朱 堯,鄒永廣,陳 璐

(華僑大學(xué) 旅游學(xué)院,福建 泉州362021)

0 引言

近年來,中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模不斷擴(kuò)大。中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)的報(bào)告顯示,截至2017年12月我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)7.72億人,普及率達(dá)到55.8%①?；ヂ?lián)網(wǎng)的普及帶動(dòng)了在線旅游平臺(tái)的發(fā)展,2017年在線旅行預(yù)訂用戶規(guī)模達(dá)3.76億,增長(zhǎng)率達(dá)25.6%②。眾多旅游者選擇在互聯(lián)網(wǎng)交互平臺(tái)上進(jìn)行游前的計(jì)劃制定、攻略瀏覽和產(chǎn)品預(yù)訂,并且通過旅游社區(qū)來分享他們的旅游經(jīng)歷。在此背景下,“由用戶產(chǎn)生的內(nèi)容(user-generated content,UGC)”這一概念被提出,一般指旅游者在UGC平臺(tái)上通過發(fā)布旅游文字和照片、撰寫旅游攻略、分享旅游視頻等方式留下的游覽足跡[1-2]。相比于傳統(tǒng)的問卷調(diào)查和統(tǒng)計(jì)年鑒等數(shù)據(jù)而言,UGC數(shù)據(jù)具有內(nèi)容覆蓋廣、易獲得、數(shù)據(jù)來源廣泛等優(yōu)點(diǎn),能保證數(shù)據(jù)精度與效度。其次,UGC數(shù)據(jù)從游客自身視角出發(fā),反映了游客流動(dòng)的軌跡,有助于拓展旅游流研究視角。因此,本研究通過抓取旅游社交網(wǎng)站游客的旅游信息,利用游客文本信息和游記中照片信息,對(duì)游客行程、游玩時(shí)間進(jìn)行三角驗(yàn)證,以此豐富旅游數(shù)字足跡研究?jī)?nèi)容。本研究將以典型的都市旅游目的地上海市作為研究對(duì)象,旨在探索上海市旅游流的時(shí)空分布特征、網(wǎng)絡(luò)特征和旅游流流動(dòng)結(jié)構(gòu)特征。以此豐富旅游流的理論研究,為解決旅游目的地全域旅游的發(fā)展、旅游流擴(kuò)散和區(qū)域旅游流平衡等問題提供依據(jù)。

1 文獻(xiàn)綜述

旅游流作為空間地理學(xué)中最基本的研究問題,主要研究游客在旅游活動(dòng)過程中的時(shí)空分布規(guī)律、特征,備受學(xué)者關(guān)注。探索旅游流的空間特征及流動(dòng)模式對(duì)旅游資源開發(fā)具有重要的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。學(xué)者們主要從國(guó)家、省際和市縣等不同尺度對(duì)旅游流空間結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行探索。就國(guó)家尺度而言,如Christaller對(duì)歐洲地區(qū)旅游流空間結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)具有明顯的核心邊緣結(jié)構(gòu)傾向[3]。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)旅游流空間結(jié)構(gòu)的研究也不斷深入,研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)入境旅游目的地的空間形態(tài)呈現(xiàn)不平衡、“東漸西遞”、由沿海一帶向中西部地區(qū)擴(kuò)散的演化特征[4-5]。就省際尺度來說,馬耀峰運(yùn)用數(shù)量經(jīng)濟(jì)模型探究我國(guó)中部六省入境游客的空間分布演變特征,發(fā)現(xiàn)中部六省入境旅游流集聚來源地與擴(kuò)散目的地具有顯著的互動(dòng)效應(yīng)[6]。部分學(xué)者通過問卷調(diào)查和旅行社推介線路等研究方法對(duì)城市游客空間分布格局、流動(dòng)機(jī)制與流動(dòng)模式進(jìn)行探究,發(fā)現(xiàn)市際旅游流內(nèi)部空間分布不均衡,存在明顯的分層結(jié)構(gòu)[7-8]?，F(xiàn)有研究中,利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的定量分析方法研究旅游流已經(jīng)相對(duì)成熟,為后續(xù)開展相關(guān)研究奠定了基礎(chǔ)。但如何從旅游者自身視角出發(fā),并更細(xì)致描述旅游流網(wǎng)絡(luò)規(guī)律值得進(jìn)一步探究。

隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和各學(xué)科之間的交叉融合,學(xué)者們開始關(guān)注社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系理論與UGC數(shù)據(jù)相結(jié)合的研究方法對(duì)旅游流的空間結(jié)構(gòu)進(jìn)行探析,主要從省際尺度開展研究。我國(guó)學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)省域內(nèi)旅游流的空間分布呈現(xiàn)集聚特征[9],其中省域內(nèi)的自駕客流整體呈現(xiàn)“多核線網(wǎng)狀”空間分布形態(tài),網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系相對(duì)均衡[10]。隨著研究的不斷深入,部分學(xué)者將研究視角轉(zhuǎn)向市域等微觀尺度來探究游客景區(qū)間流動(dòng)規(guī)律,利用新浪微博LBS簽到數(shù)據(jù)、核密度估計(jì)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等研究方法,發(fā)現(xiàn)城市旅游流空間分布呈現(xiàn)出“軸線-散點(diǎn)”態(tài)勢(shì)、“一核多中心”的特征,并且對(duì)外交通節(jié)點(diǎn)與酒店之間的游客流動(dòng)集中于著名旅游景區(qū)[11-13]。

