王潤源，程紹文

（1.華中師范大學(xué) 城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖北 武漢 430079；2.中國旅游研究院武漢分院，湖北 武漢 430079）

0 引言

旅游者的時(shí)空行為是旅游地理學(xué)研究的熱點(diǎn)問題。當(dāng)前，信息技術(shù)深刻地影響著人們的出游方式和旅游行為，許多游客從網(wǎng)絡(luò)獲取、分享和交流旅游信息，為旅游者行為研究提供了大量開放和易獲取的數(shù)據(jù)源。人們在各類社交媒體、網(wǎng)站發(fā)布的行程信息即產(chǎn)生“數(shù)字足跡”［1］?！皵?shù)字足跡”是人們在網(wǎng)絡(luò)上或其他信息系統(tǒng)上所留下的與其行為相關(guān)的信息，通過對這些信息的分析可以反映出用戶的某些行為現(xiàn)象和規(guī)律［2］。在國外，Girardin 等［3］較早采用旅游數(shù)字足跡，通過在Flickr 社區(qū)上收集的4280 名拍攝者在佛羅倫薩拍攝并公開分享的帶有地理信息的照片，利用地理可視化方法揭示了游客集中區(qū)域和時(shí)空流向。在我國，李君軼［4］最早提出“要利用旅游數(shù)字足跡數(shù)據(jù)開展游客時(shí)空行為的數(shù)字足跡模型、游客旅游行為的時(shí)空規(guī)律、高效的旅游行為智慧化支持機(jī)制和旅游目的地空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究，以揭示游客的時(shí)空軌跡。此后，學(xué)者借助各大旅游平臺(tái)、網(wǎng)站獲取游客的“數(shù)字足跡”對其時(shí)空行為進(jìn)行分析的研究不斷增多。如：有學(xué)者以省域、城市或景區(qū)為研究案例地，基于帶有地理信息的照片［3，5］、手機(jī)信令［6］、網(wǎng)絡(luò)游記［7-9］、微博簽到數(shù)據(jù)［10，11］、微信“朋友圈”［1］等開展旅游者時(shí)空行為模式及特征研究；也有學(xué)者利用旅游數(shù)字足跡探討了旅游者旅行的“時(shí)空體驗(yàn)流”特征，分析了旅游者的時(shí)空行為與難忘旅游體驗(yàn)［12］和 情 緒［13］、保 護(hù) 教 育 感 知［14］、游 客 旅 游 消費(fèi)［15］之間的關(guān)系，或?qū)PS 或GIS 空間分析技術(shù)應(yīng)用于旅游者時(shí)空行為研究，進(jìn)行旅游熱點(diǎn)分析和網(wǎng)絡(luò)分析，從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，進(jìn)而提升對旅游者行為的認(rèn)識(shí)［16］。

城市是重要的旅游目的地，隨著城市旅游化發(fā)展，旅游深刻地改變著城市的發(fā)展，但目前對城市旅游者的空間行為研究卻十分有限［17］。傳統(tǒng)上，人們主要是通過問卷調(diào)查方法來研究城市旅游者空間行為，但調(diào)查方法樣本量小，無法在城市旅游者的空間行為數(shù)據(jù)中同時(shí)注入時(shí)間和空間屬性，調(diào)查數(shù)據(jù)也缺少準(zhǔn)確性和有效性［18］。網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)可為城市旅游研究提供充分的時(shí)間和空間數(shù)據(jù)，提示和反映城市大規(guī)模游客流的時(shí)空模式。利用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)研究城市旅游者時(shí)空行為分析對厘清城市旅游空間結(jié)構(gòu)，優(yōu)化城市規(guī)劃布局，加強(qiáng)城市旅游吸引要素與服務(wù)設(shè)施之間的聯(lián)接配套，進(jìn)行高效的智慧旅游目的地和智慧城市管理具有重要意義［18］。目前，學(xué)術(shù)界基于數(shù)字足跡研究了青島［8］、北京［13］、馬德里［17］、南京［19］、成都［20］等城市的旅游者時(shí)空行為特征，有學(xué)者利用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析了北京、西安、重慶、蘇州、廣州城市夜間旅游游客體驗(yàn)［21］。

