葛 瑞 劉曉莉 萬云霞 潘立新

1.滁州學(xué)院地理信息與旅游學(xué)院，安徽滁州 239000；2.滁州學(xué)院外國語學(xué)院，安徽滁州 239000

引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展普及，在網(wǎng)上進行旅游預(yù)定、在線評論、分享交流越來越便捷，出現(xiàn)了海量的旅游數(shù)據(jù)信息，而網(wǎng)絡(luò)非實名制的存在，使得游客在交流評論時更能表達出真情實感和真實想法。伴隨著內(nèi)容挖掘軟件的出現(xiàn)、數(shù)據(jù)采集技術(shù)的進步，很多學(xué)者開始收集旅游大數(shù)據(jù)信息進行研究，深入挖掘游客對旅游目的地的滿意程度、情感特征、旅游體驗評價及其相關(guān)需求，為旅游目的地產(chǎn)品、設(shè)施、管理等方面提出建設(shè)性的意見。

唐模風(fēng)景區(qū)位于黃山市，是國家5A景區(qū)、黃山市十大景區(qū)之一，始建于唐、發(fā)展于宋、盛于明清，歷史傳說因其經(jīng)濟活躍、民風(fēng)淳樸，而被譽為“唐朝模范村”。

一 研究方法與數(shù)據(jù)處理

（一）研究方法

本文運用網(wǎng)絡(luò)文本分析方法進行情感特征研究。借助攜程網(wǎng)、大眾點評等網(wǎng)站收集關(guān)于唐模景區(qū)的在線點評文本，利用八爪魚軟件收集唐模景區(qū)的評論數(shù)據(jù)，用ROST Content Mining從高頻詞、語義網(wǎng)絡(luò)、情感分析等功能模塊挖掘文本中游客表達的情感特征。

（二）數(shù)據(jù)來源與處理

本文的在線點評文本選自攜程旅游網(wǎng)、大眾點評、馬蜂窩旅游網(wǎng)、途牛旅游網(wǎng)。以“黃山市唐模景區(qū)”為關(guān)鍵詞，運用網(wǎng)絡(luò)搜索在線點評文本，共收集獲得900多條在線點評，其中攜程574條、大眾點評362條、途牛8條、馬蜂窩9條，這是唐模景區(qū)2015年—2020年幾乎包含所有網(wǎng)站的點評數(shù)據(jù)，其覆蓋面廣，具有可行性。

將數(shù)據(jù)導(dǎo)入表格后手動刪除2015年前的評論數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)去噪，統(tǒng)一格式，按2015—2020年升序排列。為確保評論對研究有實際意義，刪除部分旅游網(wǎng)站平臺設(shè)置的快速評價默認好評的內(nèi)容以及用戶在評論區(qū)發(fā)布廣告等與景區(qū)無關(guān)的言論和重復(fù)數(shù)據(jù)，最后保留攜程554條、大眾點評347條、馬蜂窩3條、途牛8條，共912條。

二 結(jié)果分析

（一）高詞頻分析

利用高詞頻分析可以快速高效地從大量文本數(shù)據(jù)中找出關(guān)鍵詞。使用ROST Content Mining對收集到的網(wǎng)絡(luò)文本進行高頻詞分析，統(tǒng)計2015—2020年排名前100的詞匯及其頻次（見表1）。發(fā)現(xiàn)大部分游客的評論中都是積極的詞匯，存在較少的消極言論詞匯。詞云圖可以過濾掉大量的文本信息，更直觀地體現(xiàn)高頻詞數(shù)據(jù)，出現(xiàn)詞匯的大小代表詞頻的高低，詞匯所占越大詞頻越高，反之詞頻越低。將唐模景區(qū)排名前100的詞匯進行轉(zhuǎn)化制作詞云圖，運用Word Art詞云在線生成工具，制作唐模景區(qū)詞云圖（見圖1），直觀清楚地反映各高頻詞所出現(xiàn)的頻次及所占比重。詞頻率最高的是關(guān)于唐模景區(qū)的相關(guān)信息，例如“唐?！薄熬皡^(qū)”“徽州”“徽派”“村落”等詞匯，是游客游玩后對唐模景區(qū)整體（包括地理位置、風(fēng)格、建筑及自身的旅游體驗感）的評價。游客在評論中提及“值得”“適合”“值得一見”等詞，表明游客對唐模景區(qū)的游玩感受普遍良好，給了比較高的評價。排名前100的詞匯中也有消極情感類的詞匯，但是占總體的極少數(shù)，其中“不值”這一詞匯出現(xiàn)了32次，查找相關(guān)評論，發(fā)現(xiàn)是游客認為門票貴，性價比不高，覺得不值。

