自助游客對南京旅游形象的認知調查

摘 要：本文通過文本挖掘方法和高頻詞匯對比，分析南京旅游吸引物、公共基礎設施、地方氛圍及游客行為意圖等目的地形象維度的重要性差異。同時，通過網絡文本分析得出自助游客對南京旅游認知、情感及意動形象的認知特點，進一步提出了南京旅游形象發展和建設的對策建議。

關鍵詞：自助游客;南京旅游形象;認知調查;網絡文本分析

0 引言

當前，互聯網交流從單方面的專業人員參與轉為多維度的全民參與，這個時代潮流推動著旅游業出現旅游者通過網絡社交互動進行旅游信息交換的現象。甚至產生了專業服務于此的旅游網絡平臺，如馬蜂窩網、窮游網等，更有社交平臺如微博、抖音為旅游者分享旅游信息。游客在這些平臺上分享的與旅游有關的信息被稱作“游客生成內容”，即TGC（Tourist-Generated Content）。

國內外的學者們都有進行關于TGC的研究。TGC是游客以自己的親身經歷為內容，通過自身的視角自愿分享的，游客與目的地并無同向利益的關聯，因此可信度較高。另外，因為互聯網的便利，TGC還能在不同的時間向不同的群體進行擴散。對于TGC獲取成本偏低、獲取途徑簡單、傳播范圍廣的特殊性，有助于學者更好地分析游客的消費偏好、目的地感知以及旅游動力，能配合傳統的研究模式進行多維度研究。

1 研究設計

1.1 樣本網站選取與研究區域概況

為收集到具有研究價值的有效數據，本文的樣本將選取馬蜂窩平臺的TGC。馬蜂窩平臺已經擁有上億的用戶，重視TGC的原創性和內容豐富性，能有效地為本文的研究提供大量的可靠數據。南京作為第一批獲得“中國優秀旅游城市”稱號的城市和“十朝都會”，在歷史的沉積中，南京以其豐厚的文化底蘊孕育了大批的旅游資源，在全球都享有一定的知名度。因此，在網絡上有大量關于南京的TGC可供參考，這有利于調查自助游客對南京旅游形象的認知。

1.2 樣本采集

用戶在網站平臺上分享的TGC映射了游客對旅游目的地形象的認知，具有時效性、真實性、多樣性的特點，[1]是研究游客對旅游目的地形象認知的重要數據來源。以馬蜂窩網站中自助游客分享的關于南京的游記及攻略作為本文的文本分析樣本，通過將關鍵詞“南京”“自由行”“游記”“旅游攻略”交叉采集相關的樣本內容，再對文本的作者署名、標簽及名稱進行二次檢索，以此達到過濾重復樣本的效果。為確保樣本采集的時效性，只采集2018年1月至2019年1月上傳至馬蜂窩網站的文本。為確保樣本能反映旅游者的主觀看法，不考慮官方的新聞稿件以及用于科學研究的文本;為確保樣本的普眾性及代表性，不考慮瀏覽量低于5000次的文本。通過以上的樣本采集標準進行文本采集工作。

經過反復篩選，最終得到游記及自由行攻略37篇，總字數197746字、4756張圖片，此樣本總瀏覽量約300萬次。數據收集時間從2019年3月開始截至2019年4月底，所獲樣本發表時間為2018年1月至2019年1月。

1.3 樣本處理

本文使用ROST CONTENT MINING6.0（ROST CM6）內容挖掘系統進行樣本處理。首先，將樣本文檔存為文本格式，再通過ROST CM進行預處理工作。預處理過程主要是將句子切割、詞性標記和詞干提取。其次，將預處理后的樣本通過詞頻分析、統計頻次、數據可視化進行分析。在詞頻分析時，先將一些詞匯進行統一以防統計中對文本重復計算，提取高頻詞（設定出現次數達50次為高頻），再從高頻詞中剔除無意義詞，從而獲得過濾后的高頻詞表。根據詞頻將詞匯從高到低，按照詞性分類進行統計，并將統計結果可視化。

