基于內容分析法的旅游微博主題研究

廉同輝　余菜花　袁勤儉

〔摘 要〕運用數據挖掘技術得到旅游文本屬性與特征已成為旅游研究的重要領域，對旅游微博發文主題的研究有助于旅游機構形象塑造及內容傳播推廣，對旅游機構的微博信息供給及旅游形象的提升具有一定意義。本研究首先對內容分析法在旅游研究的運用狀況及國內外旅游微博相關方面的研究進行梳理；其次，以國家旅游局新浪微博的網絡文本內容為研究對象，借助Rost word parser詞頻分析軟件提取網絡文本的高頻特征詞并進行篩選；再次，采用內容分析法，結合社會網絡及共詞分析法，得到網絡文本高頻詞之間的社會網絡聯系；最后，探索高頻詞的屬性及其之間的聯系特征，在國家旅游局新浪微博的內容分析基礎上，提煉出其微博內容分為人文景觀、自然景觀、游客出行、旅游政務信息4個主題。

〔關鍵詞〕旅游；微博；內容分析法

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.04.015

〔中圖分類號〕F590.3 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2016）04-0085-05

〔Abstract〕Tough the network and application of data mining technology in acquiring attributes and characteristics of tourism text have been important for tourism research.Study in tourism microblog subjects helps travel agencies to build image and promote content communication，which benefits the information supply and tourism image promotion of travel agencies.This study reviewed the application of content analysis method in previous researches concerning tourism microblog at home and abroad.Extracting and screening high frequency characteristic words in microblog of China National Tourism Administration by the frequency analysis software Rost word parser，the study investigated social network connections among network text words of high frequency with the method of content analysis and co-word analysis.According to the characteristics and connections among them，findings showed that four subjects can be refined from Sina microblog of China National Tourism Administration，human landscape，natural landscape，tourists trip and tourism government information.

〔Key words〕tourism；microblog；content analysis method

社會化網絡媒體使旅游業煥發出新的生機與活力，論壇、社區、博客等網絡媒體是旅游業發展的催化劑。當旅游相遇微博，迸發出了前所未有的正能量，旅游微博在目前旅游業發展中備受矚目，吸引了大量旅游機構的關注。旅游微博其低廉的成本、跨越時空的便利、廣泛的參與及為決策提供有效信息供給等獨特優勢日臻顯現，是旅游網絡運營的全新平臺[1-2]。旅游微博是旅游機構構建自身形象的一種有力工具[2]，它借助語言、圖片、視頻等形式來實現旅游形象的塑造。尤其是在Web2.0環境下，關于旅游機構的大量信息在微博平臺上交匯，越來越多的游客通過微博獲取旅游信息，旅游機構微博直接影響游客的感知、評價及行為決策，進而引起游客的流動。隨著旅游微博對旅游業的影響越來越大，旅游機構旅游微博的研究引起了國內外學者的關注。旅游機構可利用其傳播信息快捷、便利的優勢，實現與游客雙向互動傳播[3]，因而成為旅游機構信息傳播的重要平臺[4]，微博在一定程度上改變了人們搜索獲取信息的方式[5-6]，游客由被動推介變為主動接收。

旅游微博在一定程度上有利于解決旅游業長期以來存在的信息不對稱問題[7]，實現旅游機構與游客共享旅游信息[8]。旅游微博的在線評論對游客出游決策具有重要影響，會影響游客對旅游目的地的選擇[2，9-10]，據《2012-2013年中國在線旅游預訂行業發展報告》顯示，中國在線旅游預訂網民的滲透率為22.4%，而且社會化媒體為在線旅游預訂注入新的市場活力，19.4%的用戶在旅行過程中或結束后會到新浪網絡和騰訊網絡分享旅行見聞，旅游機構網絡形象對消費者行為的影響日益增強。而且旅游微博的內容、發布時間和版面設置影響游客的決策。隨著旅游電子商務的快速發展，旅游微博已經成為游客獲取信息的重要途徑，影響游客的決策。目前，國內學者也剛開始涉及對旅游微博信息供給內容的研究，尤其是對大數據背景下的旅游微博數據搜集及挖掘尚未實質涉入。