表1 2015年—2020年唐模景區(qū)排名前100詞匯

圖1 唐模景區(qū)詞云圖

（二）語義網(wǎng)絡(luò)分析

單純的高頻詞分析只能反映出各個詞出現(xiàn)的次數(shù)及其比重，語義網(wǎng)絡(luò)分析在此基礎(chǔ)上能表現(xiàn)出各個詞之間的內(nèi)部聯(lián)系與結(jié)構(gòu)，將文本轉(zhuǎn)換為圖片的形式，可以更加直觀地看出各個高頻詞之間的關(guān)系（見圖2）。可以看出語義結(jié)構(gòu)圖有很多中心并向四周無規(guī)律的分散，其中以“唐?！薄盎罩荨薄熬皡^(qū)”“徽派”為中心，除去這些中心詞匯外，“歷史”“西湖”“建筑”等詞匯是對中心詞匯的解釋及延伸。在語義網(wǎng)絡(luò)圖的最外層例如“特色”“悠久”“千年”“商業(yè)”“風(fēng)光”“深厚”等詞匯，是對內(nèi)部中心詞匯更進一步的解釋及延伸，通過這張圖可以看出各個詞匯之間的關(guān)聯(lián)程度，線條越集中的詞匯越重要。

圖2 唐模景區(qū)語義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

（三）情感分析

在ROST Content Mining軟件中選擇情感分析，得出游客情感特征分析的最終結(jié)果（見表2）。積極情緒的游客占85%以上，消極情緒的游客占8%左右，說明大部分游客表達了正向的情感特征，并對唐模景區(qū)給予了比較積極的情感評價和價值認同，這與高頻詞分析的結(jié)論相一致。處于中立立場的中性情緒的游客占7%，以客觀地陳述自己的旅游體驗為主。積極情感語義高頻詞匯有：“特色”“安靜”“方便”“值得”等，反映唐模景區(qū)作為傳統(tǒng)村落具有特色的徽派建筑吸引游客前往，且歷史文化氣息深厚、景色宜人，使游客產(chǎn)生積極情緒。而消極情感主要體現(xiàn)在“門票”“景區(qū)不大”上，原因主要在于交通基礎(chǔ)設(shè)施不完善，景區(qū)門票價格略高。將表格內(nèi)的數(shù)據(jù)制作成圖表（見圖3），通過六年的比較發(fā)現(xiàn)游客的積極情緒具有很強的波動性，呈下降—上升—下降的波動趨勢，2015年至2016年下降，2016年至2019年持續(xù)遞增的狀態(tài)，2020年因疫情影響稍有下降。

表2 2015—2020年唐模景區(qū)情感分析表

圖3 2015—2020年唐模景區(qū)游客積極情緒柱狀圖

三 結(jié)語

本文通過獲取唐模景區(qū)2015—2020年旅游網(wǎng)站游客評論，分析唐模景區(qū)游客情感特征，得出主要結(jié)論：游客情感以積極情感為主，要強化游客積極情緒，弱化消極情緒，關(guān)注基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備、門票的性價比方面的完善，通過六年的比較發(fā)現(xiàn)游客的積極情緒具有很強的波動性，呈下降—上升—下降的波動趨勢。