2 南京旅游形象認知分析

2.1 高頻形象詞匯分析

通過ROST CM6提取并篩選后獲得了有關南京旅游形象的100個高頻特征詞，涵蓋了和南京旅游形象相關的名詞、動詞以及形容詞，其中名詞有73個，主要是南京的景區名稱、地名、食物、植物等，占總數的76%;形容詞有14個，體現了旅游者對南京的整體形象、食物、景點及地方氛圍的印象，占比14%;動詞有10個，占比10%，也從游客的行為上側面反映了對南京旅游形象的看法。

要準確分析游客對南京旅游形象的認知，確定旅游形象的維度是必要途徑。國內外許多研究者針對旅游目的地范圍大小不同，通過結構法或者非結構法來測量目的地的旅游形象，提出不同的目的地形象維度劃分，其中Beerli等研究者對旅游形象維度的九類維度劃分最有影響力。國內學者徐菲菲等在此基礎上把維度劃分為旅游吸引物、公共基礎設施、旅游基礎設施、旅游休閑娛樂、旅游環境及地方氛圍。[2]根據表格中的詞匯與目的地形象維度相對應，本文將南京的旅游形象特征詞匯分類為旅游吸引物、公共基礎設施、地方氛圍及游客行為意圖四大類。Gartner是最早提出將旅游目的地形象建立于屬性基礎上的，他把目的地形象分成認知形象、情感形象以及意動形象三大類。本文將以Gartner的屬性形象分類為鑒，分析自助游客對南京旅游形象認知的特點。

2.2 南京旅游形象的認知形象分析

從高頻詞匯表中將認知形象的相關詞統計出來，并以頻次為依據進行降序排列。從文本統計來看，旅游者的整體感知是既具有南京的古典特色和民國風情，又有著南京特有的文化底蘊和現代都市的繁華景象。從秦淮河、夫子廟到朝天宮、毗盧寺讓旅游者領略到的是南京作為六朝古都的古典魅力;從總統府、頤和公園到美齡宮，旅游者體驗到的是夢回民國的穿越感;從南京的博物館、各所大學到美術館，向旅游者們展示的是濃厚的文化底蘊及文化氛圍;玄武湖、棲霞山這些自然景觀為主的景區讓旅游者享受自然的美;新街口的繁華熱鬧和明瓦廊的生活氣息還能讓旅游者更貼近南京市民的生活，更多地了解南京。

2.3 南京旅游形象的情感形象分析和意動形象分析

由于高頻詞表中大部分詞都是和南京的認知形象相關的，關于情感形象和意動形象的詞量太少，本文將從詞頻統計中將從情感形象和意動形象的相關詞統計出來，并以頻次為依據進行降序排列，選擇排列中的前40個詞進行分析（見表1）。情感形象的相關詞如好吃、喜歡、繁華、熱鬧等，占比95%;意動形象的相關詞如期待、想吃等，占比5%。統計結果顯示，情感形象表現出正向意義的詞占比85%、表現反向意義的詞占比5%、表現中性意義的詞占比5%。由此可推斷出，旅游者對南京的旅游形象的認知中主要是“正向”的情感形象。由于TGC是游客在行程結束后的產物，其中能體現意動形象的詞也是較少的，我們可以從情感形象都偏正向的現象中反推出意動形象也應該是正向的、積極的。

2.4 南京整體形象認知

通過上述分析可以得知南京的旅游形象認知主要源于旅游吸引物，情感形象認知總體上是正向的，并且在互聯網上有著良好的口碑形象。本文通過ROST CM軟件中的提取共現VNA功能獲得的語義共現圖的基礎上制作了南京TGC的語義共現網絡圖。

