅游吸引物和目的地关注度模型
        2.2.1 旅游吸引物关注度模型
        2.2.2 旅游目的地关注度模型
3 关注度模型计算中的数据库构建
    3.1 旅游文本数据库
    3.2 中英文旅游目的地与吸引物地名数据库
4 Tripadvisor的中国旅游关注度格局及影响机理
    4.1 Tripadvisor对中国旅游关注度统计特征
    4.2 Tripadvisor对中国旅游的关注度空间格局
    4.3 Tripadvisor中国旅游关注者的空间分布情况及不同国家对中国旅游关注度的差异分析
    4.4 关注度分布曲线与空间格局的驱动机制分析
5 结论与讨论
    5.1 结论
    5.2 讨论

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2844616