張峰 陶玉國

摘 要：UGC數(shù)據(jù)為研究游客對空氣質(zhì)量的滿意度提供了新視角。采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取新浪微博近七年來游客對北京、福建5A景區(qū)空氣質(zhì)量發(fā)布的32萬余字的評論文本，通過基于Boson中文語義開放平臺的情感分析法測算滿意度值。研究發(fā)現(xiàn)，北京、福建景區(qū)空氣質(zhì)量整體滿意度評價(jià)值分別為0.752、0.811，等級依次為良級、優(yōu)級;從時(shí)間演變來看，北京呈下降趨勢，降幅為6.41%，福建呈上升趨勢，漲幅為1.76%;游客對北京景區(qū)的霧霾等空氣污染討論頻次高于福建。因此，建議旅游電商、社交媒體等平臺應(yīng)充分重視UGC數(shù)據(jù)的挖掘，積極探索建立游客滿意度評估管理系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：UGC;旅游目的地;空氣質(zhì)量;滿意度

中圖分類號：F590? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2019）24-0174-03

引言

近年來，中國不少城市出現(xiàn)了嚴(yán)重的空氣污染狀況，旅游目的地的空氣質(zhì)量也相應(yīng)受到影響。鑒于空氣質(zhì)量是旅游地選擇的重要因素[1]，旅游者對空氣質(zhì)量的滿意度不僅構(gòu)成了重要的旅游經(jīng)歷，而且對他們的出行計(jì)劃、重游意愿等產(chǎn)生重要影響。與此同時(shí)，社交媒體時(shí)代快速發(fā)展背景下，越來越多的游客將對旅游地空氣質(zhì)量的感受，通過各種自媒體平臺進(jìn)行傳播，形成了大量的有關(guān)旅游地空氣質(zhì)量評價(jià)的用戶生成內(nèi)容（UGC）[2]。充分研究這些UGC傳播中的滿意度評價(jià)，不僅有利于減少污染造成的對游客心理的不利影響，也有利于景區(qū)管理者對空氣質(zhì)量的提升提出針對性建議，對旅游目的地結(jié)合自身空氣質(zhì)量條件進(jìn)行營銷管理有借鑒意義。

當(dāng)前對旅游地空氣質(zhì)量滿意度等心理方面的研究較少，相關(guān)研究主要集中于天氣狀況對旅游目的地形象影響[3～5]、旅游者目的地選擇行為影響這兩方面[6～7]。基于此，本文選取北京、福建這兩個(gè)自然生態(tài)環(huán)境差異較大的地區(qū)作為案例地，獲取游客對其5A景區(qū)發(fā)布的空氣質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)評論，對這些評論滿意度進(jìn)行了對比研究。

一、數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.數(shù)據(jù)來源。文中的UGC數(shù)據(jù)來自于新浪微博，以“景區(qū)名稱+空氣+游”為關(guān)鍵詞，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具獲取?？紤]新浪微博用戶在2011年才開始活躍，故限制搜索時(shí)間為2011年1月1日至2018年6月31日。同時(shí)為了保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，設(shè)置微博發(fā)布地為各景區(qū)所在城市，類型為原創(chuàng)。數(shù)據(jù)去燥后獲取評論3 253條，共計(jì)32萬余字。

2.研究方法。游客情感是體驗(yàn)滿意度的主要測量標(biāo)準(zhǔn)[8]，因此利用情感分析法測度游客滿意度。情感分析是關(guān)于人們對實(shí)體、個(gè)體、問題、事件、主題及其屬性的看法、評價(jià)、態(tài)度和情感的計(jì)算研究[9]。鑒于Boson中文語義分析平臺提供了更具針對性的微博語料庫，而本文的評論數(shù)據(jù)來自新浪微博，故本研究選擇該平臺，便于進(jìn)行標(biāo)注和機(jī)器學(xué)習(xí)，獲得更佳的情感判斷準(zhǔn)確率。通過Python3.0編寫計(jì)算機(jī)編程語言調(diào)用Boson中文語義開放平臺，在調(diào)用時(shí)通過URL參數(shù)選擇微博社交語料庫模型對評論數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，以獲取不同時(shí)間段游客對北京、福建共計(jì)15家5A景區(qū)空氣質(zhì)量滿意度評價(jià)分值。在滿意度評價(jià)的等級標(biāo)準(zhǔn)方面，考慮到分值在0—1之間，將評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)擬定為劣級（0—0.20）、差級（0.21—0.40）、中級（0.41—0.60）、良級（0.61—0.80）、優(yōu)級（0.81—1），正負(fù)臨界值為0.5，分值越高，情感越趨向正面，滿意度越高。