綜上所述,近幾年來學(xué)界逐漸重視旅游流問題,研究尺度從宏觀尺度向微觀區(qū)域不斷細(xì)化,而都市作為游客重要的目的地,其內(nèi)部游客流動(dòng)規(guī)律值得進(jìn)一步探索。就研究方法而言,目前學(xué)者們對(duì)UGC數(shù)據(jù)的應(yīng)用更多停留在游記文字記載的行程上面,未對(duì)游記所記載的行程的準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證,如果能進(jìn)一步確保數(shù)據(jù)信度和效度,將能更精確描繪游客的流動(dòng)規(guī)律?；诖?本研究通過八爪魚數(shù)據(jù)挖掘軟件獲取國(guó)內(nèi)旅游者赴上海旅游流的信息,包括停留時(shí)間、旅游線路和旅行時(shí)間,并將旅游景區(qū)作為旅游節(jié)點(diǎn),同時(shí)運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)范式,從微觀尺度探究國(guó)內(nèi)游客赴上海市旅游流的空間結(jié)構(gòu),重新審視上海市整體旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),為推動(dòng)上海市全域旅游發(fā)展提供理論參考。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 案例地選擇

原國(guó)家旅游局將2018年作為中國(guó)最美-全域旅游年,旨在共同推動(dòng)旅游市場(chǎng)平衡、充分、可持續(xù)發(fā)展③。本研究將上海市作為都市旅游流的研究案例地,原因有以下幾點(diǎn)：第一,上海作為中國(guó)東部經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的城市之一,是典型的都市旅游目的地,旅游資源豐富,截至2017年12月,上海市共有A級(jí)旅游景區(qū)(點(diǎn))99個(gè)。第二,近年來,上海旅游發(fā)展迅速,2017年共接待國(guó)內(nèi)旅游者31845.27萬人次,增長(zhǎng)7.5%;國(guó)內(nèi)旅游收入4025.13億元,增長(zhǎng)16.9%④。第三,上海市作為中國(guó)重要的都市型旅游目的地,在全域旅游具體實(shí)施過程中將對(duì)國(guó)內(nèi)其他都市型旅游目的地起到重要示范作用。本研究通過大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)抓取上海市2017年旅游UGC數(shù)據(jù),分析2017年上海市旅游流空間結(jié)構(gòu)特征和流動(dòng)模式,旨在為上海市全域旅游發(fā)展決策提供依據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)來源與處理

2.2.1 數(shù)據(jù)獲取

通過分析2017年赴上海市國(guó)內(nèi)游客空間分布特征、旅游流流動(dòng)特征,結(jié)合訪上海市國(guó)內(nèi)游客到訪景區(qū)空間分布圖(如圖1所示)和上海市旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖(如圖2所示),發(fā)現(xiàn)上海市旅游流流動(dòng)符合旅游空間結(jié)構(gòu)演變規(guī)律,旅游流流動(dòng)模式逐漸由放射模式向成熟板塊模式過渡,內(nèi)部呈現(xiàn)多種旅游流動(dòng)模式共存,形成了一核多中心的旅游流流動(dòng)模式。一核是指以上海外灘、老城隍廟、人民廣場(chǎng)為代表的中心城區(qū)景點(diǎn)系統(tǒng),其系統(tǒng)內(nèi)部呈現(xiàn)以外灘、老城隍廟核心景點(diǎn)為連接,次要景點(diǎn)通過主要景點(diǎn)聯(lián)結(jié),景點(diǎn)內(nèi)互動(dòng)頻繁,形成較成熟的旅游板塊,系統(tǒng)內(nèi)呈現(xiàn)出多中心平衡結(jié)構(gòu),不同類型旅游景點(diǎn)共同構(gòu)成綜合性旅游區(qū)。多中心是指以迪士尼、崇明島為代表的旅游景點(diǎn)為較典型凝聚性旅游景點(diǎn),以旅游景點(diǎn)為核心,游客集中在景區(qū)內(nèi)游動(dòng),但較少與其他旅游景點(diǎn)聯(lián)系,如迪士尼已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)游客赴上海市旅游的核心景點(diǎn)之一,但目前還未產(chǎn)生較大溢出效應(yīng)。以朱家角為代表的旅游景點(diǎn)形成較明顯的單中心平衡結(jié)構(gòu),距離中心城區(qū)較遠(yuǎn),但景區(qū)內(nèi)部自身形成較完整的游覽系統(tǒng),并且能與其他次要景點(diǎn)形成較好的互動(dòng)。本研究認(rèn)為在全域旅游的趨勢(shì)下,上海中心城區(qū)旅游資源豐富,形成了較完善的旅游板塊模式,其他景區(qū)在加快自身建設(shè)同時(shí),應(yīng)與中心景區(qū)形成依附,加大景點(diǎn)之間的聯(lián)動(dòng)性。

