張峰 陶玉國
摘 要:UGC數據為研究游客對空氣質量的滿意度提供了新視角。采用網絡爬蟲獲取新浪微博近七年來游客對北京、福建5A景區空氣質量發布的32萬余字的評論文本,通過基于Boson中文語義開放平臺的情感分析法測算滿意度值。研究發現,北京、福建景區空氣質量整體滿意度評價值分別為0.752、0.811,等級依次為良級、優級;從時間演變來看,北京呈下降趨勢,降幅為6.41%,福建呈上升趨勢,漲幅為1.76%;游客對北京景區的霧霾等空氣污染討論頻次高于福建。因此,建議旅游電商、社交媒體等平臺應充分重視UGC數據的挖掘,積極探索建立游客滿意度評估管理系統。
關鍵詞:UGC;旅游目的地;空氣質量;滿意度
中圖分類號:F590? ? ? 文獻標志碼:A? ? ? 文章編號:1673-291X(2019)24-0174-03
引言
近年來,中國不少城市出現了嚴重的空氣污染狀況,旅游目的地的空氣質量也相應受到影響。鑒于空氣質量是旅游地選擇的重要因素[1],旅游者對空氣質量的滿意度不僅構成了重要的旅游經歷,而且對他們的出行計劃、重游意愿等產生重要影響。與此同時,社交媒體時代快速發展背景下,越來越多的游客將對旅游地空氣質量的感受,通過各種自媒體平臺進行傳播,形成了大量的有關旅游地空氣質量評價的用戶生成內容(UGC)[2]。充分研究這些UGC傳播中的滿意度評價,不僅有利于減少污染造成的對游客心理的不利影響,也有利于景區管理者對空氣質量的提升提出針對性建議,對旅游目的地結合自身空氣質量條件進行營銷管理有借鑒意義。
當前對旅游地空氣質量滿意度等心理方面的研究較少,相關研究主要集中于天氣狀況對旅游目的地形象影響[3~5]、旅游者目的地選擇行為影響這兩方面[6~7]?;诖?,本文選取北京、福建這兩個自然生態環境差異較大的地區作為案例地,獲取游客對其5A景區發布的空氣質量的網絡評論,對這些評論滿意度進行了對比研究。
一、數據來源與研究方法
1.數據來源。文中的UGC數據來自于新浪微博,以“景區名稱+空氣+游”為關鍵詞,利用網絡爬蟲工具獲取??紤]新浪微博用戶在2011年才開始活躍,故限制搜索時間為2011年1月1日至2018年6月31日。同時為了保證數據準確性,設置微博發布地為各景區所在城市,類型為原創。數據去燥后獲取評論3 253條,共計32萬余字。
2.研究方法。游客情感是體驗滿意度的主要測量標準[8],因此利用情感分析法測度游客滿意度。情感分析是關于人們對實體、個體、問題、事件、主題及其屬性的看法、評價、態度和情感的計算研究[9]。鑒于Boson中文語義分析平臺提供了更具針對性的微博語料庫,而本文的評論數據來自新浪微博,故本研究選擇該平臺,便于進行標注和機器學習,獲得更佳的情感判斷準確率。通過Python3.0編寫計算機編程語言調用Boson中文語義開放平臺,在調用時通過URL參數選擇微博社交語料庫模型對評論數據進行情感分析,以獲取不同時間段游客對北京、福建共計15家5A景區空氣質量滿意度評價分值。在滿意度評價的等級標準方面,考慮到分值在0—1之間,將評價標準擬定為劣級(0—0.20)、差級(0.21—0.40)、中級(0.41—0.60)、良級(0.61—0.80)、優級(0.81—1),正負臨界值為0.5,分值越高,情感越趨向正面,滿意度越高。
二、結果與分析
總的來看,北京1 545條網絡評論的滿意度均值是0.752,福建1 708條評論的均值是0.811,福建地區相較于北京高出7.85%。按照滿意度值區間劃分,北京景區的網絡評論滿意度屬于“良級”,福建則屬于“優級”,表明在網絡信息傳播中,游客更傾向于對福建景區的空氣質量發表正面評論。鑒于空氣質量是旅游目的地形象的重要組成成分,這種對空氣質量的滿意度最終將影響到對目的地整體形象的評價。