廣州市是國家和粵港澳大灣區(qū)中心城市，是華南地區(qū)的海陸空交通中心。作為國內(nèi)重要的旅游城市，廣州擁有豐富的旅游資源，3A 級(jí)以上景區(qū)共69個(gè)。2019 年，廣州市接待過夜游客6773.15 萬人次，旅游業(yè)總收入4454.59 億元［22］。當(dāng)前，廣州旅游業(yè)正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、轉(zhuǎn)換增長動(dòng)力的關(guān)鍵時(shí)期，如何提升服務(wù)質(zhì)量，滿足游客多樣化的需求，是增強(qiáng)其旅游競爭力面臨的重要問題［23］。截止目前，對廣州游客的研究主要集中在游客體驗(yàn)質(zhì)量、滿意度和旅游地形象和旅游影響感知等方面（如李培奇等［24］對廣州流溪河國家森林公園生態(tài)體育旅游者的行為進(jìn)行了定量研究），鮮見探討廣州城市旅游者的時(shí)空行為及城市旅游空間結(jié)構(gòu)的研究文獻(xiàn)。本文基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)，采集旅游者數(shù)字足跡數(shù)據(jù)，運(yùn)用文本分析與GIS空間分析方法對來穗游客的時(shí)空行為特征進(jìn)行了探究，以期為廣州城市旅游規(guī)劃管理和高質(zhì)量發(fā)展提供理論依據(jù)和決策參考。

1 數(shù)據(jù)采集與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)采集

本文數(shù)據(jù)來源于馬蜂窩網(wǎng)站，該網(wǎng)站是我國著名的旅游社交平臺(tái)，擁有眾多用戶，許多游客在此實(shí)時(shí)發(fā)布旅游游記、攻略、點(diǎn)評(píng)等信息［25］。采用八爪魚采集器，以“廣州市”為關(guān)鍵詞，從馬蜂窩網(wǎng)站進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)游記數(shù)據(jù)采集，游記數(shù)據(jù)時(shí)間范圍為2016 年1 月1 日至2021 年4 月30 日?；谙铝袠?biāo)準(zhǔn)對獲取的原始游記樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選：①游記內(nèi)容完整，出現(xiàn)明確的出游時(shí)間和游玩天數(shù)，且時(shí)間范圍必須在2016年1 月1 日—2021 年4 月30 日之間。②游記內(nèi)容出現(xiàn)旅游景點(diǎn)，能判斷游玩順序，且至少有兩個(gè)及以上的旅游節(jié)點(diǎn)信息。③剔除帶有商業(yè)營銷和推薦的游記。最終篩選出有效游記1863 篇，同時(shí)爬取相應(yīng)游記中的出發(fā)時(shí)間、出行天數(shù)和同伴類型，建立廣州市旅游者時(shí)空行為特征數(shù)據(jù)分析庫。在此基礎(chǔ)上，依據(jù)用戶的行程日期順序確定旅游流流向，以此分析游客出行時(shí)的旅行軌跡。

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于低頻率旅游節(jié)點(diǎn)的分析意義較小，因此不納入本文統(tǒng)計(jì)分析。部分旅游節(jié)點(diǎn)存在包含關(guān)系，如長隆野生動(dòng)物世界、長隆水上樂園、長隆飛鳥樂園在統(tǒng)計(jì)時(shí)歸為長隆旅游度假區(qū)，廣東省博物館、廣州圖書館、廣州大劇院在統(tǒng)計(jì)時(shí)歸為花城廣場，廣州博物館、五羊雕像、中山紀(jì)念碑在統(tǒng)計(jì)時(shí)歸為越秀公園。此外，參考劉益等［25］的研究，將珠江夜游也歸于旅游節(jié)點(diǎn)。

1.3 研究方法

內(nèi)容分析法：內(nèi)容分析法是將非系統(tǒng)和非定量的符號(hào)內(nèi)容（如文本、圖像、圖片等）轉(zhuǎn)化為定量數(shù)據(jù)，并針對數(shù)據(jù)里面的內(nèi)容進(jìn)行定量分析、判斷與推理，是文獻(xiàn)研究中經(jīng)常采用的一種方法［26］。本文借助ROST Content Mining 6 文本分析軟件對游記文本進(jìn)行了詳細(xì)分析。首先，對相關(guān)網(wǎng)絡(luò)游記文本進(jìn)行篩選整合；其次，利用軟件對網(wǎng)絡(luò)游記進(jìn)行分詞處理；第三，對分詞處理后的文本進(jìn)行詞頻分析，同時(shí)對游記內(nèi)容進(jìn)行語義網(wǎng)絡(luò)分析，結(jié)合詞頻分析和語義網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果來揭示游客在廣州市的旅游行為選擇特征。

