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        基于ChatGPT的京張冰雪旅游目的地投射一感知形象對比研究

        2025-07-18 00:00:00王婭
        文體用品與科技 2025年13期
        關(guān)鍵詞:旅游

        冰雪旅游是以冰、雪自然景觀及其產(chǎn)生的所有人文景觀為旅游吸引物而開展的旅游活動或項目,集游覽觀光、度假體驗、運動健身、競技賽事、休閑娛樂為一體?!蛾P(guān)于以冰雪運動高質(zhì)量發(fā)展激發(fā)冰雪經(jīng)濟活力的若干意見》中提到,要優(yōu)化發(fā)展冰雪旅游,推動冰雪經(jīng)濟成為新增長點。京張地區(qū)冰雪旅游的發(fā)展,能有效整合兩地資源,以冰雪資源促進區(qū)域發(fā)展,推動目的地冰雪旅游基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善;并且可以讓冬奧遺產(chǎn)重新煥發(fā)活力的同時,進一步打造冰雪旅游目的地品牌,提升國際影響力。

        2006年,Grosspietsch從供需角度將旅游目的地形象劃分為投射形象和感知形象。旅游投射形象是指旅游目的地組織者試圖建立的官方形象,而旅游感知形象是指游客接受了投射形象傳播效果后形成的主觀印象,即潛在游客和現(xiàn)實游客對旅游目的地產(chǎn)生的認識和印象。1999年,Baloglu等對認知情感的個性系統(tǒng)理論進行拓展,提出“認知一情感”模型,該模型指出旅游感知形象由認知形象、情感形象和復合形象三部分組成。認知形象一般從旅游目的地的旅行資源、設(shè)施建設(shè)、旅游氛圍和環(huán)境、服務(wù)水平等方面來評判,是旅游感知形象的基礎(chǔ)。情感形象一般對應正面、負面和中性評價。復合形象即整體形象,是認知形象和情感形象的相互作用。梳理前人研究,發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有冰雪旅游研究較少從游客的UGC數(shù)據(jù)出發(fā),對投射一感知形象的對比研究涉及較少,且鮮有研究者使用AI大模型進行冰雪旅游形象的網(wǎng)絡(luò)文本分析。代浩宇等人的研究表明,相比于傳統(tǒng)的ROST方法,ChatGPT大模型可以對網(wǎng)絡(luò)文本進行更細粒度的分析,挖掘更深層次的投射一感知差異。

        目前,京張冰雪旅游官方正推出多項措施致力于塑造良好的冰雪旅游目的地形象。然而,官方塑造的實際效果與游客感知效果之間可能存在差異,探索并扭轉(zhuǎn)官方投射形象和游客感知形象之間的“錯位”問題,對于梳理準確形象定位,促進京張冰雪旅游的可持續(xù)健康發(fā)展至關(guān)重要。本研究將從冰雪旅游目的地游客的感知形象和官方塑造的投射形象兩個視角出發(fā),以“認知一情感”模型為基礎(chǔ),先爬取京張冰雪旅游目的地的網(wǎng)絡(luò)文本和官方信息數(shù)據(jù),再調(diào)用ChatGPT的API對投射一感知形象的認知、情感和整體形象進行三維對比,最后使用Jaccard距離得分具體分析投射一感知差異,為京張冰雪旅游目的地形象的官方塑造提出策略和建議。

        1、數(shù)據(jù)來源

        本研究以2024年中國冰雪旅游推廣聯(lián)盟冰雪旅游產(chǎn)品推介會上公布的“冰雪旅游首選目的地名單”為基礎(chǔ),選取其中的北京延慶海陀滑雪旅游度假勝地和河北張家口崇禮區(qū)兩個地區(qū)作為研究對象。相比于攜程、馬蜂窩等傳統(tǒng)旅游平臺,小紅書活躍用戶多,內(nèi)容更具豐富性、真實性和多樣性。因此,本研究選擇小紅書筆記作為感知形象文本數(shù)據(jù),官方公眾號推送作為投射形象文本數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)發(fā)布時間為2023年12月31日至2024年12月31日。

