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基于SPSS的百度指數(shù)與游客量相關(guān)性研究

2015-12-26 08:41:46國敏
當(dāng)代經(jīng)濟 2015年29期
關(guān)鍵詞:旅游分析研究

○國敏

(北京現(xiàn)代職業(yè)技術(shù)學(xué)院 北京 101300)

一、前言

隨著我國經(jīng)濟的迅猛發(fā)展,旅游業(yè)已成為中國經(jīng)濟發(fā)展的支柱性產(chǎn)業(yè)之一。越來越多的人通過參與旅游活動豐富物質(zhì)文化生活,因此也帶來諸多旅游城市游客量的逐年攀升。尤其一些熱門的旅游景點,在“五一”、“十一”等大小長假期間更是出現(xiàn)游客量爆棚甚至超負荷承載的狀態(tài)。因此,關(guān)于游客量的分析研究對城市旅游業(yè)和景區(qū)生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展、旅游資源的合理規(guī)劃和開發(fā)具有重要的現(xiàn)實意義。

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及,大數(shù)據(jù)、云平臺等新興技術(shù)的成熟落地,為蓬勃發(fā)展的旅游業(yè)注入了新鮮的血液。旅游企業(yè)選擇互聯(lián)網(wǎng)這一重要平臺發(fā)布旅游信息,游客的需求和體驗也不再局限于傳統(tǒng)的旅游方式,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可隨時為游客提供個性化的服務(wù)和實時有效的旅游信息。越來越多的旅游者通過網(wǎng)絡(luò)搜索技術(shù),有針對性地獲取實時有效的旅游信息。根據(jù)CNNIC的研究顯示,搜索引擎是旅游用戶在線獲取旅游信息的首選渠道,占比近8成。

可見,旅游業(yè)與信息化的融合愈加突顯。運用大數(shù)據(jù)、搜索引擎等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)分析旅游的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與現(xiàn)實旅游行為的關(guān)系,對旅游管理部門做出科學(xué)、合理的決策和安排具有重要的現(xiàn)實意義,為游客量的預(yù)測研究提供重要的理論依據(jù)。

二、國內(nèi)外相關(guān)研究

目前,基于SPSS的游客量相關(guān)研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)主要以實際游客量的歷史數(shù)據(jù)為主。張紅賢等收集了1978—2003年中國入境游客量的值,運用多元回歸分析的方法,對我國入境游客的規(guī)模進行了預(yù)測。黃宏等基于1979—2007年中國入境旅游人數(shù)資料,利用SPSS統(tǒng)計分析軟件,預(yù)測中國入境旅游人數(shù)。結(jié)果表明,該方法準(zhǔn)確可靠高、方便快捷,適用于入境游客量的預(yù)測。李世泰等基于山東省1992—2008年國內(nèi)游客量,利用SPSS軟件定量分析模型分析了不同時間尺度旅游客源市場預(yù)測方面的客觀差異。隨著基于信息技術(shù)對社會行為的深入研究,網(wǎng)絡(luò)搜索技術(shù)的旅游行為預(yù)測研究主要集中在網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與旅游客流關(guān)系的研究。路紫、趙亞紅、吳士鋒、韓冰運用網(wǎng)上查詢系統(tǒng)、網(wǎng)站訪問數(shù)量統(tǒng)計工具,獲取旅游網(wǎng)站訪問者的時間分布資料,分析了網(wǎng)絡(luò)信息流對旅游流的導(dǎo)引作用。梁明英、王麗娜以山東泰山為例,通過對景區(qū)游客進行問卷調(diào)查,調(diào)研了旅游網(wǎng)絡(luò)信息在景區(qū)游客中的應(yīng)用,分析出景區(qū)旅游網(wǎng)絡(luò)信息對該旅游目的地游客行為模式的影響。戴維森等(Davidson,etal.)通過實證對比分析以臺灣為旅游目的地的旅游網(wǎng)站的信息流與現(xiàn)實旅游流,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站信息流對游客旅游行為具有引導(dǎo)潛力。

以上國內(nèi)外文獻研究顯示,以往研究主要基于實際游客量的歷史數(shù)據(jù)的SPSS相關(guān)性分析和網(wǎng)絡(luò)搜索技術(shù)兩種方法分別對游客量進行了論證分析,但將兩種方法相結(jié)合的分析研究文獻較少。本文將借助SPSS軟件,通過收集能夠反映旅游關(guān)注度的網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞的百度搜索量指數(shù),對北京故宮在2010年五個假期的實際游客量進行相關(guān)性分析。

三、相關(guān)性分析

1、關(guān)鍵詞的選取

由于游客的異質(zhì)性,他們對事物關(guān)注的角度會有差異,因此在出游前檢索的相關(guān)信息和網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞具有多樣性。根據(jù)旅游理論基礎(chǔ)、游客的行為特點以及游客在出游前對旅游目的地信息的關(guān)注,對游客在出游前對旅游目的地(景區(qū)景點)旅游信息所關(guān)注的內(nèi)容的分析,選取出旅游目的地(景區(qū)景點)的名稱、圖片、旅游路線、門票價格等與旅游目的地(景區(qū)景點)相關(guān)的基準(zhǔn)關(guān)鍵詞,利用網(wǎng)絡(luò)搜索引擎中的關(guān)鍵詞推薦功能,確定本次研究的關(guān)鍵詞為:故宮、北京故宮、故宮博物院、故宮門票、北京故宮門票、故宮門票價格、故宮地圖、北京故宮地圖、故宮圖片、北京故宮圖片、故宮博物院圖片、故宮旅游、故宮開放時間共13個關(guān)鍵詞。

