王欽安，曹 煒，張麗惠

（滁州學(xué)院a.地理信息與旅游學(xué)院；b.創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)學(xué)院，安徽 滁州 239000）

0 引言

在網(wǎng)絡(luò)與信息化時代，互聯(lián)網(wǎng)已融入人們的生活之中。旅游活動中，游客在利用各種網(wǎng)站、平臺和搜索引擎獲取相關(guān)信息的同時，留下的搜索記錄形成了相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注足跡，一定程度上反映了旅游者的需求特征與行為意向。國內(nèi)外學(xué)者對此進行了相關(guān)研究。國外學(xué)者研究較早，主要集中于互聯(lián)網(wǎng)信息與傳統(tǒng)零售業(yè)［1］、人們活動時空分異［2］、居民生活方 式 與 出 游 行 為［3，4］、旅 游 需 求 預(yù) 測 與 營 銷 策劃［5，6］等。國內(nèi)的研究起步較晚，成果較多，主要集中在3 個方面：一是對旅游目的地或景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的分析［7-11］；二是專題旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分析［12-15］；三是旅游活動或事件網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的分析［16-18］；研究內(nèi)容集中在網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時空分異及影響因素［7-18］、網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與現(xiàn)實客流耦合程度［19，20］、基于網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的需求分析與營銷策劃等［21-24］。已有的研究主要側(cè)重于空間尺度，專注旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的研究成果相對較少。紅色旅游是具有中國特色的專題旅游活動，游客對紅色旅游目的地網(wǎng)絡(luò)關(guān)注的時空表現(xiàn)是紅色旅游影響力的重要反映。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對紅色旅游進行解讀是紅色旅游縱深研究的一個重要方面，但現(xiàn)有文獻對區(qū)域紅色旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注的發(fā)展演變及差異性研究較少［14］，導(dǎo)致紅色旅游景區(qū)缺乏相應(yīng)的理論與實踐探索。

安徽省是中國革命老區(qū)，也是紅色旅游大省，利用百度指數(shù)搜索平臺對該省近5 年來紅色旅游景區(qū)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度進行統(tǒng)計和時空特征分析，探索其時空分布規(guī)律與形成機制，以期為把握紅色旅游市場需求特征，預(yù)測紅色旅游景區(qū)客流規(guī)律和推動紅色旅游發(fā)展提供科學(xué)指導(dǎo)。

1 數(shù)據(jù)來源與處理

1.1 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)安徽省旅游發(fā)展委員會、安徽省發(fā)展和改革委員會、中共安徽省委宣傳部等10 家單位聯(lián)合印發(fā)的《安徽省紅色旅游（經(jīng)典）景區(qū)名錄》公布的53處紅色旅游經(jīng)典景區(qū)為數(shù)據(jù)采集對象，利用名錄中各景區(qū)名稱作為搜索關(guān)鍵詞，結(jié)果發(fā)現(xiàn)只有鳳陽縣小崗村、皖南事變烈士陵園等少部分景區(qū)有搜索結(jié)果。采用與景區(qū)相關(guān)的人物、事件、場地和包括在景區(qū)內(nèi)的景點作為關(guān)鍵詞進行網(wǎng)絡(luò)搜索，結(jié)果是龍崗抗大分校紀(jì)念館等21 個景區(qū)仍未搜索到百度痕跡數(shù)據(jù)，只能剔除這些景區(qū)（點）。最終將32 個景區(qū)內(nèi)容全部納入信息收集對象，選取2014 年1 月1 日—2019年12 月31 日的用戶關(guān)注度數(shù)據(jù)為研究樣本。2014 年只采集關(guān)注度總值，2020 年后受疫情擾動的非常態(tài)旅游數(shù)據(jù)暫不收集。