內容分析法在旅游概念方面[11-15]、旅游感知方面[14-16]、旅游動機與行為方面[17-19]、旅游形象方面[20-25]、旅游安全方面[26-29]等領域都有所運用。其網絡數據主要來源于網絡論壇[18，23]、博客[25]、搜索引擎[21]、普通網頁[19，20]。目前尚未有學者采用內容分析法對旅游微博進行研究。本研究通過內容分析法，結合社會網絡和共詞分析法對旅游微博的內容進行分析以獲取旅游機構微博發文主題及特征，對旅游機構微博的建設及游客的信息獲取內容提供了科學依據，對旅游機構的微博信息供給及旅游形象的提升具有一定意義。

1 研究方法

內容分析法是一種對內容進行客觀、系統、量化分析的一種科學研究方法，以便從數據及其背景中得出可重復的有效推論[30]，其能通過系統客觀地分析信息的特有屬性來獲得推論[31]。通過內容分析是用一種系統、客觀、量化的方式對內容做出分析[32-33]，可以進行系統客觀和定量分析[34]。內容分析法將非正式事物其正式化并系統化，從內容觀察法中得出的結論[35]，是研究傳播的信息內容為主的方法。該方法能將文獻里的文字內容變更為數據反映的分析結果，揭示事物運動、變化、發展的規律及趨勢透過現象看本質。

內容分析法不僅需要聚焦于顯性內容，同時也需要闡述內容與內容背后的抽象理論概念和揭示文本中隱含的信息，用來厘清文獻中本質性的事實和趨勢，分解出有效信息并加以分析。其基本操作是把媒介上的文字、非量化的信息轉化為定量的數據，建立有意義的類目分解交流內容，并以此來分析信息的某些特征。內容分析法被大量應用在揭示文獻內容的本質，并受到學者的推崇，使其應用范圍大為拓展。

任何文本或者任何可以轉換成為文本的傳播內容都可以進行內容分析[36]，網絡信息內容分析是目前內容分析法的主要研究發展方向，對網站文本內容進行分析是網絡信息內容分析的主要方式[37]。網絡信息內容分析是通過提煉網絡文本信息內容開展相關主題的研究，將網絡傳播研究與內容分析法相結合，對網絡文本內容進行客觀、系統、定量描述的研究方法。近年來，內容分析法運用在情報學、新聞學、社會學、工商管理等研究領域得到很好的運用。

本研究使用內容分析法對微博文本中出現的高頻詞匯進行語義網絡分析，通過共現分析構建出高頻詞語義之間關系。不同詞語之間共現次數表示之間交互的親密程度，線條越粗表示兩者聯系越緊密，相反聯系越小。通過不同詞語之間的關系分析得到旅游微博文本中重要的文本信息，并通過語義的社會網絡關系得到微博發文的主題及語義之間關系。

2 研究樣本及數據選取

2.1 研究樣本選取

本文以國家旅游局新浪微博“中國旅游”為例，2011年4月2日，國家旅游局官方資訊微博在新浪落戶，“中國旅游”新浪微博是國家旅游局信息中心是國家旅游局聯合各省、市、自治區旅游局，共同打造的一個官方旅游資訊發布平臺，服務廣大游客，宣傳中國旅游打造的一個官方旅游資訊發布平臺，將合力打造全國覆蓋面最廣、影響力最大的旅游資訊發布平臺。該微博是為游客提供旅游資訊和權威出行提示的重要窗口，也是游客與官方零距離互動、溝通的平臺。《2013年新浪政務微博報告》顯示，國家旅游局官方微博在國內政務旅游微博中排名第一，因此選取國家旅游局新浪微博“中國旅游”為研究樣本具有一定的代表性。

