基于CiteSpace的國外旅游目的地形象研究文獻計量分析

王振宇 劉奔躍

摘 要：旅游目的地形象是旅游研究中的熱點話題之一。本研究以2013—2022年10年間WOS數據庫中有關國外旅游目的地形象研究的2 508篇論文為研究對象，利用CiteSpace軟件分析研究熱點、文獻共引和發展趨勢，以期為該領域的研究人員和學者提供較為系統和完整的知識圖譜。

關鍵詞：旅游目的地形象；文獻計量分析；知識圖譜；CiteSpace

中圖分類號：F591 文獻標識碼：A

引言

旅游目的地形象是旅游地在互聯網上“生存狀態”的客觀真實反映，對于塑造游客的判斷力可以起到至關重要的作用，良好的旅游目的地形象可以促進當地旅游景區的長遠發展。近年來，國外大量學者對旅游目的地形象展開了研究，為相關理論發展和實踐指導作出了一定貢獻。本研究采用文獻計量分析法，借助CiteSpace對檢索到的文獻數據進行定量分析，探索旅游目的地形象的發展趨勢和研究前沿，為旅游目的地形象領域的研究學者提供系統完整的知識圖譜。

一、研究方法與數據來源

（一）研究設計

CiteSpace作為一款科學文獻分析工具，主要對特定領域的文獻進行計量，探索學科領域演進的關鍵路徑及知識轉折點[1]。本文采用定量方法，借助文獻計量分析軟件CiteSpace對檢索到的文獻數據進行定量分析，并將結果以表格和可視化圖譜的形式呈現，以此達到以下目的：第一，明確旅游目的地形象領域的研究現狀；第二，通過國外旅游目的地形象研究的關鍵詞聚類分析識別該領域的研究熱點；第三，通過關鍵詞突現檢測了解國外旅游目的地形象研究領域的發展趨勢；第四，借助研究分析結果討論未來的國外旅游目的地形象研究應該關注哪些方面。

（二）數據收集

Web of Science（WOS）包含科學引文索引（Science Citation Index，SCI）、社會科學引文索引（Social Sciences Citation Index，SSCI）、藝術與人文科學引文索引（Arts & Humanities Citation Index，A&HCI）數據庫，以及社會科學及人文會議錄引文索引（Conference Proceedings Citation Index - Social Sciences & Humanities，CPCI-SSH）數據庫，是世界上最權威的引文索引數據庫。與EBSCO、Springer、Wiley Blackwell等大型數據庫相比，WOS數據庫涵蓋了所有SSCI源期刊，其子數據庫在學術界具有很高的權威性[2]。該研究選擇WOS核心集中的SCI和SSCI數據庫作為來源數據庫，以（TS=“Destination Image”和“tour*”）或（TS=“Destination Image”和“trip*”）或（TS=“Destination Image”和“travel*”）或（TS=“Tourism Destination Image”）為檢索策略，將2013年1月1日—2022年12月31日作為時間范圍，在WOS里面進行高級檢索，對所得文獻進行整理并篩選重復的文獻，整理出2 508條與國外旅游目的地形象主題高度相關的文獻數據，將文獻以純文本格式導出，每條數據下載記錄內容為全記錄與引用的參考文獻，命名為CiteSpace 6.1.R4軟件可識別的文件格式，存放在文件夾中以備后用，然后將數據導入CiteSpace 6.1.R4軟件進行去重，并進行一系列的參數設置、運行數據等步驟，做出相關調整以生成可視化圖譜，最后將文本內的數據直接導入CiteSpace 6.1.R4軟件，進而根據研究需要選擇可視化聚類功能，繪制圖譜等進行分析。

（三）數據分析

文獻計量分析是一種常用的定量分析的技術預見方法，主要運用數據挖掘、文獻分析等方法收集大量的相關文獻數據，通過對數據的分析找出行業或領域內的關鍵技術，制定發展策略。CiteSpace是美國Drexel大學陳超美團隊基于JAVA語言開發的文獻計量和可視化分析軟件[3]。它通過對領域內研究文獻的作者、摘要、關鍵詞等進行共引分析和尋徑網絡算法，形成可視化的網絡知識圖譜和動態變化，用以探索文獻正文中的關鍵路徑，并確定特定主題知識的演變過程、研究熱點和發展趨勢[4]。該研究利用CiteSpace 6.1.R4對國外旅游目的地形象相關文獻進行分析。

首先，通過數據檢索、信息匯總和知識抽取分析國外旅游目的地形象主題的發文量和發文期刊的總體趨勢；其次，利用關鍵詞聚類和高頻關鍵詞分析國外旅游目的地形象的研究熱點；再次，通過文獻共被引分析判斷在國外旅游目的地形象研究領域產生過關鍵影響的文獻；最后，通過國外旅游目的地形象關鍵詞突現檢測，繪制關鍵詞突現圖譜，以分析國外旅游目的地形象領域內的研究趨勢和研究前沿。

二、研究文獻概述

（一）文獻綜合分析

基于WOS數據庫的檢索結果，本研究繪制了國外旅游目的地形象研究文獻的統計圖，以此了解檢索范圍內有關國外旅游目的地形象研究的基本情況。圖1為檢索時段（2013—2022年）內國外旅游目的地形象領域的載文統計信息。

