基于旅游數字足跡的游客時空行為研究
——以南京市玄武區為例

陳子微，姚建盛

（桂林理工大學 旅游與風景園林學院，廣西 桂林 541006）

0 引言

web2.0技術的出現強化了網絡互動性，UGC（User Generated Content，用戶自創內容）隨之興起，游客搜索和分享信息的方式因而發生轉變，UGC的信息獲取、發布和分享，成為旅游信息傳播的主要趨勢。網絡信息與旅游活動的融合，很大程度上改變了游客的旅游行為，同時影響著科學研究中數據的獲取、處理以及研究方法等，因而旅游與信息化的融合為研究游客行為開辟了新的思路。

游客運動的時間和地點的確定是旅游研究的關鍵，旅游時空地理學相關研究能夠為旅游景點提供時空觀，幫助旅游業發展。分析帶有地理和時間標記信息的UGC，可確定熱點區域，為目的地旅游路徑優化提供方向，與之相關的時空地理學研究集中在持續時間、軌跡等獨特的分析方法上，但獲取時空數據難度較大。近年來，大量旅游者通過網絡平臺記錄旅游軌跡，社交媒體數據成為良好的數據源，使學者有途徑獲取大量時空數據以分析旅游者時空行為規律。目前，許多學者基于手機移動數據、社交網站簽到、行程軌跡等進行了游客時空行為、旅游流網絡、景觀共現效應的研究，廣泛應用于旅游、交通、城市規劃等領域。

國外開始進行游客時空行為研究的時間遠早于國內，主要集中在時空移動特征及規律和構建旅游者行為模式的研究。Murphy在1974年指出游客空間行為的選擇是基于當前位置和過去位置之間的連續關系[1]。Cooper（1987）首創基于時間的旅游行程示意圖，檢驗游客行為的本質[2]。Fennell和Thornton（1996）利用時空日記解讀游客在游覽過程中的行為變化[3-4]。國內學者對游客空間行為的研究近幾年較豐富，郭雅婷多次探究訪滬國內游客時空行為特征及旅游流網絡結構特征，揭示游客時空行為規律[5-6]。Zheng W，Huang X和Li Y（2017）提出基于數據挖掘研究重點旅游軌跡和過往游客的運動[7]。Shen Zhang和Xin Liu等（2018）提出基于貝葉斯層次結構的目的地選擇行為時空建模方法[8]。Yuan Li和Linchuan Yang等（2019）將GPS和傳統的測量數據合并，建立離散選擇模型，以確定影響游客空間行為的因素[9]。主要包括旅游者時空運動與時間地理相結合的研究；基于數字信息的時空行為與旅游流網絡特征研究；通過理論支持和數據分析方法構建空間模型。

1 區域概況和旅游數字足跡獲取

1.1 研究區域概況

南京，簡稱“寧”，古稱金陵，位于長江中下游地區，是江蘇省會，南京都市圈的核心城市。南京是首批中國優秀旅游城市、國家歷史文化名城、國家全域旅游示范區，2019年3月入圍“全球20個最佳旅游目的地”，是中國大陸唯一上榜城市。

玄武區是城市的核心城區，南京市的行政、經濟、科研、文化中心。玄武區建區始于民國二十二年，中國最大的皇家園林湖泊“玄武湖”位于區內并由此得名。玄武區內旅游資源豐富，綠化覆蓋率達61.91%，玄武湖、雞鳴寺、中山陵、明孝陵、總統府等文化名勝遺存聞名中外，區內有歷史古跡七十余處，是南京市旅游景點最為集中的地區之一。

1.2 數據獲取與數據預處理

1.2.1 數據獲取

本研究的數據來源是馬蜂窩旅游網絡平臺，選擇以南京市為旅游目的地的游記，選取2016年1月1日至2019年4月19日間的游記，從中獲取游客的出游時間和行程安排，作為研究分析的基礎數據。馬蜂窩旅游網創立于 2006年，以 UGC、旅游大數據、自由行交易平臺為企業運營的核心競爭力，是中國領先的自由行服務平臺，深受年輕人歡迎。因此，選擇從馬蜂窩采集游記文本。