        利用Python爬蟲技術(shù)收集以上文本,經(jīng)歷篩除廣告、文本去重、手工壓縮去詞、統(tǒng)一規(guī)范用語、去停用詞等數(shù)據(jù)預處理,共有投射文本公眾號文章1416篇,感知文本小紅書筆記1980條。綜合考慮模型效果,最終使用GPT-3.5-turbo模型對數(shù)據(jù)進行逐條處理,綜合前人研究和初次分詞結(jié)果確定4個旅游要素分類:核心資源與場地、活動與行為、配套設(shè)施與服務(wù)、天氣與自然環(huán)境。

        2、研究結(jié)果

        2.1、投射一感知形象對比

        (1)高頻詞對比。

        對得到的結(jié)果進行處理,將京張冰雪旅游目的地感知形象和投射形象按高頻詞分類進行詞頻統(tǒng)計,對兩地游客和官方對冰雪旅游的認知深刻程度進行探究。

        ① 北京冰雪旅游目的地高頻詞對比

        核心資源與場地方面:雪道、纜車、滑車等具體設(shè)施是游客的高頻關(guān)注點;此外,“初級道”“中級道”“高級道”反映出游客對滑雪水平的關(guān)注,并切實根據(jù)自身需求選擇合適路線。而從靠前的高頻詞“高山滑雪中心”“石京龍滑雪場”“冬奧園區(qū)”可以反映出官方更注重對園區(qū)的整體宣傳。活動與行為方面:一方面,“教練”“新手”這些詞可以反映出大部分游客處于冰雪運動的入門階段,需要經(jīng)驗豐富的教練進行教學,而官方宣傳中則較少提到“教練”,但鼓勵游客通過參加“滑雪營”“滑雪比賽”提高滑雪技術(shù)。另一方面,除了滑雪運動外,感知形象還頻繁提及“滑車”等娛樂設(shè)施和“拍照”等社交活動,官方則更側(cè)重于對“美食”“冰燈”等滑雪地特色進行宣傳。配套設(shè)施與服務(wù)方面:食、宿、行是游客的首要關(guān)注點,其次游客也關(guān)注與滑雪運動有關(guān)的“頭盔”“雪具”等事物。官方主要對餐廳、酒店進行宣傳,也涉及纜車、雪板等滑雪內(nèi)容。天氣與自然環(huán)境方面:游客關(guān)注滑雪天氣和旅行風景,官方側(cè)重宣傳雪天美景。

        ② 張家口冰雪旅游目的地高頻詞對比

        核心資源與場地方面:游客對“雪道”“雪質(zhì)”最為關(guān)注,官方對滑雪場資源“雪道”“纜車”“魔毯”宣傳較多,同時對滑雪賽事、實時雪況、夜場活動也多加宣傳和推廣?;顒优c行為方面:游客最為關(guān)注滑雪本身,對單板的關(guān)注多于雙板,游客多在周末有空,“拍照”是其最熱門的社交行為。官方除了宣傳滑雪運動之外,也對雪友結(jié)伴、賽事組織、相聲表演、品牌招商等多有宣傳。配套設(shè)施和服務(wù)方面:游客關(guān)注食宿和滑雪事宜,如滑雪地纜車、滑雪裝備、滑雪教練等,此外,溫泉也是游客一大關(guān)注點。官方主要對食宿、索道、雪票進行宣傳。天氣與自然環(huán)境方面,游客主要關(guān)注大風和天氣是否影響滑雪運動的進行以及雪景,官方則主要對天氣進行每日報道,提醒游客安全出行。