從圖1可以看出，從總體變化來看，2013—2022年10年間，在國外旅游目的地形象領域的發文總量總體呈上升趨勢。從階段性變化來看，國外旅游目的地形象的研究主要經歷了3個階段：萌芽階段、爬坡階段和深度發展階段。萌芽階段（2003—2015年），國外旅游目的地形象領域發文量前五的期刊平均每年低于16篇；從爬坡階段（2016—2018年）開始，國外旅游目的地形象研究領域內的發文量不斷攀升，處于高速增長期，該階段年發文總量的增速最快；到了深度發展階段（2019—2022年），平均每年總發文量逐漸趨于穩定，但仍然保持在高位產出區，總發文量依舊保持在100篇以上。由此可見，學界對國外旅游目的地形象領域的研究關注度仍較高。但總體而言，國內關于國外旅游目的地形象的研究還遠遠不夠，對該領域的研究內容還需進一步的深化和探索。

（二）研究熱點分析

關鍵詞是文獻研究主題和內容的摘錄。通過對關鍵詞的合理分析，有助于了解文獻的實際研究內容，而且通過測量關鍵詞的數量，能夠了解特定時期內主題、機構和研究知識的熱門話題。本文基于CiteSpace 6.1.R4，對2013—2022年國外旅游目的地形象的研究進行可視化分析，時間片為1年，對每個階段的前50個頻繁關鍵詞進行可視化，采用最小生成樹（MST）對圖進行調整，對聚類結果進行提取，并以K（關鍵詞）作為標簽，最終生成國外旅游目的地形象研究關鍵詞聚類圖譜，將聚類圖譜結果進行匯總（見表1）。

其中聚類圖中的節點是關鍵詞，其圓圈區域表示關鍵詞出現的頻率。節點和節點之間的連接表示關鍵詞之間的共現關系，其厚度表示共現強度。CiteSpace 6.1.R4集群結構主要由兩個指標決定：聚類模塊值（Q值）和聚類平均輪廓（S值）。Q值越大，網絡的聚類越好；此外，Q值區間為[0，1]；當Q>0.3時，表示聚類網絡結構顯著。S值可用于測量聚類圖的均勻性，當S接近1時，均勻性較高；當S>0.5時，認為聚類結果是可靠的。

表2是國外旅游目的地形象的高頻關鍵詞統計。從表2可以看出，學界對國外旅游目的地形象的研究范圍是全面的，從多個角度對該領域做了相關研究。其中目的地形象、形象、模型和滿意度的出現頻次分別是1 148、696、633、610，這些是研究界學者研究最多的關鍵詞。影響、忠誠度、行為意圖等關鍵詞也被多次研究。諸如滿意度（0.12）和態度（0.09）等關鍵詞具有較高的中心性，這表明與這些關鍵詞相對應的節點在給定地圖中處于相對領先的位置。從表1和表2可以看出，國外旅游目的形象的研究重點和熱點包含7個主題：感知價值、社會化媒體、旅游意愿、品牌資產、文化旅游、奧林匹克運動和鄉村旅游。而根據這些研究重點和熱點的主題和關鍵詞能夠進一步推斷出游客在選擇目的地出游時所關注和選擇的內容。

（三）前沿和趨勢分析

喬恩·克萊因伯格（Jon Kleinberg）在2002年提出了突現檢測算法，他認為，“高爆發”一詞具有情報功能，可以反映研究領域的前沿[5]。根據WOS檢索的文獻，將突現檢測的最小持續時間設置為1年。獲得前14個突現關鍵詞，它們揭示了國外旅游目的形象的不同階段和未來發展趨勢。表3顯示，2013—2022年10年間，網站的爆發強度最大，其次是附屬物，分別集中在2014—2018年和2020—2022年。2020年之后，這一階段的研究熱點和前沿集中在附屬物、中介作用、游客參與度、調節作用和環境上。與此同時，2020—2022年，5個關鍵詞的突現率分別為7.3、6.03、5.68、5.63和5.32。可以看出隨著國外旅游目的地形象相關研究的不斷發展和深入，高爆發詞的持續時間較短且強度也在降低。

三、結語

本研究分析了國外旅游目的地形象相關研究的年度發文量、主要發文期刊、關鍵詞和文獻引用、研究熱點、研究前沿和演變趨勢，為廣大讀者和相關研究人員提供了有關旅游目的地形象的關鍵知識參考。

根據文獻發文量趨勢的統計可以獲知，國外旅游目的地形象研究領域的發展經歷了萌芽階段（2003—2015年）、爬坡階段（2016—2018年）和深度發展階段（2019—2022年）3個階段。基于文獻發文量統計分析和知識圖譜分析，相關讀者和研究人員可以快速了解該領域發展的總體趨勢和階段，還能掌握該領域的一些關鍵知識和文獻。

研究熱點和前沿調查顯示，國外旅游目的地形象的研究內容主要包括感知價值、社會化媒體、旅游意愿、品牌資產、文化旅游、奧林匹克運動和鄉村旅游。突現檢測結果表明，附屬物、中介作用、游客參與度、調節作用和環境是該領域研究的最新主題。文獻共被引聚類時間線顯示了國外旅游目的地形象領域發展的演變路徑，進一步揭示了該領域的發展趨勢，這為學者提供了了解國外旅游目的地形象的全方位視野。

參考文獻

[1] 李杰，陳超美.CiteSpace：科技文本挖掘及可視化[M].北京：首都經濟貿易大學出版社，2016：35-37.

[2] MICHAEL L，ESTHER G.A comparative analysis of social sciences citation tools[J].Online information review，2009（5）：986-996.

[3] 向珍.國外旅游目的地形象研究可視化分析：基于CiteSpace軟件和Web of Science數據庫[J].旅游論壇，2019（6）：87-96.

[4] 鄧愛民，張馨方.西方旅游本真性研究的知識圖譜：基于CiteSpace Ⅲ的計量分析[J].旅游學刊，2018（1）：95-104.

[5] KLEINBERG J.Bursty and hierarchical structure in streams[J]. Data mining and knowledge discovery，2003（4）：373-397.