文丽云，高元衡

(广西师范大学 桂林旅游学院, 桂林 541000)

0 引言

2020年4月28日，中国互联网络信息中心(CNNIC)发布第45次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2020年3月，我国网民规模为9.04亿，互联网普及率达64.5%[1].人们通过互联网进行旅游目的地交通、景点、美食等关键信息查询，辅助人们进行出游决策， 这些查询痕迹就形成了“网络关注度”.因此，对旅游目的地网络关注度进行研究，特别是游客地区分布、出游时间分布进行研究，对城市景区的网络宣传、舆情监察、旅游流预警等工作开展具有重要意义[2].

“网络关注度”反映的是网民对于某一事物或者现象的关注度.通过关注度可以对事物的发展现状和未来趋势进行合理的预测，对可能存在的风险进行及时的规避.梳理“网络关注度”已有研究，在研究领域方面，主要倾向于旅游经济和情报领域的研究.但是随着旅游业的发展，通过网络数据来分析旅游相关指数越来越成为研究的热点.已有研究主要包括三大方面:一是研究网络关注度与现实游客流量的关系，并关注旅游潜在需求.这方面的研究在早期比较成熟，李山等[3]利用百度指数对我国53 个5A 级景区网络关注度的时间分布进行分析，发现网络关注度具有前兆效应，得出了“日前兆”“旬前兆”等研究成果；黄先开等[4]、孙烨等[5]开始构建基于网络数据的客流量预测模型，前者先利用计量经济学中的协整理论和格兰杰因果关系建立了两种预测模型并进行了预……