本研究根據(jù)旅游市場(chǎng)份額、網(wǎng)站知名度和交互性,選取攜程旅游網(wǎng)作為數(shù)據(jù)采集網(wǎng)站。首先,攜程網(wǎng)為中國(guó)最大在線旅游服務(wù)網(wǎng)站,2017年在線旅游市場(chǎng)份額占比63.9%,擁有龐大的受眾群體⑤。其次,攜程網(wǎng)已專門開設(shè)旅游游記、旅游問答板塊,方便游客在線上實(shí)現(xiàn)互動(dòng)和交流。故本研究采用八爪魚采集器采集2017年國(guó)內(nèi)游客赴上海市旅游UGC數(shù)據(jù)。于2018年2月1日至2月5日對(duì)攜程旅游網(wǎng)上有關(guān)上海的旅游游記進(jìn)行抓取,篩選步驟分為三步：

第一步,通過攜程網(wǎng)站中游記熱度指數(shù)排序,以游記中記錄的出行時(shí)間為準(zhǔn),篩選2017年1月1日至2017年12月31日排名前30%的游記,共收集1589條記錄,具體內(nèi)容包括用戶名稱、行程信息、停留時(shí)間、網(wǎng)站鏈接。

為了解決糧食水分及質(zhì)量檢測(cè)方面的問題，應(yīng)當(dāng)從引進(jìn)先進(jìn)的檢測(cè)設(shè)備、技術(shù)和人員方面入手，提升糧食檢測(cè)方面的科學(xué)性、準(zhǔn)確性及有效性，為后續(xù)的糧食管理工作提供參考性數(shù)據(jù)[11]。有條件的企業(yè)應(yīng)當(dāng)結(jié)合自身的糧食倉儲(chǔ)類型進(jìn)行新型檢測(cè)設(shè)備的研發(fā)，結(jié)合現(xiàn)有的檢測(cè)設(shè)備及技術(shù)，對(duì)其中存在的問題進(jìn)行處理和改良，對(duì)糧食當(dāng)中的水分及其他成分進(jìn)行測(cè)量，結(jié)合測(cè)量結(jié)果給出科學(xué)的糧食存儲(chǔ)方案，避免糧食由于存儲(chǔ)方面的問題而變質(zhì)，造成成本流失[12]。

第二步,通過Excel軟件將記錄中缺失信息的游記刪除,缺少信息包括行程信息、旅游時(shí)間、行程地點(diǎn)或停留天數(shù),剩余1251條游記,并由一名旅游管理專業(yè)研究生瀏覽數(shù)據(jù),將作者姓名及旅游行程完全重復(fù)的游記刪除,最終得到有效游記共831條。

最后,在構(gòu)建旅游流網(wǎng)絡(luò)過程中,將旅游行程只有一個(gè)旅游景點(diǎn)的游記記錄刪除。對(duì)游記行程和游覽時(shí)間描述不精確的游記,通過瀏覽游記照片共同確定時(shí)間、行程信息,即通過觀察游記照片的景點(diǎn)順序和點(diǎn)擊照片下方“查看EXIF信息”確定游記行程順序和事件,以此進(jìn)行三角驗(yàn)證,確保行程精度與效度。最終得到準(zhǔn)確記錄游記行程、瀏覽時(shí)間旅游網(wǎng)絡(luò)游記550條。

(3)親近中心度分析。親近中心度表示的是各個(gè)旅游景點(diǎn)之間的依賴程度和旅游景點(diǎn)之間的可達(dá)性。如表1所示,除迪士尼之外,各個(gè)旅游景點(diǎn)的外向親近中心度和內(nèi)向親近中心度數(shù)值均較接近,說明游客在上海旅游過程中,以某個(gè)或者某些旅游景區(qū)為核心游覽,再從該類核心景點(diǎn)分散和聚集。而迪士尼作為主題樂園,具有其特殊性,加上地理位置、開業(yè)時(shí)間較短等原因,尚未與上海市的其他景點(diǎn)實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng),因此處于孤點(diǎn)狀態(tài)。

通過對(duì)550條旅游網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的整理,共整理出110余處景點(diǎn)(區(qū))。為簡(jiǎn)化分析,選取訪問流量大于等于15的景區(qū)作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),共包括東方明珠等36個(gè)旅游景區(qū)。網(wǎng)絡(luò)中記錄了以上36個(gè)旅游景區(qū)的流向,結(jié)合游記圖片、網(wǎng)站互動(dòng)評(píng)論對(duì)旅游流走向進(jìn)行三角驗(yàn)證,并確定游客出行時(shí)間,構(gòu)建36乘36的加權(quán)矩陣。在此基礎(chǔ)上,將赴上海市旅游的線路關(guān)系數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有向的旅游流量數(shù)據(jù),即假設(shè)AB記為A向B流動(dòng)一次,B-A記為B向A流動(dòng)一次,在Excel表中進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,將各節(jié)點(diǎn)之間流動(dòng)的頻次和方向記錄在表格中,最終形成36乘36非對(duì)稱賦值網(wǎng)絡(luò)矩陣,以此反映上海游客的流動(dòng)特征。

3 上海市旅游流網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空分布特征

3.1 上海市旅游流的時(shí)間集聚特征

通過整理2017年上海市訪客831條旅游行程數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)赴上海市全年旅游客流量較平均,其中在12月和2月相對(duì)集中,分別占比11.7%和11%;較低的月份為9月和10月,分別占比5.5%和5.3%;春季訪客量較多,共占比32.4%?？赡苁鞘芗倨诎才庞绊?年前商務(wù)出行的游客較多。此外,據(jù)本研究統(tǒng)計(jì),游客逗留的時(shí)間在1天至15天,其中以短暫性停留為主。停留時(shí)間在3天以下的占比55.7%,4～6天占比24.1%,逗留超過10天的僅占比5.5%,訪問兩個(gè)旅游景點(diǎn)的游客平均停留天數(shù)為3.04天。由此得出,訪問游客停留時(shí)間較短,一方面可能與上海的商務(wù)游客較多有關(guān);另一方面,上海市作為東部沿海發(fā)達(dá)城市,內(nèi)外部交通便利,旅游流入流出頻率較快。

