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基于网络文本分析的山城巷旅游形象感知研究

来源:用户上传      作者:李文莉 万玺

  摘 要:为了更好地提升旅游目的地形象,文章以重庆市山城巷传统风貌区的网络评价和游记作为研究样本,利用网络文本分析法,借助ROST CM 6等软件对该地网络评价进行高频词分析、网络语义分析和情感分析。结果表明,多数游客对山城巷的整体形象感知较好,认为其建筑风格很有特色,能感受到老重庆的氛围。同时,针对山城巷网络评价所反映的问题提出相应的建议。
  关键词:网络文本分析;旅游形象感知;山城巷
  中图分类号:F592.7 文献标识码:A
  基金项目:重庆科技学院硕士研究生创新计划项目“基于ACSI模型的传统风貌区文旅融合项目游客满意度研究―以重庆市山城巷为例”(YKJCX2120901)。
  1971年,亨特开始了对旅游目的地形象的研究[1]。此后,旅游目的地形象一直是国内外学者进行旅游研究的主要内容之一[2]。互联网和移动互联网技术的发展使得当下在线旅游平台蓬勃发展,尤其是以马蜂窝、携程旅行网等为代表的旅游平台使用人数日益增多,出现了大量的旅游目的地网络评价信息。旅游行业数据分析显示,预计2022年底,中国在线旅游用户规模将达到5.42亿人。近年来,国内越来越多学者借助网络文本进行旅游目的地、旅游体验[3-4]、游客满意度[5-6]、旅游目的地形象感知[7-8]等研究。由于大多数网络评价都是从旅游者的角度出发,更具有真实性和全面性,因此利用旅游目的地网络评价文本进行旅游形象感知研究较为可靠[9]。
  1999年,巴洛格鲁(Baloglu)等提出了影响旅游目的地形象感知形成因素的模型,他们认为一个地方的整体形象是由游客对该地方的认知和情感评价形成的,并且认知会影响情感[10]。基于此,又在借鉴谭红日等人研究的基础上绘制出旅游目的地网络评价影响游客决策的作用机制(见图1)[8]。
  潜在旅游者通过浏览景点网络评价能够对其产生初步的认知和情感形象,二者又共同构成整体形象感知,对旅游者是否到此地开展旅游活动起着决定性作用。因此,以旅游目的地网络评价为依据对旅游目的地形象感知进行研究具有一定的意义。
  (一)研究对象概况
  山城巷原叫天灯巷,位于重庆市渝中区。其面积有5.15 hm2,风貌整治区大约2.81 hm2,核心保护区2.34 hm2,是重庆为数不多的面积超过2万m2的原生居民建筑集聚地。山城巷是山城空间和传统巴渝风貌的典型代表,有“重庆建筑博物馆”之称,2015年5月被列为重庆市传统风貌区,2021年12月被列入“重庆市第二批历史地名保护名录”。
  (二)研究方法
  本文以山城巷为研究对象,利用内容分析的方法进行研究。借助爬虫软件获取相应的网络文本数据,提炼出有效的信息并进行量化处理。利用ROST CM 6软件等进行高频词和情感分析,并绘制出社会网络语义图。
  (三)数据收集
  笔者在马蜂窝、携程旅行网、美团网上,以“山城巷”作为旅游目的地关键词,搜索相应的景点评价和游记。利用八爪鱼软件进行数据爬取,对收集到的内容按如下原则进行筛选:一是为保证时效性,选取2018年至2022年5月的相关评价;二是剔除重复、无效的、主题与山城巷无关的内容。最终,筛选出马蜂窝点评136条,美团网点评37条,携程旅行网点评39条,马蜂窝游记23篇,共计235条网络评价信息。
  (四)数据处理
  首先,笔者将采集到的信息保存为txt文本格式,编码类型为ANSI2;将英文、繁体字转化成ROST CM 6软件可识别的简体中文,剔除标点符号和空格等;其次,通过分词自定义词表添加与山城巷有关的词汇;再次,第一次分词后,将无意义词汇添加到过滤词库中,同时对同义词进行替换;最后,对最终整理好的文本内容进行词频分析、社会网络和语义网络分析、情感分析。
  (一)山城巷认知形象分析
  1.高频词特征分析
  笔者利用ROST CM 6软件对收集到的网络评价进行分词,筛选出网络评价中排名前60的高频词(见表1),词频越高说明游客对其印象越深刻。通过高频词分析可知,在排名前60的高频词中,基本上没有消极词汇,说明游客对山城巷的正面网络评价较多。
  2.山城巷形象感知属性分析
  一是旅游资源。由表1可以看出,游客对山城巷的人文旅游资源较为关注。“特色”“老重庆”“老街”“典型”“缩影”“风貌”“传统”都体现出该地能代表重庆的原始风貌;“山城”“爬坡”“上下”“悬空”反映了重庆独特的地貌;“历史”“体验”“文化”“感受”等词也说明此地的历史文化给游客留下了深刻的印象,有较好的旅游体验认知。
  二是区位优势。“中兴路”“解放碑”“渝中区”等词汇体现了该地具有优越的地理位置,山城巷位于渝中区,渝中区是重庆的母城。此外,邻近的景点“通远门”“I事巷”“较场口”“十八梯”等出现多次,说明周围旅游资源丰富,且知名度较高,如“解放碑”就是重庆的地标性建筑之一。综上,山城巷拥有良好的区位优势。
  三是环境氛围感知。“长江”“江景”“风景”都体现了该地环境优美,“老街”“味道”“记忆”“故事”等说明该地氛围较好,很多游客来此地“拍照”“打卡”。可见,该地优美的环境和展现出的原始风貌是吸引旅游者来此的主要因素。


