基于UGC數據的鄉村游客行為時空特征研究

宋 啟

李侃侃

劉建軍*

1 研究背景

改革開放以來中國經濟社會的快速發展，加速了城市化的進程，使得人們的鄉愁情緒日益高漲，而鄉村旅游的迅猛發展滿足了人們的需求。鄉村旅游是依托鄉村空間環境，以鄉村自然和人文景觀為對象，使游客能夠賞鄉景、嘗農味、宿民居的鄉村特有的旅游形式[1]。而游客從離開常駐地開始至完成鄉村旅游體驗過程的一系列行為，有怎樣的時空特點與變化呢？受到哪些因素的制約？這些問題關系到鄉村旅游空間布局的合理規劃設計和景點的優化建設，同時有助于鄉村旅游地未來一定時期內的保護利用和管理發展方案的確定[2]。

目前學術界對游客行為已有了一定的研究，主要集中于城市公園、5A級景區等小范圍尺度內，研究內容包括游客游憩模式、行為軌跡、偏好及滿意度等空間特征或情感體驗[3]。近些年，隨著地理信息系統和以用戶生產信息為主要特征的Web 2.0的發展，研究方法突破以往通過問卷訪談、大腦認知地圖等單一傳統的方式，將GIS等地理信息技術與社會調研相結合，利用微博大數據、六只腳GPS軌跡、攜程網游記等UGC(User Generated Content)數據共同研究游客行為[4-7]。李苗裔通過獲取微博社交網絡數據，對智慧黃山景區客流的客源地、時間與空間特征和游客情感進行分析，最終針對智慧黃山景區保護利用、服務管理提出了建議，同時明確了如何完善對社交網絡數據的使用[8]；邵雋等以華山景區為研究對象，通過對游記大數據的語義分析和挖掘，探討目前華山客源市場的主要關聯目的地和游客存在不滿的方面[9]；Vu H收集Flickr中到訪香港的2 100名游客所上傳的地理標記照片29 443張，大范圍抓取游客的運動軌跡，總結出游客出行行為模式[10]。

綜觀現有研究成果，鮮有關于鄉村旅游過程中游客行為的時空特征研究，究其原因極大程度受限于鄉村數據的收集途徑，而UGC數據為鄉村區域研究提供了新的數據源與研究視角。因此，本文通過挖掘游客UGC數據，利用多種空間分析方法來分析鄉村游客行為的時空特征，并探究其背后的制約因素，以期為鄉村旅游規劃和發展提供理論及實踐的參考與借鑒。

2 研究設計

2.1 案例區域選擇

本文選取陜西省漢中市作為鄉村旅游研究的典型案例地。素有“西北小江南”之稱的漢中市依托其得天獨厚的自然資源和人文資源，造就了2區9縣特色迥異的鄉村旅游資源，吸引著大量的游客[11]。截至目前，漢中市已累計創建省級旅游特色名鎮20個、省級鄉村旅游示范村29個，創建數量位居全省前列。最新統計數字顯示，漢中市2019年全年接待游客突破6 000萬人次，旅游總收入超過350億元。因此，選擇漢中市作為鄉村旅游的研究區具有一定的代表性[12]。

2.2 數據收集與整理

2.2.1 數據采集

本文以馬蜂窩App作為數據收集平臺。馬蜂窩App是國內領先的旅游社交平臺，在旅游UGC領域累積了大量數據，且用戶群體年齡以18～45歲為主，基本吻合漢中鄉村旅游客源群體年齡特征。因此，選用馬蜂窩App筆記版塊游客上傳的帶有地理位置的照片作為數據來源，利用PYTHON編寫爬蟲程序抓取了2012年10月31日─2019年10月31日來訪漢中的游客拍攝的32 542張地理標記圖片，采集每張照片的用戶ID、拍攝點經緯度、拍攝時間、上傳時間、照片ID等信息。

2.2.2 數據整理與清洗

為保證研究結果的精確性，對所有數據進行整理和清洗。將原始數據從服務器中導出到Excel后進行分列處理，共得到包括用戶ID、常駐地、拍攝點經緯度、拍攝時間、上傳時間、照片ID等在內的10列數據。為了方便后續統計工作，將拍攝時間數據按“年、月、日”分開(表1)。