1.2 數(shù)據(jù)處理

將數(shù)據(jù)按照年度、季節(jié)、月份、節(jié)假日等維度時段歸納整理后，構(gòu)建算法模型對收集到的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計計算，利用ArcGIS等軟件對結(jié)果數(shù)據(jù)進行可視化處理，以此分析旅游信息流的時空分布狀況。

季節(jié)性集中指數(shù)：采用季節(jié)性集中指數(shù)分析目的地及景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度季節(jié)變動規(guī)律性和時間集中性［7］，數(shù)值越大，表示網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度季節(jié)性差異越大，淡旺季明顯；反之，季節(jié)集中指數(shù)值越接近于0，表示網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度季節(jié)性差異越小，淡旺季不明顯。計算公式為：

式中：Gix 為周內(nèi)分布偏度指數(shù)；Ti為第i 日網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與黃金周總關(guān)注度的比值；i 為網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度從大到小的排列序號。

變異系數(shù)：采用變異系數(shù)測量旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的區(qū)域差異程度，值越大，表示區(qū)域差異程度越大，集聚性越高［14］。計算公式為：

式中：G 為地理集中指數(shù)；Yi為省域?qū)嶋H網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度；Y 為各省域網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度總量。

2 網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時空分異特征

2.1 網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時間分布特征

年際變化特征：通過百度指數(shù)獲取2014—2019年我國31 個省份（因為數(shù)據(jù)收集困難，所以未包含香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)、臺灣地區(qū)）對安徽省各紅色旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的總值及增長率（圖1）。

圖1 安徽省紅色旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度總值及增長率（2014—2019 年）Figure 1 Total value and growth rate of internet attention of red tourism scenic spots in Anhui Province（2014—2019）

由圖1 可知，安徽省紅色旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度總量逐年增加，增長率波動起伏較大，呈波動增長的態(tài)勢。在2015 年和2016 年分別實現(xiàn)12.31%和13.34%的增長之后，2017 年和2018 年的增長率連續(xù)降低，分別為5.79%和3.94%，2019 年增長率上升至18.86%。主要原因是：隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，我國逐步進入全面建設(shè)小康社會新階段，人們對紅色文化的興趣不斷增加，紅色旅游發(fā)展日漸升溫。同時，國家大力推動愛國主義教育、革命傳統(tǒng)教育、黨史教育與各級各類主題教育活動等，促進了安徽省紅色旅游景區(qū)（點）的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度提高。

月變化與季節(jié)變化特征：旅游資源和產(chǎn)品既具有季節(jié)差異性，又具有地域差異性，從而引起旅游活動在時間和空間分布上的不均衡性。本文將景區(qū)每月網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與該年份總值之比獲得分月比重指數(shù)，利用公式（1）計算出季節(jié)性集中指數(shù)（R）值，具體如表1 所示。

表1 安徽省紅色旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度月占比及季節(jié)性集中指數(shù)（2015—2019 年）Table 1 Monthly percentage and seasonal concentration index of internet attention of red tourism scenic spots in Anhui Province（2015—2019）

從月變化看，2015—2019 年間安徽省紅色旅游景區(qū)各月份網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分布不均，但差距不大，波動態(tài)勢呈周期性“雙峰”特征，峰值月份略有不同。景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度高峰時段2015 年主要集中于6—7 月和10 月兩個時間段，2016 年主要集中于6—8 月和10 月兩個時間段，2017 年主要集中于4 月、10 月兩個時間段，2018 年主要集中于4 月和9—11 月兩個時間段，2019 年主要集中于6—7 月和10 月兩個時間段。綜合來看，公共節(jié)假日、“七一”和“國慶”等重要節(jié)慶日、學(xué)生暑期社會實踐、氣候舒適期適游月份的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度顯著較高，表現(xiàn)出紅色旅游與其他各類旅游疊加的格局。若將月網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度大于月均值、80%—100%月均值和小于80%月均值的月份分別劃分為旺季月份、平季月份和淡季月份，結(jié)合表1網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度表現(xiàn)為：旺季一般是4 月和6—12 月，平季一般是1 月、3 月和5 月，淡季一般是2 月。由此呈現(xiàn)出安徽省紅色旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度旺季較長而淡季較短的基本特征，符合紅色旅游景區(qū)作為人文性旅游地的基本規(guī)律。

