基于網絡文本分析與ASEB柵格分析的博物館游客感知研究

林德雨 孟子敏

摘 要 隨著博物館整體發展的持續向好，以博物館為載體的文博旅游發展迅速。游客的參觀體驗、情緒感知等影響著游客對博物館的評價，進而極大影響著博物館旅游的發展。本文使用網絡文本分析與ASEB柵格分析相結合的方法，以廣東省博物館為例，對博物館的游客感知進行研究。通過“八爪魚采集器”收集游客在網絡平臺上的評論，并使用ROST Content Mining 6.0軟件進行網絡文本分析，分析其高頻詞、語義網絡與游客情感;繼而，結合游客的評價與博物館客觀條件，形成ASEB柵格矩陣，綜合探究游客在參觀博物館過程中的感知;最后，從游客的消極評價中，得出具有針對性的改進博物館管理的建議。

關鍵詞 博物館 游客感知 網絡文本分析 ASEB柵格分析

0 引言

博物館是文物和標本的主要收藏機構、宣傳教育機構和科學研究機構，是我國社會主義科學文化事業的重要組成部分。在城市發展的過程中，博物館正在成為一座城市或一個地區的“明信片”和“新地標”。博物館的建設與發展受到政府及社會各界的高度關注與支持，各級博物館亦以展現所在城市或區域的特點為己任，管理更加科學，展示陳列內容更加豐富，服務更加人性化，經營理念也從“以物為本”逐漸轉變為“以人為本”[1]。

隨著博物館整體發展持續向好以及“文化旅游”潮流的推動，越來越多的游客選擇通過參觀博物館來提升自己的文化素養，以博物館為載體的文博旅游發展迅速。游客的參觀體驗、情緒感知等影響著游客對博物館的評價，進而極大影響著博物館旅游的發展。從游客感知的角度，探究提升博物館的形象進而改進博物館的經營管理，對于促進博物館旅游的發展格外重要。本文采用網絡文本分析與ASEB柵格分析相結合的方法對博物館游客感知進行研究，既是對國內相關領域研究成果的擴展和補充，也為提出博物館經營管理的改進建議提供理論依據。

1 文獻回顧

游客感知即游客通過感知器官獲取外部旅游目的地的旅游信息的過程，亦即對旅游目的地的評價與感受。國外針對游客感知的相關研究始于20世紀70年代，Marek M. Nowacki（2005）從旅游體驗角度探討了游客的滿意度[2];Zeithaml（1988）提出游客的感知價值是游客基于對目的地形象的價值利益與成本的權衡后對于旅游產品的一種綜合性評判[3];Baker等（2000）提出了游客感知、滿意度與游客行為的關系[4]。

國外對博物館旅游的研究則更早，始于20世紀50年代，在70年代末到80年代初呈現大量的擴展性研究。研究方向集中在博物館旅游目的地的開發、博物館產業的從業者、博物館旅游功能的轉換、博物館解說系統等方面。Silberberg（1995）從文化發展的角度探討了博物館旅游功能的開發，構建了評估博物館旅游產品的必要要素：博物館的感知度、獨特性、唯一性、服務態度、可持續性、管理便捷度和社區參與參觀便利程度，并提出博物館旅游產品應進行組合開發[5]。Alison J. Beeho等（1995）以英格蘭西米德蘭茲郡布萊克區博物館為例，利用AESB柵格分析法對博物館的游客感知進行了研究[6]。Tony Walter（1996）對羅馬巴斯博物館的電子導游和解說系統進行了研究[7]。Stephen Clews（1996）認為好的解說能夠加強旅游者的信息傳遞[8]。

國內對博物館旅游的關注與研究開始于20世紀90年代，主要集中于博物館經營與旅游產業的結合、目的地影響因素、博物館運營發展問題、城市博物館發展、博物館游客滿意度等方面。最近幾年才開始從游客角度探究博物館旅游的現狀與改進措施，其中涉及對博物館游客感知的研究。

目前為止，使用網絡文本分析法對博物館游客感知的研究還很少。根據對CNKI期刊全文數據庫的檢索發現，僅有4篇。何丹等（2017）以北京地區博物館為例，借助網絡文本分析法探究游客在博物館旅游過程中的旅游體驗感知特征，結果表明游客正面感知大于負面感知，滿意度較高，游客滿意度與博物館的旅游文化因素密切相關[9]。王國權等（2019）以故宮博物院的“紫禁城里過大年”主題展覽為例，運用網絡文本分析游客的消極感知與積極感知[10]。方世敏等（2019）基于網絡文本分析，對湖南省博物館的游客感知進行研究，并提出具有針對性的改進意見[11]。蔡文娟等（2018）運用網絡文本分析法，以陜西歷史博物館為例，從游客感知角度對文旅產業的發展提出建議[12]。

