基于百度指數的旅游景區(qū)網絡空間關注度實證研究

基于百度指數的旅游景區(qū)網絡空間關注度實證研究

1研究內容1:基于互聯網的網絡空間關注度中國互聯網產業(yè)已經進入新世紀以來迅速發(fā)展。據中國互聯網信息中心統(tǒng)計，自2008年6月以來，超過2.53億中國用戶使用互聯網信息的比例達到69.2%。2011年6月下旬，中國網民規(guī)模達到4.85億，僅在3個月內增加了91.7%。另根據《2011年中國網民旅行及預訂行為調查報告》,我國網民中有34.3%的人過去半年內外出旅游過,這一群體規(guī)模達到1.66億。從旅游決策的角度分析,當游客存在潛在旅游需求要進行決策時,會設法搜索相關旅游信息。Ratchford等指出消費者對信息渠道的選擇取決于信息獲取的價值和成本,而互聯網能夠提供多樣性的信息,并且獲取過程相對便捷。由于使用網絡的心理和經濟成本較低,越來越多的游客將會選擇這種方式。在未來10年至20年內,包括中國在內的大部分國家的許多人將生活在互聯網和電子商務生活方式之中,對他們來講,借助網絡獲取旅游信息、選擇旅游目的地、制定旅游計劃和安排旅游行程將成為一種習慣。游客在搜尋信息的過程中,常常使用搜索引擎,主要使用的搜索引擎是百度和Google,分別占65.7%和20.6%;游客搜索信息的網站主要是景區(qū)網站,約占28.9%,其次是綜合性門戶網站(如新浪、搜狐、網易等的旅游頻道)和專業(yè)旅游網站(如e龍、攜程網等),分別約占23.4%和15.1%,這在一定程度上說明百度和景區(qū)網站在游客中有較大的影響力,它們提供的旅游信息能得到較高的訪問率。因此對旅游信息關注的網民是潛在的旅游者,對潛在旅游者網絡關注度的研究就顯得尤為重要,其時空分布特征更是研究的基礎。本文選取搜索引擎上的旅游信息流為對象,利用百度指數搜索平臺,對我國景區(qū)的網絡關注度問題展開研究。近幾年來,以網絡空間關注度為代表的信息流與現實旅游接待人數為代表的旅游流之間的關系問題,也引起學術界的關注。李山首次基于百度指數對66個5A級景區(qū)的網絡空間關注度的時間分布進行有益研究,發(fā)現網絡空間關注度是現實客流量的前兆:周內表現為“日前兆”,年內表現為“旬前兆”;龍茂興依托百度指數,研究四川省旅游網絡關注度與實際旅游客流量的關系,發(fā)現二者具有極強的正相關性,具有較高耦合性,且關注度變化較之與現實客流量具有長度約半個月的超前性;馬麗君收集中國15個主要城市客流量及游客網絡關注度數據,分析影響客流量及網絡關注度時空變化的主要因素及其邊際效應,構建了國內游客量與游客網絡關注度的時空相關模型;梁志峰基于Google趨勢分析湘潭的網絡關注度。本文在上述成果基礎上,對網絡關注度的時空分布進行進一步的實證分析,并試圖解釋其中的原因,且對其季節(jié)性波動和黃金周特殊時段的“井噴現象”進行定量化分析,為景區(qū)網絡市場營銷決策提供有益參考。2數據來源2.1旅游信息搜尋百度是中國互聯網用戶最常用的搜索引擎,每天完成上億次搜索,也是全球最大的中文搜索引擎,根據艾瑞咨詢分析師陳泓發(fā)布的分析報告顯示,截至2011年第三季度,百度在中國搜索引擎市場中的份額達77.7%,呈快速上升趨勢。而用戶對旅游信息的搜尋則主要是通過對信息的“關鍵詞”搜索和點擊來體現的。百度指數是用以反映關鍵詞在一定時間內的網絡曝光率及用戶關注度,其中“用戶關注度”以網民在百度的搜索量為數據基礎,以關鍵詞為統(tǒng)計對象,科學分析并計算出各個關鍵詞在百度網頁搜索中搜索頻次的加權和,它能形象地反映該關鍵詞每天的變化趨勢,直接、客觀地反映網民的興趣和需求。