嚴(yán)子期,王儀,夏舟波

（1.寧波工程學(xué)院 人文與藝術(shù)學(xué)院，浙江 寧波 315211；2.寧波諾丁漢大學(xué) 商學(xué)院，浙江 寧波 315100）

0 引言

2019年底，新冠肺炎疫情爆發(fā)并迅速席卷全球，對(duì)我國(guó)旅游業(yè)造成了巨大沖擊。2020年，國(guó)內(nèi)游客量為29億人次，比2019年同期減少30億人次；國(guó)內(nèi)旅游收入2.23萬億元，同比減少3.50萬億元，下降61.1%；人均每次出游花費(fèi)774.14元，同比下降18.8%[1]。如何在新冠肺炎疫情可能與人類長(zhǎng)期共存的背景下發(fā)展旅游業(yè)是值得思考的問題。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者已做了相關(guān)的研究，比如，夏杰長(zhǎng)和豐曉旭將此次疫情與2003年非典疫情進(jìn)行比較，認(rèn)為新冠肺炎疫情對(duì)旅游業(yè)的影響更為嚴(yán)重，并對(duì)政府和市場(chǎng)提出了相對(duì)應(yīng)的建議[2]；劉雷和史小強(qiáng)探索了新冠肺炎疫情下體育旅游行為的影響機(jī)制，發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者的體育旅游風(fēng)險(xiǎn)感知較高，體育旅游消費(fèi)行為意向較低[3]；呂宛青等著眼于地方，從宏觀旅游經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、中觀旅游業(yè)態(tài)發(fā)展、微觀旅游企業(yè)發(fā)展及旅游資本市場(chǎng)等四個(gè)層面，對(duì)新冠肺炎疫情給云南省區(qū)域旅游發(fā)展帶來的影響進(jìn)行分析，并提出相應(yīng)的恢復(fù)發(fā)展策略[4]。Vaishar和?tˇastná認(rèn)為新冠肺炎疫情使得鄉(xiāng)村目的地成為游客的新選擇，一些目的地在2020年夏季的游客人數(shù)與2019年相比有了明顯的增長(zhǎng)，并指出這種新的方向需要在基礎(chǔ)設(shè)施、營(yíng)銷和區(qū)域合作方面進(jìn)行投資[5]。El-SAID和AZIZ分析了虛擬旅游在后疫情時(shí)期旅游業(yè)復(fù)蘇中的作用，并發(fā)現(xiàn)技術(shù)接受模型(technology acceptance model，TAM)和保護(hù)行動(dòng)決策模型(protective action decision model，PADM)可以有效預(yù)測(cè)用戶采取虛擬旅游的意圖，而這種意圖對(duì)其訪問實(shí)際旅游景區(qū)的傾向具有正向影響[6]。然而，充分利用游客拍攝的照片大數(shù)據(jù)進(jìn)行地方性游客感知及行為影響的研究仍有空白。

攝影作為用戶生成內(nèi)容(user-generated content，UGC)的一種形式，在現(xiàn)代旅游中起著至關(guān)重要的作用。照片由于其視覺表現(xiàn)能力，在形成目的地形象和傳達(dá)信息等方面影響深遠(yuǎn)且廣泛，已成為游客行為調(diào)查的有效工具。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，照片大數(shù)據(jù)以前所未有的數(shù)量和細(xì)節(jié)展示了其提高旅游學(xué)術(shù)界和旅游行業(yè)知識(shí)的潛力，特別是與目的地游客行為相關(guān)的研究[7]。照片通常含有兩層信息——表面信息（如視覺內(nèi)容、照片標(biāo)題和標(biāo)題等），以及元數(shù)據(jù)（又名可交換圖像文件格式，exchangeable image file format，簡(jiǎn)稱EXIF，如曝光設(shè)置、拍攝時(shí)間、地理坐標(biāo)等）[8]。進(jìn)入照片大數(shù)據(jù)時(shí)代后，前期的研究主要集中在分析照片元數(shù)據(jù)，忽略了其表面的豐富視覺內(nèi)容[9]，可能是因?yàn)槿狈ο鄳?yīng)的照片挖掘和分析技術(shù)。本研究通過照片大數(shù)據(jù)圖像識(shí)別及分析，結(jié)合照片背后的元數(shù)據(jù)信息，以新冠肺炎疫情作為影響游客行為的主要風(fēng)險(xiǎn)（因影響身體健康的風(fēng)險(xiǎn)因素左右決策最為顯著[10]。游客一旦感知到風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)采取不同的反應(yīng)，比如及時(shí)調(diào)整旅行時(shí)間和同伴、改變目的地、調(diào)整策略等），試圖從全局視角描繪首輪疫情前后游客感知及行為的變化情況，以期為目的地規(guī)劃、旅游資源整合以及更有效地吸引游客提供建議和參考。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 研究的對(duì)象