與此同時，使用ASEB柵格分析法對博物館進行的研究則主要集中在旅游體驗方面。例如，蔡萬寒（2018）[13]、李照斌（2017）[14]、馮榮（2015）[15]、李軍（2011）[16]、周蘭（2006）[17]使用ASEB柵格分析法，分別對良渚博物院、中國閩臺緣博物館、上海地區博物館、江西省博物館和白鶴梁水下博物館的游客旅游體驗進行研究，并為旅游體驗的提升提供了策略。

而同時使用網絡文本分析和ASEB柵格分析兩種方法的研究成果數量雖頗多，但僅限于對一般旅游景區的游客感知研究。例如，宋楠楠等（2019）對寧波奉化滕頭村的旅游體驗提升路徑的研究[18]、金紅英等（2018）對新疆禾木村的體驗營銷策略的研究[19]等。目前尚未出現同時使用以上兩種方法對博物館游客感知進行的研究，這一部分尚顯不足。因而，本文選擇采用將網絡文本分析與ASEB柵格分析相結合的方法對博物館游客感知進行研究，能夠填補這一領域研究的空白。

2 研究設計

2.1 研究方法

（1）網絡文本分析

網絡文本分析法是將相關的文本內容進行整理并對其進行系統全面、客觀定量分析的科學方法。隨著全民旅游的興起和互聯網技術的發展，游客在參觀游覽前瀏覽網上評論已成為評判旅游目的地形象的主要方式。通過對這些網絡評論進行分析，可研究游客對于旅游目的地的感知。本文選用武漢大學研發的ROST Content Mining 6.0軟件進行網絡文本分析，該軟件可提煉網絡文本的中心思想，對文本內容進行高詞頻分析、語義網絡分析和游客情感分析，并對詞語之間的相互關系進行可視化處理。

（2）ASEB柵格分析法

ASEB（Activity， Setting， Experience， Benefit）柵格分析法是以滿足顧客需求為導向，融入顧客體驗，專門針對由體驗性服務引起的問題而設計的一種市場分析方法。它由曼寧—哈斯—德賴弗—布朗（Manning-Hass-Driver-Brown）的需求層次分析與SWOT分析（Strength， Weakness， Opportunity， Threat）的要素相對應、結合而成，是一個包括活動、環境、體驗、利益與優勢、劣勢、機會、威脅交叉而形成為一體的16個單元矩陣。通過網絡文本分析以及對旅游目的地的客觀條件的定性分析，能夠得出ASEB柵格矩陣。

2.2 案例地選取

本文選擇廣東省博物館作為研究案例地。廣東省博物館地處廣州中軸線珠江新城南部，占地面積67 000 m2，分為地上五層和地下一層。1957年開始籌建，1959年對外開放。新館于2004年奠基開工，2010年建成對外開放。收藏品共計16.6萬件（套），其中包括國家一級文物404件、國家二級文物7 284件、國家三級文物12 639件以及自然標本、化石、生物遺骨4萬件（套）。其陳列展覽由“廣東歷史文化陳列”“粵山秀水，豐物嶺南——廣東省自然資源陳列”“漆木精華——潮州木雕藝術陳列”“土火之藝——館藏歷代陶瓷展覽”“紫石凝英——端硯藝術展覽”五個常設基本展覽以及不定期舉辦的臨時展覽構成。

作為國家一級博物館，廣東省博物館每年吸引大量游客前往參觀，在各大網站平臺的游客評論數量龐大，在大型綜合性博物館中具有一定的代表性。而且，廣東省博物館的陳列展覽以廣東地區的歷史、文化、藝術、自然為特色，其經營理念和發展規劃走在廣東地區乃至華南地區的前列，具有一定的特征性和先進性。

2.3 數據來源與數據分析

（1）數據來源

在數據搜集方面，由于游客評論眾多、文本數量龐大，故使用“八爪魚采集器”軟件在各平臺網站上進行數據搜集。軟件數據抓取結果發現，攜程網和馬蜂窩兩大網站上游客對于廣東省博物館的評論較多，而去哪兒等其他網站上評論數量較少，故最終選擇將攜程網和馬蜂窩上的游客評論作為數據來源。

