桂林旅游网络关注度时空分布特征及影响因素研究

网络关注度是网民针对某一事物在搜索平台留下的足迹数据总和，反映了网民的潜在需求情况。以桂林2019—2022年的旅游网络关注度为基础，采用季节性集中指数、地理集中指数、赫芬达尔指数、首位度4个指标来分析桂林旅游网络关注度的时空特征及影响因素，结果表明：桂林旅游网络关注度在时间分布上较为分散，不同月份间的网络关注差异较为明显；桂林旅游网络关注度的空间分布较为集中；客源地人口规模、空间距离、互联网发展水平与桂林旅游网络关注度存在显著的相关关系。     

黑龙江旅游网络关注度时空演变特征研究

探究黑龙江旅游网络关注度时空演变特征对黑龙江旅游业良性发展具有重要意义.利用百度指数获取2011—2018年全国和分地区黑龙江旅游网络关注度逐日搜索指数数据.从时间分布、空间分布、时空集聚3个方面研究其演变特征.研究表明:2011—2018年全国黑龙江旅游网络关注度年际变化总体呈现上升趋势,月际变化呈"W"形;2011—2018年31个省区市黑龙江旅游网络关注度空间差异较大、季节性影响显著;东部地区黑龙江旅游网络关注度偏高,西部地区黑龙江旅游网络关注度的季节差异最明显;东部地区内的黑龙江旅游网络关注度差异性最小,西部地区内差异性最大;黑龙江旅游网络关注度具有正空间自相关,部分东部、中部地区表现为高高集聚,多数西部地区表现为低低集聚.     

基于百度指数的三亚市5A级景区网络关注度时空特征分析

网络关注度对游客的出行前兆具有预测性，能够帮助指导旅游管理部门提前预警并做出科学合理的决策与规划，助推旅游业可持续发展。以海南省龙头旅游城市三亚为研究对象，基于百度指数，通过提取三亚市3家5A级滨海型旅游景区2012—2021年百度指数日样本，并运用季节集中度指数、地域集中度指数、赫芬达尔指数、首位度指数等指标从时间分布特征、空间分布特征两个角度对三亚市5A景区网络关注特征进行研究，并对其影响因素进行剖析。研究发现：三亚5A景区近5年来的网络关注度整体呈逐年下降的趋势；三亚市5A级景区的网络关注度受季节变化较为明显，冬季、初春、暑假、国庆小长假、春节小长假是旅游的高峰期，其中2月是一年中网络关注度的峰值；节假日期间反映出网络关注度对游客出游动态具有“前置”效应，并可能存在游客“错峰”出行的现象；空间分布具有集聚性，其中以海南省内、海南省周围地区以及经济较为发达的地区对三亚市5A景区关注度较高；空间直线距离、相对湿度差、平均温度差、气候舒适度对三亚市风景区网络关注度的影响较大。     

基于百度指数的山东省滨海旅游网络关注度研究

山东滨海城市联系紧密，滨海旅游资源各具特色。基于百度指数，通过获取山东滨海城市2014-2018年日均旅游搜索指数，借助Excel和ArcGIS10.0分析软件，运用季节性强度指数、周内分布偏度指数和地理集中指数进行统计分析，研究发现山东滨海旅游网络关注度季节变化特征明显，总体呈“倒V、单峰、两低谷”型，网络关注度空间分布较为集中，气候、经济、人口、距离、信息等因素是影响旅游地网络关注度的重要因素。并从产品开发、营销推广、城市合作、品牌塑造、精品旅游建设5个方面提出了有关建议，以期为打造中国东部最佳区域性滨海旅游目的地提供借鉴。     

基于百度指数的佛教旅游地网络关注度分析——敦化六鼎山景区为例

以佛教文化旅游地敦化六鼎山为研究地案例,基于百度指数2011—2020年每日网络关注度数据,采用年际变动指数、季节性集中指数和地理集中指数研究方法测算网络关注度的时空特征。研究发现,佛教文化地敦化六鼎山的年际网络关注度总体呈现先上升再下降的趋势;月际变化旅游网络关注度高峰期和平淡期差异性较小;周内变化旅游网络关注度最高峰由星期四延后到星期六。空间分布特征呈现出东部-中部-西部依次递减的趋势,具有明显的距离衰减性。     

