基于網絡文本分析的海南旅游目的地形象感知研究

潘珠 吳星

摘 要：以知名旅游網站的“游記”“攻略”等文字為分析樣本，采用以ROST Content Mining為工具的網絡文本分析法，從詞頻、社會網絡和語義、情感三方面對海南旅游目的地形象的感知進行分析，結果顯示，游客對海南旅游目的地形象的感知普遍存在偏差。基于此，提出了突出鄉村特色旅游、加快智慧旅游發展以及優化全域旅游環境等建議。

關鍵詞：網絡文本 旅游形象 海南 全域旅游

一、海南旅游發展概況

2016年，海南成為全國首個全域旅游創建示范省。2019年9月，海南省三亞市吉陽區和保亭黎族苗族自治縣入選首批國家全域旅游示范區名單，一大批立足于全域旅游的以海口市秀英區石山鎮為代表的特色產業小鎮應運而生，成為海南省打造全域旅游發展新格局的重點工作。

海南自貿區自貿港建設大背景下，“旅游+”新業態不斷豐富拓展。以旅游與健康產業融合發展為例，全省大力推進全域中醫藥健康旅游示范區建設，重點支持瓊海博鰲樂城國際醫療旅游先行區發展，建成兩家第一批國家中醫藥健康旅游示范基地創建單位。統計數據顯示，2018年海南省醫療健康產業每個季度增速超2.4%，其中海口所占比例較高，為68.04億元，在全省占比49.6%。同年，先行區醫療機構實現營業收入3.65億元，同比增長227%。

然而，盡管海南旅游新業態成批涌現，全域旅游發展態勢明顯，但對一直存在的東中西部旅游發展不平衡、旅游資源同質化等問題還沒有從實際上得到更好的解決，使游客對海南旅游目的地形象感知普遍存在偏差。因此，要使旅游目的地投射形象與游客感知形象相匹配，需要塑造長效的游客評價和反饋機制。而基于互聯網的在線游客評論作為一種有效的游后反饋機制，對優化提升海南區域旅游形象具有重要的意義。

二、數據來源與研究方法

（一）數據來源

本文選取近一年在攜程網上發布的海南旅游相關游記和攻略作為分析樣本，由于數據量龐大，可以使用火車頭采集器快速獲取網絡文本，并通過一系列的數據處理，剔除掉無關旅游、重復發布、廣告營銷等無效數據，最終得到有效的游記數據。

（二）研究方法

本文采用以ROST Content Mining為工具的網絡文本分析方法。網絡文本分析作為一種新興研究方法，目前在旅游問題的研究被廣泛應用[1]。網絡文本分析法是內容分析法的一種，是通過系統和客觀的方法將在互聯網虛擬空間傳播的網絡文本內容轉化為量化數據，揭示文本本質內容的科學研究技術。

三、海南旅游目的地形象感知分析

（一）樣本預處理

在文本挖掘之前，需要對文本數據進行預處理。首先，為了便于后續的詞頻分析，需要將意思相近但表達形容不同的詞型進行統一處理。比如將“騎樓老街中山路”“中山老街”“中山路騎樓老街”“騎樓老街區”統一為“騎樓老街”，“海口人民公園”“海口公園”統一為“海口公園”，“電影公社”“影城”統一為“電影公社”，“老市后安粉”“后安湯粉”“后安粉”統一為“后安湯粉”，等等。同時，修改錯別字，如“東效橢林”改為“東郊椰林”，“銀玙島”改為“銀嶼島”，等等。其次，將“于是”“然后”“這里”“這個”“我”等常見但與文本分析目標無關的詞匯加入到過濾詞表中。最后，創建包括海南省主要景點景區（如亞龍灣、騎樓老街）、地名（如海口、三亞）、特色餐飲（如米爛、雞飯、清補涼、雞屎藤）等詞匯的自定義詞表。

（二）詞頻分析

將預處理好的網絡文本以TXT文件格式保存，并載入到功能性分析下拉列表框中的分詞選項，同時導入自定義詞表，運行ROST的分詞和詞頻分析功能，前60位高頻詞從高到低的排序結果如下表1所示：

（三）社會網絡和語義分析

ROST語義網絡和社會網絡生成工具處理的文件格式要求一行一句，或是已分詞文件，因此將上述生成的分詞文件載入到待處理文本框中，得到的高頻詞之間的社會語義網絡矩陣圖1如下所示：

由上圖游客的網絡游記社會語義網絡矩陣可知，“海口”、“三亞”與其他詞匯聯系密切。從海南省各市縣接待過夜游客數量的排行榜上可以看出，三亞和海口兩市游客人數穩居前列，而這也側面輔證了。

（四）情感分析

運用ROST軟件中功能性分析下拉列表框中的情感分析功能，在待分析文件路徑文本框中導入待分析的文本數據，即可得到情感分析的統計結果。由于本研究收集的樣本來源于網絡資源，信息量較大，難以及時對每一個樣本進行情感識別。因此，根據上述詞頻分析得到的結果，選取了高頻特征詞匯作為情感傾向分析的對象，得到的積極情緒、中性情緒和消極情緒分析結果如下表2所示：

