李 莉，张 捷，李莎莎

(1.东北大学 江河建筑学院，辽宁 沈阳 110169；2.南京大学 地理与海洋科学学院，江苏 南京 210023)

引言

目的地意象认知贯穿于整个旅游活动之中，是旅游研究领域的重要概念。互联网的发展和应用改变了人们的信息来源和传播，网络口碑被认为是当前目的地意象形成的重要影响因素，直接影响游客的出游动机和体验。通过分析游客在网络上发布的博客、评论等判断其对目的地的意象是旅游与休闲领域利用UGC研究的最主要议题之一。基于文本内容的词频分析和编码分析是最常被使用也最为简便有效的方式，词频分析可以直观了解游客目的地意象最核心的概念[1]，但这种方式忽略了上下文表达的意思以及游客在文字间表达的情感信息[2]，编码方法需要研究者具有更高的认知水平，花费更多时间，导致分析数据量有限制，且结果受研究者主观因素影响较大[3]。近年来随着计算机深度学习算法对自然语言处理能力的提升，已经可以通过算法设定综合考虑词频、共现、词意等因素进行主题提炼，适合对UGC此类较大数据量文本的处理。本研究尝试使用基于深度学习算法的软件Leximancer对网络UGC中的九寨沟目的地意象进行主题识别，并通过主题间的联系分析构建基于游客视角的目的地意象感知心理图式。此外，考虑到群体差异作为目的地意象研究的重要方面，有利于加深对目的地意象内涵的认识，研究还从意象感知差异角度出发，比较东西方不同文化背景游客的目的地感知意象心理图式的差异。……