攜程網的評論選取時間自2013年11月10日—2019年12月23日（第一條至最后一條），馬蜂窩的評論選取時間自2018年9月25日—2019年10月7日（第一條至最后一條）。剔除兩個平臺的無效評論（如廣告、景點簡介等）和過于簡單、無意義、重復的評論，共提取894條評論。其中，攜程網評論822條，馬蜂窩評論72條。

（2）數據分析

在數據處理方面，使用數據抓取軟件獲得有關評論后，先導出到Excel表格中進行數據的篩選，再導入至Word文檔;之后，使用Word文檔的文本替換功能，將相似文檔進行替換，如將“廣東省博物館”“省博物館”和“廣州博物館”統一替換為“博物館”，將“珠江新城”“CBD”和“廣州商業區”統一替換為“新城”等;最后，將經處理好的文本導入至文本文檔。

由圖1可知，數據分析流程如下：使用武漢大學的ROST Content Mining 6.0軟件進行文本的分詞處理、高頻詞統計，并生成高頻詞可視化標簽云圖;使用清華大學新聞研究中心的ROST News Analysis Tool 4.6軟件進行社會網絡與語義網絡分析，生成網絡文本語義結構圖;使用ROST Emotion Calculator 1.9.04軟件進行游客的情感傾向分析;在網絡文本內容分析的基礎上，對廣東省博物館進行ASEB柵格分析，構建廣東省博物館ASEB戰略矩陣。

3 網絡文本內容分析

3.1 高頻詞分析

通過ROST Content Mining 6.0軟件可生成高頻詞可視化標簽云圖，圖中文字的大小對應詞匯出現頻率的高低。如圖2所示，“博物館”“免費”“廣州”“恐龍”“歷史”等是游客評價里出現的熱門詞匯。

將處理好的文本通過ROST Content Mining 6.0軟件進行分析，可得到游客對廣東省博物館的感知高頻特征詞。由表1中可知，詞匯中的名詞以博物館的屬性、功能、特征、藏品、博物館所處方位與周邊交通、博物館所吸引的人群等為主;動詞主要是游客的行為動作、活動特征等;形容詞則以游客對于博物館的情感傾向、體驗特征等為主。

游客對于“博物館”這一旅游目的地特征詞的感知最為強烈，而“展覽”“文物”“展廳”“陳列”“學習”等表現了博物館的性質和作用?！按善鳌薄盎薄吧茸印薄疤沾伞钡缺憩F了廣東省博物館所藏的藏品種類。“小朋友”“孩子”體現了博物館對于青少年兒童的課外教育功能?！皬V東省”“廣州”“新城”“花城”“劇院”等明顯的地標類詞匯體現了游客對于其位置的介紹與重視?！按髿狻薄捌痢钡润w現了游客對于廣東省博物館的整體正面評價。“遺憾”“值得”體現了游客的情緒傾向。

這些游客評價的高頻詞可劃分為若干個主題，包括參觀游覽方式、文物和展品、位置與交通、參觀時間、游客客觀評價五個方面?？煞诸惖亩喾矫娴闹黝}說明提取的游客評論文本內容較為全面，涵蓋范圍較為廣泛。

（1）參觀游覽方式

在高頻詞中，“門票”“免費”“預約”“身份證”“排隊”“提前”等是與入館游覽方式相關的詞匯。通過高頻詞分析可以看出，游客主要通過網上預約或者使用身份證現場取票后排隊進入博物館。自2008年全國推進博物館免費開放以來，絕大多數博物館已經實現游客免費參觀。而通過“門票免費憑身份證原件取票入館，但是要排長龍”“博物館免費，但是要提前預約可以直接換票進去，沒預約的排了好長的隊”“每天都有很多人排隊進館，隊伍很長，起碼要排1～2 h”“國慶期間人太多，需要排很長的隊”等評論可知，廣東省博物館不論是節假日、周末還是平時的工作日，都有大量的游客前往參觀，需要排很長的隊，而如果提前在網上預約則可在大門左側直接刷二維碼進入，可以節約很多時間?！坝媱澓脮r間到門口的自助取票機出票，不用排隊，方便”等涉及自助取票機的評論都與“方便”“快”等形容詞相關聯，說明博物館提供的自助取票系統節約了游客時間，提升了游客的參觀體驗。