1.滿意度年份變化對比。由下圖可知(未統計2018年7個月的數據),近七年北京景區空氣質量UGC滿意度值分別為0.780、0.780、0.781、0.779、0.757、0.726、0.730,均為“良級”,2011—2014年滿意度值變化較平穩,近七年整體呈下降趨勢,降幅為6.41%。福建景區空氣質量UGC滿意度值分別為0.756、0.796、0.833、0.818、0.846、0.778、0.795,2013—2015年值為“優級”,其余年份值為“良級”,近七年整體呈上升趨勢,漲幅為1.76%。僅在2011年,福建空氣質量滿意度值低于北京,其余年份均高于北京。滿意度值一定程度上反映了空氣質量。因此,北京景區空氣質量滿意度值呈下降趨勢體現了其空氣質量的下降,其原因可能與大氣污染帶來的威脅相關。
2.各景區滿意度對比。測算各5A景區網絡評論的滿意度值可知(見表1),北京地區滿意度值排名前三的景區分別為恭王府、奧林匹克公園、明十三陵,值最低的景區是故宮,僅為0.688。福建地區滿意度值排名前三的景區分為是太姥山、清源山、白水洋鴛鴦溪,均為自然風景型景區。就福建地區而言,相較于文化古跡類景區,自然風景型景區自然環境優美、植被茂盛,空氣質量也更佳,游客在網絡信息傳播中會表達較高的滿意度。
3.情感高頻詞對比。統計UGC文本中排名前20的高頻詞匯發現(見表2),兩地區景區的評論中均出現了清新、新鮮這兩個贊美空氣質量的情感詞,但北京景區清新、新鮮的詞頻分別為246、138,低于福建景區的詞頻(詞頻為480、179)。此外,北京景區評論高頻詞還出現了污染、霧霾這兩個表征空氣質量不佳的負面詞匯,福建地區評論中未出現這些詞。
由此可見,北京地區相對于福建地區,城市整體發展速度快,同時也帶來了更為嚴重的城市碳排放、霧霾天氣等空氣質量污染問題,導致了游客會在網絡中傳播這些負面信息。如北京游客的評論“呼吸著骯臟的空氣,我來到了故宮,登上城墻,遠眺被霧霾籠罩的帝都”,表達了其對空氣污染的不滿,此類信息的傳播將對潛在游客的出游決策行為產生負面影響。
三、結論及政策建議
研究結果表明,UGC傳播中的北京、福建景區空氣質量整體滿意度評價值分別為0.752、0.811,等級依次為良級、優級;從滿意度值的時間演變來看,北京呈下降趨勢,降幅為6.41%,福建呈上升趨勢,漲幅為1.76%;福建地區的自然風景型景區空氣質量滿意度高于文化古跡類;北京的霧霾等空氣污染是滿意度較低的主要原因,其空氣質量快速惡化已成事實,加強其旅游地空氣質量管理勢在必行。本研究也有一定局限性,UGC數據獲取渠道僅為新浪微博,從旅游網站、APP等平臺獲取的評論更能豐富本研究成果,建議未來研究可獲取圖片、視頻等多源數據。
旅游目的地生態環境治理需要全社會共同參與,有關立法、執法部門應盡快開展旅游地空氣污染整頓,增強空氣污染危害,以及如何形成、如何預防治理等方面的教育,提升個人與企業的社會責任,提倡更低碳、經濟的生活與生產方式,控制空氣污染狀況的發生。同時,也建議旅游電商、旅游社交媒體等平臺充分重視UGC大數據的挖掘與利用,積極探索建立游客滿意度評估管理系統,避免負面旅游UGC內容的傳播帶來的游客出游決策行為改變等不良影響。
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