核密度分析：核密度分析可反映地理要素空間的分布規(guī)律，本文采用核密度分析法探究游客在廣州市的空間集聚特征。計(jì)算公式為［27］：

赫芬達(dá)爾指數(shù)：運(yùn)用赫芬達(dá)爾指數(shù)分析不同同伴類型的游客在游玩季節(jié)分布上的集中程度，計(jì)算公式為［28］：

式中：Pi為第i 個(gè)季節(jié)某一同伴類型游客的數(shù)量占該同伴類型游客總數(shù)的比值。H 值越接近于1，表示該類型游客在出行季節(jié)的選擇上越集中；反之，則越分散。

2 游記高頻詞匯與語義網(wǎng)絡(luò)分析

基于游記內(nèi)容，運(yùn)用ROST Content Mining 6 軟件進(jìn)行詞頻和語義網(wǎng)絡(luò)分析，采用停用詞表與自定義詞表排除無意義的詞匯，同時(shí)對某些相似詞匯進(jìn)行合并，最終生成前30 個(gè)高頻詞統(tǒng)計(jì)表（表1）與語義網(wǎng)絡(luò)分析圖（圖1）。結(jié)合表1 和圖1 可見，這些高頻詞匯和語義網(wǎng)絡(luò)圖直觀體現(xiàn)了游客在廣州吃、游、行、住等方面的行為特征。

在飲食方面，表1 中出現(xiàn)“好吃”“味道”“早茶”“美食”“餐廳”等眾多相關(guān)的高頻詞匯。其中，早茶是廣州飲食文化中最重要的一環(huán)，來廣州飲早茶是游客十分青睞的旅游行為選擇。在語義網(wǎng)絡(luò)分析圖中，節(jié)點(diǎn)詞越靠近，表示它們之間有著越密切的關(guān)系［8］。從圖1 可見，與飲食相關(guān)的節(jié)點(diǎn)詞與中心詞“廣州”鄰近，再次印證了“吃”是游客在廣州的重要行為，“食在廣州”的印象深入人心。在景點(diǎn)選擇上，“沙面”“上下九步行街”“廣州塔”“石室圣心大教堂”“陳家祠”等是廣州游客選擇最多的游覽景點(diǎn)。在語義網(wǎng)絡(luò)中，“建筑”與多數(shù)旅游景點(diǎn)詞相近，說明游覽景點(diǎn)中各種特色建筑是游客在廣州又一重要的旅游行為特點(diǎn)。游客游覽的主要景點(diǎn)中既有陳家祠那樣的古典廣式建筑，也有石室圣心大教堂那樣的哥特式建筑，還有廣州塔那樣的現(xiàn)代化地標(biāo)建筑，這些旅游資源豐富了廣州的旅游形象。在出行交通選擇上，“地鐵”的詞頻遠(yuǎn)高于“步行”“公交”“打車”，說明地鐵是游客游覽廣州最主要的交通方式，從側(cè)面體現(xiàn)了廣州發(fā)達(dá)的地下交通網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。在住宿上，游客主要的選擇是“酒店”，且在語義網(wǎng)絡(luò)中該節(jié)點(diǎn)詞和“地鐵”這一交通方式和“沙面”“廣州塔”“石室圣心大教堂”“陳家祠”等景點(diǎn)距離較近，說明游客更傾向選擇在景點(diǎn)周邊或靠近地鐵站的酒店，以方便第二天的游覽。此外，“晚上”與“廣州塔”和“上下九步行街”鄰近，說明游客喜歡在夜間游覽這些景點(diǎn)；“拍照”一詞也是游客旅游行為的重要特征詞，可見游客在旅行時(shí)習(xí)慣用照片進(jìn)行記錄。

表1 廣州旅游游記高頻詞Table 1 High frequency words in Guangzhou online travel notes

圖1 廣州旅游游記語義網(wǎng)絡(luò)Figure 1 Semantic network of online travel notes for Guangzhou