將浙江省寧波市作為主要研究城市,因?yàn)閷幉ㄗ鳛楦笔〖?jí)城市、中國(guó)東南沿海重要的港口城市以及長(zhǎng)江三角洲南翼經(jīng)濟(jì)中心，是一個(gè)典型的江南水鄉(xiāng)兼海港城市。它擁有多種地貌，屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，全年適合旅游。它擁有7 000年河姆渡文化，又受越文化影響，占有著豐富的旅游資源，常年吸引著大量游客。

1.2 數(shù)據(jù)的來源

選擇國(guó)內(nèi)最大的旅游電子商務(wù)平臺(tái)之一——攜程網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。攜程網(wǎng)從1999年成立至今，服務(wù)了全國(guó)數(shù)百萬游客，收集了大量包含視覺內(nèi)容的游記。

1.3 研究的方法及步驟

利用攜程網(wǎng)采集的照片大數(shù)據(jù)，遵循現(xiàn)有理論框架，通過計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)模型和ArcGIS等分析工具，對(duì)照片的視覺內(nèi)容和嵌入信息進(jìn)行分析，比較游客的感知和行為偏好在疫情前后的變化。首先從寧波市的旅行日記中刪除了沒有包含照片的游記。其次，以新冠肺炎疫情首次爆發(fā)的2020年1月為起始，以同年4月中小學(xué)開學(xué)為標(biāo)志來認(rèn)定首輪疫情控制措施的結(jié)束。以此刪除了2020年1月1日至3月31日相關(guān)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集截止于2021年初第二輪疫情爆發(fā)。綜上，本研究獲取9個(gè)月的面板數(shù)據(jù)，即從2020年4月1日至2020年12月31日。為平衡樣本，一并收集2019年4月1日至同年12月31日的數(shù)據(jù)。

研究采用了CHEN等提出的DeepLabv3+進(jìn)行場(chǎng)景識(shí)別[11]，該程序目前已更新了三代。對(duì)于DeepLabv3+中采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，則選擇了ResNet[12]用于分類場(chǎng)景識(shí)別，它在各種計(jì)算機(jī)視覺競(jìng)賽中取得了不錯(cuò)的成績(jī)。每張照片根據(jù)圖1中所示的場(chǎng)景識(shí)別范例進(jìn)行圖像識(shí)別。本文參考了類型學(xué)和相關(guān)旅游研究文獻(xiàn)[13]，得出表1中的分類結(jié)果，并按照11個(gè)感知類別下的150個(gè)可識(shí)別場(chǎng)景，對(duì)圖像識(shí)別結(jié)果進(jìn)行分類和比較。相關(guān)文獻(xiàn)已表明DeepLabv3+及其使用的150個(gè)場(chǎng)景分類器對(duì)于常規(guī)旅游照片畫面的覆蓋性和識(shí)別的有效性[14]。在全樣本分析前，隨機(jī)抽取了少量實(shí)驗(yàn)樣本，結(jié)果顯示這樣的分類方式是有效的。

