李麗群

摘 要：本文通過(guò)研究當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)在旅游需求分析方面的應(yīng)用，利用網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)分析旅游目的地的相關(guān)性，構(gòu)建搜索指數(shù)來(lái)衡量旅游需求，并通過(guò)實(shí)地調(diào)研，分析游客對(duì)特色文化旅游需求因素，為旅游管理部門(mén)提供相應(yīng)的對(duì)策建議。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；地方特色文化旅游；旅游需求；旅游管理

中圖分類號(hào)：F592.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-0037（2018）8-86-3

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2018.08.021

Abstract： This paper studied the application of current big data technology in tourism demand analysis， analyzed the relativity of tourism destinations by means of network search data， constructed search index to measure tourism demand， and analyzed the factors of tourists' demand for characteristic cultural tourism through field investigation， so as to provide corresponding countermeasures for tourism management departments.

Key words： big data； local characteristic cultural tourism； tourism demand； tourism management

近年來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，人民生活水平不斷提高，為緩解工作壓力，以放松心情、享受自然風(fēng)光等方式的外出旅游逐漸成為人們的一種休閑生活方式。隨著人們對(duì)生活品質(zhì)要求的不斷提高，對(duì)旅游產(chǎn)業(yè)的品質(zhì)也有較高的要求。正是在這樣的市場(chǎng)需求下，各具特色的旅游（地方特色人文、地方特色產(chǎn)業(yè)、節(jié)慶體育等）產(chǎn)業(yè)應(yīng)運(yùn)而生。

韶關(guān)地處粵、湘、贛三省交界之地，是歷史文化名城，具有深厚的文化內(nèi)涵；同時(shí)作為優(yōu)秀旅游城市，具有豐富的旅游資源。2015年韶關(guān)市接待游客4 239萬(wàn)人次，旅游總收入390.1億元。然而旅游業(yè)對(duì)韶關(guān)市生產(chǎn)總值的要素貢獻(xiàn)率只有8%，低于全國(guó)10%的平均水平。這表明了作為歷史文化名城的韶關(guān)文化旅游產(chǎn)業(yè)的低要素貢獻(xiàn)率的現(xiàn)實(shí)存在性。從本質(zhì)上來(lái)看，韶關(guān)文化旅游產(chǎn)業(yè)的低要素貢獻(xiàn)率源于包括地方文化旅游產(chǎn)業(yè)的功能定位和內(nèi)涵挖掘不夠深、延展性較弱等在內(nèi)的文化旅游產(chǎn)業(yè)缺乏精準(zhǔn)管理和可持續(xù)規(guī)劃?rùn)C(jī)制。近年來(lái)，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在旅游業(yè)發(fā)展中的廣泛應(yīng)用，以大數(shù)據(jù)應(yīng)用為核心，來(lái)提升旅游產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化水平。大數(shù)據(jù)技術(shù)整合了交通運(yùn)輸、環(huán)保、國(guó)土資源、城鄉(xiāng)建設(shè)、商務(wù)、航空、郵政、電信、氣象等相關(guān)方面涉及旅游的數(shù)據(jù)，同時(shí)與百度、谷歌、淘寶等主要網(wǎng)絡(luò)搜索引擎和旅游電子運(yùn)營(yíng)商合作，建立社會(huì)數(shù)據(jù)和旅游及相關(guān)部門(mén)數(shù)據(jù)合一的旅游大數(shù)據(jù)資源，為特色文化旅游產(chǎn)業(yè)提供了新的發(fā)展機(jī)遇和驅(qū)動(dòng)力[1]。

旅游需求準(zhǔn)確分析是旅游管理領(lǐng)域的一個(gè)重要研究課題，既有助于旅游管理部門(mén)建立對(duì)旅游目的地承載量和游客流量的預(yù)期判斷，并且基于分析結(jié)果制定相應(yīng)政策，可以進(jìn)一步完善旅游管理制度，從而提高地方旅游經(jīng)濟(jì)收益。

