安徽省紅色旅游網絡關注度時空分布研究

王欽安，曹 煒，張麗惠

（滁州學院a.地理信息與旅游學院；b.創新創業學院，安徽 滁州 239000）

0 引言

在網絡與信息化時代，互聯網已融入人們的生活之中。旅游活動中，游客在利用各種網站、平臺和搜索引擎獲取相關信息的同時，留下的搜索記錄形成了相應的網絡關注足跡，一定程度上反映了旅游者的需求特征與行為意向。國內外學者對此進行了相關研究。國外學者研究較早，主要集中于互聯網信息與傳統零售業［1］、人們活動時空分異［2］、居民生活方 式 與 出 游 行 為［3，4］、旅 游 需 求 預 測 與 營 銷 策劃［5，6］等。國內的研究起步較晚，成果較多，主要集中在3 個方面：一是對旅游目的地或景區網絡關注度的分析［7-11］；二是專題旅游網絡關注度分析［12-15］；三是旅游活動或事件網絡關注度的分析［16-18］；研究內容集中在網絡關注度時空分異及影響因素［7-18］、網絡關注度與現實客流耦合程度［19，20］、基于網絡關注度的需求分析與營銷策劃等［21-24］。已有的研究主要側重于空間尺度，專注旅游網絡關注度的研究成果相對較少。紅色旅游是具有中國特色的專題旅游活動，游客對紅色旅游目的地網絡關注的時空表現是紅色旅游影響力的重要反映。通過數據挖掘技術對紅色旅游進行解讀是紅色旅游縱深研究的一個重要方面，但現有文獻對區域紅色旅游網絡關注的發展演變及差異性研究較少［14］，導致紅色旅游景區缺乏相應的理論與實踐探索。

安徽省是中國革命老區，也是紅色旅游大省，利用百度指數搜索平臺對該省近5 年來紅色旅游景區的網絡關注度進行統計和時空特征分析，探索其時空分布規律與形成機制，以期為把握紅色旅游市場需求特征，預測紅色旅游景區客流規律和推動紅色旅游發展提供科學指導。

1 數據來源與處理

1.1 數據來源

根據安徽省旅游發展委員會、安徽省發展和改革委員會、中共安徽省委宣傳部等10 家單位聯合印發的《安徽省紅色旅游（經典）景區名錄》公布的53處紅色旅游經典景區為數據采集對象，利用名錄中各景區名稱作為搜索關鍵詞，結果發現只有鳳陽縣小崗村、皖南事變烈士陵園等少部分景區有搜索結果。采用與景區相關的人物、事件、場地和包括在景區內的景點作為關鍵詞進行網絡搜索，結果是龍崗抗大分校紀念館等21 個景區仍未搜索到百度痕跡數據，只能剔除這些景區（點）。最終將32 個景區內容全部納入信息收集對象，選取2014 年1 月1 日—2019年12 月31 日的用戶關注度數據為研究樣本。2014 年只采集關注度總值，2020 年后受疫情擾動的非常態旅游數據暫不收集。

1.2 數據處理

將數據按照年度、季節、月份、節假日等維度時段歸納整理后，構建算法模型對收集到的數據進行統計計算，利用ArcGIS等軟件對結果數據進行可視化處理，以此分析旅游信息流的時空分布狀況。

季節性集中指數：采用季節性集中指數分析目的地及景區網絡關注度季節變動規律性和時間集中性［7］，數值越大，表示網絡關注度季節性差異越大，淡旺季明顯；反之，季節集中指數值越接近于0，表示網絡關注度季節性差異越小，淡旺季不明顯。計算公式為：