表1 11個(gè)感知類別下的150個(gè)可識(shí)別場(chǎng)景

圖1 場(chǎng)景識(shí)別范例

研究過程主要分為四個(gè)步驟。第一步，數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理。從攜程網(wǎng)收集游記和旅游照片，并篩除不符合要求的樣本（如圖片重復(fù)、分辨率太低等）。最終，收集游記155篇（2019年4月—12月：69篇，2020年4月—12月：86篇）。在關(guān)于寧波的游記中收集12 244張旅游照片（2019年4月—12月：6330張，2020年4月—12月：5914張）。由于游記與實(shí)際旅游時(shí)間存在偏差，在數(shù)據(jù)分析前根據(jù)游記中作者提到的實(shí)際旅游時(shí)間進(jìn)行相關(guān)的校正。第二步，使用DeepLabv3+深度學(xué)習(xí)模型對(duì)每張旅游照片的語義成分進(jìn)行分割，確定場(chǎng)景。第三步，分析所得數(shù)據(jù)?；谏疃葘W(xué)習(xí)模型結(jié)果，通過11個(gè)類別和單個(gè)場(chǎng)景，對(duì)比首輪疫情爆發(fā)前后游客對(duì)旅游場(chǎng)景感知的變化；對(duì)比游記和旅行照片的數(shù)量變化、同伴選擇和人均消費(fèi)，并使用ArcGIS軟件和照片地理標(biāo)簽，進(jìn)行游客行為分析。第四步，根據(jù)數(shù)據(jù)分析得出結(jié)論。

2 結(jié)果與分析

2.1 新冠肺炎疫情對(duì)游客感知的影響

通過兩個(gè)指標(biāo)——場(chǎng)景發(fā)生率（scenario occurrence rate，SOR）和平均場(chǎng)景比率（average scenario ratio，ASR），研究對(duì)比了首輪疫情爆發(fā)前后游客的感知及行為的變化。SOR代表某一場(chǎng)景在所有挖掘照片中的出現(xiàn)率（如一張照片中出現(xiàn)該場(chǎng)景則計(jì)次1次，以此類推統(tǒng)計(jì)出整個(gè)數(shù)據(jù)集中該場(chǎng)景的出現(xiàn)率）；而ASR代表該數(shù)據(jù)集中某一場(chǎng)景的畫面大小占整張照片畫幅的平均比例（由一張照片中某一特定畫面占整張畫幅大小除以出現(xiàn)該場(chǎng)景的照片數(shù)量得到）。這兩個(gè)指標(biāo)都可以反映游客在旅行中的感知和行為，但又有不同。平均場(chǎng)景比率（ASR）表示特定場(chǎng)景的像素占整張照片的比例。它是旅游期間游客注意力分布的典型指標(biāo)，因?yàn)樵跀z影中，照片中某個(gè)場(chǎng)景的比例越大，通常意味著照片拍攝者對(duì)此的關(guān)注度越高，重點(diǎn)性越強(qiáng)[15]。然而，僅僅呈現(xiàn)特定場(chǎng)景占畫面的比率可能會(huì)在理解游客感知的變化時(shí)產(chǎn)生偏差或誤解，因?yàn)锳SR的數(shù)值只能體現(xiàn)單張照片的情況，而無法代表絕大多數(shù)游客所拍攝的照片中特定畫面的占比大小。因此，本研究用某一特定場(chǎng)景的SOR值加權(quán)其像素占整張照片的比例來反映這一場(chǎng)景真正的平均場(chǎng)景比率，使用兩個(gè)指標(biāo)也有利于交叉檢查結(jié)果。