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)應(yīng)用

大數(shù)據(jù)技術(shù)中利用網(wǎng)絡(luò)搜索引擎技術(shù)，通過(guò)搜索“流行性感冒”等關(guān)鍵詞，可以提前探測(cè)某地區(qū)的流行性疾病情況；在經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)領(lǐng)域通過(guò)采集“價(jià)格”的搜索結(jié)果，來(lái)分析和預(yù)測(cè)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的變化情況。網(wǎng)絡(luò)搜索引擎技術(shù)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、國(guó)際金融市場(chǎng)、地區(qū)流感監(jiān)測(cè)、城市交通擁堵、產(chǎn)品銷量等的分析預(yù)測(cè)日益廣泛。由于旅游逐漸成了人們生活的需求，國(guó)內(nèi)外學(xué)者也開(kāi)始將大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用于旅游行業(yè)的研究。Choi等人為了預(yù)測(cè)旅游業(yè)銷量，通過(guò)旅游者對(duì)互聯(lián)網(wǎng)使用痕跡及其產(chǎn)生的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，有效地提高了旅游業(yè)銷量的預(yù)測(cè)精度。PR Newswire分析了大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)旅游產(chǎn)業(yè)和旅游營(yíng)銷的影響因素。近年來(lái)我國(guó)大數(shù)據(jù)與旅游相結(jié)合的研究成果較為豐富。吳英魔利用AISAS模型，構(gòu)建了大數(shù)據(jù)技術(shù)與旅游消費(fèi)行為之間的關(guān)系圖，由此，提出了基于大數(shù)據(jù)的旅游企業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷模式。丁家偉等人分析了大數(shù)據(jù)對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷的影響，探討了大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下農(nóng)家樂(lè)旅游產(chǎn)業(yè)的營(yíng)銷變革。目前，我國(guó)對(duì)旅游需求的研究成果主要集中在以傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)研究旅游需求的影響因素，利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和人工智能模式建立數(shù)學(xué)模型來(lái)構(gòu)建影響因素的評(píng)價(jià)指標(biāo)[2-4]。

2 基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的旅游需求描述

本研究主要以互聯(lián)網(wǎng)搜索數(shù)據(jù)和TC旅游網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從游客人口學(xué)特征、游客旅游偏好、旅游目的地選擇等3個(gè)方面綜合分析旅游需求。旅游者出行前對(duì)旅游目的地的選擇可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行反映，為此，利用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)技術(shù)可以預(yù)測(cè)旅游需求程度。

本課題研究對(duì)象是地方特色文化旅游的需求，通過(guò)對(duì)當(dāng)前國(guó)內(nèi)具有代表性的BD搜索引擎和TC旅游網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究當(dāng)前地方特色文化旅游市場(chǎng)的需求程度。由于當(dāng)前移動(dòng)端的便攜性，通過(guò)BD搜索引擎數(shù)據(jù)很大限度上代表了互聯(lián)網(wǎng)用戶對(duì)旅游目的地的關(guān)注度，也體現(xiàn)了旅游目的地在某一時(shí)期的熱度。TC用戶數(shù)據(jù)信息則反映了旅游者真實(shí)的需求及其滿意度。

韶關(guān)擁有世界級(jí)、國(guó)家級(jí)景區(qū)景點(diǎn)17處和省級(jí)及以下景區(qū)景點(diǎn)100多處，包括丹霞山、南華禪寺、珠璣巷、馬壩人遺址、梅關(guān)古道、廣東大峽谷、滿堂客家大圍、南嶺國(guó)家自然保護(hù)區(qū)等大批旅游景區(qū)，成為無(wú)數(shù)海內(nèi)外游客向往的旅游休閑目的地。利用BD搜索引擎工具研究當(dāng)前旅游熱度較高的丹霞山、南華寺和梅關(guān)古道3個(gè)景點(diǎn)旅游需求。圖1為基于丹霞山、南華寺和梅關(guān)古道關(guān)鍵詞的BD搜索數(shù)據(jù)。