        (2)語義網(wǎng)對比。

        以主要高頻旅游要素和評價詞為數(shù)據(jù),使用Gephi軟件繪制京張地區(qū)冰雪旅游目的地投射形象和感知形象社會語義網(wǎng)絡(luò)圖(如圖1)??傮w上,京張地區(qū)的官方投射形象語義網(wǎng)呈現(xiàn)少核心、多邊緣的特征,核心與邊緣差異較小。官方多對旅游地住宿、餐飲進行宣傳,強調(diào)豐富、優(yōu)惠、歡樂。此外,官方還對滑雪場、雪道、魔毯等滑雪設(shè)施進行宣傳,強調(diào)安全、刺激、歡樂。感知形象語義網(wǎng)以“滑雪”為核心,表明了兩地作為冰雪旅游地的核心吸引力,游客感知到交通便利、雪票價格便宜、教練專業(yè)、滑雪令人快樂、風景宜人,但也感受到滑雪對新手不友好、餐廳排隊時間長、食宿價格貴、惡劣天氣大風時有發(fā)生。

        (3)Jaccard距離得分對比。

        Jaccard得分可以對不同類目的投射一感知差異進行量化,從而更清晰地反映兩者之間的差異。從圖2可以看出,除張家口“天氣與自然環(huán)境”類目外,其他類目的Jaccard得分均在0.8以上,旅游范疇內(nèi)差異顯著。京張兩地“活動與行為”類目的Jaccard得分接近1,說明兩地在投射形象和感知形象方面具有較大差異。

        圖2投射一感知形象Jaccard距離得分

        2.2、情感分析

        通過ChatGPT對感知文本進行情感分析,其中北京地區(qū)正面評價占 31% ,負面評價占 10.2% ,中性及未識別情感態(tài)度占 58.8% ,張家口地區(qū)占正面評價 47.1% ,負面評價占13.7% ,中性及其他未識別情感態(tài)度占 39.2% 。進一步選取每個類目排名前五的高頻詞,對京張兩地感知形象進行更細粒度的情感分析,進一步探究影響京張冰雪旅游目的地形象評價的旅游要素,結(jié)果如表1、表2所示。

        北京地區(qū)的好評集中在“滑雪”“高山滑雪中心”“雪道”等雪場整體形象,以及“停車場”等出行基本保障,另外“雪景”“云?!钡群迷u率也較高,說明游客對旅游地風景較為滿意。主要負面評價集中在“雪道”和“纜車”等滑雪設(shè)施,雪道短而窄是主要吐槽點;此外,“單板”負面評價高達 38.1% ,說明滑雪運動對大部分人而言入門較難;“餐廳”“酒店”“價格\"的負面評價高于正面評價,“爆滿”“貴”“管理有漏洞”這些評價說明食宿仍是游客擔心的一大問題;“周末”的負面評價高達 60% ,景區(qū)周末高峰期的人流引導存在較大問題。

        表1北京地區(qū)主要冰雪旅游要素情感傾向

        張家口地區(qū)大部分旅游要素的好評率較高,憑借長期開展冰雪旅游積累的豐富經(jīng)驗,該地逐漸建立起成熟的冰雪旅游目的地形象?!把┯选钡呢撁嬖u價達 21.7% ,“年輕氣盛”說明部分游客素質(zhì)有待提高,景區(qū)也應加以引導?!敖叹殹必撁嬖u價達 29% ,好評詞:“靠譜”“耐心”說明了游客心中優(yōu)秀教練的標準?!安蛷d”的負面評價為 23.6% ,“不好吃”“貴”是游客不滿意之處。最后,大風天氣頻繁給游客帶來困擾,及時做好天氣預警、滑雪場周圍安置保暖措施是景區(qū)應盡之責。

        表2張家口地區(qū)主要冰雪旅游要素情感傾向

        3、結(jié)論與建議

        3.1、結(jié)論

        (1)京張冰雪旅游目的地形象有一定相似之處。核心資源與設(shè)施與場地方面,兩地的滑雪功能都較為突出,滑雪場、雪道、纜車、滑雪設(shè)備和雪票是官方和游客都較為關(guān)注的點?;顒雍托袨榉矫妫瑢ふ医叹毢团恼帐怯慰吞峒拜^多的兩種行為。配套設(shè)施和服務(wù)方面,目的地形象主要圍繞“餐飲”“住宿”“酒店”展開天氣和自然環(huán)境方面,主要圍繞“雪景”“大風”展開。