2.1.1 新冠肺炎疫情對(duì)游客感知場(chǎng)景類別的影響

根據(jù)表1的11個(gè)感知類別下的150個(gè)可識(shí)別場(chǎng)景和表2所示的方差分析結(jié)果，可知首輪疫情爆發(fā)前后，游客在“建筑和城市空間”“自然現(xiàn)象”“交通”“山與水”和“室內(nèi)空間與設(shè)施”等五個(gè)類別上存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的顯著性差異（＜0.01）；而“文化活動(dòng)與標(biāo)志”“娛樂”“動(dòng)植物”“購(gòu)物”“食物與餐廳”及“其他”等六個(gè)類別不存在顯著性差異（＞0.05）。

表2 方差分析結(jié)果

根據(jù)場(chǎng)景發(fā)生率（SOR），如圖2中11類場(chǎng)景的出現(xiàn)率變化（基于SOR）可知，“室內(nèi)空間與設(shè)施”場(chǎng)景出現(xiàn)率在首輪疫情爆發(fā)后下降了3.15%，降幅較明顯（3.15%）；而“交通”（3.41%）、“自然現(xiàn)象”（2.51%）及“山與水”（1.00%）等則增加顯著?；赟OR加權(quán)ASR的分析，有圖3中11類場(chǎng)景的畫面占比變化（基于SOR加權(quán)ASR）可知，“建筑和城市空間”（3.03%）、“室內(nèi)空間與設(shè)施”（0.61%）類別的平均場(chǎng)景比率減少較多，而“自然現(xiàn)象”（1.98%）、“交通”（1.08%）及“山與水”（1.00%）類別的平均場(chǎng)景比率增加較多。

圖2 11類場(chǎng)景的出現(xiàn)率變化（基于SOR）

圖3 11類場(chǎng)景的畫面占比變化（基于SOR加權(quán)ASR）

2.1.2 新冠疫情對(duì)游客感知具體場(chǎng)景的影響

針對(duì)150個(gè)場(chǎng)景，筆者再次利用SOR和ASR兩個(gè)指標(biāo)來描述新冠肺炎疫情首輪爆發(fā)后游客感知的變化。由圖4顯示的SOR下降幅度最大的20個(gè)場(chǎng)景可知，游客經(jīng)常拍攝的場(chǎng)景（超過40% SOR）下降幅度較大的有4個(gè)，即“植物”（3.36%）、“人”（3.20%）、“地板”（1.89%）及“墻”（1.53%）。同時(shí)，“圍欄”（2.63%）、“天花板”（2.51%）、“桌”（2.26%）、“巖石”（2.11%）、“草”（2.07%）這5個(gè)場(chǎng)景的出現(xiàn)率也顯著下降。另一方面，由圖5中SOR上升幅度最大的20個(gè)場(chǎng)景可知，SOR增加顯著的常見場(chǎng)景（超過40%SOR）有3個(gè)，即“樹”（3.72%）、“建筑”（3.68%）及“天空”（2.51%）。同時(shí)，“山”（8.17%）、“水”（4.00%）、“道路”（3.78%）和“?！保?.47%）等場(chǎng)景的出現(xiàn)比例也有明顯增長(zhǎng)。

圖4 SOR下降幅度最大的20個(gè)場(chǎng)景

圖5 SOR上升幅度最大的20個(gè)場(chǎng)景

由圖6中ASR下降幅度最大的前20個(gè)場(chǎng)景（基于SOR加權(quán)）可知，對(duì)于ASR下降最多的前5個(gè)場(chǎng)景有：“墻”（2.06%）、“植物”（1.38%）、“土地”（0.99%）、“圍欄”（0.97%）和“建筑”（0.74%）。由圖7中ASR上降幅度最大的前20個(gè)場(chǎng)景（基于SOR加權(quán)）可知，對(duì)于ASR增加最多的前5個(gè)場(chǎng)景為“山”（2.07%）、“天空”（1.98%）、“樹”（1.48%）、“海”（0.51%）和“道路”（0.48%）。