3 廣州游客時(shí)間行為特征分析

3.1 月度特征

根據(jù)游記中提取的時(shí)間信息對廣州游客出行月度特征進(jìn)行分析。受新冠肺炎疫情的影響，全國旅游業(yè)在2020 年初遭遇重大打擊，對游客的出行選擇造成了影響。因此，提取2020 年5 月—2021 年4 月游記的時(shí)間信息探究疫情后游客出行的月度特征，并與總體的月度特征進(jìn)行對比分析（圖2）。由圖2可知，總體研究時(shí)段上廣州游客出行有3 個(gè)高峰時(shí)間段，分別是2 月、4 月和10 月，對應(yīng)春節(jié)、勞動(dòng)節(jié)、清明節(jié)和國慶節(jié)幾個(gè)假期，說明節(jié)假日是游客來廣州旅游的高峰時(shí)段。但受新冠疫情的影響，疫情后游客出行的月度特征發(fā)生了一定變化，原本高峰時(shí)間段的2 月出現(xiàn)旅游人次的“低谷”，這主要是由于2021年春節(jié)假期鄰近時(shí)人口流動(dòng)增大，給各地防疫帶來了極大壓力，許多地區(qū)紛紛倡導(dǎo)“非必要不出省”“就地過年”，由此影響了旅游地的客流量。直到3 月，游客流量出現(xiàn)明顯回升，4 月成為客流量高峰期，旅游人次占比最大，而剩余時(shí)間段與總體趨勢較為吻合。

3.2 季度特征

在季節(jié)特征分析上，依據(jù)中國氣象局的劃分標(biāo)準(zhǔn)，春季為3—5 月，夏季為6—8 月，秋季為9—11月，冬季為12—2 月。為進(jìn)一步分析同伴類型對游客出行時(shí)間的影響，結(jié)合馬蜂窩網(wǎng)站所提取的游客同伴類型，將其劃分為個(gè)人、朋友/同學(xué)、情侶/夫妻和家庭/親子4 種。通過對最終網(wǎng)絡(luò)游記文本中提取的時(shí)間屬性數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析（圖3），廣州客流主要集中在冬季，其次是春季和秋季，夏季的旅游人次最少。出現(xiàn)此現(xiàn)象的原因與廣州“夏季高溫多雨，冬季溫和少雨”的亞熱帶季風(fēng)氣候有關(guān)：夏季戶外溫度較高，不適宜外出游玩；冬季，廣州相較于全國大部分地區(qū)較為溫暖，吸引了眾多游客。4 種伴侶類型出行時(shí)間與總體季節(jié)特征較為相似，冬季所占的比重最大，夏季所占的比重最小，僅在春秋兩季有所差異。

圖3 廣州游客出行季度特征Figure 3 Seasonal characteristics of tourists in Guangzhou

為進(jìn)一步探究不同同伴類型出行季度特征的差異，根據(jù)公式（2）計(jì)算了不同同伴類型游客游玩季節(jié)分布上的赫芬達(dá)爾指數(shù)。可以發(fā)現(xiàn)，家庭/親子游類型的游客赫芬達(dá)爾指數(shù)最大（H = 0.323），隨后依次是情侶/夫妻（H =0.274）、朋友/同學(xué)（H =0.264），個(gè)人游的季節(jié)集中指數(shù)值最?。℉ = 0.260）。家庭/親子游的出行人數(shù)較多，出游時(shí)間的選擇受限較大，一般選擇在節(jié)假日旅游。冬季的時(shí)間段孩子正逢寒假，大人也有春節(jié)假期，且此時(shí)廣州氣候適宜，因此家庭游的游客會(huì)更集中在此時(shí)間段出行。個(gè)人既可以利用節(jié)假日出游，也可以利用周末進(jìn)行短期游，出游時(shí)間選擇上更加自由，因此個(gè)人游在旅游的季節(jié)選擇上相對更分散。