從季節(jié)變化看，若將一年劃分為4 個季節(jié)（3、4、5月歸為春季，6、7、8 月歸為夏季，9、10、11 月歸為秋季，12、1、2 月歸為冬季，2015—2019 年間網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分季特征表現(xiàn)為不均衡性，但季節(jié)差異不大。四季占比均值分別為24.65%、26.65%、27.11%和21.59%，最高的秋季與最低的冬季相差5.5 個百分點，呈現(xiàn)出秋高冬低、春夏平的季節(jié)分布格局。從季節(jié)集中指數(shù)（R 值）看，2015—2019 年安徽省紅色旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度R值處于0.66—1.46 之間，絕對數(shù)值較小，說明安徽省紅色旅游景區(qū)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度雖然存在季節(jié)性差異，但是差異性相對較小，分布較為均勻。2015—2019 年網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度季節(jié)性集中指數(shù)呈現(xiàn)一定波動：2015—2016 年R 值小幅增大，說明網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度季節(jié)性差異小幅變化，淡旺季差異有所增大；2017—2018 年R 值下降，說明網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度季節(jié)性差異變小，季節(jié)分布趨于均勻；2019 年因慶祝中國共產(chǎn)黨成立98 周年，在適游月份和國慶節(jié)前后網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度上升明顯，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度月分布有所集中，淡旺季差異有所增大，與前兩年相比R 值明顯增加?？傮w來看，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的季節(jié)性不強，各月及季節(jié)分布較為均勻。

主要節(jié)假日變化特征：節(jié)假日是我國居民旅游出行的高峰期，現(xiàn)行的法定節(jié)假日中“五一”和“十一”是人們出游意向最高的兩個時段，一般會出現(xiàn)高強度的短期旅游流現(xiàn)象。各年的假期時間不同，研究中整理出同為7d 的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度情況，利用公式（2）計算出周內(nèi)分布偏度指數(shù)（Gix）值（表2）。

表2 安徽省紅色旅游景區(qū)“五一”和“十一”假期網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度及偏度指數(shù)（2015—2019 年）Table 2 Internet attention and deviation index of red tourism scenic spots in Anhui Province during National Day and Labor Day（2015—2019）

整體上看，2015—2019 年安徽省紅色旅游景區(qū)“五一”和“十一”的網(wǎng)絡(luò)高關(guān)注度峰值在假期中，“前兆效應(yīng)”和“后期效應(yīng)”不明顯?！拔逡弧备叻逯狄话阍? 月2—4 日，“十一”高峰值一般在10 月3—5日，各年呈現(xiàn)出一定差異性，年內(nèi)差異不大。由于紅色旅游多結(jié)合愛國主義教育、重要紀(jì)念、紅色研學(xué)旅行等活動開展，人們一般會錯峰出游，導(dǎo)致節(jié)假日前“井噴效應(yīng)”減弱，節(jié)假日時段內(nèi)關(guān)注度峰值差異不大。從周內(nèi)分布偏度指數(shù)看，在2015—2019 年“十一”黃金周內(nèi)全部小于零，說明網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度偏向集中在前期?！拔逡弧奔倨趦?nèi)偏度指數(shù)出現(xiàn)波動，大于零、小于零都有出現(xiàn)，表明2015 年、2019 年網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度偏向集中在前期，2016—2018 年網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度偏向集中在后期。