1.2.2 數據預處理

本文使用游記作為旅游數字足跡來源，提取旅游者、旅游時間和旅游景區，選擇來寧游客編寫的游記，數據抓取工具為八爪魚采集器，信息采集成功后形成表格。剔除重復游記和無玄武區內景區的游記，共得到包含目標數據的游記938篇。

為便于進行游客時間行為、空間行為分析研究，將938篇游記分別按年份、季節進行重新編排，2016年118篇、2017年293篇、2018年379篇、2019年147篇，春夏秋冬分別為311篇、178篇、334篇、228篇。并依據中華人民共和國國家標準《旅游資源分類、調查與評價》（GB/T18972-2003），將本文研究區域玄武區內游記文本涉及的景區進行了旅游資源分類處理。

2 游客時間行為特征分析

2.1 景區類型季節集中程度

地理集中指數是衡量研究對象集中程度的重要指標。根據各景區類型在不同季節的游客到訪比重情況，分別計算了16種旅游資源的G指數（G值越大，該旅游資源全年分布越集中，G值越接近50（100*1/n，n=4），該旅游資源全年分布越均勻），以反映不同旅游資源全年整體集中程度。

從圖1分析可知，玄武區內的展示演示場館、園林游憩區域、建筑小品、名人故居與歷史紀念建筑、山丘型旅游地、歷史事件發生地6項旅游資源G指數接近50，說明這幾類旅游資源的游客到訪情況在全年中相對分布均勻，不會因季節變化而受到明顯影響。動物與植物展示地、日月星辰觀光地等G指數較大，旅游資源集中度相對較高，表明游客對于這幾類旅游資源的選擇存在一定的季節性。

圖1 旅游資源季節分布集中度Fig.1 Concentration of tourism resources in seasons

地理集中指數計算結果顯示，園林游憩區域、山丘型旅游地類綜合自然旅游地，歷史事件發生地、名人故居與歷史紀念建筑等遺址遺跡，建筑小品、展示演示場館等景觀建筑，全年游客到訪情況分布相對均勻，不同季節對其影響不明顯；日月星辰觀光地、觀光游憩湖區、林間花卉地、動物與植物展示地等氣象、水體、生物景觀及宗教與祭祀活動場所、長城遺跡、陵區陵園、教學科研實驗場所等綜合人文旅游地，集中指數相對略高，旅游吸引力具有一定的季節性。

2.2 季節性景區類型偏好

從表1可知，春季游客選擇概率最大是的觀光游憩湖區，占比16.08%；夏季概率最大的是陵區陵園，占比 18.34%；秋季概率最大是歷史事件發生地，占比17.81%；冬季概率最大的陵區陵園，占比20.05%。

表1 游客到訪景區類型分布比重/%Tab.1 Distribution proportion of types of tourists visiting scenic spots/%

在全年的四個季度中所占比例和排名持續在前三名的旅游資源是歷史事件發生地，包括四季中排名靠前的名人故居與歷史紀念建筑、宗教與祭祀活動場所、陵區陵園、觀光游憩湖區，這些旅游資源構成了玄武區主要的旅游資源吸引類型。

3 游客空間行為特征分析

3.1 歷時性空間分布

按照年份將原始的938份數據分別制表，然后利用Excel針對2016年、2017年、2018年、2019年游客訪問的南京市玄武區內旅游景點數據進行統計分析（表 2），并以此繪制每年游客訪問量前 15名景點情況，比較游客選擇景區的年度變化情況。

表2 年度游客到訪景點概率/%Tab.2 Probability of tourists visiting scenic spots/%

根據上表可看出，2016至2019年，游客到訪的景點主要是玄武湖公園景區、鐘山風景名勝區及南京總統府附近區域。其中，鐘山風景名勝區包括明孝陵景區、中山陵景區、靈谷景區、頭陀嶺景區和其他景點五大部分。玄武湖、中山陵、南京總統府、古雞鳴寺、明孝陵5處景點2016-2019年一直占據前五名的位置。

