進博會網絡關注度時空分布特征及影響因素研究

蔡衛民 于雅靜 成 義

(1.湖南師范大學 旅游學院，湖南 長沙 410006；2.武漢理工大學，湖北 武漢 430070)

0 引言

截至2019年6月，我國互聯網用戶數量達8.54億，搜索引擎用戶數量達6.95億。眾多網絡用戶通過百度、微博等網絡平臺檢索和分享展會信息，以指導自身行為。因此，探究和揭示進博會網絡關注度時空變化特征及其影響因素，有助于官方對進博會的網絡信息影響力進行定位，更好地開展網絡營銷宣傳，提高進博會知名度。目前，國外利用網絡關注度進行分析和預測的相關研究十分豐富。Jorg Rech[1]對如何運用網絡數據分析多個主題之間的大眾關注度、搜索興趣和因果關系進行了闡述。Peter J Ellery等[2]用Google趨勢來研究美國的健康網絡搜索模式，并總結出其發展趨勢。國內關于網絡信息檢索數據的研究主要集中在3個方面：一是網絡關注度的時空分布特征分析[3-5]；二是網絡關注度的影響因素研究[6-7]；三是市場與消費者之間的相關性研究及預測分析，其中，以景區網絡關注度與客流量的相關性研究和預測分析最為廣泛[8-9]。本文以百度指數為數據源，采用統計分析、GIS空間分析、灰色關聯分析等方法，分析中國進口博覽會網絡關注度的時空特征及影響因素，以期為進博會網絡營銷提供理論指導，進而提高其知名度。

1 數據來源及研究方法

1.1 數據來源

研究數據來源：①中國國際進口博覽會(簡稱進博會)的網絡關注度數據來源于百度指數平臺。自2018年起，進博會定于每年11月10日-15日舉辦。本文統計了2018年10月9日-2019年12月31日全國31個省市自治區(香港、澳門、臺灣除外)的逐日百度指數作為各個地區的網絡關注度值，分析全國對進博會網絡關注的時空分布特征。②影響因素指標數據來源于中國統計年鑒、各省市統計年鑒、中國展覽數據統計報告等專業統計平臺。

1.2 研究方法

(1)地理集中指數。擬采用地理集中指數分析進博會網絡關注度的空間分布集中性。計算公式為：

(1)

公式(1)中，G表示進博會網絡關注度的地理集中指數；Xi是第i個省份的進博會網絡關注度；T是各省份進博會網絡關注度總值；n為各省市自治區的數量。其中，地理集中指數G越接近100，進博會網絡關注度省份分布越集中；G值越小，網絡關注度省份分布越分散。

(2)基尼系數。擬采用基尼系數體現我國進博會網絡關注度空間分布的均勻程度。計算公式如下：

(2)

公式(2)中，Xi表示第i個省份進博會網絡關注度的數值占進博會網絡關注度總值的比重。理論上，基尼系數Gini取值區間在0-1內，數值越大，表示分布均勻度越低，反之均勻度越高。

(3)灰色關聯分析。灰色關聯分析是探究多個自變量與一個因變量間關聯性的方法。具體而言，將因變量組成的參考序列{Z0}和自變量組成的比較序列{Zi}組合為數列矩陣，再結合公式(3)-公式(5)即可算出進博會某項指標與其網絡關注度的灰色關聯度。

無量綱化處理：

(3)

灰色關聯計算：

ni(k)=

(4)

(5)

式中，i和k分 別 表 示 序 列 個 數 和 長 度 ；ρ表示分辨系數；ni(k)表示進博會某項指標與其網絡關注度的灰色關聯系數；ri為進博會某項指標與其網絡關注度的灰色關聯度。