2.2 網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間分布特征

省際差異：根據(jù)百度指數(shù)獲取數(shù)據(jù)，用2015—2019年我國31 個省份對安徽省紅色旅游景區(qū)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度日均值與全國均值的比值，將網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度水平劃分為3 個層次：比值大于1.0 的為高關(guān)注區(qū)，比值處于0.5—1.0 之間的為一般關(guān)注區(qū)，比值小于0.5 的為低關(guān)注區(qū)。利用ArcGIS軟件將比值層次數(shù)據(jù)可視化，得到圖2。由圖2 可知，2015—2019 年總體上網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分布不均衡性較為明顯，波動性不大，呈現(xiàn)出“東高西低、南高北低，長三角、京津冀省份持續(xù)居高”的分布格局，表現(xiàn)出從東部向西部，從沿海到內(nèi)陸衰減的態(tài)勢。具體來看，安徽、北京、河北、河南、湖北、江蘇、遼寧、上海、四川、山東、浙江、廣東始終為高關(guān)注區(qū)，且江蘇、安徽、浙江、廣東、山東、北京、上海、河北、河南、湖北關(guān)注度值始終在前10位；重慶、廣西、貴州、黑龍江、湖南、吉林、內(nèi)蒙古、天津始終為一般關(guān)注區(qū)；海南、寧夏、青海、西藏、新疆始終為低關(guān)注區(qū)。經(jīng)過5 年的演變，2019 年與2015年相比，甘肅由低關(guān)注區(qū)上升為一般關(guān)注區(qū)，福建、山西由高關(guān)注區(qū)下降為一般關(guān)注區(qū)，其他省份基本穩(wěn)定。這表明受經(jīng)濟水平、人口基數(shù)、交通區(qū)位、市場距離等因素的影響，東部沿海和安徽周邊省份始終為主要客源區(qū)。

圖2 安徽省紅色旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布與演化（2015 年、2019 年）Figure 2 Spatial distribution and evolution of internet attention of red tourism scenic spots in Anhui Province（2015，2019）

本文采用變異系數(shù)和地理集中指數(shù)對我國31個省份網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的省際差異進行測算，測算結(jié)果如表3 所示。2015—2019 年地理集中指數(shù)絕對值在22左右，徘徊處于21.6—22.3 之間，遠低于100，不到50，顯示安徽省紅色旅游景區(qū)關(guān)注度的省域集聚性不強，雖局部集中，但整體分散，且變動性較低；變異系數(shù)值在0.44—0.68 之間呈波動下降的趨勢，2015年變異數(shù)最大，達到峰值0.68，2016 年下降至0.49，2017 年達到第二個峰值0.55，之后兩年連續(xù)下降至0.44。安徽省紅色旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度省域間均衡性較低，差異較大，但呈逐漸減小的趨勢。

區(qū)域差異：將我國31 個省份劃分為7 大區(qū)域，整理出5 年來區(qū)域網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度規(guī)模狀況（圖3）。綜合圖2 和圖3 可知，安徽省紅色旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度水平華東、華北和華中地區(qū)較高，華東區(qū)最高且絕對值遠高于其他區(qū)域，屬于周邊近程市場和核心市場，東北和西北地區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度較低，屬于遠程市場和潛力市場。從網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度省域排名看，在前15 位省份中，西南、華南、東北和西北各占1 個（四川），華中地區(qū)占2 個（河南、湖北），華北地區(qū)占3 個（北京、河北、山西），華東地區(qū)占7 個（山東、江蘇、上海、江西、安徽、福建、浙江）。說明安徽省紅色旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度水平區(qū)域差異顯著，冷熱點區(qū)域明顯集中，體現(xiàn)了客源地經(jīng)濟水平、人口基數(shù)和目的地的通達性對網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分布的影響明顯。

圖3 安徽省紅色旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度各區(qū)域分布（2015—2019 年）Figure 3 Internet attention ranking of red tourism scenic spots in Anhui Province by region（2015—2019）

