李雪 姚建盛 劉艷玲

DOI：10.16246/j.issn.1673-5072.2024.04.010

收稿日期：2023-03-25? 基金項目：國家自然科學基金項目 （72162011，72064007）；廣西重點研發(fā)計劃項目（桂科AB17195028）

作者簡介：李雪（2000—），女，碩士研究生，主要從事智慧旅游研究。

通信作者：姚建盛（1980—），男，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要從事智慧旅游研究。E-mail：3537661243@qq.com

引文格式：李雪，姚建盛，劉艷玲.基于網(wǎng)絡(luò)游記的桂林旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究［J］.西華師范大學學報（自然科學版），2024，45（4）：413-419.［LI X，YAO J S，LIU Y L.Research on the network structure of tourist flow in Guilin based on online travel notes［J］.Journal of China West Normal University （Natural Sciences），2024，45（4）：413-419.］

摘? 要：旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以反映游客在旅游目的地的移動特征，關(guān)系到區(qū)域旅游協(xié)同發(fā)展。為了識別旅游流的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，運用空間分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析等方法，基于網(wǎng)絡(luò)游記對桂林旅游流進行探討。研究表明：游客在桂林主要旅行景點呈“大分散，小聚集”的空間分布格局，桂林整體旅游流網(wǎng)絡(luò)密度較低，存在典型的核心-邊緣特征，核心區(qū)景點對邊緣區(qū)景點影響有限，凝聚子群在桂林中心城區(qū)和陽朔縣呈現(xiàn)集聚態(tài)勢。漓江景區(qū)、龍脊梯田、象鼻山景區(qū)、兩江四湖、興坪古鎮(zhèn)、西街、相公山7個景點在節(jié)點中心性和結(jié)構(gòu)洞分析中優(yōu)勢明顯，綜合實力強，在旅游流網(wǎng)絡(luò)中處于重要地位。

關(guān)鍵詞：旅游流；網(wǎng)絡(luò)游記；社會網(wǎng)絡(luò)分析；空間分析；桂林

中圖分類號：F590??? 文獻標志碼：A??? 文章編號：1673-5072（2024）04-0413-07

中國城市化率由2000年的36%發(fā)展到2022年的65%，城市范圍不斷擴大。在這個過程中，一些城市依托其所擁有的良好資源稟賦，大力發(fā)展旅游業(yè)。城市作為重要的旅游目的地和游客活動的主要場所，在旅游迅速發(fā)展的過程中，一些矛盾逐漸暴露，如旅游空間供需不平衡、交通設(shè)施與旅游業(yè)發(fā)展不匹配等，嚴重影響了游客的旅游體驗，不利于城市旅游協(xié)調(diào)發(fā)展［1］。因此，正確把握游客在城市內(nèi)部的流動特征，有助于政府相關(guān)部門和旅游經(jīng)營者科學決策和管理，推動旅游經(jīng)濟健康發(fā)展。

旅游流通過游客將客源地與目的地以及目的地內(nèi)部要素連接起來，在旅游系統(tǒng)中發(fā)揮著紐帶作用，一直以來都是旅游地理學研究的熱點議題［2］。國內(nèi)外學者對旅游流的研究已經(jīng)取得豐碩成果。從研究方法上來看，地理空間分析［3］、社會網(wǎng)絡(luò)分析［4］、計量統(tǒng)計分析［5］、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析［6］等方法被廣泛的應(yīng)用到旅游流研究領(lǐng)域中。研究成果主要集中于旅游流預(yù)測［7］、時空演變特征［8］、影響因素［9］、旅游線路模式［10］等方面。在數(shù)據(jù)來源上，過去多以問卷調(diào)查、實地調(diào)研、統(tǒng)計年鑒為主，近些年，隨著信息技術(shù)和移動終端設(shè)備的發(fā)展，利用互聯(lián)網(wǎng)平臺分享旅游經(jīng)驗和心得體會已經(jīng)成為旅游活動中重要組成部分，游客遺留在網(wǎng)絡(luò)上的結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)如照片、網(wǎng)絡(luò)游記、微博簽到、GPS軌跡等與傳統(tǒng)旅游流數(shù)據(jù)相比，在收集和整理方面更加高效快捷，數(shù)據(jù)內(nèi)容更加真實準確，推動研究對象從洲際［11］、城市群［12］、省際［13］等宏觀尺度旅游流向城市［14］、景區(qū)［15］等微觀尺度旅游流發(fā)展。

