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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

基于百度指数的旅游景区网络时空关注度比较研究——以九寨沟与黄龙景区为例

信息技术的发展使得互联网成为当今居民出游前获取旅行信息的重要渠道。利用百度指数提供的"用户关注度"功能,通过搜索关键词获得九寨沟、黄龙景区2017年1月1日至12月30日的网络时空关注度数据,对九寨沟、黄龙景区的年、月、周网络关注度进行比较。研究发现,九寨沟景区的网络关注度要明显高于黄龙景区,且时间波动幅度较大,黄龙景区则较为平稳;从空间上来看,由于受目的地景区的宣传力度、距离、经济发展水平等要素的影响,不同地区网民对两景区的网络关注度的存在显著差异。     

我国乡村旅游网络关注度时空特征及影响机理

以国内31个省份的乡村旅游网络关注度为研究对象，构建基于国内多个网络平台的乡村旅游网络关注度评价指标体系，运用季节性指数、变异系数、多元线性回归等方法对2011—2020年内我国乡村旅游网络关注度的时空特征及影响机理进行研究。结果表明：乡村旅游网络关注度在时间特征上存在明显的周期性与季节性差异；在空间上呈现“东部较高，中部平稳，西部分化”的特征；乡村旅游网络关注度各影响因素对我国乡村旅游网络关注度的贡献度大小排序为地区经济发展水平>居民消费能力>受教育程度>网络发达程度>资源影响力>年龄结构。     

基于网络文本内容分析的宁夏休闲农业开发与需求特征研究

采用内容分析法,利用ROST Content Mining软件对宁夏休闲农业景区(点)的基本信息和游客游记评价两方面的网络信息文本分别进行了词频分析、社会网络与语义网络分析和情感分析,得出高词频词组、共词矩阵和语义网络结构图,对休闲农业景区(点)的资源类型、旅游活动内容、空间分布等基本特征及游客需求特征和满意度等进行了分析,认为宁夏休闲农业具有资源集聚的空间指向特征和城市指向性特征,游客满意度高、评价高、需求度高,具有较大的发展空间。     

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。     

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。     

四川省高等级景区空间分布特征及影响因素

为分析四川省高等级景区的空间格局,以四川省的839处高等级景区(3A、4A和5A级景区)为研究对象,借助Arcgis10.8工具,通过最邻近点指数、核密度分析等方法,从人文和自然两个角度,分析四川省高等级景区的空间结构及影响因素;根据结果,四川省高等级景区存在明显的分布不均,以成都市为核心的东部地区在景区数量和密度上都远超中西部地区,旅游景区分布受交通、水文因素和城市发达程度影响较为明显,整体空间分布呈明显正相关。     

基于地理探测器的甘肃省A级旅游景区空间分布与影响因素

利用空间分析技术与地理探测器模型,以甘肃省443个Ａ级旅游景区为研究对象,采用平均最近邻指数、核密度估计等方法,研究甘肃省Ａ级旅游景区的空间分布特征。在此基础上,运用地理探测器模型识别和分析影响甘肃Ａ级旅游景区空间分布特征的因素。研究表明,甘肃省A级旅游景区空间聚集效果显著,但空间分布均衡度较低。不同等级类型景区集聚程度存在差异,景区在以嘉峪关、张掖等市州形成分布较为密集的中心旅游圈,甘肃Ａ级旅游景区空间分布格局的形成受自然资源、社会环境、经济活力的共同影响,三者相比而言,经济活力指标对景区空间分布作用强度更大。     

拉萨市旅游目的地系统空间结构分形研究

运用分形理论,对拉萨市旅游目的地子系统(旅游景区系统、旅游城镇系统、旅游交通系统)空间结构进行分析,发现景区系统分布过于集中,中心性强;城镇系统结构紧凑,集中性强;交通系统呈离心状;三大子系统耦合较好,但景区和城镇的集中性与交通的离心性仍存在显著矛盾。据此提出加快旅游城镇和特色乡镇建设,提升旅游服务功能;优先开发周边旅游景区,推动区域旅游均衡发展;加强旅游景区连接公路建设,提高路网密度等优化建议。     

基于POI数据的长沙市旅游业空间布局与区位特征分析

景点POI的空间布局对优化城市整体旅游布局发挥着重要作用.抓取2010年11月长沙市景点POI数据,采用平均最近邻分析、核密度估计、缓冲区分析、区位熵等方法,从不同景点类型、不同距离尺度,探讨长沙市景点POI的空间分布特征,并对长沙市旅游业发展的相关影响因素进行分析.研究发现:整体来看,长沙市景点POI呈区域发展不均衡、区域密度不均衡、区域景点POI类型不均衡等特点;各类型景点POI集聚程度存在公园>城市广场>其他>风景名胜>宗教文化景观的差异;不同尺度的各类型景点POI集聚特征也有所不同,但总体表现为距离衰减规律;影响全市旅游业收入的正向影响因子主要有人口、POI数量和公路里程,人均消费水平与全市旅游业收入的相关性不显著.