羅景峰

(1.華僑大學(xué)旅游學(xué)院,福建 泉州 362021；2.中國旅游研究院旅游安全研究基地,福建 泉州 362021)

0 引言

5·12汶川地震造成近7萬人死亡，國內(nèi)旅游收入損失272.41億元；6·1東方之星旅游客船因強(qiáng)對流天氣發(fā)生傾覆致442人遇難；7·10都江堰山體滑坡致18人遇難；3·19桂林疊彩山景區(qū)發(fā)生落石事故致7人死亡；8·10江門暴雨突發(fā)山洪致8名游客遇難；10·16三峽景區(qū)泥石流致臺灣游客3死2傷等等。旅游災(zāi)害已經(jīng)成為影響旅游安全、制約旅游業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要誘因。Faulkner B[1]認(rèn)為旅游災(zāi)害是旅游目的地在不可控情況下突發(fā)的、不可預(yù)期的災(zāi)難性變化，并提出了旅游災(zāi)害管理框架模型。方中權(quán)[2]認(rèn)為旅游災(zāi)害是指對旅游業(yè)造成直接影響的各種災(zāi)害，并提出了旅游災(zāi)害防范與控制系統(tǒng)。王金偉[3]認(rèn)為旅游災(zāi)害是指旅游活動中包括旅游者、旅游企業(yè)及旅游資源在內(nèi)的各相關(guān)主體所遭遇的災(zāi)害事項，并在辨析旅游災(zāi)害與災(zāi)害旅游二者差異基礎(chǔ)上，提出了災(zāi)害旅游系統(tǒng)模型。Cavlek N[4]將旅游災(zāi)害分為自然災(zāi)害、人為災(zāi)害和人文科技錯誤導(dǎo)致的災(zāi)害等三類。秦志英等[5]為防范和減輕旅游災(zāi)害事件的損失，建立了旅游災(zāi)害事件成災(zāi)模型。李鋒等[6]對旅游目的地災(zāi)害事件的影響機(jī)理進(jìn)行了研究，揭示了旅游災(zāi)害事件對旅游目的地的影響過程。劉軍林等[7]構(gòu)建了智能旅游災(zāi)害預(yù)警與災(zāi)害救助平臺，并對其應(yīng)用過程中的服務(wù)需求進(jìn)行了探討。Yawei Jiang[8]從利益相關(guān)者的視角探討了旅游災(zāi)害管理中的協(xié)作問題。孫業(yè)紅等[9]對旅游社區(qū)與非旅游社區(qū)災(zāi)害風(fēng)險認(rèn)知水平的差異性進(jìn)行了實證研究。胡善風(fēng)等[10]對黃山景區(qū)崩塌災(zāi)害危險性進(jìn)行了評價，并據(jù)結(jié)果提出了防治策略。吳家燦等[11]構(gòu)建了嚴(yán)重自然災(zāi)害背景下災(zāi)害旅游景區(qū)對非災(zāi)害旅游景區(qū)波及效應(yīng)產(chǎn)生機(jī)理的概念模型。Wright D[12]研究了社區(qū)居民對災(zāi)害旅游的感知和災(zāi)害旅游對于災(zāi)后恢復(fù)重建的關(guān)系。劉麗等[13]對災(zāi)后旅游地恢復(fù)重建從不同階段出發(fā)提出危機(jī)管理策略。李敏等[14]基于游客動機(jī)提出了旅游業(yè)災(zāi)后恢復(fù)重建的五點(diǎn)策略。吳春濤等[15]對災(zāi)害旅游目的地進(jìn)行災(zāi)害旅游開發(fā)、管理及未來發(fā)展戰(zhàn)略進(jìn)行了分析。目前，國內(nèi)學(xué)者在旅游災(zāi)害研究上取得了初步成果，對旅游業(yè)防控災(zāi)害提供了一定智力支持。但同時我們也應(yīng)清楚的認(rèn)識到，旅游災(zāi)害理論及成果仍顯不足且難以有效應(yīng)對日趨復(fù)雜多變的旅游災(zāi)害所帶來的負(fù)面影響。理清我國旅游災(zāi)害近年來的研究熱點(diǎn)和存在不足，有助于描繪旅游災(zāi)害研究未來發(fā)展藍(lán)圖，便于準(zhǔn)確把握我國旅游災(zāi)害研究趨勢走向。為此，本文依據(jù)知識圖譜理論與方法[16-17]，基于中國知網(wǎng)核心期刊數(shù)據(jù)，繪制國內(nèi)旅游災(zāi)害研究熱點(diǎn)知識圖譜，以期為我國旅游災(zāi)害領(lǐng)域相關(guān)學(xué)者進(jìn)行系統(tǒng)深入研究提供參考借鑒。