圖6 ASR下降幅度最大的前20個(gè)場(chǎng)景（基于SOR加權(quán)）

圖7 ASR上升幅度最大的前20個(gè)場(chǎng)景（基于SOR加權(quán)）

2.2 新冠肺炎疫情對(duì)游客行為的影響

從照片發(fā)表數(shù)量來看，在疫情首次爆發(fā)前，游記和照片的數(shù)量顯示出較為一致的波動(dòng)：2019年8月為高峰（16篇游記和530張照片），兩者間稍顯不同的波動(dòng)則體現(xiàn)在11月（7篇游記和595張照片）；在疫情首次爆發(fā)后，2020年11月為拍攝高峰（12篇游記和622張照片）。而首輪疫情后，游客的平均出行天數(shù)從疫情前的2.62天下降到1.99天，人均消費(fèi)則從1 340元大幅下降到560元。

依托照片標(biāo)簽，首輪疫情爆發(fā)后，作為親子（9.66%）、朋友（8.14%）、情侶（0.57%）的游客數(shù)量有所增加，而獨(dú)自旅行（6.63%）、夫妻（6.63%）及與父母（5.11%）一起旅行的游客數(shù)量有所下降?？梢钥闯?，在甬游客傾向于以核心家庭（指由一對(duì)夫婦及未婚子女組成的家庭，nuclear family）而不是擴(kuò)展家庭（在核心家庭基礎(chǔ)上還包括其他成員的家庭模式，extended family）的形式旅行，與朋友一起旅行成為了大多數(shù)人的選擇，而以親子和情侶的形式出游的人數(shù)也有所增加。

參考挖掘出的旅游照片的地理位置信息，通過ArcGIS繪制和分析了游客在寧波各個(gè)目的地的足跡（ArcGIS是一種用于創(chuàng)建和使用地圖、編輯地理數(shù)據(jù)和分析地圖信息的軟件）。圖8顯示首輪疫情爆發(fā)前（左）后（右）在甬游客的足跡分布情況。疫情首輪爆發(fā)前后游客的綜合足跡分布情況差異并不多，首輪爆發(fā)后，游客在奉化溪口和象山的足跡增加，而在慈溪的足跡則稍許減少。從11個(gè)場(chǎng)景大類來看，游客足跡則各有變化。游客在“建筑與城市空間”“文化活動(dòng)與標(biāo)志”“購(gòu)物”與“娛樂”等方面的足跡變化集中表現(xiàn)在寧海與奉化溪口的增加，以及慈溪和象山的減少。游客足跡在“室內(nèi)空間與設(shè)施”及“食物與餐廳”等方面變化主要體現(xiàn)在奉化區(qū)域的增加。游客在“交通”與“自然現(xiàn)象”等方面的足跡變化表現(xiàn)在慈溪及杭州灣（跨海大橋）等區(qū)域增加較為明顯。此外，“水與山”“動(dòng)植物”等方面的游客足跡則有向四明山國(guó)家森林公園集中的趨勢(shì)。

圖8 首輪疫情爆發(fā)前（左）后（右）在甬游客的足跡分布情況

首輪疫情后，游客對(duì)寧波市內(nèi)旅游景點(diǎn)的選擇與疫情前雖有區(qū)別，但不十分明顯。結(jié)合上文可知，疫情首次爆發(fā)后在甬游客的感知向“山與水”“交通”和“自然現(xiàn)象”上靠近的趨勢(shì)與旅游景點(diǎn)的選擇變化的相關(guān)性并不高。

