以兩個邊境旅游區(qū)的旅游網絡關注度為研究對象,收集2018.04.01—2019.03.31滿洲里和防城港旅游的百度指數,并利用季節(jié)性強度指數、周內分布偏度指數、地理集中指數等方法探討兩個邊境旅游試驗區(qū)旅游網絡關注度的時空分布特征及其異同,通過pearson相關性檢驗分析其影響因素。研究發(fā)現(xiàn):（1）時間分布上,防城港旅游的網絡關注度遠高于滿洲里旅游的網絡關注度;兩個邊境旅游試驗區(qū)旅游的網絡關注度年度變化趨勢較為相似,均呈現(xiàn)出3個峰值時期;防城港旅游的網絡關注度各季節(jié)分布較為均勻,而滿洲里則呈現(xiàn)出較強的季節(jié)性;兩者均呈現(xiàn)出工作日關注度高,周末關注度低,黃金周前關注度高,黃金周期間關注度低的特征。（2）空間分布上,兩個邊境旅游試驗區(qū)的旅游網絡關注度分布較為集中,熱點區(qū)域均分布在本省及鄰近省份和經濟發(fā)達省份。（3）影響因素方面,兩個邊境旅游試驗區(qū)的旅游網絡關注度與經濟發(fā)展水平、人口規(guī)模、地理區(qū)位均表現(xiàn)出較強的相關性,但在信息化程度上,滿洲里旅游的網絡關注度表現(xiàn)出較強的正相關,而防城港旅游的網絡關注度相關性不顯著。 

【文章來源】：四川旅游學院學報. 2020,(05)

【文章頁數】：6 頁

【部分圖文】：

防城港與滿洲里旅游網絡關注度的年度變化趨勢圖

黃金周變化特征:為對黃金周進行更為科學全面的分析，本研究獲取五一、十一及前后三天的數據。五一期間，防城港旅游的網絡關注度高于滿洲里旅游，同時兩者的旅游網絡關注度變化趨勢相似，均呈現(xiàn)出假期前三天關注度逐漸上升，于29日達到最大值，假期開始后關注度逐漸下降的趨勢。但防城港旅游的波動趨勢比滿洲里旅游更大，趨勢更加明顯(見圖3)。十一期間，防城港旅游和滿洲里旅游的網絡關注度變化趨勢較為相似，均呈現(xiàn)出2個峰值，防城港峰值為9月30日和10月3日;滿洲里峰值為9月30日和10月4日。兩者共同點為:假期前三天關注度開始上升;假期開始后關注度逐漸下降，并于假期中期再度回升，之后緩慢回落(見圖4)。與五一相同，十一期間防城港旅游網絡關注度的數量和波動趨勢均大于滿洲里。根據式(2)，測算十一黃金周期間周內偏度指數發(fā)現(xiàn)(見表3):兩者的周內偏度指數均小于0，說明兩者的網絡關注度偏向于集中分布在十一黃金周的前期，防城港旅游關注度的偏度指數比滿洲里更小，說明防城港旅游的網絡關注度偏向于十一前期的程度比滿洲里更強�？傮w而言，五一和十一，防城港旅游的網絡關注度數量和波動趨勢均大于滿洲里旅游網絡關注度，同時兩者均呈現(xiàn)出假期前關注度高，假期關注度低的變化趨勢，這與人們假期前搜索旅游資料的出游規(guī)律以及節(jié)假日期間旅游客流量市場變化規(guī)律相符。圖3 防城港與滿洲里五一期間旅游網絡關注度變化趨勢圖

防城港與滿洲里五一期間旅游網絡關注度變化趨勢圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于旅游者網絡關注度的旅游景區(qū)日游客量預測研究——以不同客戶端百度指數為例[J]. 孫燁,張宏磊,劉培學,張捷.  人文地理. 2017(03)
[2]基于百度指數的溫泉旅游網絡關注度時空特征研究[J]. 何小芊,劉宇,吳發(fā)明.  地域研究與開發(fā). 2017(01)
[3]“一帶一路”背景下民族地區(qū)旅游業(yè)創(chuàng)新發(fā)展研究[J]. 王佳果,吳忠軍.  廣西師范學院學報(哲學社會科學版). 2016(06)
[4]郵輪旅游網絡關注度的時空特征和影響因素——基于百度指數的研究[J]. 李霞,曲洪建.  統(tǒng)計與信息論壇. 2016(04)
[5]旅游安全網絡關注度時空特征及其影響因素[J]. 鄒永廣,林煒鈴,鄭向敏.  旅游學刊. 2015(02)
[6]旅游安全網絡關注度區(qū)域差異研究——基于中國31個省市區(qū)旅游安全的百度指數[J]. 林煒鈴,鄒永廣,鄭向敏.  人文地理. 2014(06)
[7]北京5A級旅游景區(qū)網絡關注度分布特征研究[J]. 張麗峰,丁于思.  資源開發(fā)與市場. 2014(11)
[8]基于百度指數的旅游目的地網絡關注度影響因素分析——以青島為例[J]. 李世霞,田至美.  首都師范大學學報(自然科學版). 2014(01)
[9]百度指數與旅游景區(qū)游客量的關系及預測研究——以北京故宮為例[J]. 黃先開,張麗峰,丁于思.  旅游學刊. 2013(11)
[10]旅游景區(qū)網絡關注度時空分布特征分析[J]. 林志慧,馬耀峰,劉憲鋒,高楠.  資源科學. 2012(12)



本文編號：2969080