（2）文物與展品

在文物與展品方面，“文化”“恐龍”“扇子”“嶺南”“陶瓷”“端硯”“潮州”“木雕”等詞匯的屢次出現，說明游客對于博物館的陶瓷展廳、潮州木雕展廳、肇慶端硯展廳最感興趣，這三個常設展廳吸引大量游客前來參觀。“了解廣粵文化的歷史特色一個窗口”“令人驚艷的是潮州木雕，真是美麗漂亮！極致奢華體驗！”“推薦一定要逛常設展館的：漆木精華——潮州木雕藝術展覽，因為木雕的技藝嘆為觀止”等評論體現了在游客心中潮州木雕最能代表嶺南文化，潮州木雕展廳也是廣東省博物館最有特色的展廳。從“小孩子最喜歡是恐龍館”“恐龍館比較適合小朋友”等評論可以看出“恐龍”與“小朋友”相關聯，表明吸引青少年參觀的因素之一是廣東省博物館擁有大量恐龍化石和復原模型。但從“和中原比起來，還是有所欠缺”“里面的內容與北方幾個省級博物館不能相比”等評論可以看出，部分游客認為廣東地區出土文物數量不及中原地區，歷史底蘊也不如北方地區深厚。

（3）位置與交通

在位置與交通方面，“新城”“廣場”“圖書館”“劇院”“地鐵”“交通”等詞匯出現的次數較多。從“位于新城小蠻腰的中軸線上，有地鐵、公交等，交通很方便”“博物館在花城廣場的邊上，在圖書館的旁邊，是廣州新地標之一”“在新城地鐵站附近，旁邊就是廣州圖書館”等評論可知廣東省博物館位于廣州城市中心，交通便利，地鐵公交皆可直達，周邊多個地標性建筑（如廣州圖書館、歌劇院）與博物館形成廣州市文化產業的標識。“周邊環境漂亮”“附近是中軸線，逛完可以走走其他地方，晚上又是另外一番景色”“離珠江也很近”等評論可知游客對于周邊環境的重視，注重參觀完博物館之后的后續游玩活動體驗。

（4）參觀時間

在參觀時間方面，有諸如“周末”“周一”“小時”“提前”“每天”等與參觀時間相關的高頻詞匯。在評論中有“博物館周一不開放，其他時間是開放的”，可知廣東省博物館與其他博物館一樣，選擇周一閉館。在“親子周末游也是好去處”“周末休閑的免費好去處”“最有趣、最科普的周末親子游”等評論中，可以看到游客會在周末選擇帶著孩子前來休閑游玩，博物館已成為親子休閑游的好去處?！懊刻於加泻芏嗳伺抨犨M館”“每天限流5 000人”“每天會限制入館的人數”等評論體現博物館為保護所藏文物與展品，每天會限定參觀人數，因此游客要提前預約，在限定人數額滿之前進入博物館。

（5）游客客觀評價

關于游客評價的高頻詞匯，既可以看到“有意思”“值得”等積極評價，也能看到“可惜”“遺憾”等消極評價，還能看到“大氣”“漂亮”等詞形容博物館建筑和展品。總體來看，游客對于廣東省博物館的評價是良好的。

3.2 語義網絡分析

運用ROST News Analysis Tool 4.6軟件將文本進行“社會網絡和語義網絡分析”，可得到廣東省博物館網絡文本評價的語義結構圖。如圖3所示，連接線的疏密代表相關性的遠近，連接線越密集，表明游客評價感知中詞匯的關聯度越高。搜集的評價文本以“博物館”和“廣東”“歷史”“文化”為中心而分布?！安┪镳^”聯結有“預約”“排隊”“參觀”“免費”;“了解”指向“廣州”“歷史”“文化”;“木雕”與“潮州”聯結。表明游客通過博物館了解廣州的廣府文化，通過潮州木雕的展覽了解廣東省地區的嶺南文化。

3.3 游客情感分析

將網絡評論文本導入ROST Emotion Calculator 1.9.04軟件進行游客情感感知分析，游客的積極情緒所占比例為66.02%，中性情緒所占比例為2.23%，消極情緒所占比例為31.75%，據此可知游客對廣東省博物館的評價總體是積極的。