玄武湖是持續居于游客到訪頻數、概率第一名的景區，中山陵在 2016-2018年保持在第二名，但游客到訪概率呈持續下降趨勢，同屬鐘山風景名勝區內的紫金山，2016-2018年排名持續上升，由 12名14.02%升至第9名16.94%。

古雞鳴寺排名輕微浮動，游客到訪率持續下降（2019年數據只有1-4月游記，3-4月是櫻花盛開時期，大量游客前往古雞鳴寺觀賞櫻花，可忽略其形成的特異性數據），雞鳴寺附近的明城墻從2016年14名12.15%逐步增長至2018年第8名16.94%。南京博物院2018年排名大幅度提升，2016年10名14.95%升至2018年第6名23.58%，漲幅近十個百分點。

前15位范圍內，玄武湖公園周邊景點，2016、2018、2019年4處、2017年5處；鐘山風景名勝區內景點，2016-2019年每年8處；南京總統府附近景點，2016、2017年1處，2018、2019年2處。上述情況表明，游客訪問景區時選擇鐘山風景名勝區的趨勢明顯，玄武湖公園次之。

3.2 季節性空間分布

通過表3數據可以看出，游客到訪概率排名前15位的景點大部分還是集中在玄武湖公園景區、鐘山風景名勝區及南京總統府附近區域，玄武湖、古雞鳴寺、中山陵、南京總統府、明孝陵、南京博物院在每個季節都基本處于前6位。其次，玄武門、明城墻、紫金山、美齡宮、鐘山風景名勝區、靈谷寺，這6處景點排名保持在前10位，對于游客的吸引效果相對穩定。

表3 四季游客到訪景點概率/%Tab.3 Probability of tourists visiting scenic spots in four seasons/%

因旅游景點的所屬旅游資源類別不同，各季節游客的景點選擇偏好略有所差別。春季，玄武湖、古雞鳴寺、紫金山、梅花山等植被資源豐富的觀光游憩類景點，尤其古雞鳴寺，以3-4月的櫻花聞名，春季到訪概率45.49%，游客吸引力明顯高于其他季節；夏季，中山陵、南京總統府、南京博物院、鐘山風景名勝區等名人故居或紀念建筑，對于暑假期間比較集中的學生游客具有明顯吸引力，到訪概率比其他季節有很大提升。秋季，明孝陵、鐘山風景名勝區等陵園山丘型景區排名明顯提升。冬季的中山陵景區升為游客到訪率第一名，從全年數據上看冬季到訪率最高。

3.3 游客到訪景點網絡結構

將玄武區內的相關旅游景點視為旅游節點，依據從游記中提取的旅游行程建立游客流量數據庫，利用ROST內容挖掘軟件分析、構建旅游節點共現矩陣，而后采用Ucinet軟件，繪制南京市玄武區主要節點的旅游流網絡結構圖。

從圖2可以看出，古雞鳴寺、玄武湖公園、南京總統府為關鍵節點，南京博物院、鐘山風景名勝區、明孝陵、美齡宮、中山陵為次級節點，這些高頻次旅游節點是網絡的核心點，游客在進行不同旅游路線組合的選擇時，一般都包含這些旅游節點。

圖2 主要節點旅游流網絡結構Fig.2 Tourism flow network structure of main nodes

處于旅游流網絡核心區內，比較突出的核心節點古雞鳴寺、中山陵、玄武湖公園、明孝陵景區、南京總統府，具有明顯的結構優勢，是重要的集聚點和輻射點，較多處于邊緣區的非知名旅游節點需要通過上述核心節點來發揮聯帶作用。

4 結論與建議

本研究根據來寧游客發布的游記，提取游客到訪玄武區的時間、行程、訪問景點和來訪人數。運用數理統計、空間分析、社會網絡分析等方法，進行了一系列研究分析，最終對數據呈現的特征作出總結，并為南京市玄武區旅游發展提出建議。