桂林作為熱門旅游城市，擁有獨特的山水景觀與豐富的歷史、民族文化，每年都吸引大量游客前來游玩。然而，當前桂林旅游業(yè)正面臨著供需失衡、交通規(guī)劃不合理、景點類型單一等難題，制約著桂林旅游業(yè)可持續(xù)發(fā)展。到目前為止，學術(shù)界對桂林的研究多集中在旅游感知形象［16］、可持續(xù)發(fā)展評估［17］等方面，對桂林旅游流相關(guān)的研究有待加強?；诖?，以桂林為案例地，使用爬蟲軟件采集網(wǎng)絡(luò)游記，運用社會網(wǎng)絡(luò)分析、空間可視化方法，對桂林旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征進行探討，以期正確把握桂林旅游流流動規(guī)律，為城市空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供參考。

1? 研究設(shè)計

1.1? 案例地概況

桂林位于南嶺山系西南部，地處湘桂走廊南端，是廣西東北部地區(qū)的經(jīng)濟、文化中心，下轄6區(qū)10縣和1個縣級市，截至2021年末，共有98個A級景區(qū)，47家星級酒店。長期以來，桂林一直是我國旅游熱門城市之一，象鼻山景區(qū)、西街、漓江景區(qū)、龍脊梯田等旅游景點備受游客青睞。2021年桂林接待國內(nèi)游客1.223 4億人次，比上年增長了19.6%，國內(nèi)旅游總收入1 501.79億元，占當年生產(chǎn)總值的65%，旅游業(yè)已經(jīng)成為桂林的重要支柱產(chǎn)業(yè)之一。因此，選取桂林作為城市旅游流案例地具有一定的代表性。

1.2? 數(shù)據(jù)來源及處理

網(wǎng)絡(luò)游記是游客在旅游活動結(jié)束后對所見所聞以及旅游行程的記錄，里面包含大量的時空信息。去哪兒網(wǎng)是全球最大的中文在線旅游網(wǎng)站，積累了海量的數(shù)據(jù)。研究以2019年1月—2022年12月為時間周期，以“桂林”為關(guān)鍵詞，利用爬蟲軟件采集游客在去哪兒網(wǎng)站上分享的共1 074篇網(wǎng)絡(luò)游記作為原始數(shù)據(jù)，后按以下方法對采集到的數(shù)據(jù)進行篩選：（1）剔除內(nèi)容重復(fù)、內(nèi)容與桂林旅游不相關(guān)、內(nèi)容包含商業(yè)信息、內(nèi)容不完整的游記；（2）游記內(nèi)容至少包含2個景點。最終，獲取776條符合條件的游記。采用人工提取方式從游記中根據(jù)游客游覽景點的順序提取旅游路線。由于游客對景點表述不一致，對所獲取到的景點名稱進行統(tǒng)一，對游記中大范圍又包括小范圍的景點使用大景點的名稱，如龍脊梯田、金坑梯田統(tǒng)一命名為龍脊梯田。游記中涉及景點67個，剔除旅游流數(shù)據(jù)中到訪頻次小于5的景點，最終得到47個景點?；谟慰驮?7個景點間的流動，構(gòu)建47×47的有向加權(quán)矩陣。由于軟件分析的需要，對有向加權(quán)矩陣二值化處理，當景點間的流動關(guān)系大于0時賦值為1；等于0時賦值為0，表明這2個景點間不存在流動。

