基于微博簽到大數據分析與旅游景區客流特征研究建立游客“預期—現實”模型

陳澤明

深圳中國國際旅行社有限公司 廣東 深圳 518000

0 引言

信息化時代發展對于現代社會經濟和產業結構產生著影響，同時也沖擊著實體和虛擬空間組織，重構多維立體的生活形態。中國“兩微”時代的到來也是信息化高速發展的重要標志之一，兩微即微博和微信，兩者作為當前主流的社交工具已然成為多數人的主流生活方式之一。以新浪微博為例，截至當前，微博月活躍人數為2.12億人。在“兩微”時代中，用戶在網絡上留下的信息足跡有大量涉及隱私安全的信息，部分信息可被深度挖掘，有助于商家對用戶行為進行分析，實現更好的理解客戶，為客戶解決其需求。

本研究基于微觀尺度利用微博簽到數據完成對旅游流的研究，以具有典型性的旅游風景區為微觀尺度代表進行研究，基于虛擬網絡視角進行分析，借用微博中的大數據和實踐分層法以及經驗模態法(EMD)對旅游區中的客流波動予以探索，除此之外通過分離節假日和非節假日完成對不同屬性游客進行節日和節事效應差異研究。

1 研究對象與研究范圍

1.1 研究對象 本文以新浪微博用戶在南京鐘山風景名勝區一年內的的簽到數據為研究對象，進行鐘山風景區內部客流波動特征的研究。

1.2 研究范圍 鐘山風景名勝區位于南京，是南京的核心景區之一，享有“國家風景名勝區”之美稱、榮獲5 A級旅游景區等稱號，也是世界文化遺產所在地。該景區年游客量超八百萬人，以該典型案例景區作為研究對象具有一定的代表性和現實意義。

2 數據采集與處理

2.1 數據采集 在數據采集的過程中，根據本研究的需要，對所調用的應用接口返回的相關字段進行了篩選，最終選取了其中的用戶ID、用戶性別、用戶所在地、用戶簽到地點的經、緯度以及相對應的簽到時間和簽到內容，并生成了如下的游客微博數據要素表(表1)。

表1 游客微博數據要素表

2.2 數據處理 對采集到的數據導入軟件進行分析，同時與景區矢量圖進行對比，并剔除無效數據，最終有效有效簽到數為21135人次，其中男性游客和女性游客比例大致為0.693；本地游客和外地游客比例大致為0.547。

3 旅游區客流特征及周期波動

3.1 旅游區日度客流特征 鐘山風景區日度游客簽到整體呈現出具有雙峰的“M”型分布結構，具有顯著的對稱性。日度游客統計圖如下，由圖可知游客日簽到數以“30～40(人次)”數量最多，逐級向左側遞減；4、5、10月份簽到人數最多，造成這一現象的主要原因與我國的休假制度等因素有關。

從性別角度來看，男、女性簽到特征整體呈現“M”型，與總體簽到特征一致(圖2)。外地游客簽到數6、7、8月為最低，與總體簽到規律有所不同，說明在旅游旺季本地游客會避免高峰，防止造成擁擠等不愉快的旅游體驗、

圖1 游客簽到散點圖

圖2 不同性別、地域游客簽到散點圖

表2 不同屬性游客簽到統計特征

表3 不同性別、地域游客簽到相關性檢驗

通過坐標路徑圖能夠更加清晰直觀的反映樣本數據的結構特征與演變路徑。如圖3以總體游客簽到數為橫坐標，不同性別、地域的游客簽到數為縱坐標繪制坐標路徑。

3.2 旅游區客流波動特征 利用經驗模態分解法(EMD)將2014年日度游客總簽到數進行分解，如表4、圖4所示。根據圖示結果可知，游客總體簽到數以高頻周度波動為主，月度和季度貢獻較少，趨勢項方差占比小，說明游客總體簽到規律穩定，不具備明顯上升或下降特征。

圖3 性別、地域間游客簽到坐標路徑圖

表4 不同屬性游客簽到的各I MF分量周期與方差貢獻率

圖4 游客簽到EMD分解圖

在性別差異方面，男、女性游客簽到數整體以高頻的周度波動為主，低頻波動為輔，沒有清晰的未來走勢，且男性受節假日和季節變化影響較大，女性則受外界因素影響較小。

圖5 不同性別游客簽到EMD分解

在地域差異方面，外地游客以周度、月度等高頻時間變化波動為主，并具有季節的變化特征。

圖6 不同地域游客簽到EMD分解

4 旅游區雙休日與工作日客流特征對比

圖7繪制了2014全年52個雙休日和工作日的游客簽到對比曲線圖，說明在重大節日時，周末成為了游客簽到的集中表現時期，這與人們避開工作時段，選擇休息日參與景區重大節日的實情相符。

圖7 雙休日、工作日游客簽到折線圖

圖8 男、女性游客雙休日、工作日簽到圖

圖9 不同性別游客雙休日、工作日簽到圖

通過(圖8、圖9)對比發現，女性游客整體簽到數高于男性游客，在周末具有更為顯著的“節日效應”。

圖10 本、外地游客雙休日、工作日簽到圖

圖11 不同地域游客雙休日、工作日簽到圖

進一步對比本地和外地游客在雙休和工作日的簽到規律可知，后者在簽到數量差別不大，波動規律抑制，本地游客受黃金周影響小，但受景區內節事影響顯著。

5 結論與討論

本文通過引入LBS微博大數據，基于微觀尺度利用微博簽到數據完成對旅游流的研究，以具有典型性的旅游風景區為微觀尺度代表進行研究，基于虛擬網絡視角進行分析，借用微博中的大數據和實踐分層法以及經驗模態法(EMD)對旅游區中的客流波動予以探索，除此之外通過分離節假日和非節假日完成對不同屬性游客進行節日和節事效應差異研究。通過研究發現，鐘山景區不同類型的游客具有相同的簽到時間規律，但是不同性別和地域的游客表現出不同的簽到周期波動差異。不僅如此，不同屬性游客受節假日效應的影響也有所差異。