4.1 研究結論

本研究得出的主要結論有：

其一，從時間行為特征來看，游客時間分布受到閑暇時間和氣候條件等客觀因素，以及旅游資源本質屬性的影響，對不同類型旅游資源的選擇具有一定的季節性特征。

（1）地理集中指數計算結果顯示，綜合自然旅游地、遺址遺跡、景觀建筑，全年游客到訪情況分布相對均勻，不同季節對其影響不明顯；氣象、水體、生物景觀及宗教與祭祀活動場所、綜合人文旅游地，集中指數相對略高，旅游吸引力具有一定的季節性。

（2）從季節性游客景區類型偏好的角度，景區資源分布比重并沒有呈現明顯的季節性差異。山丘型旅游地、名人故居與歷史紀念建筑、宗教與祭祀活動場所、歷史事件發生地、陵區陵園、觀光游憩湖區在全年每個季節排名均保持在前六位，表明南京市玄武區旅游資源吸引主要由這些類型構成。

其二，游客空間行為特征主要表現如下。

（1）2016至2019年，南京市游客到訪的玄武區內景點主要在玄武湖公園景區、鐘山風景名勝區及南京總統府附近區域，其他景點到訪概率較小且空間分布不集中，呈現三個核心區域空間分布密集，周邊分布較零散的特點。玄武湖公園、鐘山風景名勝區及南京總統府是玄武區核心吸引點，古雞鳴寺、南京博物院、明故宮，受歡迎程度較高且知名度大，屬于次要核心旅游景點，其他景點基本處于南京總統府與玄武湖公園、鐘山風景名勝區的連接線上或景區內外，屬于核心區的輻射陰影地區。

各個季節游客的景點選擇偏好略有差別。春季，植被資源豐富的觀光游憩類景點，游客吸引力高于其他季節；夏季，名人故居或紀念建筑，對于暑假期間較集中的學生游客具有明顯吸引力，到訪概率有很大提升。秋季，陵園山丘型景區排名明顯提升。冬季的中山陵景區升為游客到訪率第一名。

（2）以具體的景點為切入點，研究游客到訪景點的關聯網絡。古雞鳴寺、玄武湖公園、南京總統府為關鍵節點，南京博物院、鐘山風景名勝區、明孝陵、中山陵為次級節點，高頻次旅游節點明顯受到游客青睞。旅游節點之間共現頻數明顯較高的有：古雞鳴寺-玄武湖公園，中山陵-明孝陵景區，中山陵-南京總統府、中山陵-玄武湖公園、玄武湖公園-南京總統府、明孝陵景區-南京總統府、玄武門-玄武湖公園、古雞鳴寺-南京總統府，以上流量較大的兩處旅游節點屬于受游客歡迎的旅游空間運動路線。

4.2 建議

4.2.1 適當強化季節性差異

南京市玄武區內游客到訪景區類型的季節性沒有明顯差異。觀光游憩湖區、長城遺址、宗教與祭祀活動場所，在春季相對略高于其他季節；名人故居與歷史紀念建筑、展示演示場館、建筑小品、陵區陵園，在夏季相對略高于其他季節；山丘型旅游地、林間花卉地、歷史事件發生地、園林游憩區域，在秋季相對略高于其他季節；教學科研實驗場所、陵區陵園，在冬季相對略高于其他季節。應該根據實際體現出來的游客選擇傾向，在不同的季節，強化對應旅游資源類型下具體景點的針對性宣傳，在旅游營銷、路線設計方面增加配置當季占比高的景區類型。

4.2.2 提高核心區域聯動效應

游客在玄武區景點的選擇相對固定，主要到訪核心區域的高知名度旅游景區，次級核心節點則普遍被忽略。此類型的旅游空間路徑不利于發展，旅游空間網絡形態不夠均衡。可通過聯合營銷等方式，平衡旅游景觀到訪率差異較大的現狀，以核心區域的景點為基礎，利用核心及次級核心區對邊緣區旅游節點關聯性。為游客提供更豐富的多節點旅游路徑搭配，加強區域景區之間的合作，將旅游流較低的景點加入主要旅游路線，發揮玄武湖、中山陵、南京總統府、古雞鳴寺、南京博物院等具有絕對優勢的核心區節點的輻射效果，吸引游客前往，提高邊緣區的游客到訪率，實現旅游核心區的旅游輻射帶動作用，縮小旅游發展水平差距。