1 資料來源與研究方法

1.1 資料來源

截至2018年11月20日，在中國知網(wǎng)中以主題“旅游”+“災(zāi)害”，并限定來源類別為“核心期刊”進(jìn)行精確檢索，得到113篇相關(guān)文獻(xiàn)。對113篇文獻(xiàn)進(jìn)行審核，剔除資訊、簡訊、會議通知等與研究熱點(diǎn)無關(guān)的文獻(xiàn)7篇，最終得到有效文獻(xiàn)106篇。對106篇文獻(xiàn)中涉及的461個關(guān)鍵詞做標(biāo)準(zhǔn)化處理，如刪除旅游、災(zāi)害、旅游災(zāi)害等與研究主題一致的關(guān)鍵詞，將汶川地震、汶川大地震、汶川“5·12”地震、“5·12”汶川地震合并為汶川地震等，最終得到標(biāo)準(zhǔn)化后的關(guān)鍵詞441個。

1.2 研究工具

采用我國學(xué)者崔雷教授及其團(tuán)隊研發(fā)的BICOMB共詞分析軟件系統(tǒng)、統(tǒng)計分析軟件SPSS19.0作為研究工具和手段。

1.3 研究進(jìn)程

研究進(jìn)程如圖1所示。

圖1 研究進(jìn)程Fig.1 Research progress

2 研究結(jié)果與分析

2.1 關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計及分析

由BICOMB軟件統(tǒng)計功能，得到總關(guān)鍵詞為317次，根據(jù)研究需要，抽取前23個關(guān)鍵詞作為高頻關(guān)鍵詞，并按頻次由小到大排列，如表1所示。

由表1可知，排在前12位的關(guān)鍵詞依次為汶川地震、災(zāi)后恢復(fù)重建、旅游目的地、九寨溝、旅游安全、風(fēng)險評價、自然災(zāi)害、地質(zhì)災(zāi)害、地震、旅游業(yè)、災(zāi)害旅游、可持續(xù)發(fā)展，其余11個關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次均大于等于3，這初步說明我國目前在旅游災(zāi)害研究領(lǐng)域主要集中在旅游目的地自然災(zāi)害的風(fēng)險管理和災(zāi)后恢復(fù)重建方面。

2.2 關(guān)鍵詞相異系數(shù)矩陣

首先，利用BICOMB軟件的共詞分析功能，結(jié)合23個高頻關(guān)鍵詞，生成詞篇矩陣。其次，將詞篇矩陣導(dǎo)入SPSS19.0中，選取Ochiai系數(shù)將其轉(zhuǎn)化為23×23的共詞相似矩陣。最后，根據(jù)相似矩陣，得到相異矩陣=1-相似矩陣，如表2所示。相異矩陣中，數(shù)值代表高頻關(guān)鍵詞間的相異性，其值越大，關(guān)鍵詞間的相似度越小、相異度越大；其值越小，關(guān)鍵詞間的相似度越大、相異度越小。

表1 關(guān)鍵詞排序

表2 高頻關(guān)鍵詞Ochiai系數(shù)相異矩陣(部分)

由表2可知，汶川地震與災(zāi)害恢復(fù)重建(0.592)相異性最小、相似性最大；旅游目的地與風(fēng)險評價(0.748)相異性最小、相似性最大；九寨溝與自然災(zāi)害(0.711)相異性最小、相似性最大；旅游安全與自然災(zāi)害(0.846)相異性最小、相似性最大。這表明汶川地震發(fā)生后的災(zāi)后恢復(fù)重建、旅游目的地的災(zāi)害風(fēng)險評價、九寨溝景區(qū)的自然災(zāi)害風(fēng)險管理以及自然災(zāi)害對旅游安全的影響等議題是目前研究的關(guān)切所在。

2.3 關(guān)鍵詞聚類分析

為進(jìn)一步展現(xiàn)各高頻關(guān)鍵詞間的親疏關(guān)系，將BICOMB軟件系統(tǒng)所生成的詞篇矩陣導(dǎo)入SPSS19.0中進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，得到各高頻關(guān)鍵詞聚類樹圖，如圖2所示。