從分析數據看，雖然游客對廣東省博物館整體印象較好，但消極評論更應該得到重視。通過分析文本可知，游客的消極評價主要來自三個方面：（1）展品數量少、不豐富。游客提到“博物館的藏品比起其他省的藏品有些差別”“東西和其他文物大省比差遠了”“藏品不多，缺少文化底蘊”。（2）有的游客認為，博物館的外部停車位少，內部引導標識不清。具體評論如“展廳里標識太少，指示不明，走起來很混亂”“缺少參觀標識，根本不知道怎么走”“平時沒有什么停車位”“停車不太方便”“停車太緊張了”等。（3）有游客指出，廣東省博物館長期裝修影響游客的參觀體驗。從評論文本可知，自2018年3月—2019年10月都有不同的游客反應博物館的裝修問題，而裝修使得本就少的展廳更少，比如“我們去的時候博物館有一層在裝修，我估計內容應該是廣東本地文化類的展覽”“館內閑置空間過多，造成空間浪費、管理亂，大白天裝修吵死人”“廣東歷史陳列正在裝修，少了一大塊”等等。

4 經營現狀ASEB戰略矩陣

基于對網絡文本評價的分析，將博物館的客觀定性資源條件與游客的主觀評價相結合，通過ASEB柵格分析法，可得出廣東省博物館經營現狀的ASEB戰略矩陣。

如表2所示，“優勢”主要包括廣東省博物館所代表的當地文化，環境的現代化與交通的便利，工作人員良好的服務意識與專業素養，以及游客自身的知識獲得感等方面。“劣勢”主要包括展品的數量種類不能滿足觀眾的參觀需求，游客反應的內部裝修問題、標識引導問題和外部的停車問題，以及對于不同年齡段游客的參觀興趣差異問題等?！皺C會”主要有參與錄制綜藝節目提升博物館的知名度，政府對于周邊環境保護的投入，科技的發展提升游客的參觀體驗，免費入館的政策吸引越來越多的游客等。而“威脅”則主要來自展品更新輪換周期長，周邊車輛增多而導致有害氣體排放增多，數字化博物館的建設實現了游客可以不再實地參觀，以及要防止過度商業化等方面。

5 結論

5.1 建議

依據網絡文本分析與ASEB柵格分析，結果表明：游客對廣東省博物館的總體評價是積極的，而消極情緒主要來自博物館的服務水平、基礎設施建設、文物數量以及展覽內容更新等方面的問題。針對上述問題，對于博物館的管理可提出以下改進建議：

（1）提升服務水平，提高員工素質

服務形象是游客對博物館評價的重要因素之一。在游客還未入館時，服務的過程就已開始。首先，在入館處應增加自助取票機數量，增設多個入口，分流入館隊伍，減少游客入館的等待時間;其次，在游客看展時要確保有服務人員進行人群的引導，避免人流在某一展位前過度擁擠，在展區之間應增設工作人員為游客解答路線問題;最后，針對游客提出的工作人員態度問題，博物館應定期對工作人員進行培訓，不僅要提高專業知識，也要提高服務意識，使博物館服務團隊保持良好的形象。

（2）改善硬件設施，更新老舊器具

硬件設施構建起博物館的基礎，令人舒適的硬件設施可以提高游客對博物館的評價。針對游客反應的標識不清、路線不明的問題，博物館應重新規劃，設計清晰的引導標識;針對裝修噪音問題，應適當減少裝修時間，或者裝修工作選擇在閉館后進行，針對因開館年代已久造成的電線線路等部分設施老化、部分展柜燈具損壞的問題，應全面檢查和修理、更新博物館硬件設施，排除安全隱患。

（3）增加精品展覽，提高品牌形象

博物館展覽由基本展覽與臨時展覽組成。隨著時間的推移，“廣東歷史文化展”等五大基本展覽的內容已出現老化現象，館方應繼續深入挖掘廣州文化、廣東文化、粵港澳大灣區文化，講好廣東故事，逐步更替舊的基本陳列，創設一批新的基本展覽。同時，還應更加注重臨時展覽陳列，吸引更多游客的前來參觀?？膳c其他博物館開展交流、密切協作，通過文物調撥和借入等形式，開辦具有其他地方特色的精品臨時展覽，以彌補館藏文物數量不足的問題。最后，還需打造特有“IP”，通過文創產品的市場化投入，提高廣東省博物館的品牌知名度。

5.2 展望

由于時間、調查成本及數據來源的范圍所限，本研究在以下方面尚存在局限性：首先，網絡文本分析只能搜集到游客賬號信息，無法搜集到游客的其他個人信息例如性別、年齡等，也就無法進行人口特征性與游客體驗相關性的研究。其次，本次研究數據提取數量不到1 000條，只選擇了兩個平臺作為數據來源，有可能造成數據的不全面。在未來的研究中，可選擇將網絡文本分析與調查問卷、訪談相結合的方法，以獲取游客的其他特征與樣本數據。同時，可選擇多個平臺進行數據收集，以擴大數據來源。

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