2.2 數據選取

本研究按以下兩個條件進行篩選：第一，時間限制，選擇2011年4月2日至2014年6月2日時間段的“中國旅游”新浪微博內容。第二，內容限制，選取該時間段內微博文本內容，通過以上條件篩選得到2 300余個有效網絡文本。

2.3 高頻特征詞選取

使用ROST Content Mining軟件對保存后的“中國旅游”微博文檔進行詞頻分析，對文本樣本進行分詞之后進行詞頻統計，使用詞頻分析功能生成詞語頻數表，并過濾無實際意義的詞，按照詞匯頻數從高到低選取102個有效高頻詞。以選取的高頻詞作為分析“中國旅游”微博發文主題的樣本。

3 旅游微博內容主題分析

旅游微博發文主題的社會網絡聯系如圖1所示。

通過對“中國旅游”微博發文內容的高頻詞間社會網絡聯系可見：文化、歷史、自然、文化、遺產、遺跡、文物、建筑等詞匯涉及旅游人文景觀；水鄉、古鎮、自然、秀麗、景區、自然、森林等詞匯涉及旅游自然景觀，出行、游客、文明、游客、天氣、旅游、游客、享受等詞匯涉及游客出行；旅游局、交易會、旅游、報道、新浪、旅游、優惠、門票、免費、開放等詞匯涉及旅游政務信息。可將“中國旅游”微博發文基本內容歸納為4類主題，即人文景觀、自然景觀、游客出行、旅游政務信息，較為全面地概括“中國旅游”新浪微博的基本內容。

3.1 人文景觀

由圖1可知，“中國旅游”微博高頻詞一部分以“文化、歷史、自然、文化、遺產、遺跡、文物、建筑” 等詞語為中心呈現分布。該區域周邊分布有“藝術、傳統、民族、悠久、保護、特色”等詞語。通過共現聯系及詞頻可見，主要以文化—歷史、自然—文化、文化—遺產、歷史—遺跡的聯系為主，并通過與“中國旅游”微博發文內容相結合分析，微博原文代表性描述有：

3.1.1 文化—歷史

西夏陵又稱西夏王陵、西夏帝陵，是西夏歷代帝王陵墓所在地，有“東方金字塔”之稱。坐落在銀川市西郊賀蘭山東麓，距市區大約35公里，營建年代約自11世紀初至13世紀初。是我國最大的西夏文化遺址，也是寧夏最重要的一處歷史遺產和最具神秘色彩的文化景觀。

3.1.2 文化—遺產

中國大陸首部聚焦世界文化遺產“土樓建筑與客家文化”的少兒讀物長篇動漫劇集同名有聲漫畫書《牛牛和妞妞·土樓探險》系列圖書最近面世。《牛牛和妞妞·土樓探險》再現了客家土樓的歷史與藝術風貌，展示了客家人善良、勇敢等優秀品質，使小讀者了解祖國的山水風光、風土人情和傳統文化。

3.1.3 歷史—遺跡

樟腳村，位于惠安、泉港、仙游交界處。近年，樟腳村由于集合了百座色彩斑斕的古民居、金鐘潭火山巖遺跡等歷史人文景點，成為聞名遐邇的“油畫村”、“攝影村”，采風的畫家、攝影師不計其數，甚至建立了攝影基地。

3.2 自然景觀

由圖1可知，“中國旅游”微博高頻詞一部分以“水鄉、古鎮、自然、秀麗、景區、自然、森林”等詞語為中心呈現分布。該區域周邊分布有“保護區、資源、風光、避暑、景點”等詞語。通過共現聯系及詞頻可見，主要以水鄉—古鎮、自然—秀麗、景區—自然、自然—森林的聯系為主。并通過與“中國旅游”微博發文內容相結合分析，微博原文代表性描述有：

