新冠肺炎疫情對黃山旅游網絡關注度的影響分析

李曉炫

（阜陽師范大學 經濟學院，安徽 阜陽 236000）

引言

2020年1月，新冠肺炎疫情在中國大規模暴發，從中部地區的武漢向全國范圍輻射。根據數據顯示，2020年第一季度全國GDP同比下降6.8%，創下40年來的新低。其中，旅游業作為中國支柱性產業之一，也受到了此次重大公共事件的影響。在疫情的影響下，政府出臺相關防疫政策限制人員地域間的流動，人們對疫情的恐慌心理短時間不會消退，疫情后旅游業的未來客流量并不穩定[1]。傳統的預測未來客流量的方法一般是基于旅游景點的歷史數據進行時間序列分析和計量經濟建模[2]，但疫情前的歷史數據在疫情后的社會形勢下并沒有太大的參考價值。隨著互聯網的快速發展，利用網絡搜索進行旅游關注度的時空特征分析可以充分利用大數據，完善旅游網絡信息系統[3]。百度搜索是全球用戶量最多的中文搜索引擎，在中國的用戶最為廣泛，它能夠全面、準確的搜集有關旅游需求的網絡關注度。百度指數可以集中百度搜索取得的用戶搜索數據進行整合，能夠反映用戶對相應關鍵詞的關注度程度。從百度指數中得到黃山旅游業網絡關注度數據，對這些數據進行相關分析，進而對景區未來客流量進行預測，相較于傳統方法更具時效性，且成本更低。

旅游景區網絡關注度通常包含著很多信息，體現了個人的旅游需求。通過這些數據，可以側面體現人們對于景點不同方面的關注程度，幫助景區改善管理規劃，增強人們對于景區服務的信心。同時，研究旅游景區網絡關注度的時空特征有利于旅游景區改善自身形象宣傳和預測客流量的方法。文章著眼于全國各個省份在疫情暴發前后對于黃山風景區的網絡關注度的時空特征，分析突發重大公共衛生事件前后人們對黃山旅游關注度的變化和原因，以及不同地區對于這類事件的反應程度差異和原因，發現黃山景區的優劣勢，揚長補短，使旅游當局更好地制定政策、做好宣傳，提高旅游資源的利用率，振興黃山旅游業，同時也為相關經濟研究提供有價值的數據及分析方法。

一、文獻綜述

近年來，網絡搜索數據在經濟[4]、社會[5]、健康[6]等各方面的研究逐漸增多，成為了學術熱點。越來越多應用網絡搜索數據進行分析的文獻也說明了網絡搜索數據的優勢[7]。不少學者將網絡搜索數據應用于旅游客流預測中，并且卓有成效[8]。李曉炫等[9]提出了一種基于網絡搜索的CLSI-EMD-BP預測模型，預測未來22天九寨溝的客流量，在網絡搜索的基礎上改進預測模型。王長瓊等[10]結合神經網絡和支持向量機，提出一種基于融合網絡搜索數據的組合預測模型，將電商網絡訂單量的預測精度提高2.67%。然而網絡數據的預測并非總是有效的，LI等[11]利用百度指數預測九寨溝旅游客流量時得到類似的結論，發現網絡搜索數據的預測效果甚至與簡單線性回歸模型相差不大。

網絡數據應用于旅游產業的研究，還可以體現為景區網絡空間關注度的分析。徐凡等[12]利用百度指數提供的“用戶關注度”功能分析長三角地區30個5A級旅游景區網絡空間關注度，發現存在“日前兆”“月前兆”和黃金周的“井噴現象”。劉嘉毅等[13]以“天價蝦”為話題，分析了旅游輿情的網絡關注度時空演變特征，并發現網絡發展水平、經濟狀況、空間距離等因素顯性影響網絡關注度空間特征變化。對旅游網絡關注度進行影響因素分析可以為論文的分析結果提供統計意義上的精準檢驗。張碧星和周曉麗[14]分析五臺山景區網絡空間關注度時發現，影響網絡關注度的空間差異影響因素從大到小為距離、人口規模、居民消費水平、互聯網普及率和人口占比。柴海燕等[15]利用網絡空間關注度對武漢市旅游業進行時空分析，結合使用季節性集中指數、赫芬達爾指數、地理集中指數、變差系數和首位度等方法進行分析，發現了季節性、假期性的時間特征和空間差異性特征。

