蔡衛(wèi)民 于雅靜 成 義

(1.湖南師范大學 旅游學院，湖南 長沙 410006；2.武漢理工大學，湖北 武漢 430070)

0 引言

截至2019年6月，我國互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量達8.54億，搜索引擎用戶數(shù)量達6.95億。眾多網(wǎng)絡(luò)用戶通過百度、微博等網(wǎng)絡(luò)平臺檢索和分享展會信息，以指導自身行為。因此，探究和揭示進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時空變化特征及其影響因素，有助于官方對進博會的網(wǎng)絡(luò)信息影響力進行定位，更好地開展網(wǎng)絡(luò)營銷宣傳，提高進博會知名度。目前，國外利用網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度進行分析和預測的相關(guān)研究十分豐富。Jorg Rech[1]對如何運用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析多個主題之間的大眾關(guān)注度、搜索興趣和因果關(guān)系進行了闡述。Peter J Ellery等[2]用Google趨勢來研究美國的健康網(wǎng)絡(luò)搜索模式，并總結(jié)出其發(fā)展趨勢。國內(nèi)關(guān)于網(wǎng)絡(luò)信息檢索數(shù)據(jù)的研究主要集中在3個方面：一是網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時空分布特征分析[3-5]；二是網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響因素研究[6-7]；三是市場與消費者之間的相關(guān)性研究及預測分析，其中，以景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與客流量的相關(guān)性研究和預測分析最為廣泛[8-9]。本文以百度指數(shù)為數(shù)據(jù)源，采用統(tǒng)計分析、GIS空間分析、灰色關(guān)聯(lián)分析等方法，分析中國進口博覽會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時空特征及影響因素，以期為進博會網(wǎng)絡(luò)營銷提供理論指導，進而提高其知名度。

1 數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)來源：①中國國際進口博覽會(簡稱進博會)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)來源于百度指數(shù)平臺。自2018年起，進博會定于每年11月10日-15日舉辦。本文統(tǒng)計了2018年10月9日-2019年12月31日全國31個省市自治區(qū)(香港、澳門、臺灣除外)的逐日百度指數(shù)作為各個地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度值，分析全國對進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注的時空分布特征。②影響因素指標數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計年鑒、各省市統(tǒng)計年鑒、中國展覽數(shù)據(jù)統(tǒng)計報告等專業(yè)統(tǒng)計平臺。

1.2 研究方法

(1)地理集中指數(shù)。擬采用地理集中指數(shù)分析進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間分布集中性。計算公式為：

(1)

公式(1)中，G表示進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的地理集中指數(shù)；Xi是第i個省份的進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度；T是各省份進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度總值；n為各省市自治區(qū)的數(shù)量。其中，地理集中指數(shù)G越接近100，進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度省份分布越集中；G值越小，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度省份分布越分散。

(2)基尼系數(shù)。擬采用基尼系數(shù)體現(xiàn)我國進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布的均勻程度。計算公式如下：

(2)

公式(2)中，Xi表示第i個省份進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的數(shù)值占進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度總值的比重。理論上，基尼系數(shù)Gini取值區(qū)間在0-1內(nèi)，數(shù)值越大，表示分布均勻度越低，反之均勻度越高。

(3)灰色關(guān)聯(lián)分析。灰色關(guān)聯(lián)分析是探究多個自變量與一個因變量間關(guān)聯(lián)性的方法。具體而言，將因變量組成的參考序列{Z0}和自變量組成的比較序列{Zi}組合為數(shù)列矩陣，再結(jié)合公式(3)-公式(5)即可算出進博會某項指標與其網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的灰色關(guān)聯(lián)度。

無量綱化處理：

(3)

灰色關(guān)聯(lián)計算：

ni(k)=

(4)

(5)

式中，i和k分 別 表 示 序 列 個 數(shù) 和 長 度 ；ρ表示分辨系數(shù)；ni(k)表示進博會某項指標與其網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)；ri為進博會某項指標與其網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的灰色關(guān)聯(lián)度。

