基于GPS數據的旅游時空行為評價研究

黃瀟婷　李玟璇　張海　卿前龍

[摘要]目前，采用GPs追蹤技術獲取旅游者時空行為軌跡數據的技術已經開始應用于旅游行為研究中，但是對基于GPS數據的旅游時空行為的分析仍然停留在描述分析和模式聚類階段。如何深入挖掘空間尺度上精確至米、時間尺度上精確到秒的GPS數據，文章嘗試運用ArcGIS技術在對GPS軌跡點實現時空路徑三維可視化的基礎上，進一步提煉出路徑長度、游覽時間、游覽速度、覆蓋面積和橢圓周長5項量化評價指標，并提出了具體的計算方法，在計算5項量化指標的基礎上采用因子分析的方法探索基于GPs數據的旅游時空行為評價因子。以香港海洋公園旅游者時空行為GPs追蹤數據的分析為案例，將旅游時空行為評價因子提取為空間一時間因子、節奏一消費因子和情感一經驗因子3個評價因子。由此，提出了一種基于GPs數據的旅游時空行為評價方法，為GPS數據的挖掘和利用提供研究基礎。從旅游供給的角度來說，為基于旅游者時空行為分析的產品提升和精細化管理提供指導，比如通過延長旅游者的游覽時間、延長游覽路徑、擴大游覽面積、降低游覽速度、增加旅游消費、增加旅游經驗和增強情感體驗等措施，均能有效地增加旅游體驗的數量和質量。

[關鍵詞]旅游時空行為；旅游行為評價；時空路徑可視化；GPS數據；因子分析

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼JA

[文章編號]1002-5006（2016）09-0041-09

Doi：10.3969/j.issn.1002-5006.2016.09.015

引言

旅游活動通常被理解為日常生活的溢出，旅游研究也因而被視為社會科學中比較邊緣的學科。近年來，對“移動性”（mobility）的關注以及“移動范式”（motilities paradigm）的出現使得旅游活動被放置到人類社會活動的核心位置上；因而，移動性逐漸被理解為旅游研究的核心命題。20世紀六七十年代乃至90年代，以計量化和“利益”導向性為主要研究范式的交通地理學和當代城市地理學研究引發了學界對于“流動”問題的反思，認為空間的流動具有更豐富的意義，而不僅是時空成本的測算，隨之推動了“新流動性范式”（the new mobilityparadigm）的轉向與發展，促進了多學科和跨學科研究的融合；“新流動性范式”被認為是在新全球秩序中理解人類諸多新的生存方式乃至解開全球化運轉機制問題的密碼，甚至有學者指出西方人文地理學出現了“新流動性范式”的轉向與發展。流動在物質空間中的形成、發展和消失是人類體驗世界的重要方式，是空間產生意義，從而形成“地方”的過程，包含了對移動的人、物和信息在內的幾乎所有復雜而相關聯的社會力量。現代性的意義非常豐富，借助許多不同的標識，我們可以追蹤它的實現和隨后的進展。英國著名社會學家齊格蒙特·鮑曼在他的著作《流動的現代性》中指出，“現代生活和現代背景有一個非常突出的特點，這一突出特點也許是“差異產生差異”（difference makes difference）；也許是它們的所有其他的特性都源于它的關鍵特性，這一關鍵特性就是空間和時間之間的變動關系；當時間和空間從生活實踐中分離出來，當它們彼此分離，并且易于從理論上來解釋為個別的、相互獨立的行為類型和策略類型時，現代性就出現了”。大眾旅游作為一種社會現象的出現，正是由一個一個獨立的個體因為各種動機從慣常居住地流向旅游目的地、再返回慣常居住地的旅游時空行為的總和。

