基于旅游数字足迹的开封A级旅游景区关注度与共现效应研究

摘要：研究选取2019年1月—2023年12月160篇点赞量上千的游记形成文本集合，探究了开封A级旅游景区游客关注度及景区间的共现效应。结果显示：（1）开封A级旅游景区间存在着显著的冷热不均现象；（2）旅游者更倾向于选择地域特色突出、知名度高的文化体验型景区；（3）景区间的共现呈现多三角状的联动效果；（4）旅游者对景区服务接待过程中存在着负面感知，A级旅游景区联动发展仍有很大提升空间。

关键词：开封市；A级旅游景区；关注度；共现效应；旅游数字足迹

中图分类号：G202文献标识码：A

引言

当下互联网与我们的生产生活日益紧密，“万物互联”更是推动了旅游产业的数字化发展和业态创新，也为旅游研究提供了广泛的信息支持。旅游数字足迹指旅游者在数字设备上的旅游活动痕迹，其能够直观地反映旅游者的空间移动规律，进而揭示出旅游者对旅游目的地的关注度与选择偏好、空间移动的轨迹及情感表达[1]。

开封拥有丰富的历史文化资源，作为八朝古都，曾有过“东京梦华”的壮丽史诗，孕育了影响深远的“宋文化”，留下了弥足珍贵的历史古迹。在文旅融合的大背景下，开封更是大力发展旅游业，以独特的文化吸引了海内外众多游客。但是拥有资源优势的开封，在旅游业发展方面也存在很多的不足，如一些具备重要历史文化价值的旅游资源还未得到充分的开发和利用、各景区对外宣传和推广的力度不够，联动发展效益不高、旅游服务质量仍待进一步提高等。

基于此，笔者试图从游客发布的网络游记中挖掘其在开封的旅游线路及旅游景区选择偏好，对开封市A级旅游景区的游客关注度及景区间的联动发展效应进行研究，通过社会网络分析方法探究开封A级旅游景区间的发展潜力及联动发展机制，以期为开封旅游发展提供有针对性的营销与管理建议。

一、研究设计

（一）研究方法

社会网络分析法是从动力学角度考察社会实体间的关系连接及其结构特征的一种量化研究方法，其擅长对各类复杂系统的网络结构进行分析。随着社会网络分析法应用的不断拓展与创新，网络中的节点已不局限于组织、个人等实体，还可以指代词语、地方等，其应用的延伸对旅游研究中的许多问题也有着强大的解释力[2]。本文中的景区共现指的是以某位游客的开封游记文本为分析单元，若文本中出现对若干个A级旅游景区的描述，可以认为景区间因旅游者的旅游线路而产生了某种关联，再结合社会网络分析的思想来解释景区间的这种关系。

（二）研究数据

研究以开封22个景区为研究对象，探究景区关注度及景区间的联动发展效应。该研究在携程、马蜂窝两大平台上，以开封为搜索词，搜索到2019年1月—2023年12月160篇点赞数超过1 000次的网络游记，作为研究样本。之后借助python计算文本中22个A级旅游景区的关注次数与各景区之间的共现次数。其中，关注次数为景区出现在文本中的篇幅数，即一个景区在某个文本中被提及，则关注次数记为1，若在n个文本中被提及，则关注次数为n；共现指两个景区在同一文本中共同出现，因此两个景区在某个文本中共同出现了，则共现次数记为1，若在n个文本中共现，则共现次数为n，以此对A级旅游景区的关注度和共现次数进行计算。

二、研究过程与结果

（一）开封市A级旅游景区关注度分析

关注度表示旅游者对景区的重视程度及旅游目的地选择的偏好，能够一定程度上反映景区的冷热状况。研究通过某个景区关注次数除以22个景区关注次数之和（696）来反映该景区的关注度，以此求得各景区的关注度数值（表1）。

本文将0.6设为判定景区热度的阈值，将关注度进行降序排序后，依据景区累计关注度首次超过0.6划分冷热景区。由表1结果可知，清明上河园、开封府、大相国寺、万岁山大宋武侠城、龙亭景区、包公祠的关注度之和首次超过0.6，因此将这6个景区定义为开封热门景区。清明上河园作为开封唯一的5A级旅游景区，得到众多游客的青睐。“来开封一定要看看现实版的清明上河图，一朝步入画卷，一日梦回千年”，清明上河园已然成为开封最为著名且热门的旅游景点之一，不仅以恢宏的气势再现了北宋的盛世繁荣，也通过巧妙创意活化历史，带给游人深度的体验感，旅游者因此也就有了“不虚此行”的感慨。而拥有深厚文化底蕴的开封府、大相国寺也为开封热度较高的景区，其关注度均超过0.1。

研究结果也显示，开封旅游者的旅游目的地选择偏好较为集中，A级旅游景区间存在着显著的冷热不均情况。22个A级旅游景区中，排名前6的景区热度之和就已超出景区冷热阈值，而热门景区数量少且热度之和较大，就说明景区间存在明显的冷热不均衡。其中，皇宋大观、爱思嘉农业嘉年华、河南省兰考县文化交流中心、刘少奇陈列馆、禹王台景区、梦里张庄等景区的关注度均不足0.001，甚至梦里张庄均未出现在160个样本的游记中。这些景区很少被游客关注和提及，相关景区应加大宣传力度，努力打造特色化的旅游体验产品吸引旅游者前来观光。