1.3? 研究方法

1.3.1? 社會網(wǎng)絡(luò)分析法

社會網(wǎng)絡(luò)分析被用來研究不同社會單位所構(gòu)成的社會關(guān)系的結(jié)構(gòu)及屬性［13］。將社會網(wǎng)絡(luò)分析方法應(yīng)用到桂林旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析中，以桂林47個旅游景點作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，對游記中游客形成的旅游路線進行分析。具體來說，桂林整體網(wǎng)絡(luò)特征主要通過網(wǎng)絡(luò)密度、平均路徑距離、核心-邊緣模型以及凝聚子群去分析，旅游流網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的基本特征主要通過節(jié)點中心性、結(jié)構(gòu)洞指標來反映。

1.3.2? 空間分析法

運用ArcGIS軟件，將游客在桂林游玩景點的地理位置、流動路線以及流動強度進行可視化展示，以較易理解的圖示語言表達桂林旅游景點的分布特征以及旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)關(guān)系，明確游客在桂林的流動傾向。

2? 桂林網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

2.1? 整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.1.1? 旅游流網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

桂林旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示：從游客游記中涉及的主要旅游景點分布來看，到訪景點呈“大分散、小聚集”的空間分布態(tài)勢，即桂林中心城區(qū)和陽朔縣分布密集，其他地區(qū)景點分布少且分散，旅游資源分配不均衡。從景點接待游客的總數(shù)量來看，漓江景區(qū)、龍脊梯田、西街、兩江四湖等景點游客拜訪量較大，這些景點旅游資源稟賦和知名度高，旅游設(shè)施完善，旅游吸引力強。從景點間旅游流流動強度來看，桂林旅游流網(wǎng)絡(luò)形成了以桂林中心城區(qū)、陽朔縣為中心的鈍角三角形發(fā)展形態(tài)。其中，陽朔縣知名景點間的流動強度較高，如漓江景區(qū)-興坪古鎮(zhèn)、西街-十里畫廊、十里畫廊-遇龍河景區(qū)，其次為桂林中心城區(qū)地標建筑景點間的流動強度，如兩江四湖-日月雙塔、象鼻山景區(qū)-兩江四湖、正陽步行街-東西巷。

2.1.2? 網(wǎng)絡(luò)密度分析

網(wǎng)絡(luò)中不同節(jié)點組合的豐富程度為網(wǎng)絡(luò)密度，即實際存在的景點間流動關(guān)系數(shù)量與理論上應(yīng)當存在的流動關(guān)系數(shù)量之比［9］。在由47個旅游景點組成的桂林旅游流網(wǎng)絡(luò)中，理想狀態(tài)下應(yīng)存在2 162對有向流動關(guān)系，實際上只有639對有向流動關(guān)系，桂林景點旅游流網(wǎng)絡(luò)密度僅為0.296，網(wǎng)絡(luò)密度偏低，這反映出桂林景點之間聯(lián)系較為疏散，整體旅游流網(wǎng)絡(luò)中存在的不同景點組合的子路線較少。

平均路徑距離是任意連接兩個節(jié)點的最短路經(jīng)的平均邊數(shù)，平均路徑距離的值越小，旅游流網(wǎng)絡(luò)的整體可達性越好。桂林旅游流網(wǎng)絡(luò)的平均路徑距離為1.845，即在旅游流網(wǎng)絡(luò)中任意一個節(jié)點到其他節(jié)點平均需要經(jīng)過1.845條邊，桂林旅游流網(wǎng)絡(luò)整體較為連通，節(jié)點具有較好的通達性。