二、結(jié)果與分析

總的來看，北京1 545條網(wǎng)絡(luò)評論的滿意度均值是0.752，福建1 708條評論的均值是0.811，福建地區(qū)相較于北京高出7.85%。按照滿意度值區(qū)間劃分，北京景區(qū)的網(wǎng)絡(luò)評論滿意度屬于“良級”，福建則屬于“優(yōu)級”，表明在網(wǎng)絡(luò)信息傳播中，游客更傾向于對福建景區(qū)的空氣質(zhì)量發(fā)表正面評論。鑒于空氣質(zhì)量是旅游目的地形象的重要組成成分，這種對空氣質(zhì)量的滿意度最終將影響到對目的地整體形象的評價(jià)。

1.滿意度年份變化對比。由下圖可知（未統(tǒng)計(jì)2018年7個(gè)月的數(shù)據(jù)），近七年北京景區(qū)空氣質(zhì)量UGC滿意度值分別為0.780、0.780、0.781、0.779、0.757、0.726、0.730，均為“良級”，2011—2014年滿意度值變化較平穩(wěn)，近七年整體呈下降趨勢，降幅為6.41%。福建景區(qū)空氣質(zhì)量UGC滿意度值分別為0.756、0.796、0.833、0.818、0.846、0.778、0.795，2013—2015年值為“優(yōu)級”，其余年份值為“良級”，近七年整體呈上升趨勢，漲幅為1.76%。僅在2011年，福建空氣質(zhì)量滿意度值低于北京，其余年份均高于北京。滿意度值一定程度上反映了空氣質(zhì)量。因此，北京景區(qū)空氣質(zhì)量滿意度值呈下降趨勢體現(xiàn)了其空氣質(zhì)量的下降，其原因可能與大氣污染帶來的威脅相關(guān)。

2.各景區(qū)滿意度對比。測算各5A景區(qū)網(wǎng)絡(luò)評論的滿意度值可知（見表1），北京地區(qū)滿意度值排名前三的景區(qū)分別為恭王府、奧林匹克公園、明十三陵，值最低的景區(qū)是故宮，僅為0.688。福建地區(qū)滿意度值排名前三的景區(qū)分為是太姥山、清源山、白水洋鴛鴦溪，均為自然風(fēng)景型景區(qū)。就福建地區(qū)而言，相較于文化古跡類景區(qū)，自然風(fēng)景型景區(qū)自然環(huán)境優(yōu)美、植被茂盛，空氣質(zhì)量也更佳，游客在網(wǎng)絡(luò)信息傳播中會表達(dá)較高的滿意度。

3.情感高頻詞對比。統(tǒng)計(jì)UGC文本中排名前20的高頻詞匯發(fā)現(xiàn)（見表2），兩地區(qū)景區(qū)的評論中均出現(xiàn)了清新、新鮮這兩個(gè)贊美空氣質(zhì)量的情感詞，但北京景區(qū)清新、新鮮的詞頻分別為246、138，低于福建景區(qū)的詞頻（詞頻為480、179）。此外，北京景區(qū)評論高頻詞還出現(xiàn)了污染、霧霾這兩個(gè)表征空氣質(zhì)量不佳的負(fù)面詞匯，福建地區(qū)評論中未出現(xiàn)這些詞。

