基于多維度大數(shù)據(jù)融合分析的旅游流研究方法設(shè)計(jì)
——以廣州市為例

王嘉茵 蘇宇新 凌國(guó)明 陳 忱 陳偉釗*

(中山大學(xué)新華學(xué)院,廣東 東莞512133)

1 概述

旅游流是指旅游客流，即游客從客源地向目的地流動(dòng)的群數(shù)量和流動(dòng)模式，是旅游系統(tǒng)的神經(jīng)中樞與紐帶，其有效、準(zhǔn)確地獲取數(shù)據(jù)是旅游流研究的核心問題。傳統(tǒng)的調(diào)查方法多采用問卷調(diào)查法，受到樣本容量的限制，較難做出全年的評(píng)估，對(duì)于旅游流時(shí)空刻畫存在著一定的缺陷。同時(shí)，傳統(tǒng)的問卷調(diào)查往往是根據(jù)問卷反推游客的限性，因而成為旅游流研究的重要手段。但傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)在旅游流的研究中也僅是單一數(shù)據(jù)導(dǎo)向，在全域旅游背景下某一區(qū)域的旅游流變化已不僅取決于單一因素的影響。因此，若要準(zhǔn)確地了解某一區(qū)域的真實(shí)旅游流時(shí)空分布特性，就需要對(duì)不同大數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析。本文在總結(jié)國(guó)內(nèi)外旅游流研究成果的基礎(chǔ)上，提出了一種旅游流研究方法，為城市旅游容量調(diào)控、空間優(yōu)化、線路組織等提供了方法。

2 國(guó)內(nèi)外研究綜述

2.1 國(guó)外研究綜述

2.2 國(guó)內(nèi)研究綜述

我國(guó)的旅游流研究開始于20 世紀(jì)80 年代，目前國(guó)內(nèi)對(duì)旅游流的研究主要成果主要集包括旅游流圈層結(jié)構(gòu)研究、旅游流時(shí)空分布特性研究和旅游流空間場(chǎng)效應(yīng)分析三個(gè)方面。在旅游流時(shí)空分布特性方面，馬曉龍等（2004）通過對(duì)旅行社線路組織方式的調(diào)查和實(shí)地踏勘，按照旅游年鑒提供的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，分析了西安的旅游流的時(shí)空變化情況；顏磊等（2009）利用九寨溝世界遺產(chǎn)管理局提供的數(shù)據(jù)通過小波分析工具定量探討了九寨溝旅游流的時(shí)間特性，對(duì)客流的多尺度變化特性、變化規(guī)律進(jìn)行了短期預(yù)測(cè)；閻友兵等（2013）利用1999-2011 年國(guó)家統(tǒng)計(jì)的旅游人數(shù)和旅游收入數(shù)據(jù)，計(jì)算了旅游流流量和流質(zhì)；閆閃閃等（2016 年）通過新浪微博簽到數(shù)據(jù)對(duì)洛陽市未來旅游客流量進(jìn)行預(yù)測(cè)，為空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化、線路設(shè)計(jì)、旅游營(yíng)銷等提供了針對(duì)性對(duì)策；姚云霞等（2016）利用江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒及其他公開數(shù)據(jù)通過定量方法、GIS 軟件等對(duì)江蘇入境旅游流的時(shí)空演變過程及影響因素進(jìn)行分析；王公為等（2017）利用公開統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通過流量和流質(zhì)兩個(gè)指數(shù)，以內(nèi)蒙古12 個(gè)盟市最為旅游目的地，分析了入境旅游流的時(shí)空分布及變化趨勢(shì)。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者常采用計(jì)量統(tǒng)計(jì)法、GIS 空間分析法、區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)等理論與方法對(duì)旅游流時(shí)空分布特性開展研究。其中多數(shù)研究是通過問卷調(diào)研、實(shí)地勘探、公開統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等傳統(tǒng)方式來獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，不僅準(zhǔn)確性低、時(shí)效弱等弊端明顯，同時(shí)會(huì)耗費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力，難以反映旅游流真實(shí)特性。在大數(shù)據(jù)背景下，網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生大量的帶有游客活動(dòng)時(shí)間、位置等信息的數(shù)字足跡，數(shù)據(jù)獲取方便、省時(shí)省力，且數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、可靠性更高。目前，僅有少數(shù)研究涉及到利用旅游大數(shù)據(jù)進(jìn)行旅游流研究，且僅是單一數(shù)據(jù)導(dǎo)向，使用的仍是傳統(tǒng)且基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)發(fā)掘方法，只是從大數(shù)據(jù)源中獲得常規(guī)數(shù)據(jù)，增加的只有數(shù)據(jù)量，并沒有創(chuàng)新性，因此，利用多源大數(shù)據(jù)對(duì)旅游流時(shí)空信息融合分析勢(shì)在必行。