2、數(shù)據(jù)的收集

根據(jù)《故宮博物院年鑒2010》收集到2010年主要節(jié)日(春節(jié)、清明節(jié)、勞動節(jié)、端午節(jié)、中秋節(jié)、國慶節(jié))假期期間,北京市故宮博物院所接待的游客總量。其中,十一國慶節(jié)期間的游客量在6個假期的游客總量中居首位,為61.292萬人次。

百度公司推出的百度指數(shù)平臺,可以提供各網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞在某段時間內(nèi)的搜索量指數(shù)。通過百度指數(shù)平臺,查詢、收集到已確定關(guān)鍵詞(共13個)在2010年五個假期期間的節(jié)日當(dāng)天、提前7天及延后2天共共10天內(nèi)每天的關(guān)鍵詞的搜索量指數(shù)。

3、百度關(guān)鍵詞搜索量指數(shù)與實際游客量相關(guān)性分析

通過SPSS數(shù)據(jù)統(tǒng)計軟件,對13個關(guān)鍵詞的日搜索量指數(shù)與實際游客量進行Pearson相關(guān)性分析,得出每個關(guān)鍵詞在研究時段內(nèi)每天的關(guān)鍵詞搜索量指數(shù)與實際游客量的相關(guān)性數(shù)據(jù),其中選取相關(guān)性最大的數(shù)據(jù)列表(見表1)。

表1 各關(guān)鍵詞搜索量指數(shù)與實際游客量的最大相關(guān)性數(shù)據(jù)

通過分析發(fā)現(xiàn),在所選取的13個關(guān)鍵詞中,有9個關(guān)鍵詞的搜索量指數(shù)與實際游客量的Pearson相關(guān)系數(shù)在0.75以上,相關(guān)性較大。因此,相關(guān)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞搜索量指數(shù)與實際游客量之間存在較明顯的相關(guān)關(guān)系,且最大相關(guān)系數(shù)出現(xiàn)在節(jié)日前2—5天的時間范圍內(nèi)。在9個相關(guān)性較大的關(guān)鍵詞中,有4個關(guān)鍵在0.05水平上顯著相關(guān),分別是故宮門票、故宮地圖、北京故宮地圖、故宮開放時間。其中搜索量指數(shù)與實際游客量相關(guān)性最大的關(guān)鍵詞為“故宮開放時間”,其Pearson相關(guān)系數(shù)為0.928。由此,故宮景區(qū)游客在出游前對門票價格、相關(guān)旅游路線圖和開放時間的關(guān)注度較高。

四、結(jié)論

本文以北京地區(qū)的熱門景區(qū)——故宮為例,基于SPSS的Pearson相關(guān)性分析方法,對所選取的13個關(guān)鍵詞的搜索量指數(shù)與研究時段內(nèi)的實際游客量進行了相關(guān)分析。主要得出以下結(jié)論:故宮景區(qū)在2010年的相關(guān)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞搜索量指數(shù)與實際游客量之間存在較明顯的相關(guān)關(guān)系;故宮游客對所關(guān)注的出游信息進行網(wǎng)絡(luò)搜索查詢的時間一般集中在出游前2—5天內(nèi);故宮景區(qū)游客在出游前最關(guān)注的出游信息主要為景區(qū)門票的價格、相關(guān)旅游路線圖和景區(qū)開放時間。

基于相關(guān)性分析方法,借用信息技術(shù)提供大數(shù)據(jù)對游客量進行的相關(guān)分析,對旅游管理部門做出科學(xué)、合理的決策和安排具有一定的現(xiàn)實意義,為游客量的預(yù)測研究提供重要的理論依據(jù)。

[1]百度數(shù)據(jù)研究:2014年中國旅游百度指數(shù)報告 [EB/OL].中國互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資訊中心,2014.

[2]張紅賢、馬耀峰:中國入境旅游市場的多元回歸預(yù)測[J].資源開發(fā)與市場,2005( 2).

[3]黃宏、鄧婕、常彥祥、李文鳳、楊東方:SPSS在旅游人數(shù)的預(yù)測應(yīng)用[J].山地學(xué)報,2008( S1).

[4]李世泰、趙亞萍:基于不同時間尺度旅游客源預(yù)測模型比較研究——以山東省為例[J].北京第二外國語學(xué)院學(xué)報,2011(9).

[5]路紫、趙亞紅、吳士鋒等:旅游網(wǎng)站訪問者行為的時間分布及導(dǎo)引分析[J].地理學(xué)報,2007( 6).

[6]梁明英、王麗娜:網(wǎng)絡(luò)旅游信息對游客行為模式影響的調(diào)查分析——以泰山游客為例[J].泰山學(xué)院,2008(1).

[7]汪正彬、趙毅:基于因子分析的自貢旅游游客滿意度實證研究[J].樂山師范學(xué)院學(xué)報,2008( 8).

[8]連漪、汪俠:旅游地游客量測評指標(biāo)體系的研究及應(yīng)用[J].旅游學(xué)刊,2004( 5).

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