旅游業作為基于公眾和文化的服務性行業在關于疫情這類公共衛生安全事件發生時所產生的反應是尤為明顯的，此次新冠肺炎疫情對我國旅游產業的影響比非典疫情更加嚴重[16]，主要表現為旅游景區網絡關注度的變化影響。李文路[17]關于新冠肺炎疫情下春節小長假旅游網絡關注度時空特征的研究中顯示，此次新冠肺炎疫情的暴發對于旅游業造成了較大的沖擊，疫情的嚴重程度與旅游業之間呈現負相關性。姜麗媛和何珍[18]基于IPA分析在新冠肺炎疫情下關于旅游公共服務游客滿意度研究報告中指出游客對于旅游安全保障系統的重視程度比較高，滿意度卻比較低。區域層面中，王少華等[19]基于PSR理論，利用調查問卷、網絡文本分析等方法對河南省旅游受到疫情的影響進行了系統分析，認為后疫情時期游客出游演變為慢熱狀態，旅游業艱難復蘇。葉凱[20]基于百度指數研究重大突發公共衛生事件對廣西旅游網絡關注度的影響，采用變差系數、赫芬達爾系數、首位度和地理集中度指標進行分析，發現新冠肺炎疫情對廣西旅游網絡關注度影響顯著，并存在較為明顯的地區差異性。

已有的研究主要集中于網絡搜索客流量預測和短期新冠肺炎疫情暴發對旅游業的影響，專門研究疫情暴發前后對旅游景區網絡空間關注度影響的成果較少。本研究主要集中在疫情暴發前后關于黃山旅游的網絡關注度的對比和趨勢分析，通過對比疫情前后關于黃山旅游的各方面的數據得出此次疫情對于旅游景區的網絡關注度的影響，再通過對于旅游的不同方面的趨勢分析可以得出旅游業的各分支對于公共事件相關政策的敏感程度，從而通過旅游網絡關注度數據的比對和趨勢的走向以及敏感程度的分析，找出在疫情期間受災情、相關政策的影響程度最低的旅游分支，來反映旅游業的情況，幫助景區在未來的發展中找到穩定的核心分支，加以扶持和發展。

二、數據來源

旅游業作為黃山市的一大支柱性產業，具有鮮明的自然條件優勢和人文特色魅力。其中，黃山是安徽省的標志性旅游景點和國家5A級旅游景區，向來有“五岳歸來不看山，黃山歸來不看岳”的美譽。黃山獨具特色的地質風貌和聞名四方的“黃山四絕”吸引了各地游客前來游玩。西遞宏村這類標志性的皖南古村落，早已被列入世界文化遺產名錄和全國重點文物保護單位，還被評為國家5A級旅游景區，作為徽州文化的重要載體吸引了絡繹不絕的游客。文章選取黃山旅游業作為研究對象，研究在疫情影響下的黃山旅游業相較于常態化背景下的旅游需求的差異和原因，為大型公共衛生事件后旅游業重建發展提供可供參考的數據和建議。

2020年1月12日，武漢市衛生健康委在情況通報中首次對此次肺炎病毒進行命名，標志著中國對抗新冠肺炎疫情的時刻正式開始。因此，文章研究數據是從2019年1月1日到2020年12月31日進行搜集整理，將2019年1月1日到2019年12月31日作為疫情暴發前的研究數據，將2020年1月1日到2020年12月31日作為疫情暴發后的研究數據，符合客觀實際。

根據旅游關注點的搜索特征，按照關鍵詞“衣”“食”“住”“行”“游”五大類，利用搜索引擎推薦和需求圖譜挑選每一類別搜索詞庫。同時將“游”類關鍵詞進一步細分為“人文”和“自然”兩類（表1）。具體來說，“衣”類關鍵詞主要包括天氣類，人們通過搜索景區所在地天氣預報獲取每日氣溫，從而選擇出游所攜帶的衣物；“食”類關鍵詞主要包括黃山地區特色食品；“住”類關鍵詞主要包括黃山及其周邊景點酒店、旅館和民宿等住宿處的預定；“行”類關鍵詞主要包括各種出行方式；“游”類關鍵詞主要包括黃山及其周邊地區主要景點等。