3.2.1 水鄉—古鎮

安昌是一個具有千年歷史的著名江南水鄉古鎮。古鎮保存有數里長的依河古街市，古色古香的店鋪、民居，別具特色的作坊、錯落有致的翻軒騎樓、曲折幽深的石板小巷、古老小巧的小石橋，使得安昌古鎮吸引越來越多的游客到此游覽觀光。

3.2.2 自然—秀麗

桂林漓江：漓江上盡覽青山綠水，春天的漓江尤顯秀麗，兩岸的青山上草芽吐青，柳絲飄綠，而江水中則是碧波晶瑩，波光粼粼，滿眼盡是錦繡的春色。桂林漓江上的奇山秀水一直被人譽為“甲絕天下”，此時踏春出游，暢游在秀麗的自然山水間，嘆為觀止的春天勝景隨手可得。

3.2.3 景區—自然

冬天的荔波色彩斑斕，少數民族山歌繚繞，褪去一年的辛勞，來荔波放松一下，去大、小七孔景區、茂蘭原始森林體驗大自然的純美，來布依族、水族、苗族、瑤族村寨喝幾壇好酒。

3.3 游客出行

由圖1可知，“中國旅游”微博高頻詞一部分以“出行、游客、文明、天氣、旅游、享受”等詞語為中心呈現分布。該區域周邊分布有“行為、注意、感受、吸引、旅游社”等詞語。通過共現聯系及詞頻可見，主要以出行—游客、文明—游客、天氣—旅游、游客—享受的聯系為主。并通過與“中國旅游”微博發文內容相結合分析，微博原文代表性描述有：

3.3.1 文明—游客

今年6月底之前，安徽省將全面啟用新版的旅游合同，游客太不文明可被清退出團。新版合同包括旅行社“甩團”需最多賠償游客3倍團費，游客有嚴重的不文明行為可被清退出團，旅游購物行程必須在簽訂合同時明確告知詳細情況等。

3.3.2 天氣—旅游

《甘南川西行 無法拒絕的誘惑》——這里能夠讓旅行家找到跋涉的誘惑，讓文學家找到創作的富礦，讓藝術家找到靈魂的源泉。從蘭州到臨夏道路修得不錯，進入川西后道路條件較差，遇雪雨天氣十分泥濘難行。甘南，川西一帶公共交通不發達，所以在這里自駕車是最好的旅游方式。

3.3.3 游客—享受

敦煌——淡季莫高窟游客數量較少，參觀環境靜謐，不僅可以享受充裕的窟內參觀空間，也有充足的時間聽取講解和仔細觀賞精美的壁畫、塑像，慢慢來欣賞古代石雕藝術。不過要注意，如遇到雨、雪、沙塵暴天氣，為保護文物，景區將停止開放。

3.4 旅游政務信息

由圖1可知，“中國旅游”微博高頻詞一部分以“旅游局、交易會、旅游、報道、新浪、旅游、優惠、門票、免費、開放”等詞語為中心呈現分布。該區域周邊分布有“全國、舉辦、網友、開放、地方、服務”等詞語。通過共現聯系及詞頻可見，主要以出行—游客、文明—游客、天氣—旅游、游客—享受的聯系為主。并通過與“中國旅游”微博發文內容相結合分析，微博原文代表性描述有：

3.4.1 旅游—報道

第四屆中國蘭州黃河文化旅游節開幕式暨“中國西北游 出發在蘭州”自由行出發儀式在蘭州舉行。同時，由中國旅游報社、蘭州市旅游局聯合主辦的“中國西北游 出發在蘭州”大型采風活動正式起程。全國20余家主流媒體記者采風團將對蘭州的精品景區和大型旅游、體育活動進行深入采訪報道。

3.4.2 優惠—門票

3家4A級重點景區（圍場壩上全部景區、圍場壩上核心景區、興隆溶洞及博物館景區）在10月1日至7日實行票政策。景區將在售票處顯著位置公示門票價格的優惠時間和優惠票價，市物價部門也將加強對景區門票價格的監督力度。