台儿庄古城景区网络关注热度特征分析

旅游景区关注度是景区旅游影响力的反映.以台儿庄古城为研究对象,基于百度指数和运用Python爬取的携程游记文本数据,采用内容分析法及选取变异系数、地理集中指数等指标测度景区网络关注的时间、内容及空间特征.结果发现:景区关注度"前兆效应"特征不明显但季节性特征显著,夏季是景区旅游旺季;游客对具有丰厚文化底蕴的旅游吸引物印象最深,门票以及配套设施也是游客的兴趣点;网络关注度呈现"东高西低""北高南低"态势,存在省际区域差异和空间聚集性.     

山西省红色旅游经典景区网络关注度时空特征及其影响因素分析

网络关注度是旅游地吸引力与影响力的重要体现,与旅游决策行为密切相关。运用地理集中指数等数理模型及多元线性回归对2015—2019年山西省红色旅游经典景区网络关注度时空分布与影响因素进行分析。结果表明：时间上,山西省红色旅游经典景区网络关注度总体呈先降后升趋势,存在夏高冬低春秋平的季节分配特征;空间上,各省网络关注度呈东高西低分布态势,华北是山西红色旅游的核心市场;气候条件、社会事件、闲暇时间是影响网络关注度时间特征分异的因素;两地经济联系和客源地人均GDP是网络关注度空间分异的主要影响因素。     

忻州市主要景区网络关注度特征分析

以忻州市五台山风景名胜区、雁门关、万年冰洞、芦芽山风景名胜区、老牛湾景区、忻州古城6个主要景区为研究对象,基于百度指数和搜狗指数,从时间分布特征、空间分布特征两个角度对忻州市主要景区网络关注特征进行分析。结果表明：忻州市主要景区在近4年来的网络关注度均出现逐年下降的现象;忻州市主要景区的网络关注度受季节变化较为明显;节假日是一年中网络关注的小高峰,网络关注度在节假日的后半时段较高;从全国来看,忻州市主要景区的网络关注度的范围较为局限,主要吸引山西省周围的省份以及经济较为发达的其他省份;忻州古城作为新景区,成为忻州市网络关注度仅次于五台山、雁门关的景区,排名第3。忻州市应加大对主要景区的宣传,打造景区的冬季特色、凝练旅游口号,将忻州古城建设成为忻州市其他景区宣传平台,精心设计精品旅游线路,带动忻州市全域旅游高质量发展。     

基于分形理论的全国休闲旅游与乡村旅游示范点空间结构特征分析

文章基于分形理论关联维数的应用探讨,利用全国200个国家级休闲旅游与乡村旅游示范点为研究样本,分析了样本空间结构特征和各分区空间结构特征的差异.结果表明,休闲旅游与乡村旅游示范点空间结构具有分形几何特征,自组织演化在空间结构方面具有优化趋势,表现出示范点分布与铁路网、高速公路网布局的一致性和沿重要河流分布的特征.文章从构建完善的休闲旅游与乡村旅游中心地等级体系;优化和加强系统中各要素的关联性程度;加大对旅游交通基础设施的投资力度、完善区域内铁路、公路、水路和航空网络布局等方面提出了优化休闲旅游与乡村旅游示范点空间结构的建议.     