2.1.3? 核心-邊緣結(jié)構(gòu)分析

核心-邊緣模型被用來衡量節(jié)點在旅游流網(wǎng)絡(luò)中所處的相對位置，可以將旅游景點分為核心區(qū)景點或邊緣區(qū)景點，處于核心區(qū)的景點在網(wǎng)絡(luò)中占有較為重要的地位，而處于邊緣區(qū)的節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中地位相對較低。根據(jù)核心-邊緣模型發(fā)現(xiàn)：（1）桂林旅游流空間網(wǎng)絡(luò)中有28個核心景點，大部分集中于桂林中心城區(qū)和陽朔縣，知名度高，景點與景點之間距離較近，交通便利，旅游基礎(chǔ)設(shè)施完善，吸引力強；邊緣景點有19個，景點分布分散，交通阻礙大，表明景點的知名度、聚集度、交通條件以及景點間的距離對其在旅游流網(wǎng)絡(luò)中所處的地位具有較大影響。（2）核心區(qū)景點間的密度為0.618，景點之間的游客流量較大，聯(lián)系緊密，而邊緣區(qū)內(nèi)部、核心區(qū)與邊緣區(qū)之間的密度分別為0.056、0.141和0.147，聯(lián)系不緊密。因此，桂林旅游景點發(fā)展不平衡，存在明顯的兩極化分層現(xiàn)象，核心區(qū)景點對邊緣區(qū)景點帶動能力弱，邊緣區(qū)的景點孤立性強。

2.1.4? 凝聚子群分析

凝聚子群用來幫助識別網(wǎng)絡(luò)中存在具有緊密聯(lián)系的子群和揭示子群間以及子群內(nèi)部的聯(lián)結(jié)強度［13］。通過凝聚子群分析，得到桂林網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)存在4個子群（圖2），結(jié)果如表1所示：（1）桂林中心城區(qū)、陽朔縣景點的地理聚集特征顯著，內(nèi)部聯(lián)結(jié)密度高。子群3包括以遇龍河景區(qū)、千古情景區(qū)、十里畫廊等為代表的共19個景點，其中位于陽朔縣的景點有17個，子群內(nèi)部聯(lián)結(jié)密度最大，為0.602；子群1包括以象鼻山景區(qū)、兩江四湖、日月雙塔、疊彩山等為代表的共18個景點，其中位于桂林中心城區(qū)的景點有16個，子群內(nèi)部的聯(lián)結(jié)密度為0.539，內(nèi)部聯(lián)結(jié)密度次之。同時，子群1和子群3之間的聯(lián)結(jié)密度為0.266，表明游客在這兩個子群之間流動頻繁。（2）桂林邊緣區(qū)域聯(lián)系較為松散。子群4聯(lián)結(jié)密度最小，為0.200，共6個景點，在桂林中心城區(qū)、資源縣、靈川縣、陽朔縣、恭城瑤族自治縣分布；子群2聯(lián)結(jié)密度為0.333，共4個景點，在興安縣和恭城瑤族自治縣分布。邊緣區(qū)域景點分布分散，內(nèi)部聯(lián)系不緊密，且與其他子群聯(lián)結(jié)密度低。

2.2? 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分析

2.2.1? 節(jié)點中心性分析

中心性分為中心度和中心勢兩個方面，中心度主要體現(xiàn)節(jié)點的重要性，反映節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中所處的位置，通過節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的影響和支配能力表現(xiàn)；中心勢反映整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的集中化程度，即網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)各個節(jié)點相對于中心節(jié)點的集中程度。

程度中心度反映節(jié)點對其他節(jié)點擴散與集聚能力，可分為外向與內(nèi)向。外向程度中心度越高，表示該節(jié)點對其他節(jié)點的擴散和帶動能力越強；內(nèi)向程度中心度越高，表示該節(jié)點對其他節(jié)點的集聚能力越強。據(jù)表2可知，在桂林旅游流網(wǎng)絡(luò)中，每個景點平均與13.596個其他景點存在旅游流集聚或擴散關(guān)系。外向程度中心度較高的景點有漓江景區(qū)、遇龍河景區(qū)、十里畫廊、西街、兩江四湖；內(nèi)向程度中心度較高的景點有漓江景區(qū)、龍脊梯田、象鼻山景區(qū)、興坪古鎮(zhèn)、兩江四湖，這些景點多通過自身的影響力來吸引游客，較少依賴其他旅游景點。恭城三廟兩館、水街、天門山等6個景點的外向和內(nèi)向程度中心度均在5以下，這些景點多處于孤立狀態(tài)，距離核心景點較遠且周邊可以聯(lián)合發(fā)展的景點較少，在旅游流網(wǎng)絡(luò)中處于邊緣地位。外向程度中心勢為34.216%，內(nèi)向程度中心勢為43.100%，外向和內(nèi)向程度中心勢較高，表明桂林旅游流網(wǎng)絡(luò)中存在中心節(jié)點對整體網(wǎng)絡(luò)具有較強的擴散或集聚影響。