表1 黃山景區網絡關注度類別及搜索詞

通過篩選并剔除搜索量過低或未被收錄的搜索詞，保留關鍵詞50個，其中包括“衣”類關鍵詞4個、“食”類關鍵詞6個、“住”類關鍵詞3個、“行”類關鍵詞7個、“游”類關鍵詞30個（“自然”類關鍵詞12個和“人文”類關鍵詞18個），利用Python軟件得到各搜索詞的日搜索量。

考慮到地域特殊性，部分省份對黃山景區的搜索量太低，未能獲得有效數據，因此本研究在進行空間分布分析時僅選取30個省份和直轄市作為研究對象（西藏自治區、港澳特別行政區、臺灣省除外）。運用ARCGIS軟件對空間分析進行建模，通過不同地域對黃山景區疫情前后關注度的分析，反映出空間距離、經濟發展程度等因素在疫情前后對黃山景區關注度的影響差異。

綜上所述，本研究對來源于全國30個地區的網民在2019年1月至2020年12月的731天內有關黃山旅游的50個關鍵詞搜索量進行集中處理，累計處理并分析數據1096500條。

三、黃山旅游網絡關注度的時間特征分析

（一）網絡關注度的周特征分析

將黃山旅游2019年和2020年的百度日搜索量按照星期進行周加總，可得到黃山旅游的網絡關注度周特征。將2019年和2020年的數據作為疫情前、后的網絡關注度，進行以下分析（圖1—2）。

圖1 總體和“游”周特征對比圖

圖 2 “衣”“食”“住”“行”周特征對比圖

相對于2019年疫情前的常態化階段，2020年在疫情的非常規狀態下黃山旅游的網絡關注度出現了大幅度下跌。根據數據顯示，在疫情前網絡關注度整體呈先上升后下降的趨勢，周四的網絡關注度處于峰值，這是一種較明顯的“日前兆”現象，表明人們有著較強的潛在旅游需求，并有在雙休日前決定旅行地點、購買車票、門票等計劃。這個推論在常態化的社會形勢下與吳睿怡等[21]研究淮海5A級景區網絡關注度的結論相近。疫情前關注度峰值在周四，而疫情后峰值提前到了周二，這表明受疫情影響，人們的旅游出行更加謹慎，相較于正常情況下會提前了解景區情況。整體而言，疫情后的網絡關注度相比于于疫情前的關注度下降了將近一倍，說明新冠肺炎疫情壓抑了人們的旅游需求，即便疫情結束后，景區采取限流措施，造成的恐慌也還未退散，景區的網絡關注度相對于疫情仍然敏感。

在“自然”方面，疫情后整體關注度相比疫情前有下降趨勢，但整體下降幅度較小。兩年變化趨勢相近，但峰值在疫情后比疫情前的峰值提前兩天，表明疫情后人們對自然旅游景觀有很大的旅游需求，且出于謹慎性的原則會提前搜索相關信息，做好出行準備。在“人文”方面，疫情后整體關注度萎縮到接近疫情前的二分之一，且日變化相較于疫情前趨于平緩。“自然”方面與“人文”方面相比，疫情后“人文”關注度的下降幅度比“自然”類更大，這說明“人文”類對疫情這類重大突發公共衛生事件的敏感度更高。

此外，“衣”“食”“住”“行”的網絡關注度整體走勢變化差異不大，基本呈現先上升后下降的趨勢。其中，在“住”的方面，旅游住宿設施的完備齊全和個性化服務的提供是提高游客旅游滿意度的關鍵因素。整體看來“住”的關注度比疫情前萎縮了三分之一，這反映了疫情后，旅游業恢復緩慢，景區的游客量較少，住宿充裕而無需更早地預訂，甚至出于對疫情的防范，游客會當天去當天回無需住宿，這無疑是旅游業疫情后復蘇的一道難關。“行”的關注度比起疫情前萎縮了二分之一，反映了因為疫情以及人們旅游意愿的長期壓抑造成了旅游業的低迷，出行的人較少且網上訂票便利。