3 現(xiàn)存問題

3.1 小尺度、短年限內(nèi)時(shí)空變化規(guī)律

現(xiàn)有關(guān)旅游流時(shí)空分布特性研究主要集中在國(guó)際、洲際、一國(guó)范圍內(nèi)或者典型旅游區(qū)等大中尺度、長(zhǎng)年限上，而城市作為旅游流的主要活動(dòng)場(chǎng)所和空間載體，城市旅游流的空間特性、分析方法、影響因素、驅(qū)動(dòng)機(jī)制、調(diào)控措施等在城市旅游快速發(fā)展中占據(jù)重要地位。同時(shí)，旅游流短年限內(nèi)時(shí)空特性變化，如五一、十一黃金周游客爆棚，淡季人跡罕至等現(xiàn)象，也嚴(yán)重制約和影響了城市旅游可持續(xù)發(fā)展。所以要實(shí)現(xiàn)旅游地的均衡和可持續(xù)發(fā)展，解決城市內(nèi)部旅游供給與需求不匹配等矛盾，迫切需要深入探索旅游流的小尺度、短年限內(nèi)時(shí)空變化規(guī)律。

3.2 多維大數(shù)據(jù)信息需要融合分析

在全域旅游背景下，某一區(qū)域的旅游流變化已不再取決于單一因素的影響，因此僅靠單一數(shù)據(jù)分析很難得到真實(shí)可靠的分布特性，同時(shí)由于數(shù)據(jù)的表征方式對(duì)結(jié)果的解釋有不同側(cè)重影響，因此若要準(zhǔn)確地了解某一區(qū)域的真實(shí)旅游流時(shí)空分布特性，就需要對(duì)不同大數(shù)據(jù)信息進(jìn)行融合分析，而旅游流數(shù)據(jù)融合據(jù)目前尚處于探索研究階段。

4 研究方法設(shè)計(jì)

本研究方法設(shè)計(jì)分為數(shù)據(jù)分析獲取、數(shù)據(jù)清洗篩選、多維大數(shù)據(jù)信息融合及旅游流時(shí)空分布設(shè)計(jì)四個(gè)部分，研究技術(shù)路線圖如圖1 所示。

圖1 技術(shù)路線圖

4.1 數(shù)據(jù)獲取

在大數(shù)據(jù)背景下，網(wǎng)絡(luò)上將產(chǎn)生大量的帶有游客活動(dòng)時(shí)間、位置等信息的數(shù)字足跡，這些可以在一定程度上反映游客在某一區(qū)域的行為趨勢(shì)。本方法首先對(duì)城市市熱門旅游景區(qū)以及主要交通樞紐點(diǎn)進(jìn)行梳理，如廣州塔、北京路、長(zhǎng)隆水上樂園等熱門地的POI（Point of Interest）點(diǎn)。其次，根據(jù)POI 點(diǎn)的經(jīng)緯度信息，整理POI 點(diǎn)附近5 km 內(nèi)的飯店、酒店、旅行社、購(gòu)物、娛樂等與旅游者活動(dòng)有關(guān)的POIID。此后，通過線下問卷調(diào)查的方式獲取廣州市游客使用頻率較高的軟件功能，如微博簽到、抖音地理位置分享、馬蜂窩游記等；再根據(jù)軟件功能特性對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行劃分，如微博簽到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包含用戶ID、簽到時(shí)間、簽到地點(diǎn)等信息。最后，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲根據(jù)關(guān)鍵詞在POIID 附近對(duì)游客使用熱門軟件功能產(chǎn)生的信息根據(jù)已劃分的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行為期數(shù)個(gè)月的收集，組成初始數(shù)據(jù)集。