本文采用公式（3）、（4）計算出的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度變異系數(shù)和地理集中指數(shù)進行分析。由表3 可知，2015—2019 年7 大區(qū)域的變異系數(shù)呈波動變化，華中、東北地區(qū)變異系數(shù)較小，其值在0.25 以下，且波動變化不大，表明地區(qū)內(nèi)省域網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度差異較??；華南、西北、西南地區(qū)較大，其值基本都大于0.4，且呈波動下降趨勢，表明網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度區(qū)內(nèi)省域差異較大。從地理集中指數(shù)看，7 大區(qū)域絕對值都不低（40—75 之間），華東、華北地區(qū)的地理集中指數(shù)相對最小，且基本穩(wěn)定，但值也大于40，說明各區(qū)域內(nèi)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度省域分布集中性明顯。

表3 安徽省紅色旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度區(qū)域差異（2015—2019 年）Table 3 Regional differences in internet attention of red tourism scenic spots in Anhui Province（2015—2019）

3 網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度影響因素分析

3.1 影響因素的選取

景區(qū)（點）網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時空分布格局是多個因素綜合作用的結(jié)果，也是旅游者在需求引導(dǎo)下減小決策風(fēng)險的行為表現(xiàn)。因此，凡是能夠影響旅游者需求的因素都可能成為網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響因素，包括客源地因素、目的地因素及二者關(guān)系3 個方面的因素［7］。已有的研究表明，目的地資源引力［12］、旅游發(fā)展水 平［12］，客 源 地 經(jīng) 濟 發(fā) 展 水 平［7，8，10，14］、人 口 規(guī)模［7，8］、網(wǎng)絡(luò)發(fā)達程度［8，14］、教育發(fā)展水平［12，15］、客源地與目的地空間距離［7，8］等因素影響網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度。紅色旅游產(chǎn)品具有特殊性，一般資源對各客源影響差異不大，網(wǎng)絡(luò)發(fā)達程度的作用被經(jīng)濟發(fā)展水平因素所隱含［7］。結(jié)合已有的研究成果及數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取客源地人均可支配收入、人均GDP 水平、人口數(shù)量、旅游年總收入和二者聯(lián)系的空間距離共5 個變量作為可能影響安徽省紅色旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時空分布特征的因素加以分析。在數(shù)據(jù)采集與選取中，2019 年各省份的人均可支配收入、人均GDP水平、旅游總收入、人口數(shù)量原始數(shù)據(jù)源于各省份2019 年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報；空間距離則是利用公路電子地圖計算出各省份首會（首府）城市到安徽省各紅色旅游景區(qū)的空間距離后取均值的結(jié)果。

3.2 影響因素的相關(guān)分析

利用SPSS 21.0 軟件對人均可支配收入、人均GDP水平、旅游年度總收入、人口數(shù)量和空間距離與安徽省紅色旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時間變化序列數(shù)據(jù)進行雙變量的Pearson相關(guān)系數(shù)分析，并對系數(shù)進行t統(tǒng)計量檢驗（表4）。從表4 可見，5 個可能會影響變量與安徽省紅色旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度都存在顯著的相關(guān)關(guān)系。

人均GDP水平與人均可支配收入：社會經(jīng)濟因素與旅游業(yè)發(fā)展存在著密不可分的聯(lián)系，區(qū)域經(jīng)濟水平是旅游業(yè)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和供給保障，直接影響到居民的消費水平和購買能力。一般來說，經(jīng)濟發(fā)展水平越高的地區(qū)，人們外出旅游的愿望及實現(xiàn)的可能性就越大，人均GDP水平和人均可支配收入入是影響旅游業(yè)發(fā)展的基本因素。根據(jù)相關(guān)分析結(jié)果，兩者的相關(guān)系數(shù)分別為0.664 和0.592，且在0.01水平上顯著相關(guān)，說明人均GDP 水平和人均可支配收與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度存在一定的相關(guān)關(guān)系。從省域來看，浙江、江蘇、廣東、北京和上海的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度值很高，它們正是經(jīng)濟發(fā)展水平相對較高的地區(qū)，進一步印證了人均GDP 水平和人均可支配收入與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的相關(guān)性。