3.3 出行天數(shù)特征

對游客總體和不同伴侶類型游客的出行天數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析（圖4），結(jié)果顯示：游客在廣州的停留時(shí)間整體偏長，主要為3—5d，占比超過72.82%，說明廣州旅游資源豐富，許多游客要花費(fèi)較長的時(shí)間進(jìn)行游覽和體驗(yàn)。從游客同伴類型看，朋友/同學(xué)、情侶/夫妻的日度特征與總體特征類似。個(gè)人游類型中，“一日游”的比重較高，達(dá)到33.15%，69.56%的個(gè)人游游客到廣州游玩的天數(shù)在3d以內(nèi)，說明個(gè)人游的游客更偏向短期旅游。與此相反，家庭/親子游的游客集中在長期游，出行天數(shù)在5d及以上的游客占比達(dá)41.09%。

圖4 廣州游客出行天數(shù)特征Figure 4 Characteristics of travel days of tourists in Guangzhou

4 廣州游客空間行為特征分析

4.1 景點(diǎn)空間分布和游客空間集聚特征

經(jīng)過數(shù)據(jù)整理，最終得出32 個(gè)來穗游客到訪的景點(diǎn)（表2）。運(yùn)用百度地圖查詢廣州游客主要到訪景點(diǎn)的坐標(biāo)，以廣州市行政區(qū)劃矢量圖為底圖，將整理后的各景點(diǎn)坐標(biāo)系導(dǎo)入ArcGIS 軟件，形成游客到訪景點(diǎn)的空間分布圖（圖5）。同時(shí)，以旅游人數(shù)為統(tǒng)計(jì)字段，對廣州市各個(gè)景點(diǎn)進(jìn)行密度分析，得到游客到訪景點(diǎn)的密度分布圖（圖6）。

圖5 游客到訪景點(diǎn)空間分布Figure 5 Spatial distribution of tourist attractions

圖6 游客空間集聚密度分布Figure 6 Spatial concentration density distribution of tourists

表2 廣州游客到訪景點(diǎn)頻率統(tǒng)計(jì)Table 2 Statistical ranking of the occurrence frequency of online travel nodes in Guangzhou

結(jié)合表2 和圖5 可知，游客到訪景點(diǎn)的分布具有明顯的空間差異性，主要集中在荔灣區(qū)、越秀區(qū)、天河區(qū)和海珠區(qū)等中心城區(qū)。其中：荔灣區(qū)和越秀區(qū)是廣州著名的老城區(qū)，擁有眾多歷史文物古跡和民國時(shí)期建筑，區(qū)域內(nèi)有著眾多老字號(hào)，是品嘗地道廣州美食的重要去處；天河區(qū)是廣州的商業(yè)和文化中心，交通便利、基礎(chǔ)設(shè)施完善、高樓眾多；海珠區(qū)旅游景點(diǎn)類型豐富，廣州塔、海珠湖濕地公園、琶醍啤酒文化創(chuàng)意藝術(shù)區(qū)等各具特色。近郊區(qū)的白云區(qū)、黃埔區(qū)和番禺區(qū)等由于距離市中心較遠(yuǎn)，交通不便，其到訪景點(diǎn)數(shù)量明顯少于上述3 個(gè)核心區(qū)。遠(yuǎn)郊區(qū)的增城區(qū)、花都區(qū)和南沙區(qū)由于開發(fā)歷史較晚、知名度低、基礎(chǔ)設(shè)施相對落后、旅游景點(diǎn)匱乏、游客數(shù)量較少、游記中游客提及稀少，故未納入統(tǒng)計(jì)。這也反映出廣州遠(yuǎn)郊區(qū)的旅游發(fā)展與中心城區(qū)和近郊區(qū)有著巨大的差距，尚未形成城郊一體的旅游發(fā)展格局。

從圖6 可知，廣州游客的空間密集特征與到訪景點(diǎn)空間分布類似，呈現(xiàn)“城市中心區(qū)高，城市邊緣區(qū)低”的特征，集聚的密度值大致由中心城區(qū)向外圍減少。其中，在越秀區(qū)和荔灣區(qū)的交界處和天河區(qū)的西南部形成較大范圍的集聚中心，該集聚中心內(nèi)景點(diǎn)眾多、知名度高、交通便捷，吸引了大量游客。而在番禺區(qū)的北部與南部、黃浦區(qū)與海珠區(qū)的交界處和白云區(qū)的南部也形成了小范圍的集聚，這些集聚區(qū)的景點(diǎn)包括長隆旅游度假區(qū)、黃埔軍校舊址紀(jì)念館、嶺南印象園、白云山風(fēng)景區(qū)等，受中部集聚中心的輻射帶動(dòng)作用，具有一定的客流量，但集聚程度遠(yuǎn)低于中部地區(qū)。

