雷家琳，耿庆汇

(青岛大学 旅游与地理科学学院，山东 青岛 266002)

目前搜索引擎所获取的大量数据已广泛用于科学研究。在旅游方面，我国学者也进行了研究。主要表现在旅游网络关注度和实际旅游流之间的关系，网络关注度的时空特征和影响因素分析，网络关注度与实际游客量相关性分析，及客流量预测等方面。[1]李山等首次对我国53个具有完整数据序列的5A级景区网络关注度进行统计分析，得出旅游景区网络关注度在时间分布上具有“前兆效应”。[2]马丽君等人通过系统的城市客流量和网络关注度数据，构建了国内游客量与旅游网络关注度的时空相关模型，探讨了客流量和网络关注度变化的主要影响因素。[3]马莉等以长三角40个城市每日到访钟山风景区的游客量和网络关注度为对象，探讨两者在时间、空间和时间关联的地理空间分布规律。[4]总体来看，目前关于旅游网络关注度的研究相对较多，研究方法从单一的统计分析到大数据和多种分析方法相结合，形成了相对完整的旅游网络关注度研究体系。本文以世界遗产旅游地龙门石窟为研究对象，研究其网络关注度的时空分布特征及其影响因素，为提升景区的服务质量提供参考。

一、研究对象与数据来源

(一)研究对象

本研究选取龙门石窟为研究对象。龙门石窟位于河南省洛阳市，与莫高窟、云冈石窟、麦积山石窟并称中国四大石窟。现保存有大量实物形象和文字资料，能够从不同侧面反映中国古代政治、经济、宗教、文化等许多领域的发展变化，对中国石窟艺术的创新与发展做出了重大贡献。对龙门石窟网络关注度的研究能够在一定程度上反映龙门石窟景区游客的时空特征。对龙门石窟景区旅游产业的发展提升具有重要意义。

(二)数据来源

文章以“龙门石窟”为关键词，记录2019年1月1日至2019年12月31日的百度搜索指数数据。以官方统计数据《中国统计年鉴2019》以及百度电子地图作为数据的来源，分析龙门石窟景区网络关注度的时空分布特征及其影响因素。

二、基于网络关注度的龙门石窟游客时间与空间特征分析

(一)基于网络关注度的游客时间特征分析

1.龙门石窟景区网络关注度周内特征分析

以周为单位，得出龙门石窟景区年度网络关注度的周内分布特征，结果如图1所示。从图1中可以看出，龙门石窟景区周内的日均网络关注度呈现先增加后下降的趋势，周三、周四、周五、周六四天的网络关注度均较高，峰值出现在周四、周五。这与“日前兆”即一周之内，以周五为代表的旅游景区工作日网络关注度是其周末游客量的前兆这一研究结论吻合。[2]网络关注度在周日出现下降趋势，可能的原因是游客往往在出行前和游览过程中搜索信息的频率比较高，周末出游行为对其周内的网络关注进行了“释放”，待周日基本已完成本周的旅行计划，因此网络关注度出现下降趋势。周一、周二回归上班，因此对于出游的信息关注较少，网络关注度较低。

图1 龙门石窟周内网络关注度分布特征

2.龙门石窟景区网络关注度月内特征分析

以月度为单位，得出龙门石窟年内网络关注度分布特征，结果如图2所示。从图可以得出，龙门石窟景区年内月关注度指数存在明显差异，呈现“三峰形”的曲线特征。主高峰在4月，次高峰在8月，其次是2月，景区网络关注度的最低的月份依次是11月、12月、1月，参照游客量季节划分标准，将月网络关注度大于年平均月网络关注度的月份划分为旺季，将月网络关注度是年平均月网络关注度的 80%—100%的月份划分为平季，将月网络关注度小于年平均月网络关注度 80%的月份划分为淡季。[5]龙门石窟景区网络关注度的旺季为2、4、5、7、8、9月，平季为3、6、10月份，淡季为11、12、1月。从龙门石窟现实情况分析，最高峰出现在4月份。原因是2019年4月1日至2019年5月5日洛阳举办一年一度的牡丹文化节，加之涵盖五一黄金周，因此网络关注度在3月趋势已有明显上升，到4月达最高峰。次高峰在8月和2月，可能的原因是2019年春节和暑假分别在这两个时间段。五一黄金周景区客流量较大，但是并没有在5月呈现出峰值，9月份网络关注度3225与8月份峰值数据3438相差无几，一定程度上反映了十一黄金周的客流量。该结论与李山等的年内旅游网络关注度表现为“旬前兆”,即年内旅游景区网络空间关注度是其后 1—2 周游客量的前兆相吻合。

图2 龙门石窟年内网络关注度分布特征

3.龙门石窟景区网络关注度假期前后特征分析

闲暇时间是决定游客出游的重要决定因素，我国多数游客的闲暇时间受到休假制度的影响，多在节假日期间出游，因此网络关注度也均有明显波动。统计2019年春节、五一、十一三个假期前后的网络关注度，同时分别记录PC端和移动端的网络关注度。分析节假日前后龙门石窟景区网络关注度特征，如图3、图4、图5所示。

图3 春节期间龙门石窟景区网络关注度分布特征

图4 五一期间龙门石窟景区网络关注度分布特征

图5 十一龙门石窟景区网络关注度分布特征

从图3、图4、图5中可以看出，龙门石窟节假日网络整体趋势均呈现倒“V”形，网络关注度呈现单高峰高度集聚的特征，呈现“井喷”现象。三个节假日曲线趋势基本一致。在节假日开始两天左右网络关注度开始明显上升，其中春节在假期前一天才呈现明显上升，网络关注度在假期开始后的2—3天达到峰值，之后逐渐回落。PC端的趋势和移动端的趋势具有较大的差别。PC端在假期前后基本稳定且关注度较低，移动端与整体网络关注度趋势高度吻合。这说明目前游客收集网络信息使用的工具多依赖可随身携带的手机、平板等移动电子设备。