統(tǒng)計(jì)兩組患者治療前后血流變學(xué)指標(biāo)（血小板計(jì)數(shù)PLT、血小板平均容積MPV、血小板分布寬度PDW、紅細(xì)胞沉降率）和血小板參數(shù)（血漿黏度、全血黏度、血小板黏附率）變化情況[3-4]。

3.2 赴上海市游客分布的空間特征

本研究通過整理上海市訪客831條有效游記的數(shù)據(jù)信息,選取訪問頻次大于等于15的旅游景區(qū)作為研究對(duì)象,將前36個(gè)景點(diǎn)名稱和游客訪問景點(diǎn)頻次整理至Excel表格中,得到2017年赴上海市游客的旅游空間散點(diǎn)分布圖(如圖1所示)。

圖12017年國(guó)內(nèi)游客到訪上海市景區(qū)空間散點(diǎn)分布圖(前36個(gè))

由圖1可以看出,2017年國(guó)內(nèi)游客訪上海市旅游景區(qū)的空間分布呈現(xiàn)出大分散、一核多中心的特征。以外灘、東方明珠與人民廣場(chǎng)為代表的,以黃埔區(qū)為代表的中心城區(qū)為游客高聚集區(qū),訪問頻次由中心城區(qū)向外逐漸降低。究其原因,黃埔區(qū)作為上海的老城區(qū),外灘、城隍廟作為上海的地標(biāo)性建筑,是游客赴上海旅游的首選景點(diǎn),吸引了大量的都市旅游游客。而周邊的靜安區(qū)、普陀區(qū)相比于其他中心城區(qū),旅游資源豐度不足,但受到中心城區(qū)溢出效應(yīng)影響,成為游客的次級(jí)旅游目的地。此外,浦東新區(qū)由于迪士尼樂園建成,迪士尼也成為國(guó)內(nèi)游客旅游計(jì)劃中的重要景點(diǎn),浦東新區(qū)作用不斷上升。觀察到金山區(qū)和奉賢區(qū)兩地景點(diǎn)的游客到訪頻次較低,原因在于這兩地的旅游資源相對(duì)缺乏,且距離市區(qū)較遠(yuǎn)。

3.3 上海市旅游流空間分布特征

為進(jìn)一步探究上海市游客旅游流的線狀空間分布特征,本研究利用網(wǎng)絡(luò)密度分析和凝聚子群分析對(duì)上海市旅游流線路進(jìn)行探究(結(jié)果如表1)。網(wǎng)絡(luò)密度描述的是圖中各個(gè)點(diǎn)之間的總體關(guān)聯(lián)程度,試圖對(duì)線的分布進(jìn)行匯總,以此測(cè)量圖在多大程度上具有這種完備性。在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)密度測(cè)量之前,需要將多值網(wǎng)絡(luò)作二分值處理。為保證網(wǎng)絡(luò)信息量的有效性,將所有數(shù)值排序,比較平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)的取值,最終確定截?cái)嘀禐?,該值較能反映矩陣大部分信息,符合本研究需要。

該工程最早設(shè)想擴(kuò)建第3廠房，安裝12臺(tái)600 MW機(jī)組，年發(fā)電量增加46億kW·h(占原年發(fā)電量146億kW·h的31.5%)，其中6臺(tái)為第3廠房的第1期工程。

(2)訪客景點(diǎn)空間分布呈現(xiàn)較明顯的大分散特征。老城區(qū)旅游資源豐富,馬太效應(yīng)明顯,對(duì)鄰近景點(diǎn)的輻射效應(yīng)明顯,如上海外灘、東方明珠、豫園等中心景點(diǎn)的訪問頻次高,并且旅游流互動(dòng)頻繁,是典型的“明星”節(jié)點(diǎn)。此外,新區(qū)受訪游客較多,形成新的空間聚集區(qū)域,如迪士尼訪問頻次較高,但中心度較低,是典型的“問題性”景點(diǎn),需加大與其他旅游節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系。

中心度概念最早出現(xiàn)在社會(huì)計(jì)量學(xué)的“明星”概念中,目的是尋找網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中最受關(guān)注的中心人物;現(xiàn)在中心度指標(biāo)用來測(cè)量網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)的作用和相互關(guān)系,能夠較好幫助我們了解旅游流的空間分布狀態(tài)和旅游目的地中景點(diǎn)間的相互關(guān)系[14-15]。因此,本研究采用程度中心度、親近中心度和中介中心度來測(cè)量上海市游客的空間分布特征及上海市各景點(diǎn)在旅游流中的中心位置。其中在有向網(wǎng)絡(luò)中,程度中心度分為外向程度中心度和內(nèi)向程度中心度,表示該節(jié)點(diǎn)的“輻射度”和“吸引度”;中介中心度表示節(jié)點(diǎn)在旅游過程中作為“橋”的作用;親近中心度表示節(jié)點(diǎn)間的親密程度和可達(dá)性。本研究利用Ucinet6軟件對(duì)旅游線路關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)中心度分析,結(jié)果如表1所示。