2 進博會網絡關注度的時空特征分析

2.1 進博會網絡關注度的時間分布特征

(1)月均值分布。圖1所示為2018年10月-2019年12月每月的全國進博會網絡關注度值，橫軸代表月份，縱軸代表網絡關注度。通過對比進博會舉辦前后(10～12月)的網絡關注度數據可以看出，2019年全國進博會網絡關注度明顯低于2018年；單看11月份舉辦月數值，2018年的網絡關注度約是2019年的兩倍。11月作為進博會舉辦月，是各年份進博會網絡關注度月均值的峰值，且遠高于其他月份。雖然10月和12月均緊鄰進博會舉辦月，但網絡關注度10月遠高于12月，10月份作為籌辦期，潛在參展客商和專業觀眾會從互聯網平臺搜索信息，故網絡關注度較高。1～9月期間，全國網絡關注度值進入低谷，普遍居于600～800點之間。

圖1 2018年10月-2019年12月進博會網絡關注度月均值分布

(2)日均值分布。圖2所示為2018年及2019年11月3日-11月12日全國進博會網絡關注度值，其中橫坐標為時間，縱坐標代表網絡關注度。可以看出，兩年全國進博會網絡關注度在展覽舉辦期變化趨勢一致。11月5日網絡關注度值到達頂峰，之后關注度一直呈下降趨勢。11月5日是進博會開展日期，介于網絡輿論和媒體導向，網絡關注達到最高。11月7日網絡關注度均低于同年11月4日網絡關注度，可以看出進博會開展前期關注度頗高，而后期關注度偏低，下降趨勢明顯。再次比較兩年關注度，可以看出2019年網絡關注度明顯低于2018年網絡關注度。

圖2 進博會舉辦日網絡關注度均值分布

2.2 進博會網絡關注度空間分布特征

選取地理集中指數及基尼系數衡量進博會網絡關注度在全國的分布情況，根據公式(1)與公式(2)，分別計算出2018年及2019年兩年進博會網絡關注度的地理集中指數與基尼系數，結果見表1。2018年及2019年進博會網絡關注度地理集中指數分別為54.49和25.17，均遠低于100，且2019年指數值低于2018年指數值，表明進博會網絡關注度整體較分散，空間分布不集中，且集中程度呈下降趨勢。2018年全國進博會網絡關注度基尼系數值為0.1884,2019年基尼系數為0.2073，均較接近0，表明進博會網絡關注度在全國分布均勻。

表1 2018年-2019年進博會網絡關注度的地理集中指數與基尼系數

以省域為單位，統計各省份2018年及2019年對進博會的日均網絡關注度。由統計結果可知，上海作為進博會的舉辦地，兩年內均保持著極高的網絡關注度。經濟發達地區如北京和廣州以及毗鄰上海的地區如江蘇、浙江均保持較高的網絡關注度。進博會網絡關注度在中部地區普遍偏高，包括四川、重慶、陜西、山西、河南、河北、湖南、湖北等區域；在西部地區及少數民族自治區普遍偏低，包括西藏、新疆、貴州、廣西、云南、寧夏等地區。北上廣等經濟、貿易、網絡發達的地區有著較高的網絡關注度，經濟、網絡條件較為落后西部地區網絡關注度普遍偏低。整體來看，進博會網絡關注度在全國的分布較為分散，進一步印證了地理集中指數與基尼系數的計算結果。

3 進博會網絡關注度的影響因素分析

3.1 因素指標選取及說明

參考會展業發展及旅游地網絡關注度影響因素相關研究成果[10-12]，本文將進博會網絡關注度的影響因素總結為會展業發展水平、互聯網發展水平、經濟發展水平、對外經貿水平、人口因素、旅游業發展水平6個方面，并初步選取15項指標，見表2。

表2 進博會網絡關注度影響因素及可量化指標初建

為保證影響因素量化指標體系的客觀性和科學性，本文利用Pearson相關性分析方法對各個可量化指標進行相關性篩選，剔除掉不滿足相關性條件的指標后，最終形成進博會網絡關注度影響因素指標體系(見表3)。