由此可見，北京地區(qū)相對于福建地區(qū)，城市整體發(fā)展速度快，同時(shí)也帶來了更為嚴(yán)重的城市碳排放、霧霾天氣等空氣質(zhì)量污染問題，導(dǎo)致了游客會在網(wǎng)絡(luò)中傳播這些負(fù)面信息。如北京游客的評論“呼吸著骯臟的空氣，我來到了故宮，登上城墻，遠(yuǎn)眺被霧霾籠罩的帝都”，表達(dá)了其對空氣污染的不滿，此類信息的傳播將對潛在游客的出游決策行為產(chǎn)生負(fù)面影響。

三、結(jié)論及政策建議

研究結(jié)果表明，UGC傳播中的北京、福建景區(qū)空氣質(zhì)量整體滿意度評價(jià)值分別為0.752、0.811，等級依次為良級、優(yōu)級;從滿意度值的時(shí)間演變來看，北京呈下降趨勢，降幅為6.41%，福建呈上升趨勢，漲幅為1.76%;福建地區(qū)的自然風(fēng)景型景區(qū)空氣質(zhì)量滿意度高于文化古跡類;北京的霧霾等空氣污染是滿意度較低的主要原因，其空氣質(zhì)量快速惡化已成事實(shí)，加強(qiáng)其旅游地空氣質(zhì)量管理勢在必行。本研究也有一定局限性，UGC數(shù)據(jù)獲取渠道僅為新浪微博，從旅游網(wǎng)站、APP等平臺獲取的評論更能豐富本研究成果，建議未來研究可獲取圖片、視頻等多源數(shù)據(jù)。

旅游目的地生態(tài)環(huán)境治理需要全社會共同參與，有關(guān)立法、執(zhí)法部門應(yīng)盡快開展旅游地空氣污染整頓，增強(qiáng)空氣污染危害，以及如何形成、如何預(yù)防治理等方面的教育，提升個(gè)人與企業(yè)的社會責(zé)任，提倡更低碳、經(jīng)濟(jì)的生活與生產(chǎn)方式，控制空氣污染狀況的發(fā)生。同時(shí)，也建議旅游電商、旅游社交媒體等平臺充分重視UGC大數(shù)據(jù)的挖掘與利用，積極探索建立游客滿意度評估管理系統(tǒng)，避免負(fù)面旅游UGC內(nèi)容的傳播帶來的游客出游決策行為改變等不良影響。

參考文獻(xiàn)：

[1]? Goh C.Exploring impact of climate on tourism demand[J].Annals of Tourism Research，2012，（4）：1859-1883.

[2]? Zeng B.，Gerritsen R.What do we know about social media in tourism？ A review[J].Tourism Management Perspectives，2014，（10）：27-36.

[3]? 馮捷蘊(yùn).北京旅游目的地形象的感知——中西方旅游者博客的多維話語分析[J].旅游學(xué)刊，2011，（9）：19-28.

[4]? Sajjad F.，Noreen U.，Zaman K.Climate change and air pollution jointly creating nightmare for tourism industry[J].Environmental Science and Pollution Research，2014，（21）：12403-12418.

[5]? Aiping Z.，Linsheng Z.，Yong X.，et al..Tourists Perception of Haze Pollution and the Potential Impacts on Travel：Reshaping the Features of Tourism Seasonality in Beijing，China[J].Sustainability，2015，（3）：2397-2414.

[6]? 許春曉，周美靜，王甫園.旅游目的地選擇意愿的影響因素——以韶山為例[J].經(jīng)濟(jì)地理，2015，（4）.

[7]? Mayaka M.，Mutinda R.Application of destination choice model：Factors influencing domestic tourists destination choice among residents of Nairobi，Kenya[J].Tourism Management，2012，（6）：1593-1597.

[8]? 馬天，李想，謝彥君.換湯不換藥？游客滿意度測量的迷思[J].旅游學(xué)刊，2017，（6）：53-63.

[9]? Alaei A.R.，Becken S.，Stantic B.Sentiment analysis in tourism：Capitalizing on big data[J].Journal of Travel Research，2017，（9）：1-14.