由上表2可知，積極情緒明顯高于中性情緒、消極情緒，占比高達85.57%，其中非常滿意占31.65%，所占比例高于其他分段類型，說明大部分游客對海南旅游表示滿意，在網絡游記中也表達了較高的旅游體驗評價。游客表達的中性情緒和消極情緒的占比分別為1.99%和12.44%，且消極情緒中分段類型主要為一般程度，說明游客的積極情緒占比比較高，但滿意度仍有進一步提升的空間。

四、結論與建議

（一）突出鄉村特色旅游

從對游記內容的詞頻分析可以看出，“特色”一詞的使用頻率較高，反映了“是否具有本土特色”成為游客關注的重點。海南特色小鎮取得了一定的成效，但仍然有部分建設項目推進緩慢或者沒有建成。積極探索“互聯網+農業+旅游”的發展新模式，以“互聯網+”為著力點，加大旅游與現代農業的融合力度。鼓勵充分利用互聯網現代信息技術，高效整合現有優勢鄉村旅游資源，大力發展智慧鄉村旅游，實現鄉村旅游線上線下融合。“歷史”“建筑”“文化”的使用頻率也較高，表明游客除了游玩，對當地歷史文化等的體驗需求也在增加。2019年海南省有17個村莊入選第五批中國傳統村落名錄。把特色文化村作為海南全域旅游新的經濟增長點來培育和發展，一是充分挖掘古村落文化資源的內涵，特別是原生態黎苗文化、南洋文化、軍坡公期文化、疍家文化、紅色文化等海南元素，豐富鄉村旅游內涵。二是著力打造“特色文化村”旅游品牌，不斷豐富旅游產品，開發民宿、鄉村騎行、生態采摘、農耕體驗、康生療養等項目，進一步延伸鄉村旅游產業鏈。三是推進建設農村生態文化基地，建立和完善生態文明長效工作機制。

（二）加快智慧旅游發展

海南省以推進海南自貿試驗區和中國特色自由貿易港建設為主線，全省接待國內外游客總人數和旅游總收入呈現逐年雙增長，但區域發展不平衡、旅游產品創新不夠。“騎樓老街”、“亞龍灣”是文本分析中出現頻率最高的旅游景點，“海口”、“三亞”、“陵水”、“瓊海”等地點詞語的頻率也較高。從游記的社會網絡與語義分析結果也可以看出，游客對海南旅游目的地形象描述主要集中在三亞、海口及東部地區。因此，需要推動智慧旅游產業發展，助推海南旅游服務產業向智慧化轉型升級。目前，作為海南省唯一入選的首批國家智慧城市試點名單的試點城市，萬寧已經開發智慧化旅游平臺和大數據中心，可以實施旅游咨詢投訴、景區景點的電子講解、旅游電子商務系統（如在線訂購機票、酒店、景區服務等）等。然而，游客游記中對已建成并投入使用的智慧旅游項目較少提及，情感分析中游客消極情緒產生的部分原因是在使用移動端搜索海南景區旅游服務時信息更新慢、網絡連接打不開、APP使用廣告不斷彈出、內容雜亂等。加強海南智慧旅游建設，應以多樣性的旅游消費需求為導向，打造一批智慧鄉村旅游、智慧營銷、智慧景區、智慧旅行社、智慧酒店（飯店）、智慧郵輪等全域智慧旅游項目，實現旅游資源與信息網絡資源的深度融合。

（三）優化全域旅游環境

前60位高頻特征詞表中，“沙灘”“環境”“高鐵”“交通”“路上”等詞語的出現頻率較高，說明游客對自然風景關注度較高，旅游環境已成為海南旅游目的地的重要吸引力。“感受”“享受”的頻率也較高，表明了游客更加注重的是對旅游產品的心理感知和深度體驗。因此，全域化的環境治理，有助于提升游客旅游體驗，塑造良好的旅游形象。自1999年海南在全國率先提出生態省建設，取得了顯著成效，但與世界頂級旅游目的地相比，仍有進一步提升的空間。首先，加強全域旅游環境整治宣傳，培育全社會生態文明意識，營造綠色旅游良好氛圍。其次，全面推進綠色交通基礎設施建設，大力發展海南鄉村公共交通，積極構建智能化交通系統。然后，實施嚴格的旅游生態環境保護制度，全力整治區鎮及農村環境，加大違章建筑和建筑垃圾處理管控力度。同時，引導參與企業綠色發展，加強旅游市場監管。最后，加強旅游安全管理，開展旅游安全專項整治工作，建立和完善全域旅游安全機制。

參考文獻：

[1]鄭玉香，陳燁.海南智慧旅游的發展現狀及對策研究[J].當代經濟，2018（21）.

[2]呂建新，鄭偉，馬林，李明，谷翠梅.基于詞向量語義擴展的網絡文本特征選擇方法研究[J].情報科學，2019（12）.

[3]王輝. 打造健康旅游特色小鎮是海南國際旅游島建設的一項重要舉措[N].中國經濟時報，2017-12-05（05）.

[4]李思，白英卿.基于網絡文本分析的青海省旅游信息服務優化研究[J].中國經貿導刊（中），2019（02）.

[5]王業統.基于受眾感知的旅游目的地形象構成要素分析——以海南為例[J].科技資訊，2017（20）.

〔潘珠、吳星（通訊作者），海南經貿職業技術學院〕