尹曾曾，毛端谦

(江西师范大学地理与环境学院，330022，南昌)

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在网络大数据盛行的背景下，基于位置的社交网络数据受到越来越多的关注，许多学者都倾向于利用大数据来进行旅游研究。用户利用自己的社交网络平台即时发布自己的位置、想法、图片、文字、表情等内容和信息，这一过程称为签到(check-in)。游客在进行旅游活动的过程中会随时将自己旅行的见闻传送在手机或电脑等社交媒体客户端上面与大家分享，也可以自愿选择是否共享位置信息。这一过程完全是由游客的主观意愿进行的，可以充分体现游客在旅游过程中的想法和心情。新浪微博2019年第4季度财报显示，2019年12月的月活跃用户数为5.16亿，较上年同期净增约5 400万；平均日活跃用户数为2.22亿，较上年同期净增约2 200万。可见新浪微博的用户量巨大，现势性强大，活跃度充分，具有研究价值。

学者在研究利用社交媒体签到大数据进行分析的过程中，获得了许多成果。在国外，用户主要使用Twitter、Facebook、Flickr等社交网站数据发表自己的签到地理位置数据；在国内则可以通过电脑、手机等多种移动终端接入微信、新浪微博、腾讯微博、腾讯QQ等社交媒体，以文字、图片、视频等多媒体形式，实现信息的即时分享和传播互动。对于签到大数据的研究主要集中在城市网络及空间结构、城市热点区域挖掘、城市居民时空行为分析、旅游地演化模式等方面，例如Hollenstein[1]等利用Flicker位置数据来描述城市功能区划，量化了定位和地理信息处理中误差和不精确的性质；……