表3 進博會網絡關注度影響因素評價指標及其相關系數

3.2 灰色關聯分析

將我國內地31個省市自治區2018年進博會網絡關注度年均值作為參考數列，將影響因素評價指標數據作為比較數列，利用DPS數據統計軟件，進行處理得到灰色關聯度輸出結果(見表4)，進一步求均值得到進博會網絡關注度各影響因素關聯度(見表5)。

由表4可知，各指標與進博會網絡關注度的關聯度均大于0.6，進一步證實了指標體系的合理性和客觀性。將各指標基于關聯度由大到小排列：展會數量X3>展覽總面積X4>人均可支配收入X2>互聯網發展水平X6>進出口貿易總額X5>城鎮人口比重。

表4 進博會網絡關注度影響因素量化指標關聯度

表5 進博會網絡關注度影響因素關聯度

X7>第三產業比重X1。由表5可得，影響因素基于關聯度由大到小排列：會展業發展水平>對外經貿水平>經濟發展水平>互聯網發展水平>人口因素，結果符合常理。關聯度最高為會展業發展水平，其關聯度為0.7537。其中，展會數量指標對于進博會網絡關注度影響最大。展會數量和展覽總面積不是定值，因為它們是隨著每年舉辦展會數量而變化的，所以它們也可以靈活、準確地表現該地區會展業發展水平。會展業越發達對會展關注的人就多，進而顯著影響進博會網絡關注度。影響因素中排列第二的是對外經貿水平，符合中國國際進口博覽會以貿易為主的現實情況。經濟發展水平、互聯網發展水平、人口因素的關聯度大小接近，分別為0.6761,0.6685，0.6572，這些影響因素作為大眾化指標，對于進博會網絡關注度均有一定影響。

4 結論與建議

4.1 結論

(1)進博會網絡關注度的時間變化特征。在年際尺度下，2018年全國進博會網絡關注度值顯著高于2019年進博會網絡關注度值。月份尺度下，11月作為進博會舉辦月，網絡關注度達到峰值，且遠遠高于其他月份。10月和12月關注度較高，且10月明顯高于12月份。1-9月是網絡關注度低谷期，趨于平穩。最后在舉辦周，進博會網絡關注度表現出“爆炸式增長、斷崖式下跌”的特點，峰值在開展首日。進博會開幕前兩日的關注度高于活動期間后兩日的關注度。

(2)進博會網絡關注度的空間變化特征。在總體分布上，全國進博會網絡關注度空間分布十分分散，在中部地區普遍偏高，西部地區普遍偏低，且該特點在2019年較2018年更為顯著。上海作為進博會的舉辦地，兩年里網絡關注度都是最高的，且遠遠超過其他地區。經濟發達地區如北京、廣州以及毗鄰上海的江蘇、浙江均保持較高的網絡關注度。

(3)進博會網絡關注度的影響因素。通過文獻梳理和初步的相關性分析，得出影響因素：會展業發展水平、經濟發展水平、對外經貿水平、互聯網發展水平、人口因素。通過灰色關聯分析，最終得出5個影響因素的關聯程度排序：會展業發展水平>對外經貿水平>經濟發展水平>互聯網發展水平>人口因素。

4.2 建議

(1)加強中西部地區宣傳。從空間分布結果來看，中西部地區遠遠低于東部地區，空間分布十分不均勻。可以通過聯系中西部地區會展行業協會協助進行進博會宣傳造勢。此外，地區媒體更多地進行報道，使更多的當地居民了解到這一重大國際活動，擴大進博會的知名度。

(2)帶動會展業不發達地區參展。會展業發展水平與網絡關注度具有較高的關聯度，為提高會展業不發達地區的網絡關注度，進博會主辦方可以為該地區商務廳提供更多的參展名額，以及為該地區參展企業提供更多福利。

(3)加強進博會網絡平臺建設。作為一年一辦的大型展會活動，進博會需要一個成熟、功能齊全且豐富、有吸引力的官網平臺，甚至開展相關欄目，實時報道進出口貿易動態，可以吸引網民瀏覽關注，從而彌補低谷月的網絡關注度不足的問題。