人口數(shù)量：旅游業(yè)是屬于消費性服務(wù)業(yè)，人口是消費和服務(wù)的主體，人口數(shù)量及聚集程度直接關(guān)系到旅游行業(yè)現(xiàn)實和潛在客流流量，旅游人數(shù)和次數(shù)是以人口基數(shù)為基礎(chǔ)的。根據(jù)分析結(jié)果，人口數(shù)量所對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)為0.640，且在0.01 水平上顯著相關(guān)，說明網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與人口密度具有密切的關(guān)系。安徽、廣東、河南、山東和四川等人口大省的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度綜合排名在前10 位，充分說明客源地人口基數(shù)是影響旅游消費需求的重要因素。

旅游年總收入：區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展為旅游者開展旅游活動提供全方位的服務(wù)，紅色旅游是重要組成部分，并依托于區(qū)域整體旅游業(yè)發(fā)展。一般來說，區(qū)域的旅游業(yè)越發(fā)達的地區(qū)，經(jīng)濟社會環(huán)境對居民外出旅游愿望的激發(fā)及實現(xiàn)的可能性就越大，相關(guān)人群對旅游信息關(guān)注度就越高，紅色旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度也會受到影響。旅游綜合收入最能直接反映某一旅游目的地國家或地區(qū)旅游業(yè)的發(fā)展水平，因此本文選取旅游年總收入來研究客源地旅游發(fā)展水平與安徽省紅色旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度之間的關(guān)系。由表4可知，旅游年總收入所對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)為0.703，且在0.01 水平上顯著性相關(guān)，說明客源地旅游收入與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度具有密切的正相關(guān)關(guān)系，即旅游業(yè)越發(fā)達的目的地省域，對安徽省紅色旅游景區(qū)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度就越高。

空間距離：由于金錢、時間、體力、情感等要素的影響，旅游流的形成及發(fā)展機制具有“距離衰減”效應(yīng)，空間距離及可達性是旅游地吸引力和競爭力的重要因素。同時，客源地與目的地距離越近的兩地，有著相似的風(fēng)俗、習(xí)慣、氣候、語言等地域文化，因此選擇空間距離作為研究網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的指標(biāo)。由表4可知，空間距離與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)為-0.675，為負(fù)相關(guān)，即兩地之間距離越近，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度水平越高。安徽、江蘇、浙江的綜合排名依次排在前三位，且江蘇和浙江是長三角內(nèi)與安徽省的相鄰省份，空間距離較近，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度水平較高。

表4 安徽省紅色旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度影響因素及相關(guān)性分析Table 4 Influencing factors and correlation analysis of internet attention of red tourism sc enic spots in Anhui Province

4 結(jié)論與啟示

4.1 結(jié)論

結(jié)論如下：①從時間看，安徽省紅色旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度總量逐年增加，增長率波動起伏較大，呈波動增長的態(tài)勢；網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的分季特征表現(xiàn)為不均衡性，但季節(jié)差異不大，秋季最高，冬季最低，夏季和春季處于中間水平；各月份網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分布不均，呈“雙峰”特征，峰值月份每年略有不同，節(jié)假日和氣候舒適期適游月份顯著較高，但差距不大，波動態(tài)勢基本一致；節(jié)假日網(wǎng)絡(luò)高關(guān)注度峰值在假期中，“前兆效應(yīng)”和“后期效應(yīng)”不明顯，“十一”黃金周內(nèi)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度偏向全部集中在前期，“五一”假期內(nèi)偏度出現(xiàn)波動，2015 年、2019 年網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度偏向集中在前期，2016—2018 年網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度偏向集中在后期。②從空間看，總體上網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分布不均衡性較為明顯，波動性不大，呈現(xiàn)出“東高西低、南高北低，長三角和京津翼地區(qū)的省份始終居高”的分布格局。同時，也呈現(xiàn)出從東部向西部，從沿海到內(nèi)陸逐步遞減的態(tài)勢，但省域間不均衡性呈現(xiàn)出逐漸減小的趨勢。地區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度水平華東、華北和華中地區(qū)始終較高，華東區(qū)最高且絕對值遠高于其他區(qū)域，東北和西北地區(qū)始終較低；華中、東北地區(qū)區(qū)內(nèi)相對差異較小，華南、西北、西南地區(qū)區(qū)內(nèi)差異相對較大，但各區(qū)內(nèi)分布集中性較為明顯。③從影響因素看，人均可支配收入、人均GDP水平、旅游年度總收入、人口數(shù)量和空間距離與安徽省紅色旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度相關(guān)，空間距離為負(fù)相關(guān)，其他為正相關(guān)。