3.4.3 免費—開放

5.19“中國旅游日”，四川將陸續開展主題宣傳日、登山節、民族風情節、圖片展、攝影展、旅游優惠日、旅游惠民活動等。南充市所有旅游景區在5.19當天對市民和游客免費開放，阿壩州黃龍風景區、甘孜州海螺溝景區等都推出門票減免或打折。

4 結論與展望

4.1 結 論

內容分析法是旅游研究中一種新的探索方法，本文的研究有效體現了該方法在旅游領域的運用價值。本研究以“中國旅游”新浪微博的網絡文本為數據來源，運用內容分析法和文本挖掘原理，結合社會網絡與共詞分析方法探索文本中高頻詞語的共現及其之間的關聯。歸納總結得出其發文主題可分為人文景觀、自然景觀、游客出行、旅游政務信息4個主題，通過各主題的詞語內容與“中國旅游”微博發布內容相結合分析，呈現微博原文代表性描述。

本研究豐富了旅游文本內容研究的測量方法，有助于旅游機構的形象塑造及內容傳播推廣，并有助于旅游機構有針對性地為游客提供適當的旅游信息來滿足游客的需求，對旅游機構的微博信息供給及旅游形象的提升具有一定的應用和實踐意義。

4.2 展 望

旅游微博擁有文本、圖片、視頻、音樂、表情符號等多種信息類型，還涉及轉發和評論等信息特征。本文選取文本內容進行分析，未將圖片、表情符號等內容納入研究。因此對旅游微博中圖片、表情符號等形式的信息內容尚需進一步研究。目前僅從“中國旅游”新浪微博中選取樣本，未來可以拓展到各省旅游政務及景區等旅游微博的內容進行分析。

參考文獻

[1]Mansson M.Mediatized tourism[J].Annals of Tourism Research，2011，38（4）：1634-1652.

[2]Litvin S W，Goldsmith R E，Pan B.Electronic word-of-mouth in hospitality and tourism management[J].Tourism Management，2008，29（3）：458-468.

[3]Kwok L，Yu B.Spreading social media messages on facebook an analysis of restaurant business-to-consumer communications[J].Cornell Hospitality Quarterly，2013，54（1）：84-94.

[4]De Moya M，Jain R.When tourists are your“friends”：Exploring the brand personality of Mexico and Brazil on Facebook[J].Public Relations Review，2013，39（1）：23-29.

[5]彭敏.微博在旅游信息服務中的角色研究[D].蕪湖：安徽師范大學，2013.

[6]Pan B，Xiang Z，Law R，et al.The dynamics of search engine marketing for tourist destinations[J].Journal of Travel Research，2011，50（4）：365-377.

[7]程萍，嚴艷.旅游微博新媒介對旅游者的吸引力研究——基于對藝龍旅行網新浪微博的網絡文本分析[J].旅游論壇，2012，5（3）：22-26.

[8]謝麗瓊.旅游目的地官方微博對游客行為意愿的影響研究[D].杭州：浙江大學，2014.

[9]Ye Q，Law R，Gu B.The impact of online user reviews on hotel room sales[J].International Journal of Hospitality Management，2009，28（1）：180-182.

[10]Rong J，Li G，Law R.A contrast analysis of online hotel web service purchasers and browsers[J].International Journal of Hospitality Management，2009，28（3）：466-478.

[11]盧小麗，武春友，Donohoe H，基于內容分析法的生態旅游內涵辨析[J].生態學報，2006，26（4）：1213-1220.

[12]宗圓圓.基于內容分析的我國公益旅游發展研究[J].四川師范大學學報：社會科學版，2012，39（2）：63-69.

[13]戴光全，陳欣.旅游者攝影心理初探——基于旅游照片的內容分析[J].旅游學刊，2009，24（7）：71-77.