本研究統(tǒng)計2010年1月1日至12月31日的用戶關注度數據,并將百度指數的用戶關注度稱作網絡關注度,以此代表和衡量被搜索的“關鍵詞”在網絡空間中的信息流狀況,反映出潛在旅游市場情況。2.2研究樣本的選取根據2011年6月中國旅游總評榜組委會公布的百強景區(qū)排行榜(此排行榜主要是依據2010年景區(qū)接待人數),這些景區(qū)中多數為5A級景區(qū)及國家級風景名勝區(qū),代表了中國旅游景區(qū)的最高水平,也是最受游客青睞的旅游熱點景區(qū),在網絡日益成為重要信息源的今天,這些景區(qū)也是網絡空間最受關注的對象。為使研究更加聚焦,選擇接待人數居前的50個景區(qū)作為研究對象,利用景區(qū)名稱作為關鍵詞獲取各個景區(qū)2010年1月1日至12月31日的逐日的網絡關注度(用戶關注度)數據,在關鍵詞搜索中發(fā)現“靈隱飛來峰”、“星湖”和“甪直古鎮(zhèn)”沒有百度指數數據,因此這3個樣本剔除。這樣,共47個景區(qū)作為分析樣本,其中北方合計14個景區(qū),南方合計33個景區(qū),具體的數據見表1。3結果分析3.1日公共利益分析將47個景區(qū)2010年1月1日至12月31日的百度用戶關注度數值按星期相加求平均值,得到其周內網絡關注度的日均分布情況(圖1)。從圖中可看出,在時間層面上,對景區(qū)的網絡空間關注度平日較高、周末較低,周二較周一略有下降,周三最高,周四、周五逐漸降低,除周三關注度較高外,平日其他4天差別不明顯;而周六最低,周日略有回升。這一特征與旅游人數平日較少、周末較多的分布呈互補狀,說明網絡關注度體現潛在游客市場。平日為周末出游做準備而在網上搜索,一般提前三天搜索的目的性最強,因此周三達到關注頂峰,周末因為出游而網絡關注度降低,周六出游人數最多,比例最大,因此關注度最低,周日休息結束,網絡關注度略有增加。在空間層面上,按傳統(tǒng)南北方劃分依據,對旅游景區(qū)的日均網絡空間關注度進行統(tǒng)計(圖2),發(fā)現南方的日均關注度為1207高于北方日均關注度948,均表現出平日高、周末低的特點,但北方景區(qū)網絡關注度周內更均衡,除周六偏低外,其他相差很小。而南方景區(qū)網絡關注度波動性相對較大,周五和周六落差明顯,平日較平穩(wěn)。南北方的這一差異,一部分是因為在47個景區(qū)中,北方景區(qū)偏少,只有14個,網絡關注度明顯低于南方景區(qū)。另外一個原因是天氣與氣候狀況的影響,它不僅影響到景觀的觀賞效果以及景區(qū)內項目能否順利開展,同時,還直接影響到人們的出行、舒適程度等。我國北方由于所處緯度高,年平均氣溫低,冬季天氣寒冷,不適宜戶外旅游活動,相反,夏季氣溫涼爽舒適,適宜旅游活動,一年中寒冷或極冷時間長,不適宜旅游活動的時間亦較長;而我國南方所處緯度相對較低,年平均氣溫較高,適宜旅游的時間較長,故游客關注度較高。3.2網絡關注度季節(jié)變化統(tǒng)計每個景區(qū)分月的日均網絡關注度,得到各自的季節(jié)性特征,47個景區(qū)大致可分為“單峰”型、“雙峰雙谷”型和“三峰三谷”型。單峰型景區(qū)除峰值月份外,其他月份都相對平穩(wěn),峰值出現在4月的有明十三陵,出現在7月的有深圳華僑城、五臺山、野三坡,出現在9月的有井岡山、三亞南山、拙政園,三亞天涯海角景區(qū)峰值出現在12月。