3.信息化意識(shí)不強(qiáng)。良好的圖書管理信息化氛圍能夠?yàn)閳D書管理信息化發(fā)展創(chuàng)造良好條件。近年來，各級(jí)黨政機(jī)關(guān)高度重視政務(wù)信息化工作，做了大量工作，但對(duì)機(jī)關(guān)內(nèi)部圖書管理的信息化工作還沒提上工作日程，宣傳推廣力度不夠，圖書管理信息化認(rèn)識(shí)不夠深刻。圖書管理人員的信息化意識(shí)普遍不強(qiáng)，影響其信息化技術(shù)應(yīng)用，很多圖書管理人員的圖書管理信息化認(rèn)識(shí)也只停留在簡(jiǎn)單地使用圖書管理系統(tǒng)，圖書管理工作的本質(zhì)并沒有發(fā)生根本變化，這在一定程度上阻礙了機(jī)關(guān)圖書管理信息化發(fā)展。

(1)程度中心度分析。在旅游流研究中,外向程度中心度越大表示旅游者從該節(jié)點(diǎn)流出量越大,內(nèi)向程度中心度越大表示旅游流流入量越大。由表1可見,從外向程度中心度觀察,外灘的外向程度中心度數(shù)值最大,為129次,即旅游者從外灘流向其他景點(diǎn)共129次,說明外灘作為上海的代表性旅游景點(diǎn),是游客的首選景點(diǎn)。其次是東方明珠和豫園,分別為76次和50次。從內(nèi)向程度中心度看,外灘內(nèi)向程度中心度數(shù)值為86,即其他景點(diǎn)流向外灘流動(dòng)次數(shù)共86次;其次是東方明珠和人民廣場(chǎng),均為69次。從整體來看,外灘是整個(gè)上海旅游流的核心,它對(duì)其他景區(qū)的輻射和吸引能力較強(qiáng)。外向程度中心度、內(nèi)向程度中心度均值分別為19.72、17.72,方差分別為578.76、405.60,說明上海市各景點(diǎn)互動(dòng)流量差別較大,景點(diǎn)互動(dòng)呈現(xiàn)較明顯的非均衡分布特征。2017年迪士尼的外向、內(nèi)向程度中心度數(shù)值均為0,表明與其他旅游景點(diǎn)毫無聯(lián)系,是明顯的孤立性景點(diǎn)。分析其原因,首先,上海迪士尼具備完整的產(chǎn)業(yè)鏈條,能夠滿足旅游者在食住行游購?qiáng)实确矫娴男枨蟆Ｆ浯?上海迪士尼相對(duì)于周邊其他景點(diǎn)來說,所需費(fèi)用較高,對(duì)于大多數(shù)國(guó)內(nèi)旅游者來說,單次旅行計(jì)劃只將上海迪士尼作為唯一的目標(biāo)景點(diǎn)前往旅游,因此內(nèi)外聯(lián)動(dòng)性不強(qiáng)。

(2)中介中心度分析。中介中心度表示一個(gè)旅游景點(diǎn)在旅游過程中對(duì)旅游者流動(dòng)的控制作用。如表1所示,中介中心度最高的是外灘和人民廣場(chǎng),說明這兩個(gè)景點(diǎn)在旅游者流動(dòng)過程中擔(dān)任著重要的“橋”作用,是游客整個(gè)旅游過程的必經(jīng)節(jié)點(diǎn),其他旅游景點(diǎn)應(yīng)加強(qiáng)與它們的聯(lián)系,有助于吸引更多游客。而新場(chǎng)古鎮(zhèn)、迪士尼等旅游景點(diǎn)的中介中心度小于1,說明這些景點(diǎn)未起到中介作用,旅游者很少通過該兩個(gè)景點(diǎn)與其他旅游景點(diǎn)產(chǎn)生聯(lián)系。整體來看,中介中心度方差為1553.77,表明各個(gè)景點(diǎn)之間地位差別較大,發(fā)展不均衡。中介中心度均值為26.06,僅有外灘、新天地等10個(gè)旅游景點(diǎn)中介中心度大于26.06,說明其他大部分景點(diǎn)未起到較強(qiáng)中介作用,并對(duì)這10個(gè)旅游景點(diǎn)有較大路徑依賴。

表1 上海市旅游流節(jié)點(diǎn)中心度指標(biāo)計(jì)算結(jié)果

2.2.2 網(wǎng)絡(luò)矩陣構(gòu)建

3.3.3 上海市旅游流“區(qū)狀”空間分布對(duì)比

空間一直是地理學(xué)中重要的研究話題,其可以抽象為點(diǎn)、線、面三種不同的空間形式。應(yīng)用在旅游流的空間研究中,可以將其抽象為旅游景點(diǎn)、旅游線路、旅游區(qū),從而對(duì)其空間結(jié)構(gòu)進(jìn)行探析。本研究通過Netdraw軟件對(duì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系矩陣進(jìn)行可視化分析,如圖2所示。節(jié)點(diǎn)之間的連線表示各個(gè)景區(qū)之間的聯(lián)系程度,連線越粗說明旅游景點(diǎn)之間流動(dòng)次數(shù)越頻繁。從中可以看出,外灘、人民廣場(chǎng)是國(guó)內(nèi)游客赴上海旅游的核心景點(diǎn),這兩個(gè)景點(diǎn)與上海其他景點(diǎn)之間流動(dòng)頻繁。外灘與豫園、人民廣場(chǎng)、東方明珠、南京路之間的旅游流動(dòng)較為密切,說明該五處旅游景點(diǎn)已經(jīng)構(gòu)成了一個(gè)較完整的旅游區(qū)。而迪士尼和1933老場(chǎng)坊在考察時(shí)段仍處于“孤島”狀態(tài),未與其他旅游景點(diǎn)形成較緊密的聯(lián)系。