（二）开封市A级旅游景区共现效应分析

关注度是对单个景区的研究，而共现分析体现的是区域景观的一体化发展，通过景区间联动产生“1+1>2”的效应。研究通过不同景区在同一文本中共同出现建立关联，通过python共现平台计算各景区的共现次数并构建共词矩阵，再通过社会网络分析工具Ucinet和NetDraw进行可视化展示，得到开封市A级旅游景区共现网络图（图1）。

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游记文本体现的开封A级旅游景区的共现特征为：网络呈现明显的“核心—次核心—边缘”结构，以清明上河园为核心，与开封府、包公祠、龙亭景区、铁塔景区、大相国寺、天波杨府、万岁山大宋武侠城等7个景区产生显著的联动，且这些景区均处于网络中心，形成多三角状的联动效果。其中清明上河园、开封府、大相国寺3个景区间的联动效应最为显著，可认为是共现网络中的“铁三角”，这3个景区也是旅游者最为青睐的景区。清明上河园已成为开封代表性景点，开封府作为“北宋第一首府”，沉淀着深厚的历史文化遗存，同时也通过极具特色的展演活动诠释着府衙文化与古代司法文化。大相国寺是我国著名的佛教古刹，也是开封著名的文化地标，千百年来神奇的传说更是让大相国寺增添了许多传奇色彩。另一方面，从旅游体验的角度来看，研究结果也说明了旅游者更倾向于选择文化深厚、地域特色突出、知名度高的文化体验型景区。

而位于兰考县的焦裕禄纪念馆、河南省兰考县文化交流中心、梦里张庄及位于祥符区以现代农业为主题的旅游地爱思嘉农业嘉年华处在网络的边缘位置，其联动发展效益目前还不显著，这与景区所处位置也有着直接的关联。由于受到旅行时间与旅行成本的限制，旅游者更倾向于用更加集中的时间游览更多的景点，因此景区相对集中的龙亭区更受旅游者青睐。

值得关注的是，景区联动还有着广阔的发展空间，如开封府和包公祠都与著名的历史文化名人包拯有着千丝万缕的联系，且二者均坐落于开封古城西南的包公湖畔，位置邻近，有着巨大的联动发展优势。但研究结果中，二者的共现效应相对而言并不突出，仅有36次。开封因包拯为游人熟知，作为开封重要的文化名片，相关景区也应合力打造名人效应，强化开封的旅游文化品牌与旅游形象。

三、结论与启示

（一）研究结论

开封市A级旅游景区游客关注度研究显示：A级旅游景区间存在着显著的冷热不均情况，清明上河园、开封府、大相国寺、万岁山大宋武侠城、龙亭景区、包公祠为热门景区，河南省兰考县文化交流中心、刘少奇陈列馆、禹王台景区、梦里张庄等景区相对热度较低；旅游者更倾向于选择文化深厚、地域特色突出、知名度高的文化体验型景区；且旅游者对开封的众多景区存在着负面体验情绪。景区共现研究显示：共现网络呈现显著的“核心—次核心—边缘”结构，其中以清明上河园为核心，与开封府、包公祠、龙亭景区、铁塔景区、大相国寺、天波杨府、万岁山大宋武侠城等7个景区产生显著的联动，且这些景区均处在网络中心，形成多三角状的联动效果，其中清明上河园、开封府、大相国寺3个景区间的联动效应最为显著；同时，景区间联动发展的潜力一定程度上受到景区地理位置的影响，但也具备十分广阔的发展空间。

（二）管理启示

1.采取联合营销策略，发挥热门景区的带动作用

依托关注度高、知名度高的旅游景区，通过实行联合营销策略，平衡冷热景区间访问量差异大的现状，提高游客对热度低的景点的访问率，达到“以点带线再带面”的目的。如可将多个景区门票打包实行门票的组合售卖，即“套票”，并通过科学的定价策略给予“套票”更多的优惠与性价比，给旅游者带来价格优势；各景区间也可共同开发系列演绎活动，实现多景区“梦幻联动”，打造形象鲜明旅游演艺品牌；各景区可联合开展主题活动，如音乐节、文化节等，将一系列景区或活动串联起来，成为特定时间、特定地点的地域标志性活动，提高景区间的关联性。

2.优化整合旅游线路，突出线路的主题性

积极打造开封宋都文化旅游线路来展现开封古都的魅力所在，为旅游爱好者和历史文化爱好者提供一个深度的文化体验型线路产品。在进行旅游线路的设计与安排时要优化景观组合方式，将自然景观与人文景观组合起来丰富旅游者的体验感。要聚焦红色传承、历史探索、生态、非遗、文博等主题打造精品研学旅行线路，要通过创新谋划和精心组织，持续性地将资源优势转化为产品优势，通过旅游教育传承与创新历史文化。

3.多方发力建立有效的景区合作机制

建立政府主导、企业运作、社会参与的景区合作机制，多方共同发力推动景区间的合作与交流。具体做法有：在政府的主导下，相关景区可签订合作协议，在此基础上搭建信息共享平台，让景区间信息交流畅通无阻，这样也带给一些景区学习优秀景区先进管理与开发经验的机会；建立联席会议制度，通过会议形式及时分享景区规划管理新思路，集思广益共同商讨开封景区发展的创新之路。

参考文献

[1]Girardin F.， Calabrese F.， Fiore F. D.， et al. Digital footprinting：uncovering tourists with user-generated content[J].IEEE Pervasive Computing，2008（4）： 36-43.

[2]张红霞，苏勤，张影莎.社会网络分析在国外旅游研究中的应用进展[J].地理科学进展，2019（4）： 520-532.

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