“南京”是整個文本的核心詞匯，網絡圖一共呈現了6組集群。01號集群主要是旅游者對南京的旅游環境和地方氛圍的認知，積極和中性評價。02號集群主要是旅游者對玄武湖、長江等自然景觀的景點以及以地鐵為代表的公共交通設施的認知，評價正向。03號集群主要是旅游者對以極具南京色彩的夫子廟及周邊景區、大屠殺紀念館和各所高校這類的旅游吸引物，還有酒店這類的旅游基礎設施認知。04號集群主要表現了明孝陵和中山陵與“門票”這一高頻詞互相關聯，對應的現象是南京2018年6月開始實行的中山陵實名預約，免費參觀的政策給旅游者留下了深刻印象。05號集群以服務為中心點，和口味、環境、風光、特色等相關聯，反映的是旅游者對在南京整體旅程的評價是“一般”。06號集群主要表現了南京的歷史文化與建筑相結合的景觀，如博物館、總統府，是旅游者認知的南京旅游形象的重要模塊。這些主要對應了旅游吸引物、公共基礎設施和旅游基礎設施維度，也說明了關于旅游目的地形象感知不同維度的重要性有差異。

3 結論和建議

第一，通過把高頻詞匯對比旅游目的地形象維度進行分類研究，得知旅游目的地的形象維度之間存在重要的差異，從高到低重要性依次排序：旅游吸引物（以人文吸引物為主）、地方氛圍、公共基礎設施、游客行為意圖。

第二，旅游目的地認知形象主要來自游客對旅游吸引物的感知，但是隨著互聯網的發展，游客能在行程開始前較完整地了解目的地，公共基礎設施也對旅游者的認知產生影響。通過調查分析得知，南京既具有六朝古都的古典特色和民國風情，又具有濃厚的文化底蘊和現代都市的繁華景象。

第三，游客對南京旅游形象中的情感形象的正向認知是建立在認知形象以及對地方氛圍感知的基礎上的，而正向的情感形象又推動了意動形象的正向發展，形成了一個良性循環的口碑效應。

第四，南京整體形象負面認知的詞匯不多，高頻詞匯中并沒出現，在詞頻為“1-5”的詞匯中有少量出現，主要反映的是擁擠、排隊等負面旅游體驗。

根據以上結論，本文針對南京旅游形象建設提出以下建議：

第一，根據目的地形象維度的重要性排序，重視對南京人文旅游資源以及公共基礎設施的建設和發展。結合旅游者對南京整體認知的高頻詞排序，對南京相關歷史文化和民國時期的景點、景觀以及特色酒店、書店、民國風情的街道等基礎設施進行宣傳，營造文藝、有歷史感的特色地方氛圍。

第二，南京的認知形象、情感形象和意動形象呈良性循環，可以將這種口碑效應運用到網絡中，通過正向意動形象的宣傳推動南京旅游發展和南京旅游形象的推廣。

第三，加強旅游景區和社區的管理，通過優質的服務、良好的基礎設施、便利的交通來改善游客的負面旅游體驗，提升南京的整體形象。

參考文獻：

[1] 陳靜，章錦河，劉澤華，等.旅游博客研究進展與啟示[J].地理科學進展，2013，32（10）：1511-1519.

[2] 徐菲菲，剌利青，Ye Feng .基于網絡數據文本分析的目的地形象維度分異研究——以南京為例[J].資源科學，2018，40（7）：1483-1493.

[3] 鮑佳琪，孫煜，等.基于價值鏈的在線旅行社營銷模式優化研究——以攜程旅行網為例[J].電子商務，2019（7）：31-33.

[4] 劉昺宏.博物館游客體驗與重游意愿的關系研究——基于南京博物院的調查分析[J].藝術科技，2019（5）：149-151.

[5] 吳耀宇.新媒體在江蘇入境旅游市場營銷中的應用及趨勢[J].旅游學刊，2018，33（04）：3-5.

作者簡介：杜雅棣（1997—），女，貴州貴陽人，南京林業大學經濟管理學院本科生，研究方向：互聯網信息處理。

通訊作者：是麗娜（1979—），女，江蘇常州人，博士，南京林業大學經濟管理學院副教授，研究方向：智慧旅游。