表1 馬蜂窩筆記版塊游客UGC數據要素

首先，依據空間、時間和內容的判定，刪除漢中市范圍外和位于漢中市城區內的數據(4 310條)。其次，對數據進行內容清洗，刪除基本信息大量缺失的數據(642條)；刪除且僅保留一條具有相同用戶ID、相同拍攝時間和相同坐標的重復記錄(1 694條)；刪除拍攝時間晚于上傳時間、與同一游客具有相同拍攝時間但不同坐標的錯誤記錄(245條)。最后，經過整理篩選，共得到來自3 223個游客所拍攝的25 660張地理標記照片。

2.3 GIS空間分析

2.3.1 核密度分析

核密度分析是空間分析中運用十分廣泛的一種非參數估計方法，通過計算要素在其周圍鄰域的密度，將點信息擴展到面上，從而更好地顯示其集聚區域[13]。本文利用ArcGIS 10.5的核密度分析工具，對來訪漢中的鄉村游客的空間信息數據進行可視化處理和統計，繪制漢中鄉村游客空間分布的核密度圖。

2.3.2 鄰域分析

鄰域分析工具可識別最接近要素或計算各要素之間的距離[14]。其中，緩沖區與多環緩沖區分析是指在要素周圍指定距離內創建一個或多個環狀緩沖區，常用于統計相關要素在不同空間范圍內的分布情況，點距離則用于確定輸入點要素到附近要素點的距離。本文通過統計鄉村旅游景點不同范圍內的游客數，探討游客在景點周邊的聚集程度，并對不同類型景點中聚集的游客數量進行量化統計，從而分析游客偏好的鄉村旅游景點類型。

3 分析結果

3.1 漢中市鄉村旅游景點類型

在鄉村旅游景點相關分類研究基礎上，綜合考慮漢中市鄉村旅游景點的實際情況，將其鄉村旅游點類型確定為鄉村自然生態類、鄉村文化類、農事產業類和特色村鎮類4個一級類，以及11個二級類[15-16]。查閱中國國家旅游局①及漢中文化和旅游局官網②所發布的鄉村旅游景點的統計數據，篩選出漢中市規模較大且影響力較高的景點，按不同類型歸納整理(表2)。通過國家空間科學數據中心③收集2016年漢中市行政區劃數據，并將景點在圖中標記出來(圖1)。最終，本文選擇漢中市77個鄉村旅游點為案例研究地。

圖1 漢中鄉村旅游景點分布圖

表2 漢中鄉村旅游點類型統計表

3.2 游客時空特征分析

3.2.1 時間特性分析

按照拍攝時間對數據進行縱向分層，統計漢中鄉村各月度游客和照片數量可知，漢中鄉村游客和照片數量的月度比例分布基本一致，但存在明顯的淡旺季(圖2)。整體上看，游客數量在4、8和10月呈現3個波峰，且春季(3─5月)和秋季(9─10月)相比于其他兩季游客數量和照片數量均占明顯優勢，由此可知春秋兩季是漢中鄉村旅游的旺季。此外，拍攝率(照片數量/旅游人次)可以反映游客對景觀的興趣度，從計算結果可以看出，漢中鄉村3、4和10月的景觀更受游客歡迎。

圖2 游客時間月度變化

3.2.2 空間分布特征

利用GIS對數據進行空間分析，從空間可視化與量化角度直觀分析區域內游客聚集程度。

1)游客興趣點整體空間分布。

將數據導入ArcGIS 10.5，在地圖底圖上標記游客拍攝點空間位置。游客拍攝點即興趣點，可見游客興趣點總體空間分布與漢中鄉村旅游景點分布基本一致。為進一步探究興趣點與鄉村旅游景點的空間關系，本文以1km為間隔，在10km范圍內生成景點數據的多環緩沖區(圖3)。統計各緩沖區內興趣點數量發現，在距景點1～2km范圍內游客數量逐漸增加，并在2km左右達到峰值后，興趣點數隨著與景點距離的增加，整體趨勢呈冪函數式遞減，R2達到0.79(圖4)。這表明游客圍繞鄉村旅游景點存在著一定的空間聚集，景點2km范圍內的景觀對游客而言頗具吸引力。

圖3 游客興趣點在景點緩沖區分布圖

圖4 興趣點數與景點的距離關系

然后采用核密度分析工具對游客興趣點進行核密度計算，結合漢中市實際情況，將搜索半徑設置為2km生成核密度柵格圖像(圖5)?？梢园l現，游客興趣點呈“一核多點”式聚集，形成了由漢臺區及勉縣東南區域主要鄉村旅游景點所構成的核心熱點區?！岸帱c”主要集中于寧強縣西部、留壩縣和洋縣，其中以寧強縣西部區域的中心聚集程度最高，而處于鎮巴縣和略陽縣等區域的游客興趣點數量明顯偏少。