式中：Gix 為周內分布偏度指數；Ti為第i 日網絡關注度與黃金周總關注度的比值；i 為網絡關注度從大到小的排列序號。

變異系數：采用變異系數測量旅游景區網絡關注度的區域差異程度，值越大，表示區域差異程度越大，集聚性越高［14］。計算公式為：

式中：G 為地理集中指數；Yi為省域實際網絡關注度；Y 為各省域網絡關注度總量。

2 網絡關注度的時空分異特征

2.1 網絡關注度的時間分布特征

年際變化特征：通過百度指數獲取2014—2019年我國31 個省份（因為數據收集困難，所以未包含香港特別行政區、澳門特別行政區、臺灣地區）對安徽省各紅色旅游景區網絡關注度的總值及增長率（圖1）。

圖1 安徽省紅色旅游景區網絡關注度總值及增長率（2014—2019 年）Figure 1 Total value and growth rate of internet attention of red tourism scenic spots in Anhui Province（2014—2019）

由圖1 可知，安徽省紅色旅游景區網絡關注度總量逐年增加，增長率波動起伏較大，呈波動增長的態勢。在2015 年和2016 年分別實現12.31%和13.34%的增長之后，2017 年和2018 年的增長率連續降低，分別為5.79%和3.94%，2019 年增長率上升至18.86%。主要原因是：隨著社會經濟的發展，我國逐步進入全面建設小康社會新階段，人們對紅色文化的興趣不斷增加，紅色旅游發展日漸升溫。同時，國家大力推動愛國主義教育、革命傳統教育、黨史教育與各級各類主題教育活動等，促進了安徽省紅色旅游景區（點）的網絡關注度提高。

月變化與季節變化特征：旅游資源和產品既具有季節差異性，又具有地域差異性，從而引起旅游活動在時間和空間分布上的不均衡性。本文將景區每月網絡關注度與該年份總值之比獲得分月比重指數，利用公式（1）計算出季節性集中指數（R）值，具體如表1 所示。

表1 安徽省紅色旅游景區網絡關注度月占比及季節性集中指數（2015—2019 年）Table 1 Monthly percentage and seasonal concentration index of internet attention of red tourism scenic spots in Anhui Province（2015—2019）

從月變化看，2015—2019 年間安徽省紅色旅游景區各月份網絡關注度分布不均，但差距不大，波動態勢呈周期性“雙峰”特征，峰值月份略有不同。景區網絡關注度高峰時段2015 年主要集中于6—7 月和10 月兩個時間段，2016 年主要集中于6—8 月和10 月兩個時間段，2017 年主要集中于4 月、10 月兩個時間段，2018 年主要集中于4 月和9—11 月兩個時間段，2019 年主要集中于6—7 月和10 月兩個時間段。綜合來看，公共節假日、“七一”和“國慶”等重要節慶日、學生暑期社會實踐、氣候舒適期適游月份的網絡關注度顯著較高，表現出紅色旅游與其他各類旅游疊加的格局。若將月網絡關注度大于月均值、80%—100%月均值和小于80%月均值的月份分別劃分為旺季月份、平季月份和淡季月份，結合表1網絡關注度表現為：旺季一般是4 月和6—12 月，平季一般是1 月、3 月和5 月，淡季一般是2 月。由此呈現出安徽省紅色旅游景區網絡關注度旺季較長而淡季較短的基本特征，符合紅色旅游景區作為人文性旅游地的基本規律。

從季節變化看，若將一年劃分為4 個季節（3、4、5月歸為春季，6、7、8 月歸為夏季，9、10、11 月歸為秋季，12、1、2 月歸為冬季，2015—2019 年間網絡關注度分季特征表現為不均衡性，但季節差異不大。四季占比均值分別為24.65%、26.65%、27.11%和21.59%，最高的秋季與最低的冬季相差5.5 個百分點，呈現出秋高冬低、春夏平的季節分布格局。從季節集中指數（R 值）看，2015—2019 年安徽省紅色旅游景區網絡關注度R值處于0.66—1.46 之間，絕對數值較小，說明安徽省紅色旅游景區的網絡關注度雖然存在季節性差異，但是差異性相對較小，分布較為均勻。2015—2019 年網絡關注度季節性集中指數呈現一定波動：2015—2016 年R 值小幅增大，說明網絡關注度季節性差異小幅變化，淡旺季差異有所增大；2017—2018 年R 值下降，說明網絡關注度季節性差異變小，季節分布趨于均勻；2019 年因慶祝中國共產黨成立98 周年，在適游月份和國慶節前后網絡關注度上升明顯，網絡關注度月分布有所集中，淡旺季差異有所增大，與前兩年相比R 值明顯增加。總體來看，網絡關注度的季節性不強，各月及季節分布較為均勻。