通過凝聚子群分析能揭示旅游流網(wǎng)絡(luò)中的內(nèi)部結(jié)構(gòu),將各凝集子群的網(wǎng)絡(luò)密度與總體網(wǎng)絡(luò)密度相比,有利于揭示旅游流現(xiàn)狀空間分布特征。本研究通過Ucinet6軟件對(duì)旅游流網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行凝聚子群分析,最終得到上海市旅游流的凝聚子群分析結(jié)果,整個(gè)旅游流線有4個(gè)二級(jí)凝聚子群和7個(gè)三級(jí)凝聚子群。進(jìn)一步分析上海市旅游流網(wǎng)絡(luò)子群密度矩陣(如表2所示),以東方明珠、外灘代表的塊1和以豫園、朱家角代表的塊2,其內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)密度分別為0.26和0.18,大于整體網(wǎng)絡(luò)密度0.1。說明這兩塊內(nèi)部聯(lián)系相對(duì)緊密,是游客在上海游玩時(shí)比較常規(guī)的游覽路線。而其他部分的旅游景點(diǎn)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)密度均低于0.1,說明其他凝聚子群內(nèi)部聯(lián)系疏散,尚未形成完整的旅游線路。從各個(gè)凝聚子群之間的密度來看,塊1和塊2之間的密度為0.43,遠(yuǎn)高于網(wǎng)絡(luò)整體密度0.1,說明在上海市旅游過程中,游客在塊1和塊2的旅游景點(diǎn)中流動(dòng)較頻繁。由外白渡橋、靜安寺構(gòu)成的塊4內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)密度雖然只有0.08,內(nèi)部聯(lián)系較弱,但與塊1、塊2和塊3之間的網(wǎng)絡(luò)密度分別為0.39、0.16、0.16,說明塊4內(nèi)的景點(diǎn)屬于依附性旅游景點(diǎn)。其他塊內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)游客流動(dòng)密度較低,說明尚未形成比較成熟的旅游線路,并且與其他外部景點(diǎn)聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)密度也較低,表明這些景點(diǎn)目前處于孤立點(diǎn),僅靠自身影響力吸引游客。

在我國(guó)最早出現(xiàn)“圖書館”一詞的文獻(xiàn)應(yīng)是梁?jiǎn)⒊骶幍摹稌r(shí)務(wù)報(bào)》。據(jù)《上海地方志》資料顯示，1896 年8月，由黃遵憲、梁?jiǎn)⒊谏虾?chuàng)辦的維新派機(jī)關(guān)報(bào)《時(shí)務(wù)報(bào)》（旬刊）。在《時(shí)務(wù)報(bào)》第六、七冊(cè)連載的譯自日文的《古巴島述略》一文中，首次出現(xiàn)“圖書館”一詞。

表2 上海市旅游流網(wǎng)絡(luò)子群密度矩陣

3.3.2 上海市旅游流“線”狀空間分布對(duì)比

用戶注冊(cè)信息成功，登錄時(shí)通過執(zhí)行FSDataInputStream.readLine()方法，對(duì)user.dat中的用戶信息進(jìn)行身份驗(yàn)證。

為探究旅游流網(wǎng)絡(luò)的塊狀分布,利用Ucinet 6軟件對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行核心-邊緣分析,核心-邊緣模型能夠探討網(wǎng)絡(luò)分布的非均衡性以及核心區(qū)域與邊緣區(qū)域的關(guān)聯(lián)程度,結(jié)果如表3所示。核心區(qū)域共有16個(gè)旅游景點(diǎn),主要包括東方明珠、外灘、淮海路、城隍廟、豫園、人民廣場(chǎng)等;邊緣區(qū)域主要包括迪士尼、徐家匯天主教堂、泰晤士小鎮(zhèn)、崇明、上海植物園等20個(gè)旅游景點(diǎn)。從地理位置看,旅游流主要集中于虹口、黃埔、徐匯中心城區(qū)。從目的地類型看,以觀光游覽、大眾型旅游景點(diǎn)為主,如徐家匯天主教堂雖然在中心城區(qū),但其旅游景觀類型并未處于核心景點(diǎn)。整體來看,核心區(qū)域網(wǎng)絡(luò)密度為0.36,是整體網(wǎng)絡(luò)密度的3.6倍,說明核心節(jié)點(diǎn)之間互動(dòng)頻繁。邊緣網(wǎng)絡(luò)密度為0.02,說明整個(gè)旅游流網(wǎng)絡(luò)形成了明顯的分層結(jié)構(gòu)。核心區(qū)域?qū)吘墔^(qū)域的聯(lián)結(jié)密度僅為0.04,表明核心區(qū)域?qū)吘墔^(qū)域“涓滴效應(yīng)”較低,聯(lián)動(dòng)效應(yīng)不明顯。