圖5 游客興趣點核密度圖

2)興趣點在不同鄉村旅游景點空間聚集的統計。

統計游客興趣點在不同鄉村旅游點的聚集數量可以量化分析游客偏好的鄉村旅游景點類型。利用緩沖區分析工具，在每個鄉村旅游景點的5km范圍內生成緩沖區，進行空間連接得到各景點5km內游客興趣點數量的統計(表3)。

表3 游客興趣點在不同鄉村旅游景點的統計

可以看出，游客對于有歷史文化內涵的鄉村旅游景點更感興趣，如歷史古村鎮游客興趣點數量占比23.85%，遺址遺跡類景點占比19.50%，其中尤以諸葛古鎮、青木川古鎮和武侯鎮繼光村居多。另外，游客對漢中獨具風格的鄉村自然山水景觀也有較高的偏好度，其中黎坪國家森林公園較受歡迎。

3.3 影響因素分析

3.3.1 季節氣候的影響

在研究發現漢中鄉村游客整體出游時間呈季節性變化的基礎上，考察游客興趣點分布隨著不同季度的變化規律。從圖6中可以看出，不同季節“一核多點”的游客空間聚集模式變化不大，漢臺區、勉縣及寧強縣的鄉村游客數量季節性變化特征不明顯，始終是鄉村旅游的核心熱點區域。此外，春季洋縣的游客較為密集；夏季游客的分布范圍有所縮小，但留壩縣北部區域形成了新的熱點；同樣屬于旅游旺季的秋季，游客到訪南鄭區景點的數量有所增加；冬季游客數量驟減，不但分布范圍明顯縮小，熱點核心區的游客聚集程度也有顯著下降。

圖6 興趣點隨季節變化的核密度分析

進一步統計不同季節各鄉村旅游景點5km范圍內的游客興趣點數(圖7)，以探究游客不同季節所偏好的鄉村旅游類型。春季游客多集中于鄉村自然山水、歷史遺址遺跡、古村鎮及農業休閑觀光類的鄉村旅游景點，其中紫柏山國家森林公園、諸葛古鎮、武侯鎮繼光村及洋縣油菜花海游客興趣點密集，表明春季漢中舒適的氣候與豐富的鄉村自然資源吸引了諸多游客；秋季除了自然資源和人文資源類景點依舊受到人們的歡迎外，瓦石溪鎮、桔園鎮的農家樂和采摘園游客也有所增加，表明游客也樂于參與農事體驗；夏冬兩季游客偏好的類型沒有太大的不同，漢中鄉村的歷史文化和自然生態始終對游客頗具吸引力。此外，民俗文化村、紅色革命紀念地和現代新農村游客數量始終較少，且沒有明顯的季節性變化。

圖7 不同季節的游客興趣點在不同類型景點的數量關系

3.3.2 路網交通的影響

近幾年，隨著經濟發展，漢中市交通路網逐漸完善，國道、省道和縣道逐步建設，高速公路如十天高速和西漢高速等也不斷開通，使漢中成為全國主要的交通樞紐城市之一[17]。漢中旅游市場研究顯示，超半數游客采用自駕方式出游，因此游客興趣點沿道路在一定范圍內會形成空間分布形態。從OSM④導出漢中道路數據，以1km為間隔在5km范圍內生成多環緩沖區(圖8)，并統計游客興趣點數量及比例(表4)。游客興趣點沿路網的空間聚集特別明顯，1km范圍內游客興趣點最為集中，占比達79.80%；在3km范圍內的空間分布漸趨于分散，密度也逐步減小；4km以上游客興趣點數量僅占2.37%。由此可見，游客對于道路的依賴性較強。因而對于交通相對不太便利的區域(如鎮巴縣)而言影響較大，游客在這些區域聚集程度很低。

表4 不同道路緩沖區游客興趣點數量及比例

圖8 游客興趣點在道路緩沖區內的分布

3.3.3 與市區空間距離的影響

采用點距離工具統計各鄉村旅游景點距市區的遠近(圖9)，觀察興趣點數量的差異發現，不同距離鄉村旅游景點游客興趣點數的波動較大，諸葛古鎮雖然距離市中心約73.9km，但興趣點數高達3 092；青木川古鎮距離市區超過了100km，其興趣點數卻僅次于諸葛古鎮；而距離市區不到10km的黎壩鎮、龍亭鎮等，興趣點數均不超過10?？傮w來看，漢中鄉村旅游游客行為的關鍵影響因素不是空間距離，而景點吸引力大小更為重要。