雙峰雙谷型一般為4月和9月為波峰,4月為主高峰9月為次高峰的只有樂山大佛;9月為主高峰4月為次高峰的有橫店影視城、九華山、衡山、泰山、曲阜、杭州宋城、靈山大佛、丹霞山、三清山、峨眉山、黃山、天柱山、雁蕩山、華清池;故宮和秦始皇兵馬俑11月為主高峰,4月為次高峰;云臺山為8月主高峰,4月次高峰;茅山為7月主高峰,4月次高峰;西柏坡為6月主高峰,10月次高峰。在三峰三谷型景區(qū)中,周莊、烏鎮(zhèn)、同里、鳳凰古城、西塘這5個古鎮(zhèn)型旅游景區(qū)都無一例外的包含在內,觀察其日均網絡空間關注度分布(圖3)發(fā)現,除烏鎮(zhèn)稍有不同外,其他4個古鎮(zhèn)景區(qū)季節(jié)性分布非常相似,均為主高峰為9月,次高峰為7月,小高峰為4月,而烏鎮(zhèn)推遲一個月,主高峰為10月,次高峰為8月,小高峰為5月。對47個景區(qū)的網絡關注度取平均值,從總體上得到旅游景區(qū)分月的日均網絡空間關注度分布(圖4)。旅游景區(qū)全年的網絡關注度季節(jié)性明顯,總體上呈現“雙峰”特征,主高峰在9月,次高峰在4月,4月的峰值是由于5月和6月的下降,事實上7月、8月、10月都是高于4月的,5月有一個低谷,而12月到次年的2月為全年的低谷期,最低谷出現在1月。在旅游客流季節(jié)劃分上,將月客流量大于年平均月客流量的月份劃為旺季,將月客流量為年平均月客流量80%~100%的月份劃為平季,將月客流量少于年平均月客流量80%的月份劃為淡季。經計算可得,旺季是4、6、7、8、9、10、11月,平季是3、5、12月,淡季是1月和2月,具有旺季長,淡季短的特點。而現實旅游流由于“五一”和“十一”節(jié)假日的影響,5月和10月為高峰期,剛好比網絡關注度推遲一個月,與李山的“前兆效應”相吻合,也說明網絡關注度可在一定程度上代表潛在旅游客流量。在空間層面上,按照北方-南方統(tǒng)計旅游景區(qū)的日均網絡空間關注度(圖5),對比發(fā)現,南方和北方網絡關注度曲線基本相似,極淡月和極旺月均出現在1月和9月,但波谷出現月份不同,且南方景區(qū)網絡關注度較北方景區(qū)波動性更明顯。第一季度,南方景區(qū)和北京景區(qū)關注度相差不大,極淡月均出現在1月,因為此季度為旅游淡季,人們出游意愿還不明顯,網絡關注度均較低;第二季度,南方景區(qū)和北方景區(qū)在4月出現第一個波峰,南方景區(qū)的波谷出現在5月,而北方景區(qū)則出現在6月,5月的低谷是“五一”節(jié)假日人們的出行產生的必然結果,而北方景區(qū)在5月小低谷之后沒有回升,而是在6月份形成其第一個波谷,主要是因為全國高考是在6月上旬,高考之后增加了人們的出游率,而北方的5月-6月份是旅游氣候舒適度最高的季節(jié),因此出游率的增加造成網絡關注度的減少;第三季度,南北方景區(qū)關注度趨勢基本一致,極旺月均出現在9月,這是借助網絡平臺為“十一”假期的出游做準備;第四季度,9月的迅速飆升后,從10月開始到12月網絡關注度一直在下降,南方景區(qū)10月到11月落差明顯,但北方景區(qū)的下降趨勢較南方景區(qū)更加平緩?？梢杂眉竟?jié)性集中指數對其波動性加以定量分析,旅游景區(qū)網絡關注度季節(jié)性集中指數I可以定量分析網絡關注度的時間集中程度,其計算公式為:式中I為景區(qū)網絡關注度季節(jié)性集中指數;Xi為各月網絡關注度占全年的比重。I值越大則關注度季節(jié)性差異越大,I值趨向零,則關注度全年分布均勻。另外,極淡月與極旺月關注度之比更能反映出客流的季節(jié)差異,經計算得出北方景區(qū)和南方景區(qū)的I值分別為1.85,2.19,淡旺月關注度比值分別為0.44,0.37。