4.2 日間和夜間游客的空間集聚特征差異

為了解游客在日間和夜間出游的差異，以18：00為界，對日間游客（游客旅游活動(dòng)主要發(fā)生在白天，截止18：00 結(jié)束）和夜間游客游客（18：00 以后開始游玩）的出游行為特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（表3），并運(yùn)用ArcGIS軟件進(jìn)行密度分析，可直觀揭示廣州游客在日間和夜間集聚特征差異（圖7 和圖8）。由表3 可知，日間和夜間游客主要的旅游節(jié)點(diǎn)有明顯差異。在日間，游客多喜歡造訪人文歷史類景點(diǎn)，這些景點(diǎn)在夜間多數(shù)不開放，排名前三的沙面、石室圣心大教堂和陳家祠，其頻率均超過10%。此外，還包括中山紀(jì)念堂、西漢南越王博物館、黃埔軍校舊址紀(jì)念館等。夜間，游客最喜歡游玩的景點(diǎn)和活動(dòng)包括廣州塔（頻率達(dá)到26.53%）、珠江夜游、長隆旅游度假區(qū)、花城廣場、海心沙、琶醍等，這些景點(diǎn)提供夜游活動(dòng)項(xiàng)目和服務(wù)，游客夜間去這些景點(diǎn)旅游會(huì)有更好的游玩體驗(yàn)，廣州的燈光節(jié)也主要在這些景點(diǎn)展開。從圖7 和圖8 可見，日間游客主要集聚在荔灣區(qū)和越秀區(qū)，而夜間游客集聚中心主要集中在海珠區(qū)、天河區(qū)和越秀區(qū)。此外，廣州日間游客的集聚密度明顯高于夜間游客，其密度差異可以達(dá)到10 倍，說明廣州夜間旅游發(fā)展有較大的發(fā)展空間。

表3 日間和夜間游客主要到訪景點(diǎn)Figure 3 Day and night tourists mainly visit tourism attractions

圖7 日間游客空間集聚密度分布Figure 7 Spatial concentration density distribution of tourists in daytime

圖8 夜間游客空間集聚密度分布Figure 8 Spatial concentration density distribution of tourists at night

4.3 游客旅游軌跡特征

本文基于數(shù)據(jù)庫中的游記內(nèi)容，提取每個(gè)游客在廣州市的旅行軌跡，運(yùn)用ArcGIS 軟件進(jìn)行可視化表達(dá)（圖9），并采用ROST軟件的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和語義網(wǎng)絡(luò)分析功能構(gòu)建廣州游客旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（圖10）。圖9 和圖10 中，線條的粗細(xì)代表了旅游流量的大小，線條越粗，旅游人次越多，反之則旅游人次越少［8］。

圖9 廣州游客旅游軌跡空間分布Figure 9 Spatial distribution of travel trajectory in Guangzhou

圖10 廣州旅游流網(wǎng)絡(luò)Figure 10 Network of tourism flow in Guangzhou

從圖9 可見，廣州游客的旅游軌跡存在明顯的區(qū)域差異，其旅游軌跡主要圍繞荔灣區(qū)、越秀區(qū)、天河區(qū)、海珠區(qū)4 個(gè)中心城區(qū)為中心向周圍輻射，這4個(gè)區(qū)域集中了廣州最精華的旅游資源，且區(qū)域內(nèi)交通便利，形成巨大的旅游流量；而白云區(qū)、黃埔區(qū)、番禺區(qū)的景點(diǎn)距離中心城區(qū)較遠(yuǎn)，客流量較少。