红色旅游经典景区网络关注度的时空特征及其影响因素分析——以红旗渠景区为例

利用红色旅游经典景区的网络关注度能够较好测度其发展状况和旅游教育效果。以列入《全国红色旅游经典景区名录》的红旗渠景区为案例地,基于百度指数数据,采用季节集中度、规模集中度、地理集中度、首位度等指数方法,探索分析2016—2020年红旗渠景区网络关注度的时空特征,进而分析其影响因素。研究发现：(1)红旗渠景区的吸引力和影响力不断提升,网络关注度总体呈上升态势,年内变化表现为“双峰模式”,但红色研学等活动引流降低了淡旺季关注落差,季节性差异较小。(2)各省市对红旗渠景区的网络关注度分布较为均衡,关注级别不断提升,低关注区域数量不断减少;区域分布呈现出“中凸东高西低”的空间分布格局,河南、河北、山东、山西、江苏、广东等中部和东部地区较为关注。(3)休假制度、经济发展水平、社会人口特征和空间距离等都是影响红旗渠景区网络关注度的重要因素。     

乡村度假旅游产品开发探讨

乡村度假旅游在我国还是一个新生事物，但发展势头却比较迅猛，逐渐成为乡村旅游发展的宠儿。目前国内关于乡村度假旅游产品的开发研究还比较缺乏。文章在对发展乡村度假旅游意义探讨的基础上，分析总结了目前国内外乡村度假旅游产品的几种主要类型及发展动向，探讨了这类产品的市场需求及特征。最后在分析乡村度假旅游产品要素的基础上，对乡村度假旅游产品开发模式进行了深入探讨。     

基于百度指数的中国沿海地区5A级景区网络关注度研究

依托百度搜索引擎提供的“百度指数”平台,通过搜索沿海地区5A级景区的关键词,分析2011—2020年景区网络关注度的时空变化特征。结果表明：时间分布上,中国沿海地区5A级景区网络关注度总体呈现先增后减的趋势,且季节性变化特征明显,呈现多个高峰期和低谷期;空间分布上,首先满足“距离衰减”规律,即距离沿海地区5A级景区越近省份的网络关注度越高,其次,经济发展水平越高的省份对沿海地区5A级景区网络关注度越高,且地理距离、客源地经济发展水平和目的地景区知名度等是网络关注度空间差异的主要原因。     

游客视角下婺源县乡村旅游数字化发展满意度研究

基于游客感知视角,以婺源县14个乡村旅游景区为研究对象,采用层次分析法(A H P)构建评价指标体系,运用模糊评价法和IPA分析法开展研究.结果表明:婺源县乡村旅游数字化建设的整体感知绩效值为5.01分,介于"较满意"和"满意"之间;婺源县乡村旅游消费支付方式感知绩效评分最高,为5.042分,环境安全监测的感知绩效评分最低,为4.821分;游客对婺源县乡村旅游设施和旅游管理保持着较高的关注度;游客对婺源县乡村旅游数字化发展的不满意主要集中在交通设施、安全监测、管控秩序、环境卫生、产品价格等方面.     

从网络信息视角看大学生的旅游决策影响因素及其市场开发

以大学生为研究群体,构建了基于网络旅游信息内容关注度的旅游决策影响因素指标体系。运用因子分析方法,分析了基于网络旅游信息内容关注度的大学生旅游决策影响因素,提取了三个主因子,分别为基础口碑因子、娱乐游览因子、消费因子。得出餐饮、口碑和费用信息因素对大学生旅游决策的影响力较大,尤其大学生出游前会努力获取前旅游者的经验。最后,为政府和旅游企业利用互联网开拓大学生旅游市场提供了相应的建议。     

铜梁区乡村旅游市场卷烟营销研究

近年来,铜梁区立足主城近郊区位优势,以培育旅游产业和建设美丽乡村为重要抓手,使乡村旅游业从无到有、逐步壮大,涌现出了黄桷门奇彩梦园、三色·乡下时光、"五朵金花"等乡村旅游景区。本文借助统计学相关理论与工具,从季节性特征、游客特征和卷烟销售特征3个方面入手,对铜梁乡村旅游市场卷烟进行分析。再针对铜梁乡村旅游市场特征,从完善营销策略、规划品规布局、转变营销对象、提振客户信心、精准新品培育、突出消费引导、打造特色终端、办理零售许可、净化市场空间,9个方面提出对策。     