接近中心度可以反映節(jié)點之間的聯(lián)通性，可分為外向與內(nèi)向。外向接近中心度越高，表示從該節(jié)點前往其他節(jié)點的聯(lián)通性越好；內(nèi)向接近中心度越高，表示從其他節(jié)點到達該節(jié)點的聯(lián)通性越好。據(jù)表2可知，外向接近中心度較高的景點有漓江景區(qū)、西街、十里畫廊、遇龍河景區(qū)、兩江四湖；內(nèi)向接近中心度較高的景點有漓江景區(qū)、龍脊梯田、象鼻山景區(qū)、兩江四湖、興坪古鎮(zhèn)。魯家村、葡萄山、李宗仁官邸、靈渠、天門山、水街、恭城三廟兩館等景點由于所處的地理位置、旅游服務(wù)設(shè)施等因素，外向和內(nèi)向接近中心度較低，這些景點與桂林其他景點的聯(lián)通性較差。其中，恭城三廟兩館的外向和內(nèi)向接近中心度均最低，主要原因為其游玩性不高，游客大多是周邊居民，來桂游客較少將其作為旅游路線中的一個景點，與其他景點互動較少，聯(lián)系程度較低。桂林大部分景點的內(nèi)向接近中心度大于外向接近中心度，表明大部分景點的內(nèi)向聯(lián)系更加便捷。外向接近中心勢為31.520%，內(nèi)向接近中心勢為44.970%，外向和內(nèi)向接近中心勢較高，表明中心景點具有較好的外向或內(nèi)向聯(lián)通性。

中間中心度反映某一節(jié)點在旅游流網(wǎng)絡(luò)中擔任“中間人”的程度。中間中心度越高，表示該節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中作為“中間人”的地位越重要，對其他節(jié)點的控制能力越強。據(jù)表2顯示，中間中心度的平均值為38.872，即平均每個景點在桂林旅游流網(wǎng)絡(luò)中作為“中間人”的次數(shù)為38.872次。漓江景區(qū)中間中心度最大為181.001，即在旅游流網(wǎng)絡(luò)中擔任其他2個景點的“中間人”次數(shù)為181.001次。漓江景區(qū)將桂林中心城區(qū)與陽朔縣連接起來，交通區(qū)位優(yōu)勢明顯。此外，漓江景區(qū)作為5A級景區(qū)，資源稟賦高，對游客的吸引力強，在桂林中心城區(qū)和陽朔縣之間起到樞紐作用。中間中心度的值排在靠前的景點還有龍脊梯田、兩江四湖、象鼻山景區(qū)、興坪古鎮(zhèn)，這些景點對其他景點的旅游流控制能力較強，在網(wǎng)絡(luò)中作為中轉(zhuǎn)景點。而李宗仁官邸、恭城三廟兩館、魯家村、龍頸河景區(qū)等16個景點中間中心度小于5，在旅游流網(wǎng)絡(luò)中難以作為中轉(zhuǎn)景點，大多沒有吸引游客直接到旅游目的地進行旅游的能力，需要其他景點帶動和聯(lián)結(jié)。中間中心勢為7.020%（表2），數(shù)值較低，表明桂林旅游網(wǎng)絡(luò)中沒有中心景點占據(jù)顯著“中間人”位置。