[14]Amaquandoh E，Brown D O.A content analysis of sentiments expresses by visitors to cultural heritage sites at the Elmina and Cape Coast former slave castles in Ghana[J].The Consortium Journal，2006，12（2）：3-10.

[15]朱峰，呂鎮.國內游客對飯店服務質量評論的文本分析[J].旅游學刊，2006，21（5）：86-90.

[16]周永廣，馬燕紅.基于攜程網自由點評的游客滿意度評價及游客管理研究——以黃山風景區為例[J].地理與地理信息科學，2007，23（3）：97-100.

[17]張運來，李躍東.基于內容分析法的老年人旅游動機研究[J].北京工商大學學報：社會科學版，2009，29（5）：101-106.

[18]于海波.網絡話題作為定性數據來源的研究方法探討——以旅游動機研究為例[J].旅游科學，2011，25（1）：46-53.

[19]趙振斌，黨嬌.基于網絡文本內容分析的太白山背包旅游行為研究[J].人文地理，2011，26（1）：134-139.

[20]肖亮，趙黎明.互聯網傳播的臺灣旅游目的地形象——基于兩岸相關網站的內容分析[J].旅游學刊，2009，24（3）：75-81.

[21]張高軍，李君軼，張柳.華山風景區旅游形象感知研究——基于游客網絡日志的文本分析[J].旅游科學，2011，25（4）：87-94.

[22]王媛，許鑫，馮學鋼，等.基于文本挖掘的古鎮旅游形象感知研究——以朱家角為例[J].旅游科學，2013，27（5）：86-95.

[23]Stepchenkova S，Morrison A M.The destination image of Russia：From the on line induced perspective[J].Tourism Management，2006，27（5）：943-956.

[24]Soojin C，Xinran Y L，Alastair M M.Destination image representation on the web：Content analysis of Macau travel related websites[J].Tourism Management，2007，28（1）：118-129.

[25]姚占雷，許鑫，李麗梅，等.網絡游記中的景區共現現象分析——以華東地區首批國家5A級旅游景區為例[J].旅游科學，2011，25（2）：39-46，72.

[26]邱生榮，鄧昀，莊美娟.基于內容分析法的休閑農場旅游安全分析[J].云南農業大學學報：社會科學版，2013，7（2）：28-32.

[27]范向麗，鄭向敏.內容分析法在旅游安全研究中的應用——以我國女性游客安全事故報道研究為例[J].北京二外國語學院學報，2010，17（3）：37-44.

[28]周沛，鄭向敏.中國大陸旅游保險研究現狀及發展趨勢——基于TRMC類別系統的內容分析[J].北京二外國語學院學報，2011，18（5）：20-31，77.

[29]曹輝，林梅.基于內容分析法的森林公園旅游安全事件研究[J].北京林業大學學報：社會科學版，2013，12（3）：29-34.

[30]Krippendorff K H.Content analysis：An introduction to its methodology[M].Thousand Oaks：Sage Publications，2003.

[31]Holsti O R.Content analysis for the social sciences and humanities[M].Reading MA：Addison-Wesley，1969.

[32]丹尼爾·里夫，斯蒂文·賴斯，弗雷德里克·G.菲克.內容分析法——媒介信息化研究技巧[M].嵇美云，譯.北京：清華大學出版社，2010.

[33]Berelson B R.Content analysis in communication research[M].New York：Free Press，1952.

[34]Neuendorf K A.The content analysis guidebook[M].Thousand Oaks：Sage Publications，2002.

[35]Stempel G H，Weaver D H，Wilhoit G C.Mass communication research and theory[M].Boston：Allyn & Bacon，2003.

[36]邁克爾·辛格爾特里.大眾傳播研究現代方法與應用[M].劉燕南，譯.北京：北京華夏出版社，2002.

[37]王曰芬.文獻計量法與內容分析法的綜合研究[D].南京：南京理工大學，2007.

（本文責任編輯：郭沫含）