        (2)京張地區(qū)投射一感知形象存在較大差異。據(jù)Jaccard得分結(jié)果,兩地在活動與行為、配套設(shè)施與服務(wù)方面差異較大,北京在天氣和自然環(huán)境方面差異明顯?;顒优c行為方面,游客感知方面多次提及“教練”“新手”“雪友”,表明游客對快速學會這項運動和結(jié)伴而玩的期望。而官方宣傳較少提到教練,而較多提到滑雪冬令營。配套設(shè)施與服務(wù)方面,游客對住宿、餐飲的價格、便利性、性價比等比較關(guān)注,而官方側(cè)重于宣傳不同的住宿套餐。從結(jié)果來看,官方宣傳的效果并不理想,仍有較多游客感到餐廳排隊久、關(guān)門早、性價比低。天氣與自然環(huán)境方面,游客最為關(guān)注大風、極寒天氣給出行帶來的影響,張家口冰雪旅游地官方公眾號致力于提供每日雪況和設(shè)施開放情況,因而與游客感知差異不大,但北京冰雪旅游地官方公眾號更側(cè)重于宣傳美景,與游客感知差異較大。

        (3)情感態(tài)度以正面為主,但仍有改進空間?!巴\噲觥钡瘸鲂蟹?wù)好評率高,讓自駕游的游客權(quán)益得到保障,此外,京張冰雪旅游地對附近機場、高鐵站提供接駁服務(wù),綜上,京張冰雪旅游地的出行好評率較高?;┑刈詭У难┚耙搏@得游客一致好評。而雪場自身建設(shè),如“雪道”“纜車”則有諸多爭議,雪道短而窄,纜車高度低、等待時間長是部分游客的吐槽點。另外,旅游地住宿和餐飲受到較多負面評價,周末人流較多導致體驗感下降也是一個重要問題。

        3.2、建議

        (1)官方宣傳建議。

        首先,建立科學、完善的教練員資質(zhì)認證體系,并通過官方平臺為游客和教練提供匹配服務(wù)。可以通過圖文、視頻等方式介紹教練的專業(yè)背景和教學經(jīng)驗。其次,開發(fā)以“滑雪入門技巧”和“安全注意事項”為主題的系列文章或短視頻,幫助游客提前了解滑雪的基本知識和操作規(guī)范。再次,積極開發(fā)VR、AR等產(chǎn)品,一方面游客可以足不出戶感受冰雪美景,另一方面游客可以在提高安全性的同時通過實踐進行滑雪學習。最后,通過微信小程序或評論區(qū)的方式及時收集游客意見并加以改進。

        (2)實地改進建議。

        首先,優(yōu)化周末營業(yè)模式,提升游客周末出游滿意度。一方面,適度增加雪道數(shù)量以應對高峰期流量,通過延長營業(yè)時間或分時段預約等方式提升周末出游效率;另一方面,在滑雪運動的基礎(chǔ)上,拓展其他雪地項目(如雪地娛樂、家庭聚會區(qū)等),豐富游客的出行體驗。其次,引進更多優(yōu)質(zhì)、類型豐富的酒店、餐飲商家,以滿足不同層次游客需求。例如,通過合作吸引平價餐館的選擇,同時提供高檔西餐以適應家庭聚餐或二人小酌等多種需求。

        北京和張家口地區(qū)的冰雪旅游資源均以“冬奧”為核心,漸成滑雪場群之勢。在此趨勢下,二者協(xié)同發(fā)展,但也要充分挖掘自身優(yōu)勢,形成自我競爭力,才能建立特色鮮明的冰雪旅游目的地形象,進一步朝國際冰雪旅游目的地邁進,實現(xiàn)冰雪旅游產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

        參考文獻:

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