入境旅游季节性测度及影响因素研究——基于上海的实证分析

季节性是入境旅游的典型特征之一,对旅游业发展具有重要影响。本文以2004—2019年入境旅游月度数据为样本,采用变异系数、月度指数测度上海入境旅游需求季节性,并构建面板数据模型分析上海入境旅游需求季节性影响因素。研究发现:①上海入境旅游月集中度波动频繁,季节性明显;②上海入境旅游季节形式表现为中间低,两边高的"M"型,在全年范围内形成旺季、平季和淡季3个旅游季节,其中3月、4月、5月、10月和11月为旺季,1月和2月为淡季,其余月份为平季;③长途客源市场季节性波动较小,但总体季节性较高;短途客源市场季节性在降低,但其内部客源地存在季节性过高和季节性过低的两极分化现象。④经济、气候和社会因素均不同程度显著影响上海入境旅游季节性。     

我国入境旅游流季节性特征及其时空演变研究--基于22个热点旅游城市面板数据的实证分析

文章以我国22个热点旅游城市为研究对象,选取2006-2013年各城市月度入境旅游面板数据（旅游人次）,对季节性时空分布规律及影响因素进行探讨。首先,根据入境旅游人次月度均值,对我国22个热点旅游城市的淡旺季进行划分,运用重心模型、基尼系数、变异系数等定量分析方法对各个热点旅游城市的季节性时空分布差异进行深入分析;然后,针对我国入境旅游季节性的时空差异分布规律,基于“推-拉”理论识别出入境客源国的休假制度和气候条件（推力因素）、旅游目的地的气候条件和旅游资源类型（拉力因素）等关键变量,进而提出应对我国入境旅游季节性的相关对策。     

山西省A级景区旅游流网络特征研究

收集携程网站上发布的关于山西省A级景区的旅行游记，以社会网络分析法构建261个景区为节点的旅游流网络，并分析节点特征以及整体网络结构特征。结果表明，在山西省A级景区旅游流网络中，等级较高的景区其吸引力较强；平遥古城、五台山、悬空寺等景区在山西省旅游流网络中处于关键核心位置，但能发挥旅游路线的中转枢纽作用的A级景区数量较少；旅游流网络具有明显的核心－边缘特征，同时表现出较大的规模以及较小密度。     

乡村旅游——建设社会主义新农村的有效途径

乡村旅游是指以各种类型的乡村为背景，以乡村化、乡村生活和乡村田园风光为旅游吸引物而进行的兼带观光、度假、休闲性质的旅游活动。我国各地的乡村旅游开发主要以观光农业和休闲农业为主，目前正向以观光、考察、学习、参与、康体、休闲、度假、娱乐等为—体的综合型方向发展。其中，国内游客参与率和回游率比较高的乡村旅游项目是以“住农家屋、吃农家饭、干农家活、享农家乐”为内容的民俗风情旅游；以收获各种农产品为主要内容的务农采旅游和以民间传统节庆活动为内容的乡村节庆旅游等几个方面。乡村旅游以其参与形式的多样性、参与主体的广泛性、旅游效益的综合性，尤其是促进城乡化交流和统筹城乡发展而受到各地政府和百姓的普遍欢迎。     

旅游网络关注度研究现状及进展分析

厘清旅游网络关注度研究现状和进展可为旅游产业创新实践与理论发展提供参考。以2012—2022年核心期刊文献作为数据来源,综合运用CNKI、Excel 2019、VOSviewer等工具开展文献计量分析。研究结果表明：年度载文量整体呈上升趋势,《资源开发与市场》《经济地理》《地理与地理信息科学》《地域研究与开发》是文献刊载量较多的期刊;资助发文的项目主要为国家级基金项目,发文量最多的研究机构是南京师范大学和湘潭大学;当前旅游网络关注度研究以百度指数为主要度量工具,时空分布特征、影响因素分析、旅游需求、客流量预测、红色旅游等是目前的研究热点和前沿,也是未来该领域重要的研究方向。