隨著移動互聯網技術和地理信息技術的進步，已經可以實現對個體旅游時空行為軌跡的精確追蹤和記錄。然而，追蹤和記錄并不是研究目的，新技術的運用應當為更好地理解人類旅游活動并優化旅游行為提供新的知識。目前，采用GPS追蹤技術獲取旅游者時空行為軌跡數據的技術已經開始應用于旅游行為研究中，但是對基于GPS數據的旅游時空行為的分析仍然停留在描述分析和模式聚類階段。盡管，這些運用GPS追蹤技術獲取旅游者時空行為軌跡數據的研究將人類個體旅游行為軌跡追蹤精確至米的空間尺度和秒的時間尺度，在幫助人們更好地理解人類個體旅游活動方面取得了顯著的進展，但是在如何評價人類個體旅游行為并為旅游產品供給和管理提供指導等方面卻仍然處于探索階段。本文嘗試運用ArcGIS技術在對GPS軌跡點實現時空路徑可視化的基礎上，進行量化指標的計算，并采用因子分析的方法探索基于GPS數據的旅游時空行為評價因子。

1.旅游行為評價研究進展

1.1旅游時空行為與旅游體驗

旅游時空行為是指旅游者在出發地至目的地、旅游目的地內部和返回出發地旅游過程中的空間移動行為和時間分配行為。這個概念與旅游者空間行為的區別就在于“時間”要素的引入。休閑行為的研究中更加偏重“時間”要素，而是旅游研究領域更重視旅游者的空間移動。旅游體驗既是一個心理過程，也是一個物理過程；既是一個時間現象，也是一個空間現象；既是一個個體行為，也是一個社會行為。旅游體驗過程是一個有一定自組織能力的連續系統，由一個個富有特色和專門意義的情境串聯組合而成。旅游體驗的質量，實際上是旅游體驗的根本性問題。而旅游行為則是實現旅游需要的具體方式或手段。可以說，旅游時空行為是獲得旅游體驗的過程和手段。

如果要評價旅游時空行為，首先要確定判別好壞的原則。從功能主義角度出發，旅游體驗的獲得既然是旅游時空行為的目的，那么旅游體驗的獲得情況則可以作為評價旅游時空行為的基本點。能夠增加旅游體驗豐度或深度的旅游時空行為就是優質的行為，反之則是低效的需要避免的行為。

1.2旅游線路的評價方法

評價微觀空間尺度旅游時空行為的研究相對較少，直接相關的是對旅游線路的評價研究。周尚意等以蘇州游客調查資料為基礎，設計了凸顯旅游群體線路選擇差異性的“旅游線路多元化指標”（tour route diversification index，TRDI，數學表達式為“TRDI=TRC/TRAxl00%”），通過計算蘇州城市旅游中不同年齡、不同受教育程度、不同職業人群的TRDI，分析不同群體旅游線路選擇的多樣性差異；并在中觀尺度上提出了旅游線路設計的基本理念和評價方法。劉法建等以皖南旅游區具有代表性的旅行社為基礎，搜集涉及皖南的所有路線，提出TICI指數（c1指市場上線路中若干景區的組合數，c2指若干個景區線路總組合數，TICI=C1/C2，若某旅游區的TICI越大，說明其旅游資源開發越成熟，線路設計越完善），分析市場上皖南線路的完備程度。陳高維等基于垂直搜索引擎的旅游線路評價推薦系統設計了旅游線路動態評分模型，綜合考慮景點狀態、景區交通、衛生安全、自然災害、季節因素、星期因素、服務因素等影響因子通過推薦值公式進行計算，當游客進行搜索請求時提供每一條旅游路線的推薦值。陸林和湯云云以珠江三角洲都市圈2009-2011年度中國100強旅行社官網旅游線路報價單為基礎數據，通過頻數統計方法統計珠三角都市圈內各客源地不同線路模式所占頻次比重，發現不同客源地旅游者行為模式差異較大，不同城市在不同客源地旅游線路中的角色與地位不同。閆晨紅等選取湖北省大洪山國家級風景名勝區核心跨界旅游區作為研究對象，以政府官方網站和旅游局網站公布數據為數據資料，采用ArcGIS技術分析跨界旅游區線路路徑，發現跨界組合線路以較低成本給游客帶來更豐富的體驗，提高邊際效益，而交通時間邊際成本則處于遞減區域，進一步驗證了旅行時間和費用是影響旅游線路的決定性影響因子。

1.3旅游時空行為評價因子

筆者此前在頤和園旅游者時空行為日志調查數據分析的基礎上，提出了行為時空、旅游活動、旅游消費和旅游評價4個評價維度的旅游時空行為質量評價因子體系。頤和園旅游者時空行為評價因子指標體系包括了4個維度和13個因子（表1），是以問卷日志調查獲取的數據為基礎進行評價的指標體系。本文嘗試以GPS追蹤獲取的軌跡數據為基礎，輔助調查問卷獲取的信息，提出基于GPS數據的旅游時空行為評價因子。