  (二)山城巷情感形象分析
  笔者利用ROST CM 6软件功能性分析中的情感分析,分析游客对山城巷的网络评价中各种情绪所占的比重(见表2)。结果可见,游客对山城巷的情感评价较为积极。
  正面情感数据显示,游客对山城巷的正面情绪主要体现在三方面:首先,整个风貌区的传统建筑风格和居民原始生活状态保存完好;其次,具有丰厚的历史文化底蕴;最后,该地环境感和氛围感较好。积极情绪的评价与高频词比较契合。消极评价则主要集中表现在道路曲折、路不好找、爬坡上坎较多等方面。
  (三)山城巷整体形象感知分析
  笔者借助ROST CM 6软件功能性分析的社会网络和语义网络分析绘制出山城巷语义网络分析图(见图2),可以直观地看出高频词之间的联系与深层的架构关系。线条越密集、越粗代表词汇间的关系越密切。
  山城巷语义网络分析图以“重庆”“山城”为核心词向外发散,说明重庆的“山城”形象给游客留下了深刻的印象。核心词外围的中间圈层是“老重庆”“山城巷”“步道”“历史”等,进一步说明了山城巷具有一定的历史感,展现了老重庆的原始风貌。外围圈层则是对内围圈层的补充。通过“悬空”“栈道”和“法国”“厚庐”等可以看出,游客对该地的建筑特色和历史文化留下深刻的印象;“特色”“感受”“记忆”也反映了游客在该地获得了较好的旅游体验感。“入口”这一词汇出现较多,结合文本进行分析,可见部分游客认为该地入口较为隐蔽,标识不明显,不方便寻找。
  (一)建议
  1.完善基础设施建设,提升服务质量
  首先,加强相关基础设施建设。由于道路比较狭窄且不平整,应合理开发和规划闲置区域作为休息区,增添必要的座椅、垃圾桶等,供游客短暂休息。其次,也要增加一定的标识指引。重庆道路复杂,因此标识必须明显、精准。
  2.深挖历史文化内涵,凸显地方特色
  游客除了对该地的原始风貌十分感兴趣,对该地的历史文化也印象深刻。应根据游客的偏好,结合不同的历史事件,如与法国传教士、厚庐有关的历史故事,不断挖掘山城巷的历史文化内涵,烘托其文艺氛围,强化山城巷的形象。
  3.维护原始风貌形象,强化营销策略
  要加强对传统建筑与当地居民的保护,保证原始建筑形态完整与居民的正常生活;强化营销策略,提高知名度;充分发挥与周围知名度较高景点的联动作用,共同e办一些活动等带动其发展,满足不同旅游者的偏好。
  (二)结论
  本文运用内容分析法,借助文本分析工具,对山城巷的网络评价进行分析。结果表明,游客对山城巷的网络评价以积极情绪为主,认为其能够较好地展示重庆的原始风貌,对其环境氛围和历史文化记忆深刻。同时,对其存在的不足也提出了针对性的建议。但是,由于山城巷还属于比较小众的景点,网络评价数量相对较少,在后续研究中,应加强对不同群体评价的样本收集,适当改进分析方法,以保证研究结果更加准确。
  [1] HUNT J D.Image-a factor in tourism[D].Fort Collins:Fort Collins State University,1971:1-7.
  [2] Pike S.Destination image analysis: a review of 142 papers from 1973 to 2000[J].Tourism management,2002(5): 541-549.
  [3] 崔庆江,赵敏燕,唐甜甜,等.基于网络文本分析的大熊猫国家公园公众体验感知研究[J].生态经济,2020(11): 118-124.
  [4] 吴妙薇,张建国,崔会平,等.诸葛八卦村游客行为特征与旅游体验评价研究:基于百度指数和网络文本分析[J].中国农业资源与区划,2019(12):259-267.
  [5] 杨春梅,赵原,徐西帅,等.基于网络文本数据分析的冰雪旅游游客满意度研究:以哈尔滨为例[J].企业经济,2022(3): 133-140.
  [6] 侯晓丽,程琬茹.商业旅游综合体顾客满意度影响因素研究:基于网络文本分析[J].商业经济研究,2022(1): 85-88.
  [7] 王鹏飞,宋军同,徐紫嫣.红色旅游品牌塑造与目的地形象感知研究:基于嘉兴南湖景区的网络文本分析[J].价格理论与实践,2021(7):133-136.
  [8] 谭红日,刘沛林,李伯华.基于网络文本分析的大连市旅游目的地形象感知[J].经济地理,2021(3):231-239.
  [9] 唐笛扬,张建国,崔会平,等.牛头山国家森林公园旅游形象感知要素结构特征[J].林业经济问题,2018(5):72-77.
  [10] BALOGLU S,MCCLEARY K W.A model of destination image formation[J].Annals of tourism research,1999(4):868-897.

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