烏魯木齊域內旅游流數據分析

甄曉宇 宋宣江 李海霞 張楊正雄

（1.新疆互聯網信息辦公室 新疆烏魯木齊 830000；2.新疆產品質量監督檢驗研究院 新疆烏魯木齊 830000）

旅游流數據分析的案例較為豐富。李倩、曲凌雁(2021)在上海的案例中使用Ucinet做了中心性分析和凝聚子群分析，給出了中心旅游景點和相對優勢的旅游線路。鄢志武等(2021)在重慶的案例中使用Ucinet做了社會網絡結構分析，并利用ArcGIS做了行政區的空間分析，為不同行政區域旅游發展提供了參考。在自助游、主體公園游、紅色旅游等概念案例中，均使用旅游流數據分析。在烏魯木齊旅游數據分析中，趙胡蘭等(2021)根據26個A級旅游景區(2017年)的坐標信息做了空間結構特征分析；陳靜等 (2021)分析了烏魯木齊旅游在市場導向型集群發展中的優勢；袁東文等(2021)分析了不同烏魯木齊景點的游客網絡足跡。

在旅游電商推薦景點的基礎上，抓取網民的關注熱點，從電商旅游產品、景點中心性、景點凝聚子群分布、景點和商業服務的關聯性等數據中做烏魯木齊旅游流的社會網絡結構分析，可以為旅游發展提供參考。

1 旅游流數據分析

1.1 數據的采集和篩選

以攜程網為主，采集線路6條，相關產品61個，結合馬蜂窩網關于烏魯木齊景點的介紹，選取旅游目的地301個。以識微商情系統進行關鍵詞抓取，獲得抖音、今日頭條、新浪微博等社交數據，時間設置為2021年。

在數據篩選中，確定主要景點23個，評論數1.6萬條，商業服務11項。

1.2 電商平臺數據分析

選取馬蜂窩網景點照片數300以上的17個景點，抓取相應的點評數，做雙雷達圖組圖分析，如圖1所示。在照片數排序的基礎上，游客給予國際大巴扎、葡萄溝、坎兒井、鹽湖等景點相對更多評論數。攜程網平臺產品天山天池，從價格和評論信息數來看，價格高的產品具有更多的網民評論數，如表1所示。

圖1 景點游客照片數和評論數組合

表1 不同價格天山天池產品的評論信息數

1.3 景點社會網絡結構分析

在23個主要景點中，景點間關聯次數5選取為1，低于5次為0，利用Ucinet6.2做有向矩陣的網絡結構分析，如圖2所示。以中心度絕對值大于6的景點順序，對景點有向矩陣做接近中心性分析，如表2所示。國際大巴扎、大巴扎歌舞、南山大舞臺等屬于核心景點，且外向值和內向值均較高(大于12)，顯示出良好的游客可達性。電商推薦的五江溫泉則不在網絡結構中。

圖2 景點社會網絡結構分析

表2 景點中心性（Centrality）分析

景點在研究數據條件下形成有條件的凝聚子群落(Minimum Size=5)，主要群落有國際大巴扎、天山天池、天山大峽谷、國家大劇院、大巴扎歌舞；國際大巴扎、天山天池、天山大峽谷、大巴扎歌舞、南山大舞臺；天山大峽谷、坎兒井、庫木塔格、葡萄溝、維吾爾古村、大巴扎歌舞；坎兒井、葡萄溝、鹽湖、達坂城風城、南山大舞臺；天山大峽谷、坎兒井、葡萄溝、大巴扎歌舞、南山大舞臺。

1.4 景點和商業服務的關聯性分析

以中心度絕對值6及以上的13個景點做11項商業服務關聯性分析，如圖3所示。動車滿足了游客對庫木塔格等景點的需求，機場滿足了旅游目的地為天山天池等景點的游客，游客在非核心城區景點則對充電服務有相應的需求。展會、民族服飾、民族工藝品、民族群眾等顯示出地域文化差異的商業化價值。

圖3 景點和商業服務的關聯性分析

2 結語

電商平臺中，價格相對較高的旅游產品有更多的游客體驗信息，商業服務關聯性顯示了地域文化的旅游價值，也顯示了服務新趨勢，比如充電服務。

景點社會網絡結構分析顯示了多中心的聚集群落特征，國際大巴扎、大巴扎歌舞、南山大舞臺等核心景點顯示了良好的游客可達性和景點間的連接作用。大巴扎歌舞、南山大舞臺作為夜間景點，在接近中心性分析和凝聚子群分析中均顯示了一定的全時段旅游開發價值。五江溫泉在社會網絡結構分析、商業服務關聯性分析中均處于邊緣地位，電商的推薦與網民關注存在一定的差異性。