2 進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時空特征分析

2.1 進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時間分布特征

(1)月均值分布。圖1所示為2018年10月-2019年12月每月的全國進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度值，橫軸代表月份，縱軸代表網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度。通過對比進博會舉辦前后(10～12月)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)可以看出，2019年全國進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度明顯低于2018年；單看11月份舉辦月數(shù)值，2018年的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度約是2019年的兩倍。11月作為進博會舉辦月，是各年份進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度月均值的峰值，且遠高于其他月份。雖然10月和12月均緊鄰進博會舉辦月，但網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度10月遠高于12月，10月份作為籌辦期，潛在參展客商和專業(yè)觀眾會從互聯(lián)網(wǎng)平臺搜索信息，故網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度較高。1～9月期間，全國網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度值進入低谷，普遍居于600～800點之間。

圖1 2018年10月-2019年12月進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度月均值分布

(2)日均值分布。圖2所示為2018年及2019年11月3日-11月12日全國進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度值，其中橫坐標為時間，縱坐標代表網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度?？梢钥闯觯瑑赡耆珖M博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在展覽舉辦期變化趨勢一致。11月5日網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度值到達頂峰，之后關(guān)注度一直呈下降趨勢。11月5日是進博會開展日期，介于網(wǎng)絡(luò)輿論和媒體導向，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注達到最高。11月7日網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度均低于同年11月4日網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，可以看出進博會開展前期關(guān)注度頗高，而后期關(guān)注度偏低，下降趨勢明顯。再次比較兩年關(guān)注度，可以看出2019年網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度明顯低于2018年網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度。

圖2 進博會舉辦日網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度均值分布

2.2 進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布特征

選取地理集中指數(shù)及基尼系數(shù)衡量進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在全國的分布情況，根據(jù)公式(1)與公式(2)，分別計算出2018年及2019年兩年進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的地理集中指數(shù)與基尼系數(shù)，結(jié)果見表1。2018年及2019年進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度地理集中指數(shù)分別為54.49和25.17，均遠低于100，且2019年指數(shù)值低于2018年指數(shù)值，表明進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度整體較分散，空間分布不集中，且集中程度呈下降趨勢。2018年全國進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度基尼系數(shù)值為0.1884,2019年基尼系數(shù)為0.2073，均較接近0，表明進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在全國分布均勻。

表1 2018年-2019年進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的地理集中指數(shù)與基尼系數(shù)

以省域為單位，統(tǒng)計各省份2018年及2019年對進博會的日均網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度。由統(tǒng)計結(jié)果可知，上海作為進博會的舉辦地，兩年內(nèi)均保持著極高的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度。經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)如北京和廣州以及毗鄰上海的地區(qū)如江蘇、浙江均保持較高的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度。進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在中部地區(qū)普遍偏高，包括四川、重慶、陜西、山西、河南、河北、湖南、湖北等區(qū)域；在西部地區(qū)及少數(shù)民族自治區(qū)普遍偏低，包括西藏、新疆、貴州、廣西、云南、寧夏等地區(qū)。北上廣等經(jīng)濟、貿(mào)易、網(wǎng)絡(luò)發(fā)達的地區(qū)有著較高的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，經(jīng)濟、網(wǎng)絡(luò)條件較為落后西部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度普遍偏低。整體來看，進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在全國的分布較為分散，進一步印證了地理集中指數(shù)與基尼系數(shù)的計算結(jié)果。

3 進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響因素分析

3.1 因素指標選取及說明

參考會展業(yè)發(fā)展及旅游地網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度影響因素相關(guān)研究成果[10-12]，本文將進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響因素總結(jié)為會展業(yè)發(fā)展水平、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平、經(jīng)濟發(fā)展水平、對外經(jīng)貿(mào)水平、人口因素、旅游業(yè)發(fā)展水平6個方面，并初步選取15項指標，見表2。

表2 進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度影響因素及可量化指標初建

為保證影響因素量化指標體系的客觀性和科學性，本文利用Pearson相關(guān)性分析方法對各個可量化指標進行相關(guān)性篩選，剔除掉不滿足相關(guān)性條件的指標后，最終形成進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度影響因素指標體系(見表3)。

表3 進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度影響因素評價指標及其相關(guān)系數(shù)

3.2 灰色關(guān)聯(lián)分析

將我國內(nèi)地31個省市自治區(qū)2018年進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度年均值作為參考數(shù)列，將影響因素評價指標數(shù)據(jù)作為比較數(shù)列，利用DPS數(shù)據(jù)統(tǒng)計軟件，進行處理得到灰色關(guān)聯(lián)度輸出結(jié)果(見表4)，進一步求均值得到進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度各影響因素關(guān)聯(lián)度(見表5)。