4.2 啟示

首先，構(gòu)建多維性的紅色旅游信息傳遞渠道，提升市場關(guān)注度空間上的均衡性。安徽紅色旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分布空間不均衡性較為明顯，說明不同客源市場對目的地及景區(qū)信息接受、關(guān)注和出游意向存在著差異，除經(jīng)濟水平、人口規(guī)模和空間距離等因素外，信息收集、推送、展示和營銷渠道也是重要的影響因素。因此，要建立服務(wù)于游客旅游行為表達和信息獲取、傳遞的多維通道服務(wù)體系，實現(xiàn)目的地及景區(qū)與游客消費感知和意愿表達的有效交流和快速傳遞；通過現(xiàn)代信息技術(shù)與新媒體技術(shù)融合，整合資訊平臺和宣傳營銷平臺，建立廣播、電視、報刊、讀物等傳統(tǒng)渠道和互聯(lián)網(wǎng)平臺、微博、微信、抖音、短視頻、BBS、RSS、WIKI微電影等新媒體融合的信息推送渠道體系，擴大紅色旅游信息宣傳的受眾面和信息傳遞的及時性、有效性；借助旅游資訊網(wǎng)、APP、移動客戶終端、電子商務(wù)平臺等形式，加強對東北、西北等網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度較低的遠程地區(qū)信息推送和市場營銷，提升游客市場關(guān)注度空間上的均衡度。

其次，開發(fā)多樣性的紅色旅游新型產(chǎn)品，提高市場關(guān)注度時間上的均衡性。安徽紅色旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度雖然季節(jié)差異不大，但是依然存在不均衡性，高峰期一般在重大歷史紀(jì)念日前后和“五一”、“國慶”黃金周。因此，要大力開發(fā)紅色旅游拓展、紅色課堂、紅色實景演出、紅色旅游采風(fēng)、紅色影視劇、紅色文創(chuàng)等新產(chǎn)品，除紅色節(jié)慶日和重大歷史事件紀(jì)念日舉辦活動外，常年開展主題報告會、理論研討、知識競賽、實景演出等群眾參與面大的專題活動，讓游客四季適游、常年關(guān)注，以提升紅色文化的感染力、關(guān)注度和知名度，平衡客源市場季節(jié)差異性；注重科技賦能，建立紅色文化旅游精品區(qū)，讓紅色文化產(chǎn)品有看點、有亮點，形成具有安徽地方特色的紅色旅游品牌，提升客源市場網(wǎng)絡(luò)關(guān)注時間均衡度。

第三，打造高素質(zhì)的人才隊伍，提升從業(yè)人員信息化水平。在信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)時代，要不斷進行技術(shù)、機制、產(chǎn)品、管理和營銷創(chuàng)新，需要高素質(zhì)的信息化從業(yè)人員。因此，要建立“政府+企業(yè)+院?！泵芮泻献鳈C制，做好旅游信息化人才隊伍建設(shè)的發(fā)展規(guī)劃、選撥和培訓(xùn)，打造高信息化素質(zhì)且具有現(xiàn)代理念的從業(yè)人員隊伍，保障信息化背景下安徽紅色旅游的可持續(xù)發(fā)展。