2.2.2? 結(jié)構(gòu)洞分析

結(jié)構(gòu)洞是指網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間無直接關(guān)系或關(guān)系間斷的現(xiàn)象，能夠通過有效規(guī)模、效率性、限制性3個指標來判別旅游流網(wǎng)絡(luò)中優(yōu)勢和劣勢節(jié)點。有效規(guī)模和效率性值越大、限制性值越小的景點，結(jié)構(gòu)洞水平越高，在旅游流網(wǎng)絡(luò)中處于優(yōu)勢地位，反之處于劣勢地位。據(jù)表3可知，漓江景區(qū)、兩江四湖、龍脊梯田、興坪古鎮(zhèn)等旅游景點有效規(guī)模和效率性得分較高，限制性得分較低，在桂林旅游流網(wǎng)絡(luò)中結(jié)構(gòu)洞處于較高水平，具有較強的關(guān)聯(lián)優(yōu)勢，能夠更好地將其他景點聯(lián)系起來，但由于缺乏可以替代的旅游產(chǎn)品，會出現(xiàn)游客流量過多，環(huán)境承載能力超載現(xiàn)象。而龍頸河景區(qū)、古石城、李宗仁官邸、恭城三廟兩館等旅游景點的結(jié)構(gòu)洞水平偏低，在桂林旅游流中處于劣勢地位。

3? 結(jié)論、討論與建議

3.1? 結(jié)論與討論

以桂林為案例地，以去哪兒旅游網(wǎng)上游客分享的游記為數(shù)據(jù)源，運用ArcGIS可視化、社會網(wǎng)絡(luò)分析方法研究桂林旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，結(jié)論如下：

1）在桂林旅游流網(wǎng)絡(luò)中，從游客游記中提及的主要景點分布來看，到訪景點呈 “大分散、小聚集”的空間分布格局，即桂林中心城區(qū)和陽朔縣分布密集，其他地區(qū)景點分布少且分散；從游客訪問景點次數(shù)來看，漓江景區(qū)、龍脊梯田、西街、兩江四湖的到訪量高。從景點間旅游流來看，陽朔知名景點間的流動強度較高，其次是桂林中心城區(qū)地標建筑間。

2）桂林旅游流整體網(wǎng)絡(luò)密度小，具有一定的連通性。核心-邊緣結(jié)構(gòu)特征典型，核心區(qū)景點知名度高，分布集中且內(nèi)部聯(lián)結(jié)密度高，邊緣區(qū)景點分布分散且聯(lián)系強度弱，核心區(qū)景點對邊緣區(qū)景點的輻射能力有限。桂林旅游流網(wǎng)絡(luò)存在4個凝聚子群，子群1和子群3內(nèi)部聯(lián)結(jié)密度較高且這兩個子群之間流動較為頻繁，桂林中心城區(qū)和陽朔縣的景點區(qū)域集聚特征明顯。

3）在桂林網(wǎng)絡(luò)節(jié)點中，景點旅游流集聚和輻射存在較大的不均衡現(xiàn)象。漓江景區(qū)、龍脊梯田、象鼻山景區(qū)、兩江四湖、興坪古鎮(zhèn)、西街、相公山7個景點在節(jié)點中心性和結(jié)構(gòu)洞分析中均位于前10名，在旅游流網(wǎng)絡(luò)中處于重要地位。

將本研究與同類型的城市（廣州［18］、北京［19］）旅游流相比，發(fā)現(xiàn)：廣州、北京旅游流分布區(qū)域均為中心城區(qū)，而桂林旅游流除了分布在中心城區(qū)外，還集中分布于陽朔縣，進一步豐富了學術(shù)界對城市旅游流的認識?；谟慰桶l(fā)布在社交媒體上的旅游游記，突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的局限性。但研究還存在一些不足，游客在旅游結(jié)束后通過回憶寫下的旅游游記，可能出現(xiàn)記憶偏差等問題。此外，旅游流數(shù)據(jù)來源單一，之后可采用多源數(shù)據(jù)相結(jié)合的方式，提高數(shù)據(jù)的準確性。研究主要對桂林旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行了分析，未來應(yīng)對旅游流形成的驅(qū)動因素進行探討。