主要節假日變化特征：節假日是我國居民旅游出行的高峰期，現行的法定節假日中“五一”和“十一”是人們出游意向最高的兩個時段，一般會出現高強度的短期旅游流現象。各年的假期時間不同，研究中整理出同為7d 的網絡關注度情況，利用公式（2）計算出周內分布偏度指數（Gix）值（表2）。

表2 安徽省紅色旅游景區“五一”和“十一”假期網絡關注度及偏度指數（2015—2019 年）Table 2 Internet attention and deviation index of red tourism scenic spots in Anhui Province during National Day and Labor Day（2015—2019）

整體上看，2015—2019 年安徽省紅色旅游景區“五一”和“十一”的網絡高關注度峰值在假期中，“前兆效應”和“后期效應”不明顯。“五一”高峰值一般在5 月2—4 日，“十一”高峰值一般在10 月3—5日，各年呈現出一定差異性，年內差異不大。由于紅色旅游多結合愛國主義教育、重要紀念、紅色研學旅行等活動開展，人們一般會錯峰出游，導致節假日前“井噴效應”減弱，節假日時段內關注度峰值差異不大。從周內分布偏度指數看，在2015—2019 年“十一”黃金周內全部小于零，說明網絡關注度偏向集中在前期。“五一”假期內偏度指數出現波動，大于零、小于零都有出現，表明2015 年、2019 年網絡關注度偏向集中在前期，2016—2018 年網絡關注度偏向集中在后期。

2.2 網絡關注度的空間分布特征

省際差異：根據百度指數獲取數據，用2015—2019年我國31 個省份對安徽省紅色旅游景區的網絡關注度日均值與全國均值的比值，將網絡關注度水平劃分為3 個層次：比值大于1.0 的為高關注區，比值處于0.5—1.0 之間的為一般關注區，比值小于0.5 的為低關注區。利用ArcGIS軟件將比值層次數據可視化，得到圖2。由圖2 可知，2015—2019 年總體上網絡關注度分布不均衡性較為明顯，波動性不大，呈現出“東高西低、南高北低，長三角、京津冀省份持續居高”的分布格局，表現出從東部向西部，從沿海到內陸衰減的態勢。具體來看，安徽、北京、河北、河南、湖北、江蘇、遼寧、上海、四川、山東、浙江、廣東始終為高關注區，且江蘇、安徽、浙江、廣東、山東、北京、上海、河北、河南、湖北關注度值始終在前10位；重慶、廣西、貴州、黑龍江、湖南、吉林、內蒙古、天津始終為一般關注區；海南、寧夏、青海、西藏、新疆始終為低關注區。經過5 年的演變，2019 年與2015年相比，甘肅由低關注區上升為一般關注區，福建、山西由高關注區下降為一般關注區，其他省份基本穩定。這表明受經濟水平、人口基數、交通區位、市場距離等因素的影響，東部沿海和安徽周邊省份始終為主要客源區。

圖2 安徽省紅色旅游景區網絡關注度空間分布與演化（2015 年、2019 年）Figure 2 Spatial distribution and evolution of internet attention of red tourism scenic spots in Anhui Province（2015，2019）