2.數據的獲取與分析方法

2.1旅游者時空行為GPS數據的獲取方法

研究組于2014年7月6-10日在香港海洋公園進行了為期5天的調研，采用手持GPS追蹤設備和日志問卷調查的方式獲取被試者旅游時空行為信息和個人屬性信息。調查地點位于香港海洋公園入口內的旅游咨詢中心，發放給愿意配合調查的旅游者一個手持GPS設備，請被調查者在完成全程游覽之后交還GPS設備并填寫日志調查問卷。本次調查共獲取GPS軌跡511條，可用于ArcGIS進行時空路徑可視化表達和計算的樣本511條。

GPS數據的首要特征就是客觀準確、測量精度高，具體精細化程度則有賴于采用的GPS設備。本次調研采用的手持GPS追蹤設備的空間誤差在10米以內（經緯度坐標為小數點后7位），時間精度達到30秒（每30秒進行一次定位）。旅游時空行為研究旅游者的空間位移和時間分配，GPS數據可以很好地刻畫旅游者的空間移動軌跡和時間分配情況，回答旅游者“什么時間在什么地點”的問題。傳統旅游者時空行為數據的調研采用活動日志問卷調查法，旅游者的空間位移和時間分配信息有賴于被調查者的記憶能力和主觀配合意愿，而采用GPS設備能夠客觀地記錄旅游者時空行為軌跡。

同時，GPS數據又是海量數據，呈點集狀態。如表2所示，一個被調查者的GPS追蹤數據格式為一系列的具有經緯度坐標、定位時間、瞬時速度和瞬時方向的點。以香港海洋公園景區尺度為例，本次調研獲取了有效GPS軌跡511條，用于數據分析的點就有60.81萬個。由于本次調研采用手持GPS設備，獲取到的GPS軌跡條數受限于GPS設備的數量和周轉次數，如果采用手機APP或者嵌入式GPS模塊等調查方法，GPS數據的數量將成為真正的海量數據。獲取到如此精確而海量的定位點集合，如何對GPS數據進行分析，提取出具有意義的信息，并為更好地理解旅游者行為和指導旅游時空環境改造等實踐提供指導，是研究者需要探討的問題。

2.2 GPS軌跡的時空路徑可視化與測量思路

隨著大數據時代的到來，基于位置的服務使得用戶的位置信息不斷被服務器后臺自動記錄下來，基于GPS定位的位置信息海量出現。采用地理信息技術對地理數據進行可視化表達和測量是不同學者共同的選擇。比如，李春明等利用Panoramio網站收集游客在鼓浪嶼拍攝的照片作為地理參考照片，采用ArcGIS空間分析法分析游客在鼓浪嶼景區的時間變化、停留時間、移動軌跡和流向圖等，反映景區內游客的時空行為，同時證實了地理參考信息分析法的可行性。陳宏飛等人采用Ajax技術抓取包含時空信息的西安市微博數據，運用ArcGIS熱度分析工具在地理位置上進行聚類分析，以可視化的表達刻畫不同時段微博用戶活動的集中程度，以此揭示西安市居民夜間活動時空分布特征。

時間地理學的核心概念“時空路徑”為GPS定位數據的可視化表達提供了更為有力的理論基礎和概念框架，能夠從空間和時間兩個維度表達個體移動行為軌跡點的連續變化。關美寶等探討并證實了通過GPS獲取移動行為數據，應用時空路徑概念和ArcGIS技術實現可視化表達的可行性。本文采用時間地理學的時空路徑概念，運用ArcGIS將在香港海洋公園調研獲取的511條旅游者時空行為GPS追蹤軌跡進行了三維的可視化表達，如圖1即是一條典型的三維旅游者時空路徑。將如表2所示的GPS追蹤數據表達為如圖1所示的三維時空路徑之后，可視化不僅能夠幫助研究者更好地理解軌跡信息的意義，而且為進一步對GPS數據進行挖掘提供了測量視角。在采用時空路徑的概念將GPS數據進行了旅游者時空路徑可視化表達之后，對旅游者時空行為GPS數據進行測量的技術路線就變得清晰起來。不同旅游者的GPS軌跡表達為形態各異的旅游時空路徑圖，GPS數據已經從定位點的形態轉換為線和面的形態。把如圖1所示的時空路徑作為一個幾何圖形，則可以通過軟件計算這條路徑的高度、長度和面積等指標。