3.4 流動(dòng)模式分析

文奇的“奇點(diǎn)”理論提出后，并沒有立即獲得人們的廣泛認(rèn)同，只是得到一部分人的支持，如庫茲韋爾。庫茲韋爾于1990年出版《智能機(jī)器時(shí)代》(The Age of Intelligent Machines)一書，認(rèn)為隨著計(jì)算機(jī)性能的不斷提升，未來經(jīng)過足夠多的時(shí)間，人類將會(huì)創(chuàng)造比他自身更聰明的實(shí)體[27]。庫茲威爾的推斷是基于計(jì)算能力的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)及技術(shù)的加速循環(huán)規(guī)則。

“匠心”，或者說“工匠精神”，不是我們?cè)?jīng)認(rèn)為的能掙大錢、發(fā)大財(cái)就是“先進(jìn)”、就是“代表”。那種精雕細(xì)琢、精益求精，代表的是一個(gè)時(shí)代的精神和氣質(zhì)。為什么只有八千多萬人口的德國(guó)，卻能創(chuàng)造出2300個(gè)世界名牌？比起德國(guó)人、日本人，我們究竟缺少了什么？其實(shí)，瓶嘴兒上的“匠心”，不是不能為，而是不想為，因?yàn)檫@與賺錢無關(guān)，甚或加大成本影響利潤(rùn)。

表3 上海市旅游景區(qū)核心-邊緣表

4 研究結(jié)論與討論

4.1 研究結(jié)論

本研究以我國(guó)典型都市旅游目的地上海市為例,采用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲取上海市旅游者UGC數(shù)據(jù),運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究范式,構(gòu)建并分析了上海市旅游流空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

(1)訪客景點(diǎn)時(shí)間分布呈現(xiàn)“平勺性”特征,游客停留時(shí)間短。游客旅游流量全年幅度變動(dòng)較小,主要受到假期時(shí)間安排的影響,春節(jié)期間流量有較大增長(zhǎng),暑期過后有較少減幅。

3.3.1 上海市旅游流“點(diǎn)”狀空間分布

淮河流域的行蓄洪區(qū)主要分布在安徽沿淮地區(qū)，原有4個(gè)蓄洪區(qū)和17個(gè)行洪區(qū)。2009年《淮河干流行蓄洪區(qū)調(diào)整規(guī)劃》實(shí)施后，行蓄洪區(qū)調(diào)整為6個(gè)蓄洪區(qū)和7個(gè)有閘控制的行洪區(qū)，面積25.83萬hm2，其中蓄洪區(qū) 18.93萬 hm2，行洪區(qū) 6.90萬 hm2。調(diào)整后的行蓄洪區(qū)增加了蓄洪區(qū)的面積比重，這有益于濕地生態(tài)的恢復(fù)和擴(kuò)展。行蓄洪區(qū)內(nèi)有大面積的濕地分布。

(3)訪客流動(dòng)模式多樣化。目前上海旅游景點(diǎn)可以劃分為3個(gè)景點(diǎn)系統(tǒng),分別是以外灘為代表的多中心平衡結(jié)構(gòu)、以迪士尼為代表的初級(jí)凝聚模式和以朱家角景區(qū)為代表的單中心平衡結(jié)構(gòu)。訪客旅游流線路呈現(xiàn)雙核多點(diǎn)格局,東方明珠、外灘為核心的線路1和以豫園、上海博物館為代表的線路2內(nèi)部聯(lián)系緊密,構(gòu)成了上海市旅游流的核心組成部分,并且主要流動(dòng)存在于主要旅游節(jié)點(diǎn)之間,次要流動(dòng)存在于主要節(jié)點(diǎn)以次要節(jié)點(diǎn)之間,一般流動(dòng)存在于次要節(jié)點(diǎn)與次要節(jié)點(diǎn)之間。