由照片大數(shù)據(jù)的分析可知在甬游客平均消費(fèi)與游玩天數(shù)有所下降，更傾向以核心家庭的方式出游，其感知有向“自然現(xiàn)象”及“山與水”等類別轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)，但景點(diǎn)選擇變化并不明顯。另外，新冠肺炎疫情作為一種包含多種風(fēng)險(xiǎn)因素的綜合風(fēng)險(xiǎn)，增加了游客不確定性，并從多個(gè)方面影響其行為，尤其是與自然世界的關(guān)系。盡管個(gè)人對(duì)自然聯(lián)系的感受和評(píng)估存在可識(shí)別的差異[16]。但多項(xiàng)研究表明，自然關(guān)聯(lián)性[17]是人類生活滿意度、整體幸福感、心理幸福感、個(gè)人幸福感和主觀幸福感的重要標(biāo)志和預(yù)測(cè)指標(biāo)。與自然脫節(jié)可能會(huì)對(duì)環(huán)境和人類產(chǎn)生負(fù)面影響，例如生物多樣性的喪失、對(duì)人類心理的影響以及適應(yīng)環(huán)境的速度變慢等[18]。當(dāng)新冠肺炎疫情在2020年初成為一種風(fēng)險(xiǎn)和不確定性時(shí)，游客與自然的關(guān)聯(lián)性受到抑制。在首輪疫情爆發(fā)后，游客的行為已表現(xiàn)出他們將部分注意力轉(zhuǎn)移到了自然世界，而游客的自然關(guān)聯(lián)性在各種情況下會(huì)隨著時(shí)間趨于穩(wěn)定[17]，因此這樣的轉(zhuǎn)變對(duì)旅游業(yè)及周邊產(chǎn)業(yè)的影響可能是深遠(yuǎn)的。雖然受疫情防控措施的影響，人文類景點(diǎn)如文博場(chǎng)所長(zhǎng)期關(guān)閉也可能間接導(dǎo)致室外景點(diǎn)照片數(shù)量和比例的上升，但無論緣何，新冠肺炎疫情成為一種風(fēng)險(xiǎn)和不確定性后所造成的游客感知和行為改變，將可能對(duì)未來的旅游業(yè)及游客行為產(chǎn)生長(zhǎng)期的影響。

本研究結(jié)果對(duì)旅游營(yíng)銷和管理提供了一些有價(jià)值的參考，受疫情影響，游客注意力有從人造景物向自然相關(guān)景物轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)，然而這種轉(zhuǎn)移并未引起游客對(duì)旅游景點(diǎn)選擇的明顯變化。另外，游客的平均游玩天數(shù)大幅度下降，更傾向于“兩天一夜”的安排。當(dāng)?shù)芈糜尾块T和相關(guān)組織可據(jù)此調(diào)整策略，開發(fā)和完善相關(guān)的景點(diǎn)。

3 結(jié)語

本研究通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)照片大數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像識(shí)別，結(jié)合照片元數(shù)據(jù)，從全局視角描繪對(duì)比首輪疫情前后在甬游客感知及行為的變化，為目的地規(guī)劃、旅游資源整合及如何更有效地吸引游客提供了建議和參考。研究還認(rèn)為當(dāng)自然關(guān)聯(lián)性因疫情受到抑制時(shí)，人類尋求幸福的權(quán)力、接觸自然的機(jī)會(huì)被剝奪，內(nèi)心更渴望接近自然。這符合自然關(guān)聯(lián)性以及風(fēng)險(xiǎn)和不確定性的相關(guān)概念，相關(guān)機(jī)構(gòu)和人員也可據(jù)此調(diào)整旅游營(yíng)銷策略。本研究還存在一些不足：首先，它還處于大數(shù)據(jù)理論分析階段，未來可考慮應(yīng)用定性訪談來解釋背后的原因。其次，以寧波市為研究城市，數(shù)據(jù)量較典型的旅游城市如三亞、廈門和麗江等稍欠充裕。另外，本研究雖確定了在新冠肺炎疫情首輪爆發(fā)后的9個(gè)月內(nèi)游客的感知和行為偏好發(fā)生了明顯變化，但這種轉(zhuǎn)變是否會(huì)持續(xù)下去，會(huì)持續(xù)多久，它們對(duì)于游客本身又會(huì)帶來哪些具體影響，諸如此類的問題期待其他學(xué)者參與研究。