2.3 GPS軌跡數據的AreGIS計算方法

（1）坐標轉換與平面投影轉換

本文采用ArcGISl0.2對采集的GPS旅游行為定位點數據進行處理。首先，對511組60.81萬個GPS定位點數據通過記錄的經緯度坐標轉換為空間點；然后，將每組點集數據按照記錄的先后順序連接為一條完整的行為軌跡線。由于經緯度坐標生成的空間點基于球面WGS84坐標，后面的計算涉及距離，必須將生成的線圖層轉換為平面投影坐標系統。投影變換是一個值得重視的問題，未經投影變換的數據會產生較大的距離誤差。

（2）指標計算

旅游時空行為是獲得旅游體驗的過程和手段，而移動是人類體驗世界的重要方式。那么，從功能主義的視角來評價旅游時空行為，旅游體驗過程“移動”的情況即為評價旅游時空行為的重要標準。因而，具體的評價指標則為移動的距離（包括空間距離和時間距離）、移動的速度和移動的范圍三個方面。由此可得5項計算指標，即路徑長度、游覽時間、游覽速度、覆蓋面積和橢圓周長，以下分別闡釋每個指標的具體意義和計算方法。

路徑長度，表達旅游者時空路徑的空間距離，是旅游者在XY軸坐標系中移動的全部距離。具體計算方法為，首先將每個樣本的GPS定位點集數據按照記錄的時間先后順序連接為一條完整的行為軌跡線（圖2）；在路徑生成之后，計算每條路徑的長度，公式如下：

其中，d代表每組測點數據軌跡的總路徑，n為每組點的總數，X₁和y₁分別為第i個點的x坐標和y坐標。

游覽時間，表達旅游者時空路徑的時間距離，是旅游者在z軸上移動的全部距離。具體的計算方法相對簡單，即依據每個樣本GPS定位時間的終止點和起始點的時間差求出所用時間，從而計算出每條樣本的游覽時間。

游覽速度，表達旅游者時空轉換的效率，是旅游者空間位移和時間分配疊加的情況。具體計算方法為，路徑長度除以游覽時間。

覆蓋面積，表達旅游者時空路徑在XY軸坐標系中的投影面積，是旅游者通過移動獲得旅游體驗的空間面積。具體計算方法很多，本文采用能夠覆蓋所有定位點的最小橢圓作為覆蓋面積（圖3），根據每條軌跡的點集，采用ArcGIS生成軌跡覆蓋面，然后分別統計每個覆蓋面的面積，公式如下：

其中，u代表每組測點數據軌跡的平均速度，t₁和t_n分別為每組測點數據軌跡的起始時間和終止時間。

橢圓周長，是旅游者時空路徑在XY軸坐標系投影幾何圖形的周長，輔助覆蓋面積表達旅游體驗的空問面積。由于本文計算的是最小橢圓的面積，因而周長計算橢圓周長。

（3）GPS數據處理地理模型

盡管ArcGIS功能強大，但面對60.81萬個GPS定位點數據，按照要求分別求出每條軌跡的路徑長度、游覽時間、游覽速度、覆蓋面積和橢圓周長，人工完成的話仍然費時費力。ArcGIs的地理處理框架被稱為一種功能強大的可視化建模語言，利用此框架，可以將許多繁雜耗時的工作流程化處理。因此，本文的數據采用研究團隊基于ArcGIs開發構建的針對此類數據處理和分析的地理處理模型（圖4）進行批量分析統計。

統計分析的結果如表3所示，路徑長度、游覽時間、游覽速度、覆蓋面積和橢圓周長5項指標的極值、均值、標準差和方差表明旅游者在這5項指標上的計算結果差異較大。這表明，以這5項指標評價分析旅游者時空行為具有可行性和有效性。