從圖1可得出2017年1月和9月關(guān)注丹霞山景點(diǎn)的熱度較高，這與我國(guó)春節(jié)和國(guó)慶節(jié)假期有關(guān)，在我國(guó)春節(jié)和國(guó)慶節(jié)都會(huì)有7天長(zhǎng)假。2017年3月、4月和5月關(guān)注丹霞山景點(diǎn)的熱度也呈現(xiàn)小高峰，這與我國(guó)清明節(jié)和勞動(dòng)節(jié)假期有關(guān)，在我國(guó)清明節(jié)和勞動(dòng)節(jié)都會(huì)有3天小長(zhǎng)假。由此可看出，7天長(zhǎng)假與3天小長(zhǎng)假對(duì)丹霞山景點(diǎn)熱度具有較明顯的影響。

從圖2可得出，2013—2017年關(guān)注丹霞山、南華寺和梅關(guān)古道3處景點(diǎn)的熱度呈現(xiàn)一定周期性。游客對(duì)丹霞山景區(qū)熱度最高，南華寺和梅關(guān)古道分居二、三位。

3 地方特色文化旅游需求分析

為了探尋BD搜索引擎數(shù)據(jù)與旅游需求之間的相關(guān)關(guān)系，本文利用聯(lián)合分析方法對(duì)韶關(guān)地方特色文化旅游需求進(jìn)行實(shí)證分析，其流程如圖3所示。課題組對(duì)韶關(guān)丹霞山、南華寺和梅關(guān)古道三大景區(qū)分別進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，一共發(fā)放調(diào)查樣卷3 500份，剔除無(wú)效樣本，一共獲得2 689份有效樣本。問(wèn)卷主要包括旅游景區(qū)地方特色程度、人均日消費(fèi)、旅游紀(jì)念品特色程度、飲食特色程度、旅游景區(qū)成熟度、交通設(shè)施便利程度等6個(gè)需求因子。對(duì)6個(gè)需求因子進(jìn)行屬性水平設(shè)計(jì)，如表1所示。

利用Spearman的rho檢驗(yàn)和Kendall的tau檢驗(yàn)方法，對(duì)聯(lián)合模型進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，所得到的結(jié)果如表2所示。

從表2可得，Spearman的rho檢驗(yàn)和Kendall的tau檢驗(yàn)是呈現(xiàn)顯著的，表明所建立的模型擬合精度相對(duì)較高，則本文所做的基本假設(shè)和利用聯(lián)合分析方法對(duì)韶關(guān)旅游需求分析是合理的，即本研究樣本可體現(xiàn)韶關(guān)丹霞山、南華寺和梅關(guān)古道三大景區(qū)旅游需求結(jié)構(gòu)。

聯(lián)合分析方法中效用分析是利用效用值反映游客對(duì)旅游目的地的需求程度，某一需求因子效用值越大，說(shuō)明游客對(duì)旅游目的地的這種需求期望越高。根據(jù)游客對(duì)各種需求因子效用值，則可得到各需求因子對(duì)吸引游客的相對(duì)權(quán)重值，如表3所示。

從表3可得出，游客對(duì)旅游目的地的需求程度由大到小依次是旅游景區(qū)地方特色程度、飲食特色程度、旅游景區(qū)成熟度、交通設(shè)施便利程度、旅游紀(jì)念品特色程度、人均日消費(fèi)額度。

4 結(jié)語(yǔ)

本文基于大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)韶關(guān)丹霞山、南華寺和梅關(guān)古道三大景區(qū)旅游需求進(jìn)行分析，運(yùn)用聯(lián)合分析方法分析了游客對(duì)旅游目的地的需求情況，并計(jì)算出了各需求因子的權(quán)重。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：游客對(duì)韶關(guān)丹霞山、南華寺和梅關(guān)古道三大景區(qū)旅游需求權(quán)重較高的是旅游景區(qū)地方特色程度、飲食特色程度。

本研究為相關(guān)旅游管理部門(mén)運(yùn)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)，針對(duì)性地改善旅游景區(qū)服務(wù)質(zhì)量，提升旅游景區(qū)的競(jìng)爭(zhēng)力和吸引力，健康有序地推進(jìn)旅游城鎮(zhèn)化，提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平提供理論支撐。

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