由圖2中聚類分析結(jié)果，依據(jù)“群數(shù)不要太多，群內(nèi)樣本不要太少”聚類分析原則，將旅游災(zāi)害研究劃分為3大類。分類1為自然災(zāi)害風(fēng)險危機(jī)管理研究，具體又分為3個小類：第一小類為九寨溝景區(qū)自然災(zāi)害危機(jī)管理研究，包括九寨溝、危機(jī)事件、自然災(zāi)害3個關(guān)鍵詞；第二小類為旅游安全風(fēng)險感知研究，包括旅游安全、風(fēng)險感知2個關(guān)鍵詞；第三小類為景區(qū)地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險評價研究，包括泥石流、景區(qū)、風(fēng)險評價3個關(guān)鍵詞。分類2為旅游目的地災(zāi)后恢復(fù)重建研究，具體又分為2個小類：第一小類為旅游業(yè)的可持續(xù)發(fā)展研究，包括可持續(xù)發(fā)展、脆弱性2個關(guān)鍵詞；第二小類為旅游目的地災(zāi)后恢復(fù)重建研究，包括旅游目的地、風(fēng)景園林、龍門山、汶川地震、災(zāi)后恢復(fù)重建、旅游業(yè)、地震7個關(guān)鍵詞。分類3為自然災(zāi)害防治對策研究，具體又可分為2個小類：第一小類為旅游開發(fā)與自然災(zāi)害防治研究，包括旅游開發(fā)、防治對策、地質(zhì)遺跡、地質(zhì)災(zāi)害、滸苔綠潮5個關(guān)鍵詞；第二小類為災(zāi)害旅游研究，包括災(zāi)害旅游1個關(guān)鍵詞。

圖2 聚類樹圖Fig.2 Clustering tree

2.4 關(guān)鍵詞多維尺度分析

將相異矩陣導(dǎo)入SPSS19.0中，進(jìn)行多維尺度分析(ALSCAL)，得到高頻關(guān)鍵詞的多維尺度圖譜。進(jìn)而根據(jù)高頻關(guān)鍵詞聚類樹圖和多維尺度圖譜，繪制旅游災(zāi)害研究熱點(diǎn)知識圖譜，如圖3所示。

圖3 國內(nèi)旅游災(zāi)害研究熱點(diǎn)知識圖譜Fig.3 Mapping knowledge domain of hot topics of tourism disaster research in China

由圖3可知，我國旅游災(zāi)害的研究可從2個維數(shù)3個熱點(diǎn)領(lǐng)域分類展開：維數(shù)1為旅游災(zāi)害災(zāi)前防范與災(zāi)后對策研究(左右分，左邊部分的風(fēng)險評價、防治對策等屬于旅游災(zāi)害的災(zāi)前防范研究，右邊部分的災(zāi)后恢復(fù)重建、危機(jī)事件、災(zāi)害旅游等屬于旅游災(zāi)害的災(zāi)后對策研究)，維數(shù)2為旅游災(zāi)害風(fēng)險危機(jī)管理與可持續(xù)發(fā)展研究(上下分，上邊部分的風(fēng)險評價、風(fēng)險感知、危機(jī)事件等屬于旅游災(zāi)害的風(fēng)險危機(jī)管理研究，下邊部分的可持續(xù)發(fā)展、災(zāi)害旅游、災(zāi)害恢復(fù)重建、防治對策等屬于旅游災(zāi)害的可持續(xù)發(fā)展研究)；3個熱點(diǎn)領(lǐng)域分別為自然災(zāi)害風(fēng)險危機(jī)管理研究、地震災(zāi)害后的恢復(fù)重建研究、自然災(zāi)害防治對策研究，且對于自然災(zāi)害風(fēng)險危機(jī)管理研究較多。根據(jù)多維尺度坐標(biāo)軸劃分及各象限描述情況[16]，熱點(diǎn)領(lǐng)域1橫跨第一象限和第二象限，說明其既有研究空間又有一定聯(lián)系，但也存在松散和不成熟的地方，自然災(zāi)害危機(jī)管理相關(guān)研究處于整個研究網(wǎng)絡(luò)的核心，自然災(zāi)害風(fēng)險管理相關(guān)研究尚未形成穩(wěn)定清晰的結(jié)構(gòu)，該領(lǐng)域有待進(jìn)一步挖掘和發(fā)展；熱點(diǎn)領(lǐng)域2主要處于第四象限，說明地震災(zāi)后恢復(fù)重建研究處于旅游災(zāi)害研究的邊緣地位，重要性相對較小，且研究結(jié)構(gòu)較為松散，研究尚不成熟；熱點(diǎn)領(lǐng)域3處于第三象限，說明對自然災(zāi)害防治對策的相關(guān)研究結(jié)構(gòu)清晰，且比較正規(guī)和成熟，中國海洋大學(xué)、天津大學(xué)、中國科學(xué)院地質(zhì)與地球物理研究所、廣州大學(xué)、東華理工大學(xué)、黃山學(xué)院等機(jī)構(gòu)正在對此領(lǐng)域展開研究。