從圖10 可見，沙面為一級(jí)節(jié)點(diǎn)，該景點(diǎn)知名度高、周邊交通便利，兼具娛樂觀光和休閑就餐的功能，因此游客的旅游活動(dòng)主要圍繞其展開。石室圣心大教堂、上下九步行街、廣州塔、陳家祠為二級(jí)節(jié)點(diǎn)，一級(jí)節(jié)點(diǎn)和二級(jí)節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系較密切，形成龐大的客流量。越秀公園、北京路步行街、中山紀(jì)念堂、中山大學(xué)南校區(qū)、西漢南越王博物館、花城廣場、永慶坊、海心沙公園、中山大學(xué)南校區(qū)、紅磚廠創(chuàng)意園為三級(jí)節(jié)點(diǎn)，這些旅游節(jié)點(diǎn)有一定的客流量，且與一、二級(jí)節(jié)點(diǎn)存在較為緊密的聯(lián)系。而永慶坊、黃埔軍校舊址紀(jì)念館、西關(guān)大屋、長隆旅游度假區(qū)、白云山風(fēng)景區(qū)為旅游的四級(jí)節(jié)點(diǎn)，其客流量明顯少于一級(jí)和二級(jí)節(jié)點(diǎn)。

5 結(jié)論、建議與討論

5.1 結(jié)論

本文以廣州市為例，以馬蜂窩網(wǎng)站游客分享的網(wǎng)絡(luò)游記為基本數(shù)據(jù)源建立數(shù)據(jù)庫，運(yùn)用內(nèi)容分析與GIS空間分析和可視化的方法探究了廣州游客的旅游行為特征。主要結(jié)論如下：①廣州游客旅游行為選擇具有多元性，游客不僅喜歡品嘗廣州美食，還喜歡游玩廣州各具特色的建筑。出行選擇上，地鐵是游客出行的主要交通工具；住宿選擇上，廣州游客旅游消費(fèi)行為具有選擇上的集聚性，出于便利原因，游客更傾向于以景區(qū)景點(diǎn)為中心來選擇住宿酒店，也更傾向于去距離地鐵站點(diǎn)較近的景區(qū)游玩。②不考慮疫情因素，受氣溫和假期的影響，游客喜歡在冬春和秋季來廣州旅游，表現(xiàn)為冬季最旺，春秋次之，夏季則為淡季。家庭游的游客喜歡在冬季特別是寒假、春節(jié)期間來廣州旅游，出行天數(shù)較長，多在4d 以上；個(gè)人游游客的季節(jié)分布更為分散，多為3d 以內(nèi)的短期游。疫情的出現(xiàn)改變了廣州旅游的月度分布特征，作為旅游高峰的2 月不再成為旅游高峰月。③由于廣州中心城區(qū)的景點(diǎn)數(shù)量遠(yuǎn)多于近郊區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)，因此游客的旅游活動(dòng)空間主要集中在中心城區(qū)，即越秀區(qū)、海珠區(qū)、荔灣區(qū)和天河區(qū)，游客空間聚集具有明顯的極化特征。此外，日間游客主要在荔灣區(qū)和越秀區(qū)集聚，夜間游客則在天河區(qū)、海珠區(qū)和越秀區(qū)集聚。④游客旅游流網(wǎng)絡(luò)主要圍繞沙面、石室圣心大教堂、上下九步行街、廣州塔、陳家祠等旅游節(jié)點(diǎn)向外展開，其中，一級(jí)節(jié)點(diǎn)和二級(jí)節(jié)點(diǎn)聯(lián)系緊密，相互間的客流量大。