本文采用變異系數和地理集中指數對我國31個省份網絡關注度的省際差異進行測算，測算結果如表3 所示。2015—2019 年地理集中指數絕對值在22左右，徘徊處于21.6—22.3 之間，遠低于100，不到50，顯示安徽省紅色旅游景區關注度的省域集聚性不強，雖局部集中，但整體分散，且變動性較低；變異系數值在0.44—0.68 之間呈波動下降的趨勢，2015年變異數最大，達到峰值0.68，2016 年下降至0.49，2017 年達到第二個峰值0.55，之后兩年連續下降至0.44。安徽省紅色旅游景區網絡關注度省域間均衡性較低，差異較大，但呈逐漸減小的趨勢。

區域差異：將我國31 個省份劃分為7 大區域，整理出5 年來區域網絡關注度規模狀況（圖3）。綜合圖2 和圖3 可知，安徽省紅色旅游景區網絡關注度水平華東、華北和華中地區較高，華東區最高且絕對值遠高于其他區域，屬于周邊近程市場和核心市場，東北和西北地區網絡關注度較低，屬于遠程市場和潛力市場。從網絡關注度省域排名看，在前15 位省份中，西南、華南、東北和西北各占1 個（四川），華中地區占2 個（河南、湖北），華北地區占3 個（北京、河北、山西），華東地區占7 個（山東、江蘇、上海、江西、安徽、福建、浙江）。說明安徽省紅色旅游景區網絡關注度水平區域差異顯著，冷熱點區域明顯集中，體現了客源地經濟水平、人口基數和目的地的通達性對網絡關注度分布的影響明顯。

圖3 安徽省紅色旅游景區網絡關注度各區域分布（2015—2019 年）Figure 3 Internet attention ranking of red tourism scenic spots in Anhui Province by region（2015—2019）

本文采用公式（3）、（4）計算出的網絡關注度變異系數和地理集中指數進行分析。由表3 可知，2015—2019 年7 大區域的變異系數呈波動變化，華中、東北地區變異系數較小，其值在0.25 以下，且波動變化不大，表明地區內省域網絡關注度差異較小；華南、西北、西南地區較大，其值基本都大于0.4，且呈波動下降趨勢，表明網絡關注度區內省域差異較大。從地理集中指數看，7 大區域絕對值都不低（40—75 之間），華東、華北地區的地理集中指數相對最小，且基本穩定，但值也大于40，說明各區域內網絡關注度省域分布集中性明顯。

表3 安徽省紅色旅游景區網絡關注度區域差異（2015—2019 年）Table 3 Regional differences in internet attention of red tourism scenic spots in Anhui Province（2015—2019）

3 網絡關注度影響因素分析

3.1 影響因素的選取

景區（點）網絡關注度時空分布格局是多個因素綜合作用的結果，也是旅游者在需求引導下減小決策風險的行為表現。因此，凡是能夠影響旅游者需求的因素都可能成為網絡關注度的影響因素，包括客源地因素、目的地因素及二者關系3 個方面的因素［7］。已有的研究表明，目的地資源引力［12］、旅游發展水 平［12］，客 源 地 經 濟 發 展 水 平［7，8，10，14］、人 口 規模［7，8］、網絡發達程度［8，14］、教育發展水平［12，15］、客源地與目的地空間距離［7，8］等因素影響網絡關注度。紅色旅游產品具有特殊性，一般資源對各客源影響差異不大，網絡發達程度的作用被經濟發展水平因素所隱含［7］。結合已有的研究成果及數據的可獲得性，本文選取客源地人均可支配收入、人均GDP 水平、人口數量、旅游年總收入和二者聯系的空間距離共5 個變量作為可能影響安徽省紅色旅游景區網絡關注度時空分布特征的因素加以分析。在數據采集與選取中，2019 年各省份的人均可支配收入、人均GDP水平、旅游總收入、人口數量原始數據源于各省份2019 年國民經濟和社會發展統計公報；空間距離則是利用公路電子地圖計算出各省份首會（首府）城市到安徽省各紅色旅游景區的空間距離后取均值的結果。