北方景區(qū)I值小,淡旺月比值大,全年分布更均勻,南方景區(qū)季節(jié)性波動更明顯。3.3節(jié)假日前后景區(qū)網絡關注度特征1999年國務院公布《全國年節(jié)及紀念日放假方法》后,“五一”和“十一”黃金周旅游接待人數明顯增加,使5月和10月旅游客流峰值明顯。從2008年1月1日起施行的全國年節(jié)及紀念日放假辦法,增設清明節(jié)、端午節(jié)、中秋節(jié)為國家法定節(jié)日,全年共有春節(jié)、“十一”兩個7天的黃金周,以及元旦、“五一”、清明、端午、中秋5個3天的小假期。這些法定假日是中國公民外出旅游的高峰期,旅游景區(qū)網絡關注度也呈現出明顯波動特征,具有很強的代表性。本文以“五一”和“十一”為例,對假期前一個月到節(jié)日10天內共40天的網絡關注度進行對比研究(圖6)。五一節(jié)和國慶節(jié)前后景區(qū)網絡關注度的變化規(guī)律比較相似,呈現多峰多谷型,節(jié)日前5天到9天關注度明顯上升,到節(jié)日的前一天出現最高峰,“五一”前一天上升了9%,“十一”前一天上升17.7%;而節(jié)日當天關注度迅速下降,“五一”下降了30%,中秋節(jié)下降了26%,“十一”下降了22%,節(jié)假日內均保持較低關注度,第7到9天后有緩慢上升趨勢。而現實客流量變化規(guī)律是4月和9月初客流量與日俱增,“五一”、“十一”達到客流極高峰,然后急劇減少,7天后呈緩慢下降趨勢直到6月和10月底,這一規(guī)律與網絡關注度呈互補趨勢。趙安周等將不同于日?？土魈卣鞯奶厥鈺r段旅游流時空聚集和擴散現象定義為旅游流“井噴”現象,從圖6看出網絡關注度井噴現象也非常明顯。G指數是參照基尼系數所建立研究時間段期間客流分布的偏度指數,能反映假日7天內的關注度分布情況,計算公式為:式中fi為該周第i天的網絡關注度比例;i為客流量從大到小的排列序號;G<0則網絡關注度分布偏向在黃金周前期,G>0則其網絡關注度分布偏向在黃金周后期,G=0則關注度為對稱分布。經計算得“五一”和“十一”的G指數分別為-3.0、-6.5,說明網絡關注度均偏向黃金周前期,“十一”期間偏向更明顯。4季節(jié)動態(tài)特征基于百度指數,通過對47個景區(qū)的網絡關注度分析,發(fā)現以下時間分布特征:(1)一周內平日較高,周末較低,周三最高,周六最低,這一特征與旅游人數平日較少、周末較多的分布呈互補狀,說明網絡關注度體現潛在游客市場,南方景區(qū)關注度高于北方景區(qū),且南方關注度周內波動性較大,北方景區(qū)較平穩(wěn)。(2)47個景區(qū)的季節(jié)性波動大致可分為“單峰”型,“雙峰雙谷”型和“三峰三谷”型,三亞南山和三亞天涯海角景區(qū)的旺季在10、11、12和1月,與其他景區(qū)差異明顯。中國歷史具有代表性的景區(qū)故宮和秦始皇兵馬俑景區(qū)均為“雙峰雙谷”型,且主高峰都為11月,次高峰都為4月。周莊、烏鎮(zhèn)、同里、鳳凰古城、西塘這5個古鎮(zhèn)型旅游景區(qū)都為“三峰三谷”型,且景區(qū)季節(jié)性分布非常相似,均為主高峰為9月,次高峰為7月,小高峰為4月,而烏鎮(zhèn)推遲一個月,主高峰為10月,次高峰為8月,小高峰為5月。(3)網絡關注度季節(jié)性波動呈現“雙峰”特征,主高峰在9月,次高峰在4月,旺季是4、6、7、8、9、10、11月;平季是3、5、12月;淡季是1月和2月,與現實旅游流相比具有旺季長,淡季短的特