(二)基于网络关注度的游客空间特征分析

分别以省域和城市为单位，龙门石窟网络关注者的客源地分布特征如表1所示。

表1 龙门石窟景区网络关注者客源地分布特征

以省域为分析单位来看，由于地缘优势河南省内的游客对龙门石窟景区的网络关注度最高。其他区域除广东省以外，均在距河南省1000km以内的距离。广东省由于拥有我国重要经济中心广州和深圳，具有较高的旅游流扩散能力，因而虽离龙门石窟较远，但其网络关注度依然较高。依据旅游者空间使用曲线理论，可以大致判断龙门石窟景区的网络关注者客源分布特征呈基本型曲线，基本型曲线反映了随着距离增加，旅游阻力不断增加，旅游人数不断减少，即龙门石窟网络关注者随着客源地距离的增加，旅游阻力不断增加，网络关注度不断降低。

以城市为分析单位来看，网络关注者客源地排名前三的依次为郑州市、上海市、北京市，其中郑州市是河南省省会且离洛阳距离较近，因而关注者最多。上海和北京作为我国两大经济中心城市，成为多数地区的主要客源地，其他排名靠前的城市除洛阳外多为区域的经济中心城市。

三、龙门石窟景区网络关注度影响因素分析

(一)指标选取

既有研究表明，网络关注度会受到气候、闲暇时间、重要节庆、经济发展水平、人口数量、客源地与目的地距离等因素的影响。[6]结合龙门石窟景区实际情况，本文选取人口数量、客源地距离及经济发展水平和人口规模等指标探索其对龙门石窟景区网络关注度的影响。鉴于数据的可获得性，文章将除港澳台以外的中国31个省区市作为统计分析样本。

(二)回归分析

记录下百度指数31个省区市2019年度龙门石窟网络关注度的日均值，以31个省区市的人均GDP、两地空间距离、人口规模、经济联系强度为自变量，2019年度各地区的日均网络关注度为因变量，运用多元逐步回归法进行回归分析,结果如表2所示。

表2 多元回归与检验

结果显示，两地空间距离未被纳入回归方程，距离对景区网络关注度的影响被人口规模和人均GDP替代了。依次引入的是客源地人口规模(X1)，经济联系强度(X2)和人均GDP(X3)，因而回归方程模型为：Y=0.549X1+0.503X2+0.290X3，R2=0.831，可得判定系数为0.831。这说明人口规模、经济联系强度和人均GDP三个自变量可以解释因变量的83.1%，标准化系数分别为0.549、0.503、0.290，容差均大于0.5，说明没有明显的多重共线性的影响。可以得出结论：人口规模对龙门石窟景区网络关注度的影响最大，客源地和目的地的经济联系强度和人均GDP次之，两地间距离对网络关注度的影响作用不明显。

四、结论与讨论

(一)结论

其一，从龙门石窟景区网络关注度时间特征来看，龙门石窟周内网络关注度峰值为周四、周五，符合网络关注度的“日前兆效应”；龙门石窟景区年内月均关注度呈现“三峰形”的曲线特征，主高峰在4月，其次为8月和2月，具有淡旺季分明的特点。年内旅游网络关注度表现为“旬前兆”,即年内旅游景区网络空间关注度是其后 1—2周游客量的前兆；龙门石窟节假日网络整体趋势均呈现倒“V”形，网络关注度呈现单高峰高度集聚的特征，在节假日开始的1—2天内，网络关注度迅速达到高峰，呈现“井喷”现象。

其二，从龙门石窟景区网络关注度空间特征来看，河南省内的旅游关注度最高；从全国范围看，除却珠三角经济发达地区的影响，网络关注度整体呈现出随着客源地距离的增加，旅游阻力不断增大，网络关注度逐渐降低的特征。关注度最高的城市依次为郑州、上海和北京。郑州是河南省的政治经济中心，与洛阳的距离较近。上海、北京是我国发达城市，这也在一定程度上反映了距离和地区经济和经济关联度是网络关注度的两个重要影响因素。

其三，对于龙门石窟景区网络关注度的影响因素方面，气候、闲暇时间、经济发展水平、人口规模、客源地距离等均影响景区的网络关注度。所选4个影响因素指标中人口规模、经济联系强度和人均GDP对龙门石窟景区网络关注度具有显著的正相关，距离对网络关注度的影响被替代。究其原因，高铁时代的来临，交通效率的提升，大大降低了距离对旅游的阻力，经济因素的影响得到强化。因而距离对网络关注度的影响程度降低。因而未被纳入回归方程中。

(二)讨论

本研究在相关研究的基础上，以世界遗产地龙门石窟为案例地进行网络关注度及其影响因素的研究，在一定程度上反映了龙门石窟景区在时间和空间两个维度上的分布特征。检验了影响龙门石窟景区网络关注度的主要影响因素，得出结论：人口规模、经济联系强度和人均GDP显著影响龙门石窟景区的网络关注度。

本研究的主要不足体现在：时间选择上仅将2019年作为样本，时间跨度相对较短；出于数据可获得性，本文仅使用百度指数搜索数据作为网络关注度的参考值，数据虽具有一定的代表性，但在实际用户搜索时，随着微信小程序和更多的搜索引擎的普及，数据具有不全面的特点。在全域旅游发展的大趋势下，游客对于单一的景区的关注逐渐转化为对整个城市的文化体验，因此仅将“龙门石窟”作为关键词不能够全面反映游客对景区的关注情况。