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2008, 06, 102-107
基于百度指数的旅游景区络空间关注度:时间分布及其前兆效应
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发布时间: 2008-11-15
出版时间: 2008-11-15
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摘要:

利用百度指数提供的"用户关注度"功能,通过关键词搜索,获得中国第一批66个5A级旅游景区2006年9月1日至2007年8月31日每天的络空间关注度数据,并对其中具有完整数据系列的53个景区展开统计分析。研究表明,旅游景区络空间关注度在时间分布上具有以下特征:周内呈现周四三二高、周日与周六低的"手掌"模式,其中南方景区和自然类景区尤为明显;年内呈现4月、8月最高的"双峰"模式,其中自然类景区表现出4月、7月、9月最高的"三峰"模式。研究还发现,旅游景区络空间关注度是其现实游客量的前兆:周内表现为"日前兆",即一周之内,以周五为代表的旅游景区工作日络空间关注度是其周末游客量的前兆;年内表现为"旬前兆",即一年之中,旅游景区络空间关注度是其后1~2周游客量的前兆。"前兆效应"也呈现出一定的不确定性,相关机制尚待研究。

Abstract:

Based on the "Degree of Consumer Attention" function provided by Baidu.com,the everyday cyberspace attention data from September 1,2006 to August 31,2007 about the 66 5A-level tourist attractions of China were gotten.A statistical analysis based on 53 5A-level tourist attractions shows that the cyberspace attention of tourist attractions has the following temporal characteristics:1) The weekly distribution takes on a "palm-shape" mode with Thursday,Wednesday and Tuesday at the highest point while Sunday and Saturday at the lowest point,especially in southern and natural tourist attractions.2) The monthly distribution takes on a "two-peak" mode which has the highest points at April and August in addition to natural tourist attractions' "three-peak"(April,July and September) mode.The study also finds that the cyberspace attention of tourist attractions is the precursor of its visitors.Performance of the week shows "day premonition",with which Friday is the representative precursor of the working day to visitors in weekend.Performance of the year takes on "ten days premonition",that is the cyberspace attention of tourist attractions is precursor of the visitors in the subsequent one to two weeks.However the "precursor effect" of the cyberspace attention of tourist attractions also shows uncertainty,which needs to be further explored.

参考文献

[1]WERTHNER H,KLEINS.Information Technology and Tourism:A Challenging Relationship[M].Austria:Springer,1999.

[2]SKADBERG Y X,SKADBERG A N,KI MMELJ R.Flowexpe-rience andits i mpact on the effectiveness of a tourism website[J].Information Technology&Tourism,2005,7:147-156.

[3]路紫,赵亚红,吴士峰,等.旅游网站访问者行为的时间分布及导引分析[J].地理学报,2007,62(6):621-630.

[4]王杨,路紫,孙中伟,等.中国户外运动网站信息流对人流生成的引导机制分析——以乐游户外运动俱乐部网站为例[J].地球信息科学,2006,8(1):84-90.

[5]路紫,刘娜.澳大利亚旅游网站信息流对旅游人流的引导:过程、强度和机理问题[J].人文地理,2007,22(5):82-93.

[6]中国互联网络信息中心.中国互联网络发展状况报告[R].2008.

[7]中国互联网络信息中心.2007年中国搜索引擎市场调查报告[R].2007.

[8]卢松,陆林,王莉,等.古村落旅游客流时间分布特征及其影响因素研究——以世界文化遗产西递、宏村为例[J].地理科学,2004,24(2):250-256.

[9]赵亚红.旅游网站使用行为的时间形态[D].河北师范大学,2006.

[10]王萍兰.武夷山风景区国内旅游者人口学、时空分布及行为特征研究[D].福建农林大学,2006.

[11]张捷,都金康,周寅康,等.观光旅游地客流时间分布特征的比较研究——以九寨沟、黄山及福建永安桃源洞-鳞隐石林国家风景名胜区为例[J].地理科学,1999,19(1):49-54.

[12]陆林,宣国富,章锦河,等.海滨型与山岳型旅游地客流季节性比较——以三亚、北海、普陀山、黄山、九华山为例[J].地理学报,2002,57(6):731-740.

[13]牛亚菲,谢丽波,刘春风.北京市旅游客流时空分布特征与调控对策[J].地理研究,2005,21(2):283-292.

[14]张朝枝,保继刚.休假制度对遗产旅游地客流量的影响——以武陵源为例[J].地理研究,2007,26(6):1295-1303.

基本信息:

中图分类号:F592;F224

引用信息:

[1]李山,邱荣旭,陈玲.基于百度指数的旅游景区络空间关注度:时间分布及其前兆效应[J].地理与地理信息科学,2008(06):102-107.

发布时间:

2008-11-15

出版时间:

2008-11-15

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