4.2 數(shù)據(jù)清洗

由于初始數(shù)據(jù)集是綜合性、非定制數(shù)據(jù)，其中包含了諸多無用數(shù)據(jù)，所以為保障結(jié)果的科學(xué)性和準(zhǔn)確性，需要對(duì)初始數(shù)據(jù)集進(jìn)行全面清洗才可以應(yīng)用于后續(xù)的分析。數(shù)據(jù)清洗篩選階段可選用刪除法、回歸法、均值平滑法等對(duì)數(shù)據(jù)先進(jìn)行預(yù)處理，一方面可以解決數(shù)據(jù)缺失問題，另一方面可以去除初始數(shù)據(jù)中的噪聲。接著，先制定數(shù)據(jù)清洗篩選標(biāo)準(zhǔn)，再通過小規(guī)模的實(shí)地調(diào)查來獲得諸多參數(shù)，建立統(tǒng)計(jì)模型對(duì)數(shù)據(jù)中的時(shí)空信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，識(shí)別出游客群體；之后，根據(jù)用戶屬性特性剔除地域來源不清晰、信息不完整的數(shù)據(jù)信息；此后剔除月份內(nèi)數(shù)據(jù)不完整或數(shù)據(jù)量較少的月份，最終剩余的數(shù)據(jù)，就作為本研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

4.3 多維大數(shù)據(jù)信息融合

多維大數(shù)據(jù)信息融合在大數(shù)據(jù)時(shí)代具有非常重要的價(jià)值與意義。在旅游流研究中，影響旅游流時(shí)空分布特性的因素往往不止一個(gè)，所以利用不同的數(shù)據(jù)源可以提供來自不同側(cè)面的重要信息，提高數(shù)據(jù)的精度和結(jié)果的可靠性。這里可選用D－S 證據(jù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，對(duì)從微博、抖音、馬蜂窩、攜程等網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)數(shù)據(jù)中提取出的特性信息，進(jìn)一步評(píng)估或推理得到的局部決策信息進(jìn)行融合分析，進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，提升信息的作用；最后，還將對(duì)不同平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行交互驗(yàn)證，排出異常點(diǎn)，提高數(shù)據(jù)結(jié)果的置信度，防止決策失誤。

4.4 旅游流時(shí)空分布設(shè)計(jì)

本方法首先將基于多維大數(shù)據(jù)信息融合后，可采用時(shí)間分層法、軟件頻次指數(shù)分析城市旅游流年內(nèi)季節(jié)、月內(nèi)、周內(nèi)、日內(nèi)時(shí)間分布特性；接著利用GIS 空間分析、Kernel 核密度方法繪制城市旅游流核密度“季相變化”圖、不同屬性游客旅游流核密度圖等可視化城市旅游流空間分布特性；最后，綜合分析預(yù)測(cè)城市未來一年內(nèi)旅游流時(shí)空分布特性，同時(shí)建立城市旅游流時(shí)空分布特性分析的統(tǒng)計(jì)模型及通用型旅游流研究模型，幫助研究學(xué)者、城市政府或旅游企業(yè)重新認(rèn)知客源市場(chǎng)、有針對(duì)性地開發(fā)旅游資源、設(shè)計(jì)旅游產(chǎn)品和旅游線路線。

結(jié)束語

本文在對(duì)現(xiàn)有國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)行綜述的基礎(chǔ)上，探究了傳統(tǒng)旅游流研究中擬解決的關(guān)鍵問題，同時(shí)結(jié)合多源大數(shù)據(jù)針對(duì)性的提出了一種旅游流時(shí)空分布特性研究方法。這種方法不僅可以解決城空間結(jié)構(gòu)不合理等矛盾，對(duì)城市構(gòu)建全面的客源市場(chǎng)分析、城市旅游供需空間優(yōu)化及旅游管理部門全面地認(rèn)知客源群體等具有顯著的社會(huì)價(jià)值；還是一次多源大數(shù)據(jù)信息融合分析理論的驗(yàn)證，對(duì)大數(shù)據(jù)在旅游流時(shí)空分布特性研究上的應(yīng)用有深刻的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義和極強(qiáng)的理論價(jià)值。