程金蕾，蒋文波，刘春燕

(江西师范大学地理与环境学院，330022，南昌)

0 引言

根据最新发布的第45次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2020年3月，我国网民规模已达9.04亿，互联网普及率为64.5%，较2018年提升了4.9个百分点。随着互联网普及率的持续增长，人们的生活也全面“网络化”。人们越来越习惯于通过网络关注、了解和获取旅游地信息，为其旅游行为提供依据。

旅游网络关注度是旅游者需求状况和行为习惯在网络上的直观体现[1]。目前国内学者运用网络关注度进行旅游相关研究主要表现在2个方面：一是旅游网络关注度与客流量相关性分析及预测，如龙茂兴[2]等依托百度指数，对四川省区域旅游网络关注度与客流量的时空动态进行了比较分析；黄先开[3]等运用模型探析了百度指数与旅游景区游客量的关系，并对景区游客量进行预测；汪秋菊[4]等将旅游客流量与网络关注度进行空间分析，有效发现二者在空间分布的高度耦合性；孙烨[5]等以不同客户端的百度指数为例，证实了移动端比PC端指数模型具有更好的客流预测精度；马莉[6]等则研究了旅游流与网络关注度的区域时空分异，优化了游客量的预测方法；二是旅游景区、旅游目的地或某种旅游活动的网络关注度时空特征及影响因素分析，张丽峰[7]等基于百度指数分析了北京5A景区周度、月度与黄金周的分布特征；何小芊[1]等基于百度指数研究了温泉旅游网络关注度的时空特征；张晓梅[8]等研究了平遥古城的网络关注度及其影响因素；……