5.2 建議

基于研究結(jié)論，為實(shí)現(xiàn)廣州旅游的優(yōu)化發(fā)展，提出以下建議：①積極推動(dòng)餐飲與文旅結(jié)合。“美食”是對廣州游客重要的吸引要素，政府應(yīng)扶持具有廣府特色的餐飲企業(yè)，充分借助各大新媒體平臺(tái)（如微信、微博、抖音等）加大宣傳營銷力度，打造一批網(wǎng)紅品牌和餐飲店，提升知名度，吸引更多的客流量；線下可推出美食旅游線路，如沙面—上下九—荔枝灣涌—陳家祠—永慶坊一線的荔灣區(qū)美食文化之旅。同時(shí)，各景點(diǎn)應(yīng)依據(jù)自身特色和周邊餐飲點(diǎn)的集聚情況，建設(shè)美食文化區(qū)或美食街，豐富游客的旅游體驗(yàn)。②積極發(fā)展夜間旅游經(jīng)濟(jì)。廣州夜生活豐富，天河區(qū)、越秀區(qū)和海珠區(qū)等夜間客流量大的區(qū)域，可依托珠江夜景、廣州塔、花城廣場、北京路步行街等夜間旅游熱點(diǎn)開展豐富多彩的夜游活動(dòng)，鼓勵(lì)周邊餐飲、娛樂場所延長營業(yè)時(shí)間，打造多個(gè)夜間旅游消費(fèi)區(qū)，以吸引更多的游客集聚。③建立區(qū)域旅游合作網(wǎng)絡(luò)。荔灣區(qū)、越秀區(qū)、天河區(qū)和海珠區(qū)四大區(qū)域游客聚集程度高，旅游景點(diǎn)之間聯(lián)系度較高，應(yīng)強(qiáng)化這些區(qū)域各景點(diǎn)之間的合作，推出多條旅游線路，打造區(qū)域性旅游消費(fèi)集聚區(qū)。對于旅游發(fā)展較落后的區(qū)域，一方面要加大資金投入，完善基礎(chǔ)設(shè)施，提高各景點(diǎn)間的通達(dá)性；另一方面應(yīng)充分發(fā)揮片區(qū)聯(lián)動(dòng)的作用，通過聯(lián)動(dòng)營銷的方式引導(dǎo)游客從高聚集區(qū)向周邊擴(kuò)散，提高客流量，同時(shí)加強(qiáng)中心城區(qū)與近郊區(qū)、遠(yuǎn)郊區(qū)間的人文、商貿(mào)和交通聯(lián)系，以推動(dòng)整個(gè)廣州旅游發(fā)展空間格局及質(zhì)量的提升。

5.3 討論

本文基于社交媒體發(fā)布的網(wǎng)絡(luò)文本大數(shù)據(jù)對游客時(shí)空行為特征進(jìn)行研究，突破了傳統(tǒng)問卷調(diào)查的形式，迎合了當(dāng)前旅游者行為研究潮流。但研究也存在不足之處：首先，受旅游者文化水平和可能的記憶偏差、日記習(xí)慣的影響，游記文本質(zhì)量難免參差不齊，影響了數(shù)據(jù)的有效性。后期應(yīng)結(jié)合多種數(shù)據(jù)源，如手機(jī)信令、微博簽到數(shù)據(jù)GPS 定位數(shù)據(jù)等進(jìn)一步掌握游客的時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)，使研究結(jié)果更加全面。同時(shí)，如何將互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與GIS 時(shí)空數(shù)方法進(jìn)行深度結(jié)合，分析總結(jié)出游客行為基本規(guī)律以指導(dǎo)區(qū)域旅游發(fā)展，將是未來研究的重點(diǎn)。其次，研究內(nèi)容不夠深入，研究結(jié)果僅從整體上反映了廣州游客的時(shí)空行為特征。雖然本文分析了不同同伴類型游客在時(shí)間行為上的特征，但是仍不夠全面，對目的地旅游發(fā)展的參考價(jià)值有限。今后的研究可采用線上與線下結(jié)合的方式搜集數(shù)據(jù)，從游客個(gè)人特征（如年齡、性別、受教育程度等方面）探討不同類型旅游者的時(shí)空行為特征及差異。最后，本次研究數(shù)據(jù)從馬蜂窩網(wǎng)站進(jìn)行爬取，數(shù)據(jù)來源較為單一，缺乏多樣性，對研究分析會(huì)產(chǎn)生一定的影響。未來應(yīng)拓寬數(shù)據(jù)面，從多個(gè)旅游網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集和篩選，確保數(shù)據(jù)的代表性和一般性。

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，如果將網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)與GIS 時(shí)空分析方法進(jìn)行深度結(jié)合，分析總結(jié)出游客行為的基本規(guī)律以指導(dǎo)區(qū)域旅游發(fā)展，將是未來研究的重點(diǎn)。2019年底出現(xiàn)的新冠肺炎疫情給人們的生產(chǎn)生活帶來了巨大的沖擊與變化，也給人們外出旅游觀光帶來了不利影響。疫情發(fā)生后，游客的時(shí)空行為特征會(huì)發(fā)生怎樣的變化，目的地將采取怎樣的措施來應(yīng)對這種變化，以促進(jìn)疫后旅游業(yè)的恢復(fù)與發(fā)展，這同樣是未來值得研究的方向。