基于社交媒体数据的旅游移动模式提取
2021-11-17孙奇张毅赵鹏飞吴梦彤
孙奇 张毅 赵鹏飞 吴梦彤
北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所, 北京 100871; † 通信作者, E-mail: zy@pku.edu.cn
人类移动模式指人群移动的时空规律, 研究移动模式有助于理解人类移动行为和城市空间结构,在城市规划和交通管理等方面具有重要意义[1]。旅游移动模式指游客离开常居地后, 在各目的地城市旅游的时空轨迹呈现的特定移动规律[2], 了解游客的移动模式对目的地营销和规划有重要意义[3‒4]。从旅游行程中提取的移动模式能够帮助旅游管理者更好地了解游客的决策行为[5]、消费习惯[6‒7]以及旅游偏好[8‒9], 甚至可以基于用户偏好的移动模式来调整营销策略[10‒11], 推出旅行产品[12], 推荐热门线路[13‒14]。
有关旅游移动模式的理论研究已经比较成熟。Mercer[15]于 1970 年首次定义旅游流的概念。Lue 等[16]对旅游路线的空间模式进行系统的分析, 并划分为单目的地模式、往返模式、基营模式、区域环游模式和完全环游模式 5 种。2002 年, Stewart 等[17]将这一模式体系称为 LCF 模型。Oppermann[18]将旅游移动模式划分为 7 种, 包括两种单目的地模式和 5 种多目的地模式。Flognfeldt Jr[19]通过研究 7 年的游客出行数据, 将旅游移动模式划分为一日游、度假游、基营游和观光游 4 种类型。Lew 等[20]定义 3 种目的地城市内部的移动模式: 点点模式、环状模式和复杂模式。Tussyadiah 等[21]开发兰卡斯特(Lancaster)模型来解释多目的地旅行套餐的最佳组合。这些理论模型为后续研究(如时空约束[22]、游客体验[23]、目的地熟悉度[24]和节点结构[25]等)奠定了坚实的基础。
研究者采用多种来源的数据进行实证研究, 通常用调查问卷和访谈的方式获取实验数据[24,26‒27]。……