在“衣”的方面，疫情前和疫情后周關注度的變化趨勢差異并不大，就整體關注度來說疫情后還是比疫情前下降了兩倍有余，說明疫情明顯是造成旅游需求下降的重要因素。在“食”的方面，周一到周三關注度有所上升，在周三達到峰值，之后一直呈現緩慢下降的趨勢，直到雙休日，搜索量下降幅度較大。就整體趨勢可以看出，雖然疫情后黃山“食”的整體關注度下降了一半，但在“衣”“食”“住”“行”四個方面中總體關注度最高，這說明人們對黃山美食的興趣濃厚，美食是促使黃山旅游需求增加的很好的催化劑。

（二）網絡關注度的月特征分析

全國對于黃山旅游的2019年和2020年的月度網絡關注度整體變化趨勢大致相同，但受到此次疫情影響，2019年和2020年的網絡關注度的同比增長為負值。同時，因政策趨向和居家隔離后人們對于旅游的報復性消費導致其不斷回升且回升幅度不斷提高。圖3中2020年與2019年的對比不難看出疫情的發生對于黃山旅游的沖擊力度之大且疫情的程度與其呈現負相關。

圖3 總體和“游”月特征對比圖

“人文”的網絡關注度變化在七月份達到峰值點，且其變化幅度較大，其中七月份出現峰值是受到疫情防控政策逐漸放松的影響，且正值暑假假期旅游高峰期的開端，兩者的作用共同導致了“人文”的網絡關注度在七月份出現了峰值。

“自然”這一類中所有的關鍵詞分類都是自然景觀，它與“人文”的變化在趨勢上大體相同，這說明疫情的暴發對于旅游中的“人文”和“自然”作用基本一致，都受到了一定程度上的沖擊，并且在疫情嚴重程度緩和的前提下出現了不同程度的回暖。

此外“住”和“行”方面的變化趨勢基本相同，其峰值都在四月份與十月份，這與四月份景區免費和復工復產以及十一黃金周有關。

“衣”的網絡關注度在2020年的趨勢是從低逐漸上升，居家隔離政策的實施使得人們對于天氣的整體關注度下降，且國家文旅部發布的暫停旅游業的緊急通知導致對于出行天氣的關注度大幅度下降，從而出現了二月份這個極低點。對于“食”的趨勢來說，在疫情期間及疫情之后的總體水平都是高于2019年的正常水平，其中的原因有二：一是受到疫情期間長時間在家封閉的影響導致了對于食品質量和食品多樣化的要求加劇；二是疫情居家隔離期間各類線上購物的發展以及人們對于線上購物的逐步依賴導致即便在疫情管控放松后對于食品的關注度仍舊持續走高。具體如圖4所示。

圖 4 “衣”“食”“住”“行”月特征對比圖

在“衣”“住”“行”這三個方面，2019 年的下降趨勢對應2020年的逐漸上升趨勢，是因為受到了疫情影響，其水平并沒有達到正常狀態下的飽和水平，2020年在疫情管控政策慢慢放松以后開始反彈并逐漸向著正常狀態下的飽和水平不斷靠攏。

綜合以上對于總體、“衣”“食”“住”“行”“人文”和“自然”的月度分析可以看出疫情對于黃山旅游網絡關注度的影響程度較大，且在不同的方面具體體現出來的幅度有不同幅度的差別，也可從各方面逐漸回升的趨勢判斷，隨著疫情嚴重程度的不斷下降和國家政策的不斷放開，旅游業的回暖會持續并且幅度會逐漸的加大。“人文”和“自然”對于政策的反應程度的不同也反映出對于公共衛生安全事件的發生，政策相關程度較大的分類會在事件變化中受到具體節點而引起的變化程度較大，而“自然”的變化程度較小甚至可以為零。旅游業的整體水平雖不如以前，但其趨勢卻是與正常時期基本一致，這說明旅游業的變化規律及趨勢是較為為穩定且影響因素比較固定的原因導致的。