3.2 影響因素的相關分析

利用SPSS 21.0 軟件對人均可支配收入、人均GDP水平、旅游年度總收入、人口數量和空間距離與安徽省紅色旅游景區網絡關注度的時間變化序列數據進行雙變量的Pearson相關系數分析，并對系數進行t統計量檢驗（表4）。從表4 可見，5 個可能會影響變量與安徽省紅色旅游景區網絡關注度都存在顯著的相關關系。

人均GDP水平與人均可支配收入：社會經濟因素與旅游業發展存在著密不可分的聯系，區域經濟水平是旅游業發展的產業基礎和供給保障，直接影響到居民的消費水平和購買能力。一般來說，經濟發展水平越高的地區，人們外出旅游的愿望及實現的可能性就越大，人均GDP水平和人均可支配收入入是影響旅游業發展的基本因素。根據相關分析結果，兩者的相關系數分別為0.664 和0.592，且在0.01水平上顯著相關，說明人均GDP 水平和人均可支配收與網絡關注度存在一定的相關關系。從省域來看，浙江、江蘇、廣東、北京和上海的網絡關注度值很高，它們正是經濟發展水平相對較高的地區，進一步印證了人均GDP 水平和人均可支配收入與網絡關注度的相關性。

人口數量：旅游業是屬于消費性服務業，人口是消費和服務的主體，人口數量及聚集程度直接關系到旅游行業現實和潛在客流流量，旅游人數和次數是以人口基數為基礎的。根據分析結果，人口數量所對應的相關系數為0.640，且在0.01 水平上顯著相關，說明網絡關注度與人口密度具有密切的關系。安徽、廣東、河南、山東和四川等人口大省的網絡關注度綜合排名在前10 位，充分說明客源地人口基數是影響旅游消費需求的重要因素。

旅游年總收入：區域旅游業發展為旅游者開展旅游活動提供全方位的服務，紅色旅游是重要組成部分，并依托于區域整體旅游業發展。一般來說，區域的旅游業越發達的地區，經濟社會環境對居民外出旅游愿望的激發及實現的可能性就越大，相關人群對旅游信息關注度就越高，紅色旅游網絡關注度也會受到影響。旅游綜合收入最能直接反映某一旅游目的地國家或地區旅游業的發展水平，因此本文選取旅游年總收入來研究客源地旅游發展水平與安徽省紅色旅游景區網絡關注度之間的關系。由表4可知，旅游年總收入所對應的相關系數為0.703，且在0.01 水平上顯著性相關，說明客源地旅游收入與網絡關注度具有密切的正相關關系，即旅游業越發達的目的地省域，對安徽省紅色旅游景區的網絡關注度就越高。

空間距離：由于金錢、時間、體力、情感等要素的影響，旅游流的形成及發展機制具有“距離衰減”效應，空間距離及可達性是旅游地吸引力和競爭力的重要因素。同時，客源地與目的地距離越近的兩地，有著相似的風俗、習慣、氣候、語言等地域文化，因此選擇空間距離作為研究網絡關注度的指標。由表4可知，空間距離與網絡關注度對應的相關系數為-0.675，為負相關，即兩地之間距離越近，網絡關注度水平越高。安徽、江蘇、浙江的綜合排名依次排在前三位，且江蘇和浙江是長三角內與安徽省的相鄰省份，空間距離較近，網絡關注度水平較高。

表4 安徽省紅色旅游景區網絡關注度影響因素及相關性分析Table 4 Influencing factors and correlation analysis of internet attention of red tourism sc enic spots in Anhui Province