3.基于GPS數據的旅游時空行為評價因子探索

3.1 KMO和Banlett檢驗

因子分析的基本目的就是用少數幾個測量因子去描述許多指標或因素之間的聯系，即將相關比較密切的幾個變量歸在同一類中，每一類變量就成為一個因子，以較少的幾個因子反映原資料的大部分信息。本文基于香港海洋公園旅游者時空行為GPS追蹤數據計算獲得的指標和匹配的問卷信息探討旅游時空行為評價因子，剔除掉因設備故障GPS軌跡中斷的樣本、因被調查者將設備帶離公園造成軌跡長度異常的樣本和無法匹配調查問卷的樣本，用于因子分析的有效樣本共計403條。首先運用SPSSl9.0對變量進行了標準化，然后進行因子分析，提取因子載荷旋轉后的因子，評價旅游時空行為的主要成分。初始變量包括通過ArcGIS計算獲得的投影橢圓面積、投影橢圓周長、路徑長度、平均速度、游覽時間和匹配問卷中的總消費額、環保感知、第幾次到香港、第幾次來香港海洋公園等指標。由于主成分分析要求變量之間自相關性不能太強，即數據變量之間的相關性不能太強，若彼此相關性太強的數據應當剔除。經過多輪分析，剔除了干擾變量之后，最終選取路徑長度、投影橢圓周長、投影橢圓面積、平均速度、總消費額、環保感知、第幾次到香港共7個指標進行因子分析。如果KMO值小于0.5時，那就不太適合開展因子分析；大于0.6為“效果平庸”，大于0.7為“中度適宜”，大于0.8為“效果良好”。通過對旅游時空行為評價變量進行KMO檢驗和Bartlett球形檢驗，結果顯示KMO值為0.702。

3.2因子分析結果和命名

根據特征值大于1的標準，采用最大方差法進行數據旋轉，并采用主成分法抽取因子，對旅游時空行為評價變量進行探索性因子分析。結果如表5所示，旅游時空行為評價變量可以萃取為3個公因子，累計貢獻率達到77.1%。

通過旋轉成分矩陣可以看出，投影橢圓面積、路徑長度和游覽時間構成了第一個評價因子，可以命名為“空間一時間因子”；平均速度和總消費額構成了第二個評價因子，可以命名為“節奏一消費因子”；環保感知和第幾次到香港構成了第3個評價因子，可以命名為“情感一經驗因子”。

3.3旅游時空行為因子得分評價方法

因子分析除了對評價變量進行降維，最重要的作用在于可以根據因子分析結果給每個樣本計算得分并進行排序。各個樣本的因子得分反映了樣本在某個方面的特征。通過得分的數值，可以對各個樣本進行綜合評估。由于因子得分經過標準化處理，一般不便于直接用于綜合評價。用因子得分開展綜合評價分析，最好將因子得分轉換為主成分得分。因子得分轉換為主成分得分的方法是，用因子得分乘以相應方差貢獻或者特征根的平方根。轉換之后，按樣本加和，即可得到各個樣品的綜合得分。假定提取p個因子，用于評價的因子綜合得分的公式可以表作

空間一時間因子中的投影橢圓面積、路徑長度和游覽時間系數均為正向的，表明旅游時空行為的空間覆蓋的面積越大得分越高、經過的路徑越長得分越高、時間跨度越大得分越高。可以理解為，旅游者到達了更多的空間和停留了更長的時間都對增加旅游體驗具有正向意義。同樣，節奏一消費因子中的總消費額以及情感一經驗因子中的第幾次來香港系數和環保感知系數也為正向的，表明旅游消費和旅游經驗的增加對于旅游體驗也具有正向意義。節奏一消費因子中的平均速度系數卻是負向的，這表明隨著旅游速度的加快對旅游體驗的獲得具有負面意義。

