基于應用程序開發工具與層次分析法的旅游目的地網絡形象預警指標體系的研究

張曉玲，倪月犁

（南京旅游職業學院 旅游管理學院，江蘇 南京 211100）

一、引言

近年來互聯網已滲透到社會生活的各個領域，互聯網輿情、網絡信息已經成為旅游者出行的重要決策依據，也成為旅游目的地網絡形象形成的來源。由于網絡信息和輿情的聚合效應影響了旅游者對旅游目的地形象的感知力度，使旅游目的地的網絡形象成為關注的熱點。旅游目的地網絡形象是旅游目的地整體形象在互聯網中的映射。

針對旅游目的地網絡形象主題的研究成果很多，目前主要可以歸納為三個方向：旅游目的地網絡形象的概念與要素構成的研究、網絡形象的特征研究、網絡形象在網絡平臺間傳播路徑的研究。而關于旅游與預警理論相結合的研究開始于20世紀80年代，研究領域不僅包括了生態、資源環境、經濟管理及風險危機理論，同時在旅游文化、旅游經濟以及旅游景區等方面也開展了廣泛的研究。關于旅游目的地形象與預警理論相結合的主題也得到了大量專家學者的關注。

研究旅游目的地網絡形象預警機制的目的是為了監測旅游目的地網絡形象動態的變化以及輿情趨勢進行監測和預警，使旅游目的地可以及時采取有效的應對措施。本文的目標是構建旅游目的地網絡形象預警指標體系并確定權重，為進一步研究預警體系提供理論支撐。

二、旅游目的地網絡形象預警指標體系的構建

（一）旅游目的地網絡形象初始指標體系的構建

研究旅游目的地網絡形象預警機制的關鍵是預警指標篩選和預警方法設計，構建科學合理的預警指標體系是研究的關鍵環節，同時也關系到整個預警機制研究的正確性與客觀性。本文利用數據采集軟件收集了與旅游分享相關的社交平臺的部分網絡文本信息，基于中文分詞技術和詞頻分析法篩選中高頻關鍵詞40個作為指標屬性關鍵詞。根據聚類分析法獲得聚類結果，同時將指標屬性關鍵詞歸納總結出8個二級指標和3個一級指標（見表1）

（二）指標體系檢驗的統計方法

為了保證指標選取的科學性，選取長期深耕旅游行業的專家采用的Delphi法對通過聚類獲得的指標歸類進行檢驗。步驟：（1）組織進行專家進行打分，按照“不吻合、較吻合、一般吻合、吻合、非常吻合”，對應分數依次為1—5的數字，統計回收數據。（2）計算變異系數和協調系數。（3）一致性檢驗，保證專家評價意見的一致性，當被評指標的個數N＞7時，協調程度的顯著性檢驗需利用皮爾遜準則進行，該檢驗可應用SPSS軟件計算。形成變異系數、協調系數等公式：

一級指標 二級指標 指標屬性（關鍵詞）旅游資源C1自然資源c11 1.地貌、2.水體、3.生物、4.氣象、5.環境、6.氣候、7.空氣人文資源c21 8.建筑、9.陵墓、10.宗教、11.園林、12.民族民俗、13.歷史古跡、14.飲食社會環境c21全域環境C2 15.社會治安、16.地質災害、17.疫情防控經濟環境c22 18.經濟、19.目的地消費政治環境c23 20.行政、21.政策基礎設施c31 22.衛生設施、23.便民設施、24.安全設施、25.廁所、26.交通設施、27.娛樂設施綜合管理C3目的地旅游服務c32 28.講解、29.服務態度、30.指示牌、31.電子導游、32.接駁車、33.游樂活動、34.預約、35.信息導引目的地旅游管理c33 36.門票價格、37.景區建設、38.旅游商品、39.景區管理、40.營銷

（三）指標篩選的實證分析

選取旅游學者、景區管理者、旅游政府部門負責人等10位行業專家采用Delphi法對通過聚類獲得的指標歸類吻合度進行打分，統計結果見（表2）。

指標 Cj vj C11 2.7 0.123 C12 4.6 0.069 C21 4.4 0.102 C22 3.8 0.109 C23 3.1 0.17 C31 4.1 0.099 C32 3.9 0.142 C33 3.0 0.098專家意見的協調系數顯著性檢驗

專家意見的協調系數顯著性檢驗

p=0.023＜0.05把所有專家評分均值小于3或者變異系數大于0.3的指標認為是有爭議的指標，需要結合專家的意見篩選該指標。由表2可見，專家對全部指標有較高的協調性。關于協調性的顯著性檢驗，因本文參評指標N=8＞7時，利用SPSS軟件依據皮爾遜準則進行顯著性檢驗，顯著性水平結果為p=0.023＜0.05，說明專家者的意見是一致的。關于C11指標的專家評分均值小于3，經專家討論分析一致認為C11指標中的環境、氣候、空氣這三個關鍵詞需重新歸類為二級指標自然環境，而自然環境這個指標應該屬于全域環境，具體詳見表3。

一級指標 權重 二級指標 權重 指標屬性（關鍵詞）旅游資源C1自然資源c11 0.24 1.地貌、2.水體、3.生物、4.氣象0.41人文資源c12 0.18 8.建筑、9.陵墓、10.宗教、11.園林、12.民族民俗、13.歷史古跡、14.飲食c21社會環境全域環境C2 0.25 0.07 15.社 會 治 安、16.地 質災害、17.疫情防控經濟環境c22 0.05 18.經濟、19.目的地消費政治環境c23 0.06 20.行政、21.政策自然環境c24 0.09 5.環境、6.氣候、7.空氣基礎設施c31 0.10 22.衛 生 設 施、23.便 民設施、24.安全設施、25.廁所、26.交通設施、27.娛樂設施綜合管理C3 0.34目的地旅游服務c32 0.13 28.講解、29.服務態度、30.指示牌、31.電子導游、32.接駁車、33.游樂活動、34.預約、35.信息導引目的地旅游管理c33 0.11 36.門 票 價 格、37.景 區建設、39.景區管理、38.旅游商品、40.營銷

三、旅游目的地網絡形象預警指標體系權重的計算

層次分析法(AHP)可以幫助使用者運用經驗、洞察力和直覺將復雜的問題以合乎邏輯的方法進行結構化、系統化的計算，可以解決定性和定量的問題，步驟:（1）利用Delphi法篩選確定出旅游目的地網絡形象預警指標體系，將一、二級指標建立AHP層級指標體系，具體見表3。（2）求解該矩陣的最大特征根和特征向量。（3）根據統計結果進行修正，直到四項指標達到Delphi法的統計標準，確定最后權重。判斷矩陣的特征向量和最大特征根以及各指標權重的均值、標準差、變異系數和肯德爾和諧系數的統計計算均利用spss軟件進行，最終權重結果見表3。

本文基于在互聯網采集的網絡文本數據，利用詞頻分析法和聚類分析法構建的預警指標體系基礎上，利用了Delphi法對指標體系進行進一步論證和篩選，并將Delphi和AHP方法集成Delphi-AHP來確定各指標權重。針對詞頻分析和聚類分析法構建的旅游目的地網絡形象預警指標體系難以檢驗的特點，本文利用專家打分法和協調系數的一致性檢驗，保證了旅游目的地網絡形象預警指標體系的可靠性和實踐性。同時，將Delphi和AHP方法集成(Delphi-AHP)來確定各指標權重，也為預警模型的科學性奠定了基礎。