圖9 游客興趣點隨鄉村旅游景點與市區距離變化的關系

4 結論與討論

本文通過挖掘馬蜂窩App的UGC數據，分析漢中鄉村旅游點游客行為時空特征，借助GIS實現了游客時空特征的可視化，以及不同鄉村旅游景點類型游客聚集程度的量化統計。在此基礎上結合鄰域分析相關工具，對季節氣候、交通道路和與市區的空間距離3個影響因素進行了分析，研究結論如下。1)游客到訪漢中鄉村的時間在全年月度分布的差異性較大，4、8和10月游客數量較多，整體表現為“春秋旺，夏冬淡”，反映出游客到訪易受氣溫舒適度和休假制度的影響。同時，游客的拍攝率也反映出漢中鄉村春秋兩季的景色更具吸引力。2)游客興趣點的空間分布與漢中鄉村旅游景點規劃布局基本一致，圍繞景點存在呈冪函數式遞減的空間聚集規律，且形成了以漢臺區和勉縣的主要鄉村旅游景點為游客興趣點核心熱點區的空間聚集模式，對其他縣區鄉村旅游有一定的屏蔽效應。鄉村旅游游客的興趣點主要集中于歷史遺址遺跡、歷史古村落和鄉村自然山水類的鄉村旅游景點，可見，游客在鄉村旅游過程中更關注于當地的文化內涵與自然生態。3)漢中鄉村氣候和自然環境的季節性變化一定程度上影響了游客行為，春秋兩季漢中農業產業類的鄉村旅游地對游客吸引力較高，如農業休閑觀光類的洋縣油菜花海和農事體驗類的城固縣桔園鎮采摘園；同時游客對道路有較強的依賴性，要增加鎮巴、略陽等區域的游客數量，就必須增強其交通可達性；而景點距市區的遠近并不是關鍵影響因素，更重要的是旅游地的吸引力。

漢中市鄉村旅游的未來發展方向：1)需破解季節性困境，雖無法改變氣候等自然因素造成的鄉村旅游季節性，但可以通過鄉村旅游資源的合理規劃建設克服其旅游產品的單一性，進行深層次且多元的開發，并通過強化淡季旅游產品的宣傳，營造鄉村旅游的無季節性意識；2)景點的空間規劃優化以漢臺區為主，包括南鄭、城固與勉縣部分區域，整合鄉村旅游景點，實現鄉村旅游一體化發展，以寧強至洋縣、西鄉為東西軸線，依托西漢高速、十天高速、國道省道等漢中主要交通線路，加強冷點區域鎮巴、略陽等縣與漢臺區的聯系，形成以各縣區特色文化為核心吸引力的鄉村旅游帶；3)冷點區域的發展應更深層次地挖掘當地的文化內涵，發展為具有歷史記憶、地域特色、民俗風情的鄉村旅游地，如以鎮巴為主打造苗族文化，西鄉則可依托其特色農業種植園資源。

以漢中市為例，以期為其他區域鄉村旅游建設發展提供參考與借鑒。通過掌握游客鄉村旅游過程中興趣點的空間分布和季節性的變化規律，優化鄉村旅游區域功能與合理的空間布局，擴大游客興趣范圍，讓游客的鄉旅過程獲得更加便捷和滿意的體驗。對于鄉村旅游的核心熱點區域，需在不斷創新的同時加強對基礎設施的保護，以提升核心吸引力和區域競爭力。處于冷點的區域，首先應在完善基礎設施的基礎上，強化與核心熱點區域的聯動帶動，提升交通可達性；其次在對其鄉村原生態性資源采取保護性措施的同時，提升游客對當地鄉村歷史文化資源的關注度，可以通過農事的參與，或舉辦各種節事活動，為游客展現當地特色文化，增強游客在鄉村的文化體驗感。通過社交網絡、旅游社區等平臺游客UGC數據的分享，達到宣傳效果，從而帶動更廣區域的鄉村旅游發展。

注：文中圖片均由作者繪制。

注釋：

① 來源：國家空間科學數據中心(http://www.nssdc.ac.cn/)。

② 來源：https://www.openstreetmap.org/。

③ 來源：中國國家旅游局官網(htttp://www.cnta.gov.cn/)。

④ 來源：漢中文化和旅游局官網(htttp://www.hztour.gov.cn/)。