基于在線旅游“UGC”的目的地形象感知研究

蘇春暖+戴美琪

良好旅游地形象的塑造和傳播已經成為旅游企業制勝的關鍵“DNA”，本文以新鄉南太行旅游度假區為例，運用網絡文本分析方法，對游客的目的地形象感知狀況進行分析，旨在提出合理的旅游發展策略，為新鄉南太行旅游目的地的可持續發展提供學術依據和理論支撐。

引言

UGC（User generate content）即用戶生產內容，又稱為用戶貢獻內容、用戶創造內容等，泛指以任何形式在網絡上發表的由用戶創造的文字、圖片、視頻等內容。由于這些評論在UGC網站上的呈現形式更為直觀和真實，因此成為了旅游者出游決策的重要參考和借鑒。據最新的艾瑞咨詢統計顯示：截止到2016年上半年，中國在線旅游用戶已達2.64億，在用戶數量上實現突破的同時，網絡消費群體也趨向于年輕化、個性化，他們更傾向于在旅游網站中分享自己的旅游攻略，記錄自己的旅游心情，上傳自己的旅游印象。

近年來隨著南太行旅游資源的蓬勃發展，新鄉南太行旅游度假區在為當地創造巨大財富的同時，也涌現出了許多問題。南太行旅游形象的推廣效果如何，游客真實感知情況如何，也是新形勢下做好旅游資源“這盤大菜”、繁盛河南省旅游業的核心內容之一。本文在借鑒國內外研究的基礎上，通過網絡文本分析法，以在2016年上半年在線旅游市場份額中占取絕對優勢的攜程、螞蜂窩和百度旅游網絡為載體，對符合條件的89篇游記和217條點評進行分析，為新鄉南太行旅游度假區打造具有“國際范兒”的知名旅游目的地提供理論參考。

一、國內外相關研究進展

國外方面，1989年伯納斯構思出了萬維網，使人類第一次感受到互聯網的便捷與豐富，自此關于UGC的相關研究也逐漸進入學者們的視野，主要研究的學者有：Surowiecki、Lee、Scerri、George等，其次，Reilly、Crompton、SeyhmusBaloglu、Amaquandoh等利用網絡文本分析法對目的地形象展開一系列的學術研究。

國內方面，我國首次將UGC應用于專業研究的是南京理工大學的趙宇翔教授;此外，朱慶華、范哲等也對用戶生成內容的特殊內涵做了深入的探討。雖然關于旅游目的地形象的研究我國起步較晚，但是近些年來專注此研究的學者逐漸增多，在中國知網官方頁面中輸入“基于網絡本文分析法的旅游目的地形象感知研究”，經檢索發現，近兩年（2015—2016上半年）與旅游目的地形象相關的博碩士論文、期刊、報紙等共計8108篇，其中博碩士論文共計7258篇。本文選取近5年來的相關文獻進行了研究，在這期間做出主要貢獻的學者主要有：王晶晶，陳金華（2010）、張高軍，李君軼（2011）、郭晶晶（2012）、黃勝男、李芷若（2014）、姜舒雅（2015）等。此外，在2016年已發表的學術論文中，安徽大學的展玉清運用網絡文本分析法和旅游凝視理論，利用在線旅游UGC網站，對石家莊的目的地形象進行了研究。

二、數據的搜集與處理

（一）數據的搜集與篩選

本文通過瀏覽相關旅游官方網站、查閱相關數據統計，最終結合中商情報網、艾瑞咨詢網和新浪旅游網等，選定攜程、螞蜂窩和百度旅游作為樣本獲取的重要來源。通過百度百科對要訪問的旅游網站進行查詢，并且在搜索到的攻略社區欄目里以 “新鄉南太行”作為關鍵詞，進行了游記、點評等文本的搜集，共獲得游記652篇，點評946篇，其中游記和點評分別占取了樣本總量的1.73%，54.7%，由此可見游客更傾向于通過更為直觀的游記、點評等了解目的地信息。

由于獲取的文本種類、數量繁多，本文沒有選取全部數據作為研究對象進行分析，故對txt文本進行處理之前，對相關樣本按照篩選原則進行了處理，截止到2016年10月24日，共篩選得到89篇游記，217條點評，將篩選后的文本分別保存至3個文檔，共計431780字。

（二）高頻特征詞的提取

首先在ROST CM6內容挖掘系統的界面“工具”一欄里，構建一個包含名詞（萬仙山景區、郭亮村、掛壁公路、糊涂湯、饅頭等）、形容詞（震撼的、遺憾的、害怕的）和動詞的（走、穿越、騎行）自定義詞表，然后將導入的文本進行分詞處理后，分解成一個個獨立的詞組，最后使用“詞頻分析功能”生成詞匯頻數表。為保證文本分析數據的精準性，后期必須要對處理后的文本分析結果進行驗證。

三、結果與分析

（一）目的地形象認知的分析

下表為網絡傳播下南太行旅游目的地形象認知的高頻特征詞排序結果，根據本文構建的認知形象評價維度和指標體系，將從資源偏好、環境及當地氛圍、配套基礎服務設施3個方面對匯總結果進行比較和分析。

