基于大數(shù)據(jù)的旅游市場研究綜述

雷可為 王小輝 豆曉寧

（西安歐亞學院管理學院，陜西 西安710065）

隨著網絡信息技術的飛速發(fā)展，搜索引擎成為廣大網民的重要網絡信息平臺，人們按照自己的需求和興趣，利用其檢索服務功能查詢和獲取信息。這期間，龐大的網絡搜索數(shù)據(jù)被網絡搜索工具記錄下來。有研究表明，這些龐大的搜索數(shù)據(jù)與現(xiàn)實的社會行為之間存在一定的相關性。互聯(lián)網已成為游客搜索旅游信息及購買旅游產品的有效手段，旅游網站信息成為旅游開發(fā)者和旅行代理商向旅游者提供服務和促進購買的重要渠道，挖掘出用戶對旅游的網絡關注度和實際旅游需求的關系，了解旅游需求趨勢是研究的新角度。

1 國外研究綜述

1.1 旅游網絡信息導引作用探究

近年來，國外學者針對無形信息流對有形人流的導引作用問題進行了有益探索，包括旅游網站信息對潛在游客導引作用的說明，旅游網站對有形人流的導引過程和導引機理分析。主要研究通過針對供需行為，對旅游網站在線服務能力和旅游網站使用者滿意度之間的協(xié)同關系進行了研究，并提出了反映網站信息流與現(xiàn)實人流關聯(lián)性的模型。

1.2 基于網絡搜索數(shù)據(jù)的時空導引作用的定量估算研究

基于網絡搜索數(shù)據(jù)的預測研究始于醫(yī)藥領域，最早是利用網絡搜索指數(shù)提前預測出流感發(fā)病情況及流感的死亡率。在房地產方面也有類似的實證研究，發(fā)現(xiàn)網絡關注度對美國房屋的交易價格和交易量具有較強的預測能力；這些研究對基于網絡搜索技術的旅游行為預測研究起到促進和深化作用。

在量化研究方面，主要集中在建立回歸分析模型，對美國零售業(yè)、房地產業(yè)、交通運輸業(yè)、旅游行業(yè)的產品銷量進行預測，在傳統(tǒng)的回歸模型的因變量中加入與預測對象有關的關鍵詞關注度指數(shù)，預測結果的精度均有較大的改善。

國外在宏觀經濟領域，通過網絡搜索指數(shù)與宏觀經濟的研究主要集中在失業(yè)率、消費、股市指數(shù)、經濟現(xiàn)象和經濟衰退等方面。研究表明，在龐大的網絡搜索數(shù)據(jù)被網絡搜索工具記錄下來的過程中，這些龐大的搜索數(shù)據(jù)與現(xiàn)實的社會行為之間存在一定的相關性。在旅游網絡行為方面成果較少，大部分研究側重于網絡整體性信息與某些社會行為宏觀的、概括性的關聯(lián)性研究。

2 國內研究綜述

目前，我國學者對大數(shù)據(jù)相關問題研究較多，應用在各個領域，在旅游方面的研究主要集中在三個方面：大數(shù)據(jù)出現(xiàn)后對旅游業(yè)帶來的影響研究；具體搜索引擎的數(shù)據(jù)與實際旅游市場需求的相關性研究；利用搜索引擎數(shù)據(jù)對旅游市場的預測方法研究。

2.1 大數(shù)據(jù)對旅游業(yè)帶來的影響研究

伴隨著大數(shù)據(jù)、云計算的產生及在各個領域的應用，很多學者提出了旅游大數(shù)據(jù)的概念，并從旅游大數(shù)據(jù)的產生，旅游大數(shù)據(jù)的挖掘，旅游大數(shù)據(jù)的應用方面提出了見解。

伴隨著網絡技術的發(fā)展，旅游企業(yè)及用戶對網絡的使用，導致旅游數(shù)據(jù)信息爆炸性的增長，旅游數(shù)據(jù)已經形成一個巨大的海量信息空間，這些海量數(shù)據(jù)的產生，如何應用這些數(shù)據(jù)，找出規(guī)律，應用在旅游業(yè)當中。 在大數(shù)據(jù)的挖掘方面，大多采用關聯(lián)分析對旅游數(shù)據(jù)進行搜索，并從中找出出現(xiàn)概率較高的模式，或者通過數(shù)據(jù)的聚類與分類，分析旅游數(shù)據(jù)的相似性，為決策者提供決策支持。