3.2? 建? 議

1）核心景點應(yīng)當維護現(xiàn)有的地位，升級旅游服務(wù)。核心景點在旅游高峰期經(jīng)常會出現(xiàn)擁擠現(xiàn)象，大量游客滯留在景區(qū)內(nèi)，遠遠超出了景區(qū)的承載能力，不僅對景區(qū)的資源造成了破壞，而且嚴重影響了游客的旅游體驗，甚至可能誘發(fā)安全事故。因此，可以在官方網(wǎng)站、景點顯著位置發(fā)布景點實時旅游信息、預(yù)警公告，提高安全預(yù)警能力，必要時對景點進行分流引導(dǎo)。此外，還可以在核心景點附近設(shè)置旅游信息服務(wù)中心，通過向游客提供咨詢、供給產(chǎn)品等服務(wù)，間接影響游客的旅游活動，促使其向邊緣景點流動。

2）邊緣景點應(yīng)注重提高自身實力和知名度。與核心景點相比，邊緣景點難以在綜合價值上形成競爭優(yōu)勢，為避免在同類旅游領(lǐng)域中處于弱勢，可以結(jié)合自身所擁有的資源，根據(jù)游客的偏好進行差異化發(fā)展，開發(fā)小眾的旅游產(chǎn)品。完善旅游基礎(chǔ)設(shè)施和提高接待能力，增加與其他旅游景點的聯(lián)系，積極聯(lián)合周邊旅游景點，形成區(qū)塊發(fā)展。加強營銷力度，借助抖音、小紅書等互聯(lián)網(wǎng)平臺開展宣傳活動，提高景點的曝光度。

3）構(gòu)建區(qū)域旅游合作機制，促進桂林旅游協(xié)調(diào)發(fā)展。為了緩解桂林景點分布不均衡，旅游流網(wǎng)絡(luò)發(fā)展不平衡的問題，一方面，要加強桂林各行政區(qū)旅游項目的合作，整合旅游資源，推動智慧旅游城市建設(shè)，完善“一鍵暢游桂林”旅游信息服務(wù)平臺，使其不僅能提供預(yù)定、查詢等基礎(chǔ)的服務(wù)，還能根據(jù)景點和游客的特點為游客生成旅游路線，實現(xiàn)分流功能；另一方面，加強景點之間的聯(lián)系，通過合理規(guī)劃旅游路線、聯(lián)合開展旅游活動等措施，發(fā)揮核心景點帶動邊緣景點的作用，推動桂林旅游業(yè)協(xié)同發(fā)展。

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Research on the Network Structure of Tourist Flowin Guilin Based on Online Travel Notes

LI Xue，YAO Jian-sheng，LIU Yan-ling

（College of Tourism and Landscape Architecture，Guilin University of Technology，Guilin Guangxi 541006，China）

Abstract：The network structure of tourist flow reflects the movement characteristics of tourists at the tourist destination and relates to the coordinated development of regional tourism.Based on online travel notes，the tourist flow in Guilin is explored by spatial analysis，social network analysis and other methods in order to identify the characteristics of the network structure of tourist flow.The research shows that the spatial distribution pattern of tourists in the main tourist attractions of Guilin presents “l(fā)arge dispersion and small gathering”；the overall density of tourist flow network in Guilin is low，characterized by a typical core-edge feature；the attractions in the core area have limited influence on the scenic spots in the edge area；the cohesive subgroups in the central city area of Guilin and Yangshuo County have presented a gathering trend.Lijiang River scenic area，Longji Terrace，Xiangbi Mountain scenic area，Two Rivers and Four Lakes，Xingping Ancient Town，West Street and Xianggong Mountain have obvious advantages and strong comprehensive strength in the analysis of node centrality and structural holes，occupying an important position in the tourist flow network.

Keywords：tourist flow；online travel notes；social network analysis；spatial analysis；Guilin