由表4可知，各指標與進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的關(guān)聯(lián)度均大于0.6，進一步證實了指標體系的合理性和客觀性。將各指標基于關(guān)聯(lián)度由大到小排列：展會數(shù)量X3>展覽總面積X4>人均可支配收入X2>互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平X6>進出口貿(mào)易總額X5>城鎮(zhèn)人口比重。

表4 進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度影響因素量化指標關(guān)聯(lián)度

表5 進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度影響因素關(guān)聯(lián)度

X7>第三產(chǎn)業(yè)比重X1。由表5可得，影響因素基于關(guān)聯(lián)度由大到小排列：會展業(yè)發(fā)展水平>對外經(jīng)貿(mào)水平>經(jīng)濟發(fā)展水平>互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平>人口因素，結(jié)果符合常理。關(guān)聯(lián)度最高為會展業(yè)發(fā)展水平，其關(guān)聯(lián)度為0.7537。其中，展會數(shù)量指標對于進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度影響最大。展會數(shù)量和展覽總面積不是定值，因為它們是隨著每年舉辦展會數(shù)量而變化的，所以它們也可以靈活、準確地表現(xiàn)該地區(qū)會展業(yè)發(fā)展水平。會展業(yè)越發(fā)達對會展關(guān)注的人就多，進而顯著影響進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度。影響因素中排列第二的是對外經(jīng)貿(mào)水平，符合中國國際進口博覽會以貿(mào)易為主的現(xiàn)實情況。經(jīng)濟發(fā)展水平、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平、人口因素的關(guān)聯(lián)度大小接近，分別為0.6761,0.6685，0.6572，這些影響因素作為大眾化指標，對于進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度均有一定影響。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

(1)進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時間變化特征。在年際尺度下，2018年全國進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度值顯著高于2019年進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度值。月份尺度下，11月作為進博會舉辦月，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度達到峰值，且遠遠高于其他月份。10月和12月關(guān)注度較高，且10月明顯高于12月份。1-9月是網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度低谷期，趨于平穩(wěn)。最后在舉辦周，進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度表現(xiàn)出“爆炸式增長、斷崖式下跌”的特點，峰值在開展首日。進博會開幕前兩日的關(guān)注度高于活動期間后兩日的關(guān)注度。

(2)進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間變化特征。在總體分布上，全國進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布十分分散，在中部地區(qū)普遍偏高，西部地區(qū)普遍偏低，且該特點在2019年較2018年更為顯著。上海作為進博會的舉辦地，兩年里網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度都是最高的，且遠遠超過其他地區(qū)。經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)如北京、廣州以及毗鄰上海的江蘇、浙江均保持較高的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度。

(3)進博會網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響因素。通過文獻梳理和初步的相關(guān)性分析，得出影響因素：會展業(yè)發(fā)展水平、經(jīng)濟發(fā)展水平、對外經(jīng)貿(mào)水平、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平、人口因素。通過灰色關(guān)聯(lián)分析，最終得出5個影響因素的關(guān)聯(lián)程度排序：會展業(yè)發(fā)展水平>對外經(jīng)貿(mào)水平>經(jīng)濟發(fā)展水平>互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平>人口因素。

4.2 建議

(1)加強中西部地區(qū)宣傳。從空間分布結(jié)果來看，中西部地區(qū)遠遠低于東部地區(qū)，空間分布十分不均勻?？梢酝ㄟ^聯(lián)系中西部地區(qū)會展行業(yè)協(xié)會協(xié)助進行進博會宣傳造勢。此外，地區(qū)媒體更多地進行報道，使更多的當?shù)鼐用窳私獾竭@一重大國際活動，擴大進博會的知名度。

(2)帶動會展業(yè)不發(fā)達地區(qū)參展。會展業(yè)發(fā)展水平與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度具有較高的關(guān)聯(lián)度，為提高會展業(yè)不發(fā)達地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，進博會主辦方可以為該地區(qū)商務(wù)廳提供更多的參展名額，以及為該地區(qū)參展企業(yè)提供更多福利。

(3)加強進博會網(wǎng)絡(luò)平臺建設(shè)。作為一年一辦的大型展會活動，進博會需要一個成熟、功能齊全且豐富、有吸引力的官網(wǎng)平臺，甚至開展相關(guān)欄目，實時報道進出口貿(mào)易動態(tài)，可以吸引網(wǎng)民瀏覽關(guān)注，從而彌補低谷月的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度不足的問題。