大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的運用方面主要提出在旅游市場營銷，線路優(yōu)化、挖掘有價值的旅游信息方面。

2.2 具體搜索引擎的數(shù)據(jù)與實際旅游市場需求的相關性研究

在大數(shù)據(jù)與實際旅游市場相關性研究方面成果較多，在搜索引擎的的選擇方面，國內研究大多選擇百度指數(shù)這種海量免費數(shù)據(jù)，并通過百度指數(shù)的搜索量和實際游客量之間的關系分析，主要研究體現(xiàn)在：搜索關鍵詞的選取技術；網絡信息流和實際游客量之間存在正相關性，網絡空間信息流是一種重要的“前兆”導引現(xiàn)象。

對關鍵詞的選取，大多數(shù)研究中采取根據(jù)旅游活動的六大要素，或通過問卷調查、關鍵詞推薦的方法獲得；大多數(shù)研究選取了五一、十一等主要節(jié)假日的客流量及網絡關注度進行對比，發(fā)現(xiàn)旅游網絡關注度和景區(qū)客流量之間存在正相關關系；旅游者在產生旅游需求的前提下，通過網絡提供的旅游信息進一步了解旅游地概況，為其旅游的目的地，因此，旅游者對旅游網絡信息的關注度一定程度上昭示其出游行為，基于此，旅游信息流又是重要的旅游客流的“前兆”。

2.3 運用大數(shù)據(jù)進行景區(qū)旅游市場預測的研究

對于旅游市場的預測研究成果較多，大多數(shù)研究都采用歷史數(shù)據(jù)對未來游客量進行研究，在預測方法上不斷創(chuàng)新，但在數(shù)據(jù)的選擇上面基本停留在使用歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)。運用大數(shù)據(jù)進行旅游市場預測研究的研究成果較少，大多數(shù)還停留在相關性研究方面。

黃先開以北京故宮為例，建立了沒有百度關鍵詞和加入百度關鍵詞的兩種預測模型并進行了預測精度比較。運用帶有百度關鍵詞的模型可以實現(xiàn)利用當天及滯后1～2天的百度指數(shù)數(shù)據(jù)預測故宮當天的游客量，不僅增強了預測的時效性，還可以更加及時、準確地為故宮景區(qū)管理部門提供決策的依據(jù)。

3 結論

綜上所述，人們對網絡的某些社會行為的研究使其成為研究的一個焦點，并為旅游行為的深入研究和探索奠定了基礎。在旅游網絡行為方面，大部分研究側重于網絡整體性信息與某些社會行為宏觀的、概括性的關聯(lián)性研究，對于微觀層面上、有針對性的旅游行為與網絡信息的關聯(lián)性研究和預測較少。在傳統(tǒng)的預測方法的基礎上借助網絡信息技術和大數(shù)據(jù)，更新了數(shù)據(jù)來源，以得到更好的預測效果。進而分析旅游景區(qū)發(fā)展的現(xiàn)狀、特征和趨勢，并從中找出存在的問題，提出相關的政策建議將是一個新的趨勢。

［1］李山，邱榮旭，陳玲．基于百度指數(shù)的旅游景區(qū)網絡空間關注度:時間分布及其前兆效應[J]．地理與地理信息科學，2008(6):27-29．

［2］Ginsberg J，Mohebbi M H，Patel R S，et al．Detecting influenza epidemics using search engine query data[J]．Nature，2009(2):1012-1014．

［3］李君軼，馬耀峰，楊敏，等．旅游網絡信息場理論及其導流機制研究[J].情報雜志，2008（12）：22-25．

［4］孫毅，呂本富．網絡搜索與經濟行為相關性研究[J]．管理評論，2011，23(7):72-77．

［5］黃先開，張麗峰.百度指數(shù)與旅游景區(qū)游客量的關系及預測研究[J].旅游學刊，2013，11(29)：93-100．