對比圖2、圖3可知，聚類分析結(jié)果與多維尺度分析結(jié)果略有不同：聚類分析中“旅游目的地”“脆弱性”屬于分類2，但在知識圖譜中被納入分類1；聚類分析中“災(zāi)害旅游”屬于分類3，但在知識圖譜中被納入分類2。出現(xiàn)上述差異的原因是：各高頻關(guān)鍵詞間的關(guān)聯(lián)性勢必會導(dǎo)致交叉和重疊；聚類分析和多維尺度分析數(shù)據(jù)來源和距離計算方式存在不同，聚類分析數(shù)據(jù)來自相似矩陣、距離計算采用“二分類方法(Ochiai)”，而多維尺度分析數(shù)據(jù)來自相異矩陣、距離計算采用“區(qū)間Euclidean(標(biāo)準(zhǔn)化選取“Z得分”)”。

3 結(jié)論與展望

本文基于中國知網(wǎng)的116篇核心期刊，利用知識圖譜理論與方法，繪制國內(nèi)旅游災(zāi)害研究熱點(diǎn)知識圖譜。得到如下結(jié)論：

(1)知識圖譜方法較為直觀地刻畫了我國旅游災(zāi)害研究現(xiàn)狀，包括2個維數(shù)和3個熱點(diǎn)領(lǐng)域。2個維數(shù)分別為旅游災(zāi)害災(zāi)前防范與災(zāi)后對策研究、旅游災(zāi)害風(fēng)險危機(jī)管理與可持續(xù)發(fā)展研究。3個熱點(diǎn)領(lǐng)域分別為自然災(zāi)害風(fēng)險危機(jī)管理研究、地震災(zāi)害后的恢復(fù)重建研究、自然災(zāi)害防治對策研究。

(2)自然災(zāi)害危機(jī)管理相關(guān)研究是旅游災(zāi)害研究的核心領(lǐng)域，自然災(zāi)害風(fēng)險管理相關(guān)研究尚未形成穩(wěn)定清晰的結(jié)構(gòu)，地震災(zāi)后恢復(fù)重建相關(guān)研究處于旅游災(zāi)害研究的邊緣地位，自然災(zāi)害防治對策相關(guān)研究清晰、規(guī)范且成熟。

(3)自然災(zāi)害危機(jī)管理仍是今后旅游災(zāi)害研究的重點(diǎn)，全域旅游時代的到來，對其提出了更高的要求和期望，如何實現(xiàn)全域視野下自然災(zāi)害危機(jī)管理將成為旅游災(zāi)害研究的新問題和新趨勢；自然災(zāi)害風(fēng)險管理研究尚不成熟且缺乏系統(tǒng)性，基于系統(tǒng)理論視角下開展風(fēng)險識別、評價與控制的全面自然災(zāi)害風(fēng)險管理將是今后旅游災(zāi)害研究的另一個重點(diǎn)方向；自然災(zāi)害防治對策研究雖取得了一定成績，但對于日趨復(fù)雜多變的旅游災(zāi)害防范仍顯力不從心，加強(qiáng)各研究機(jī)構(gòu)之間的廣泛合作共享、建立全國性跨區(qū)域旅游災(zāi)害應(yīng)對專家智能系統(tǒng)將是國內(nèi)旅游災(zāi)害研究學(xué)者的歷史使命所在。

(4)根據(jù)旅游災(zāi)害的內(nèi)涵和分類，旅游災(zāi)害除了自然旅游災(zāi)害外，還包括人為旅游災(zāi)害和綜合性旅游災(zāi)害。目前，國內(nèi)旅游災(zāi)害研究基本上局限于自然旅游災(zāi)害領(lǐng)域的研究，而對于人為旅游災(zāi)害及綜合性旅游災(zāi)害的研究尚少且研究潛力巨大，對于這兩方面的研究有待加強(qiáng)。

(5)國內(nèi)旅游災(zāi)害與大數(shù)據(jù)相結(jié)合的研究尚未見到相關(guān)報道，基于大數(shù)據(jù)的旅游災(zāi)害輿情評價研究、基于大數(shù)據(jù)的旅游災(zāi)后恢復(fù)重建研究、基于大數(shù)據(jù)的旅游災(zāi)害預(yù)警研究等，勢必會成為今后旅游災(zāi)害研究的新引擎和驅(qū)動力所在。