基于网络评论的中国海洋主题公园游客感知研究

为进一步加快海洋主题公园转型升级，推动海洋旅游产业实现高质量发展，基于中国30个海洋主题公园的线上游客评论数据，运用编码分析和网络文本分析，开展海洋主题公园游客感知研究。结果表明：亲子游是中国海洋主题公园的主要旅游形式，多数游客对中国海洋主题公园旅游形象感知持积极态度，满意度较高；正面情感评论中，高频词出现频率较高的是情感体验和旅游吸引物类，其中情感体验中的推荐程度类高频词占比最高，旅游吸引物中的特色场馆和海洋生物类高频词占比较高；负面情感评论中，高频词出现频率最高的是旅游吸引物类，其次是情感体验和管理服务类，其中旅游吸引物、旅游成本、治安水平和服务质量方面是游客负面情感产生的主要原因。     

基于网络文本分析的文化创意型旅游地游客感知研究——以广州红专厂文化创意产业园为例

随着互联网技术的快速发展,网络信息成为游客感知研究的重要数据来源。本文运用网络文本分析法,以12个旅游网站的游客评论和旅游游记为样本,选取广州红专厂为案例地,对文化创意产业型旅游地的游客感知问题进行了研究。根据高频词的统计结果,从形象感知、旅游动机、消费偏好和情感体验四个方面构建了文化创意型旅游地游客感知的概念模型,并得出相关研究结论。在此基础上,对红专厂创意文化园旅游的深度发展提出了一系列的对策和建议。     

基于LDA模型及情感分析的电影主题公园评论文本研究

以中国电影主题公园为例，收集多个旅游网站游客评论数据，采用LDA主题模型方法、共现网络分析方法及情感分析方法对游客评论文本进行研究。结果表明，国内电影主题公园游客评论可以分为旅游服务主题、旅游景观主题、整体感知主题以及活动体验主题4个主题。结合共现网络分析及情感分析结果识别当前景区现状及痛点，为文旅企业经营者提供较为准确的游客偏好信息，也为企业后续管理及决策提供相关理论及数据支撑。     

城市旅游景区形象感知研究——以南宁青秀山风景区为例

为了更好地利用网络技术等研究手段探寻城市旅游景区的形象感知,发挥城市旅游景区满足人们日常出行需求的功能,以青秀山风景区为例,运用网络文本分析法构建出青秀山风景区形象感知要素体系,运用IPA分析法分析游客感知要素结构以及体验质量评价。结果表明,景区的主要感知是围绕知名度和区位,游客对景区的整体情感趋于积极正面态度;IPA(重要性及其表现性分析法)分析结果表明,游客感知要素大部分表现性较好,也存在少部分表现性低于平均水平,整体感知要素重要性差异较大,游客对景区的关注较为综合全面。针对评价结果从丰富消费产品供给、挖掘特色优势资源、加强景区管理服务方面进行改进提升,为游客提供一个舒适的游玩环境,提升景区的游客感知质量。     

基于文本挖掘的西部城市旅游满意度研究——以携程西安和成都为例

利用携程网西安和成都的5万条旅游评论数据,构建旅游满意度指标体系,以评估不同城市旅游消费者的满意度。采用基于词云图、社会网络语义图以及LDA模型的特征分析来提取评价指标,构建适用于旅游评论的情感词典,并据此为评论情感赋值,结合层次分析法确定指标权重,分别计算满意度。结果显示:成都市的综合满意度高于西安市;游客对于成都旅游服务中的导游情况和行程安排的满意度高于西安;而西安携程旅游服务中地区游览特色更好,景点体验更佳。     

基于网络文本的森林康养旅游游客情感特征研究——以资溪县为例

本文采用内容分析法，以江西资溪县为例，对森林康养旅游游客情感特征进行分析。以2020年1月至2021年12月为时间区间，利用爬虫软件从去哪儿、马蜂窝、同程旅行、携程四大旅游网站抓取目标文本，通过软件ROST Content Mining 6对文本数据进行分析，梳理出资溪县森林康养旅游发展中遇到的问题。研究表明:游客积极情感占主导地位，消极情感所占比例较小，积极情感强度以中度和高度为主，消极情感以一般和中度为主。为进一步增加游客积极情感、削弱游客消极情感，资溪县应从游客体验、产业体系、市场监管、管理制度与专业人才五方面采取改进措施。     

基于文本挖掘的旅游目的地形象感知——以荔波小七孔为例

以携程网、去哪儿网收集的游记攻略为研究素材,基于旅游目的地"认知-情感"理论,运用ROST CM6软件对收集到的网络文本进行内容分析.研究发现:游客对于旅游资源、旅游环境的整体满意度较高,正面评价占比83.05％,中性及消极情绪较少;消极情感主要来源于单一的旅游活动、不合理的联票制度及配套的旅游基础设施.针对消极情感来源提出改进建议,为提升自然风光型景区形象感知提供参考和借鉴.     

数字时代野生动物旅游体验网络评论文本研究——以成都大熊猫繁育研究基地为例

随着文旅行业持续发展,网络评论文本成为影响大众选择出游景点的重要因素。采用文本分析方法对携程网中成都大熊猫繁育研究基地的旅游者评论文本进行研究。使用ROST ContentMining6和UCINET 6软件,对旅游者网络评论进行语义网络分析、中心性分析与情感分析。研究发现：社会语义网络分析“熊猫”“花花”构成一级核心高频词,“排队”“可爱”“成都”为二级核心词汇,且与一级词汇互相关联;旅游者积极情绪占比达75.15%,中性情绪占比为12.13%,消极情绪为12.72%。     

基于文本挖掘的智慧城市建设公众认知研究

社交媒体平台已成为公众获取智慧城市建设信息的重要来源。为探究公众对智慧城市建设的认知现状,对微博平台中智慧城市建设相关文本数据进行研究。运用LDA（潜在狄利克雷分布）主题模型得到公众关注的6个主题,运用基于情感词典的情感分析方法得到公众对智慧城市建设的情感倾向分布,并对消极文本进行可视化。结果表明,公众关注的主题可分为数字经济、技术应用、股票市场、人工智能、社会民生、政策发展,且公众对智慧城市建设普遍持积极态度。     

海南省18市县旅游综合竞争力及发展差异研究

为研究海南省18个市县旅游发展水平和旅游经济差异,文章构建城市旅游竞争力评价指标体系,采用SPSS因子分析和主成分分析对各市县的旅游竞争力进行综合评估,运用聚类方法把市县划分为4种不同的旅游竞争力类型。统计结果显示,四类市县具有不同的旅游发展特点,笔者提出了提升各类市县旅游竞争力的对策以及海南旅游经济发展的总体建议:用好用足中央政策,切实落实政策红利;树立海南旅游品牌,打造高端旅游市场;挖掘特色旅游资源,完善旅游配套设施;创新海南旅游服务,打造特色旅游产品。