(安徽师范大学 地理与旅游学院,安徽 芜湖 241000)

1 引言

大数据时代,互联网提供了海量数据,成为人们获取信息的重要途径。截至2016年12月,中国网页数量为2360亿个，年增长率为11.2%；中国网民数量为7.31亿，网民普及率达53.2%,其中手机网民数量为6.95亿，占比高达95.1%[1];中国在线旅游度假市场交易规模为962.9亿元,在整体在线旅游市场中的占比为16.3%[2]。互联网已成为人们熟悉和掌握旅游目的地信息的重要途径。因此,基于网络搜索数据的网络关注度成为旅游研究的热点问题,对推动互联网与旅游业融合发展，实现“互联网+旅游”大数据发展新模式具有重要参考价值。

国外学者基于网络搜索数据的研究成果较丰硕,主要集中在旅游者网络搜索行为特征及其影响因素[3,4]、城市旅游者的信息需求[5,6]、旅游城市酒店客房需求的预测[7]、旅游目的地游客量的预测[8-10]、网络搜索平台预测能力[11,12]等。国内学者基于百度搜索数据对网络关注度的研究主要表现在:①旅游目的地网络空间分布特征。林志慧等提出旅游景区网络关注度呈“平日高、周末低”的周内特征与“高双峰”的季节性特征[13];徐凡等表明长三角5A级景区网络关注度呈周内“日前兆”、月内“月前兆”、黄金周“井喷”现象[14];何小芊等发现温泉旅游网络关注度呈月内“U”型、周内“V”型曲线变化趋势[15];严江平等强调东、中、西部省份网络关注度差异显著,西部省份的差异最为明显[16];邹永广等表示我国旅游安全网络关注度呈现上升态势,旅游高峰期会产生“前兆效应”[17]。……