1.資源偏好

資源偏好方面主要涉及游客對自然、人文以及人造景觀的情感偏好程度，從上表我們可以看出萬仙山、王莽嶺、八里溝這些自然風光比較秀美的景區以及郭亮掛壁公路、中華第一影視村及鄉村古村落等這些人文旅游資源比較突出的地方均排在高頻特征詞的前11位，可見游客對景觀資源的偏好程度大致相同，而在這其中郭亮村以及萬仙山風景區又分別以275頻次和262頻次占據高頻特征詞排行榜的前兩位，而且占比也分別達到了總資源分布的20.3%、19.3%，除此之外，在搜集到的217條點評中，表達對萬仙山景區（郭亮）非常滿意的點評共計182條，游客對兩處景點的好評度和美譽度也相比于其它景點高，比如說游客在景點點評中提到“從杭州到南太行，最為震撼的就是看到了人工開鑿的掛壁公路和崖山人家，萬仙山更是猶如仙境一般，各種瀑布，美麗的峽谷，極力的推薦……”，由此可見，新鄉市政府對輝縣市萬仙山景區的宣傳方面已初見成效。

2.環境及當地氛圍

環境及當地氛圍方面主要涉及到的為景區周圍的自然、生態、購物環境等，而當地氛圍又主要集中在目的地城市的市政市容、綠化水平、擁擠程度以及當地居民的民風民俗、友善度、溝通難易度等方面，這一維度的分析更多的是用形容詞和名次進行描述。比如上表表達正面環境形象的形容詞和名詞有：秀麗、崖壁、震撼、安全、整潔、空氣、舒服、和善、淳樸等，其中頻數較高的為秀麗、崖壁、

震撼、整潔、空氣、舒服、和善、鄉村、淳樸，出現的頻次分別為72、70、67、59、56、54、47、46、43，這表明南太行整個環境氛圍是清新秀麗的，且多是崖壁驚險風光，又因其高海拔的地理位置和瞬息多變的氣候條件，所以當地的整個氣候條件是涼爽、舒適的，這也是南太行度假區之所以多處景點打出“避暑圣地”“賞雪勝地”、“攀巖競技地”來吸引國內外游客前往的原因。而“安全、和善、鄉村、淳樸等”這類高頻次的出現，又從側面反映出當地居民的素質比較高，例如作者無物而傘在點評郭亮時提到“郭亮村民風淳樸，具有山村的樸實，又有新的生機”，除此之外，我們還可以看到，在環境及當地氛圍這一維度的高頻特征詞構成中，“擠”、“臟”也出現在前50個高頻特征詞中，且這類用于描述當地負面形象的詞匯主要出現在節假日出行游客的語境表述中。

3.配套基礎服務設施

從上述表中一一對應每個具體測量項我們可以看出，交通方面，“便利”一詞出現的頻次達到73，在整個公共服務設施的組成部分中是好評率最高的，好評率達到7.38%，可見南太行旅游度假區的交通通達性是比較好的，市場準入性也比較高;餐飲方面，出現頻次比較高的依次為“農家飯”、“好吃”、“安全”、“不貴”、“值”等，在排列前50的高頻特征詞中，分別居于第18位、20位、25位、27位、32位，相比較之下，游客到將“飯店”、“下館子”作為就餐場所的則比較少，出現的頻數為9次，這部分消費群體主要是團體游客，除此之外，樣本中還多次提到了當地的特色美食，如“饅頭”、“小米粥”、“糊涂湯”等;住宿方面，游客的主要關注點集中在價格和環境方面，比如“不貴”、“值”、“真不錯”以及“安全”、“整潔”、“擠”、“臟”等;購物設施方面，在搜集到的89篇游記和32條點評中，游客明確表示不滿意的比例達43.8%。比如說在《四日窮游徒步南太行（郭亮—王莽嶺—錫崖溝—九蓮山—八里溝）》一文中，游客提到“由于景點與景點之間距離較遠，口渴時只能到附近的小賣鋪買點水喝，而且路邊攤賣的水超貴，到達住宿地后，夜晚除了在農家院的露天KTV唱歌外，夜間連個逛逛的地方都沒有，四周都是黑壓壓的一片，還是早點洗洗睡了...”

（二）目的地形象的情感構成分析

除此之外，及時地了解游客對目的地形象感知的情感偏好（滿意、不滿意以及非常不滿意等），掌握用戶的真實需求，并有針對性地采取營銷策略，也是今后贏得顧客忠誠的關鍵。通過ROST詞頻分析軟件提取描寫游客心緒的高頻特征詞，得出了描寫游客積極情感感知的詞組達到了435次，占樣本總量的83.75%;中性情緒的形容詞多為描寫旅游環境的，比如說：靜謐的、愜意的、一般的等，占樣本總量的15.07%，而明確表明對目的地的印象極差，并且強調不會再重游，也不會將其推薦給其它游客的，僅占取了樣本總量的1.18%。而做出如此評價的多因突發天氣狀況，導致了期望和實際的不相符，造成了旅游經歷中遺憾、不值的感覺。另外，在搜集到的217條點評中，4星以上的評論183條，好評率達到了84.33%，3星級的評論27條，2星級以下的評論6條，差評率為2.76%，且這些負面評價主要集中在整個城市的外部環境、管理和接待能力方面。

以上即為本研究的全部內容，研究過程中由于時間和篇幅的限制，僅選取了三大在線網站上的部分游記、點評等作為研究對象。后期為了提高數據分析的科學性和全面性，也可以選擇其它類型的用戶生產內容（例如圖片、音頻、視頻等），運用兩種或兩種以上的方法進行對比分析目的地的旅游形象。

（作者單位：中南林業科技大學旅游學院）