4 結論與啟示

4.1 結論

結論如下：①從時間看，安徽省紅色旅游網絡關注度總量逐年增加，增長率波動起伏較大，呈波動增長的態勢；網絡關注度的分季特征表現為不均衡性，但季節差異不大，秋季最高，冬季最低，夏季和春季處于中間水平；各月份網絡關注度分布不均，呈“雙峰”特征，峰值月份每年略有不同，節假日和氣候舒適期適游月份顯著較高，但差距不大，波動態勢基本一致；節假日網絡高關注度峰值在假期中，“前兆效應”和“后期效應”不明顯，“十一”黃金周內網絡關注度偏向全部集中在前期，“五一”假期內偏度出現波動，2015 年、2019 年網絡關注度偏向集中在前期，2016—2018 年網絡關注度偏向集中在后期。②從空間看，總體上網絡關注度分布不均衡性較為明顯，波動性不大，呈現出“東高西低、南高北低，長三角和京津翼地區的省份始終居高”的分布格局。同時，也呈現出從東部向西部，從沿海到內陸逐步遞減的態勢，但省域間不均衡性呈現出逐漸減小的趨勢。地區網絡關注度水平華東、華北和華中地區始終較高，華東區最高且絕對值遠高于其他區域，東北和西北地區始終較低；華中、東北地區區內相對差異較小，華南、西北、西南地區區內差異相對較大，但各區內分布集中性較為明顯。③從影響因素看，人均可支配收入、人均GDP水平、旅游年度總收入、人口數量和空間距離與安徽省紅色旅游景區網絡關注度相關，空間距離為負相關，其他為正相關。

4.2 啟示

首先，構建多維性的紅色旅游信息傳遞渠道，提升市場關注度空間上的均衡性。安徽紅色旅游網絡關注度分布空間不均衡性較為明顯，說明不同客源市場對目的地及景區信息接受、關注和出游意向存在著差異，除經濟水平、人口規模和空間距離等因素外，信息收集、推送、展示和營銷渠道也是重要的影響因素。因此，要建立服務于游客旅游行為表達和信息獲取、傳遞的多維通道服務體系，實現目的地及景區與游客消費感知和意愿表達的有效交流和快速傳遞；通過現代信息技術與新媒體技術融合，整合資訊平臺和宣傳營銷平臺，建立廣播、電視、報刊、讀物等傳統渠道和互聯網平臺、微博、微信、抖音、短視頻、BBS、RSS、WIKI微電影等新媒體融合的信息推送渠道體系，擴大紅色旅游信息宣傳的受眾面和信息傳遞的及時性、有效性；借助旅游資訊網、APP、移動客戶終端、電子商務平臺等形式，加強對東北、西北等網絡關注度較低的遠程地區信息推送和市場營銷，提升游客市場關注度空間上的均衡度。

其次，開發多樣性的紅色旅游新型產品，提高市場關注度時間上的均衡性。安徽紅色旅游網絡關注度雖然季節差異不大，但是依然存在不均衡性，高峰期一般在重大歷史紀念日前后和“五一”、“國慶”黃金周。因此，要大力開發紅色旅游拓展、紅色課堂、紅色實景演出、紅色旅游采風、紅色影視劇、紅色文創等新產品，除紅色節慶日和重大歷史事件紀念日舉辦活動外，常年開展主題報告會、理論研討、知識競賽、實景演出等群眾參與面大的專題活動，讓游客四季適游、常年關注，以提升紅色文化的感染力、關注度和知名度，平衡客源市場季節差異性；注重科技賦能，建立紅色文化旅游精品區，讓紅色文化產品有看點、有亮點，形成具有安徽地方特色的紅色旅游品牌，提升客源市場網絡關注時間均衡度。

第三，打造高素質的人才隊伍，提升從業人員信息化水平。在信息技術和互聯網時代，要不斷進行技術、機制、產品、管理和營銷創新，需要高素質的信息化從業人員。因此，要建立“政府+企業+院校”密切合作機制，做好旅游信息化人才隊伍建設的發展規劃、選撥和培訓，打造高信息化素質且具有現代理念的從業人員隊伍，保障信息化背景下安徽紅色旅游的可持續發展。