4.討論

4.1旅游時空行為的價值內核

本文試圖探討旅游行為評價問題，先要確立評價的標準。在文獻綜述的基礎上，論文首先梳理了旅游時空行為與旅游體驗之間的關系。以客源地為出發點和終點的旅游時空行為作為人類移動行為的一種類型，正是人類體驗世界的重要方式之一。在不同空間之間的移動僅僅是旅游者外顯的行為，并不是旅游者的行為目的；以不同空間之間的移動作為手段獲取對外在世界的理解和體驗，才是旅游時空行為的目的。因此，本文將旅游體驗的獲得作為旅游時空行為的價值內核，進而對旅游時空行為進行了量化評價分析。旅游體驗的獲得并不能直接從旅游時空行為的觀察與記錄數據中計算出來，因而并不能直接以不同旅游時空行為獲得的旅游體驗多少作為評價旅游時空行為優劣的辦法；本文采用以對旅游體驗獲得能力的評價進行替代，既然移動是體驗的重要方式，那么具體的評價指標即設計為移動距離、移動速度和移動范圍三個方面。

4.2旅游體驗價值的時空維度

從“移動范式”的視角出發，空間自然而然地成為呈現旅游體驗價值的維度。旅游者在完成旅游時空行為的過程中獲得了怎樣的旅游體驗，首先體現在旅游者到達了多少空間和到達了哪些空間。從體驗獲得的視角出發，時間又成為影響體驗深度的重要維度。旅游者到達了新的空間之后，在新空間中停留了多長時間，將直接影響旅游體驗的深度。時間地理學不僅為旅游時空行為數據的可視化表達與測量提供了理論基礎，而且為旅游時空行為評價引入時間維度提供了方法基礎。因此，旅游時空行為評價指標中的移動距離不僅是旅游者在空間維度上移動的距離，還是旅游者在時間維度上移動的距離。

5.結論

5.1基于GPS數據的旅游時空行為評價方法

位置服務的廣泛應用和地理信息技術的發展，使得基于GPS追蹤技術獲取旅游者時空行為數據變得越來越容易。如何處理和深入分析客觀準確、高精度的海量旅游者GPS數據，從而幫助人們在更好地精細刻畫和理解人類個體旅游行為的基礎上，為基于旅游者時空行為評價的旅游供給調整和管理實踐提供研究指導，是本文嘗試解決的核心問題。本文系統地提出了旅游時空行為GPS數據分析方法，具體包括三個步驟：首先是采用時空路徑的概念完成旅游時空路徑的可視化表達，將GPS數據從定位點集狀態轉換為旅游時空路徑線和面的狀態；其次，應用ArcGIS軟件實現對可視化表達后的旅游時空路徑幾何圖形各項指標進行批量計算（比如路徑長度、游覽時間、游覽速度、覆蓋面積和橢圓周長等量化指標）；第三，則是對計算得出的各項指標進行進一步的分析和建模（比如因子分析等）。本文以香港海洋公園旅游者時空行為GPS追蹤數據為例，展示了從GPS數據獲取、時空路徑可視化表達、量化評價指標提取和計算，到因子分析的全過程，為基于GPS數據的旅游時空行為評價提供了新的分析框架。

5.2基于旅游者時空行為評價的景區精細化管理

如果僅對旅游時空行為GPS追蹤數據點集進行密度分析，通常只是驗證人們對旅游者時空分布特征的定性認識，難以為旅游地（景區）規劃和管理實踐提供具有可操作性的指導。本文提出的基于GPS數據的旅游時空行為評價方法，通過深入分析和挖掘高精度的GPS追蹤數據發現不同旅游者在路徑長度、游覽時間、游覽速度、覆蓋面積和橢圓周長等量化指標上表現出巨大的差異，這為理解旅游者體驗質量差異提供了研究基礎。因子分析不僅在GPS數據量化指標與匹配問卷信息的基礎上提取出了空間一時間因子、節奏一消費因子和情感一經驗因子3個評價因子，而且通過相關指標系數的正負關系為景區尺度的精細化管理指明了方向。具體來說，旅游景區通過旅游產品的調整、新產品設計、時空環境改造、解說系統完善等措施，以期實現延長旅游者的游覽時間、延長游覽路徑、擴大游覽面積、降低游覽速度、增加旅游消費、增加旅游經驗和增強情感體驗等目標，最終提升旅游者體驗質量和滿意度水平。

致謝：特別感謝香港海洋公園允許項目組在園區內進行旅游者時空行為調查，以提供給每一位被調查者紀念品的形式給予本研究的資助，提供的公園規劃建設、經營和管理等相關信息和數據.以及在論文寫作和校對等工作中作出的貢獻。