4.2 研究討論

本研究較詳盡地分析了2017年國(guó)內(nèi)游客赴上海旅游時(shí)空分布的特征與規(guī)律。在時(shí)間分布規(guī)律上,與典型旅游型目的地如洛陽市[12]220、蘭州市[13]96存在差異。訪上海市游客量受季節(jié)性影響較小,全年各季度流量較平均,符合都市型旅游目的地訪客時(shí)間的分布規(guī)律。在空間分布上,形成以上海虹口、徐匯構(gòu)成的核心旅游聚集區(qū)、其他地區(qū)散點(diǎn)分布的斑塊化、大分散旅游格局,而迪士尼訪客人次增長(zhǎng)較快,為熱門旅游目的地,游客訪問空間格局逐漸從一核多中心向雙核多點(diǎn)模式轉(zhuǎn)變。在流動(dòng)模式上,整體流動(dòng)模式從放射模式向成熟板塊模式發(fā)展,旅游流動(dòng)空間結(jié)構(gòu)由點(diǎn)軸模式向多中心結(jié)構(gòu)發(fā)展,符合旅游空間結(jié)構(gòu)發(fā)展規(guī)律[16]。迪士尼自2017年6月26日開業(yè)以來,游客訪問頻次高,已成為游客訪上海市核心旅游景點(diǎn)之一,這與學(xué)者研究迪士尼對(duì)上海旅游流影響的結(jié)果一致。但在旅游流流動(dòng)方面,本研究發(fā)現(xiàn)迪士尼景區(qū)的訪問人次高,但較少對(duì)其他景點(diǎn)產(chǎn)生溢出效應(yīng),即尚未與其他景點(diǎn)產(chǎn)生聯(lián)動(dòng),這一結(jié)論與學(xué)者研究迪士尼對(duì)上海市旅游流影響的結(jié)果存在差異[17]。究其緣由,可能在于數(shù)據(jù)來源和處理方式不同,從而導(dǎo)致研究結(jié)果存在差異。首先,在數(shù)據(jù)來源方面,本研究在國(guó)內(nèi)最大的在線旅游網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)抓取數(shù)據(jù),市場(chǎng)份額占比高、受眾廣,目前被較多學(xué)者所接受與認(rèn)可。其次,在數(shù)據(jù)處理方式上,本研究采用旅游游記中的旅游行程與游記照片作為數(shù)據(jù)來源,通過兩者三角驗(yàn)證來確保數(shù)據(jù)信度與效度;并以每篇游記為基本單位,對(duì)游記中訪客的訪問景點(diǎn)順序進(jìn)行編碼,不少學(xué)者利用該方式同樣取得研究成果[2]42[18]。因此,對(duì)于研究結(jié)果的差異性希望有更多學(xué)者探討。但整體來看,上海市旅游流空間結(jié)構(gòu)逐漸向“成熟板塊”發(fā)展。

綜上,本研究基于UGC數(shù)據(jù)對(duì)上海市旅游流時(shí)空特征進(jìn)行探究是一次有益的嘗試。第一,收集2017年有關(guān)上海旅游UGC大數(shù)據(jù),確定游客行程、出游時(shí)間等信息,與其他UGC數(shù)據(jù)相比,利用游記圖片、網(wǎng)站互動(dòng)評(píng)論對(duì)出游時(shí)間、旅游行程模糊的游記進(jìn)行了三角驗(yàn)證,進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。第二,通過時(shí)空二元視角,利用空間點(diǎn)、線、面的空間格局探析上海市旅游者流動(dòng)方式、流動(dòng)特征,為旅游流研究提供新的視角。第三,通過深入剖析上海市旅游流,旨在更全面把握上海市旅游流的結(jié)構(gòu)特征,以便為上海市全域旅游發(fā)展提供決策依據(jù),也為其他都市旅游城市發(fā)展提供借鑒意義。此外,文章也存在些許局限,例如,僅采集了攜程網(wǎng)單個(gè)旅游網(wǎng)站的數(shù)據(jù),未結(jié)合多個(gè)旅游網(wǎng)站數(shù)據(jù)進(jìn)行三角驗(yàn)證,因此旅游數(shù)據(jù)可以進(jìn)一步補(bǔ)充;其次,文章集中于UGC數(shù)據(jù)的行程信息來探究旅游流的空間分布是一次很好的嘗試,但如何進(jìn)一步使用UGC數(shù)據(jù),研究旅游體驗(yàn)、服務(wù)評(píng)價(jià)、目的地全域旅游的發(fā)展等值得進(jìn)一步探討。

注釋

① 第41次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》發(fā)布.http：//tech.sina.com.cn/i/2018-01-31/doc-ifyrcsrv9714983.shtml.

② 2017年在線旅游行業(yè)用戶規(guī)模及使用情況.https：//wenku.baidu.com/view/0a008ff751e2524de518964bcf 84b9d528 ea2c1a.html.

③ 國(guó)家旅游局宣布2018年為“美麗中國(guó)—全域旅游年”.http：//www.cnta.gov.cn/xxfb/jdxwnew2/201801/t20180112_853351.shtml.

④ 2017年上海旅游業(yè)統(tǒng)計(jì)公報(bào).http：//lyw.sh.gov.cn/lyj_website/HTML/DefaultSite/lyj_xxgk_lytj_2017/2018-03-09/Detail_139660.htm.

為此，COAR提出五項(xiàng)基本要件：（1）提升本地機(jī)構(gòu)在保存并提供多元且有價(jià)值的研究產(chǎn)品方面的服務(wù)能力，將重心聚焦于服務(wù)能力而不僅僅是資源；（2）通過采取互操作的標(biāo)準(zhǔn)和實(shí)踐，將本地服務(wù)與全國(guó)、區(qū)域和全球網(wǎng)絡(luò)相連，突出本地與全球之間的關(guān)聯(lián)與協(xié)作；（3）重新分配資金以支持類似同行評(píng)議等并為網(wǎng)絡(luò)加值，加強(qiáng)機(jī)構(gòu)知識(shí)庫在知識(shí)增值方面的分量；（4）改進(jìn)用于評(píng)估學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)的更廣范圍的質(zhì)化和量化指標(biāo)程序，善用更加平衡的質(zhì)化和量化評(píng)估手段；（5）引入確保共享空間能代表全球研究群體需求的原則和管理，要求各機(jī)構(gòu)知識(shí)庫樹立全局意識(shí)，在全球的高度站位思考［7］。

⑤ 2018年中國(guó)在線旅游競(jìng)爭(zhēng)格局分析,攜程系占據(jù)半壁江 山.https：//www.qianzhan.com/analyst/detail/220/180627-5f0bf9d9.html.