四、黃山景區網絡關注度的空間分布特征

（一）黃山景區網絡關注度全國分布特征

依據搜集所得網絡關注度數據，將新冠肺炎疫情暴發前后黃山景區關注者按照所在地區進行統計，共包括22個省、4個直轄市及4個自治區，得出疫情暴發前（2019年1月至12月）和疫情暴發后（2020年1月至12月）的各地區網絡關注度數據，利用ArcGIS軟件作出疫情暴發前后黃山景區網絡關注度全國分布條形統計圖（圖5—6）。

圖5 疫情前黃山景區網絡關注度全國分布條形圖

圖6 疫情后黃山景區網絡關注度全國分布條形圖

由黃山景區網絡關注度全國分布條形統計圖可得（圖7），2019年1月至2019年12月期間安徽、江蘇和浙江對黃山景區的網絡關注度排名占據前三名，日平均關注度分別為14222、9588和9239；而日平均關注度分別為1227、820和582的海南、寧夏和青海對黃山景區的網絡關注度為最后三名；日平均關注度超過6000的地區有安徽、北京、上海、廣東、江蘇、山東和浙江。2020年1月至2020年12月期間對黃山景區的網絡關注度排名占據前三名的地區為安徽、廣東和北京，日平均關注度分別為10095、5981和5458；寧夏、新疆和青海對黃山景區的網絡關注度為最后三名，日平均關注度分別為409、388和209；日平均關注度超過6000的地區為安徽。疫情暴發前后對黃山景區網絡關注度差值超過3000的地區有浙江、江蘇、上海、安徽和河南。

圖7 疫情暴發前后網絡關注度的區域分布對比

由此可見，對黃山景區網絡關注度較高的地區主要有兩大類：其一，距離較近的地區，如：安徽、江蘇、浙江和上海，在受到時間及資金等因素的限制時，人們會傾向于選擇距離較近的旅游景區；其二，交通便利的地區，如：北京和廣東，通達性較高的地區對于出游的選擇面相對更廣。而2020年上半年受居家隔離政策和封城政策的影響，人們的出行受到限制，總體對于黃山景區的網絡關注度大幅下降，大多數有出游意向的人會選擇省內游或臨近省份游玩，僅黃山所在省份安徽省的關注度仍處于較高水平。疫情前后對黃山景區關注度變化差異較大的地區大部分處于疫情中心及其周邊，均為受疫情影響的“重災區”，累計確診病例均達到500例以上。人們積極響應國家政策號召，“宅家抗疫”，減少出行量，取得了良好的效果。

（二）黃山景區區域偏好指數

景區區域偏好指數反映了一個地區對于景區偏好程度的高低。本研究應用的偏好指數借鑒了吳睿怡等[21]研究淮海經濟區景區的網絡關注度空間特征的旅游偏好指數，并在此基礎上加以改進，用來描述黃山景區區域偏好指數在不同地區的差異和趨勢進而分析影響因素。景區區域偏好指數如下：

其中Xi為黃山景區在第i個地區的網絡關注度；n為搜集數據所屬地區的數量。在本研究中，n=30，Pi取值越大，說明該地區對黃山景區的偏好程度越高。

利用ArcGIS軟件作出疫情前、后黃山景區區域偏好空間分布熱力圖（圖8—9），由圖可知，人們對黃山景區的偏好與所處地理位置相關，東部地區對黃山景區的偏好較高，中部地區次之，西部地區較低，由東到西呈逐漸遞減的趨勢。該趨勢可以歸因于：東部地區經濟發展水平相對較高，人們對于精神娛樂方面的需求相對較高；與此同時，東部地區的交通更便利，從而導致旅游業更加發達。對比疫情暴發前、后黃山景區區域偏好空間分布熱力圖可知，疫情暴發后與疫情暴發前相比，人們對于黃山景區的偏好逐漸向東部地區轉移，這與東部地區疫情防控效果較好、經濟復蘇較快相關。

圖8 疫情前景區區域偏好空間分布熱力圖

圖9 疫情后景區區域偏好空間分布熱力圖

五、結論及政策建議

（一）主要結論

通過分析新冠肺炎疫情對黃山景區網絡關注度的影響，得到如下結論。

第一，周特征分析發現，疫情暴發后旅游需求明顯下降，搜索峰值從常態下的周四和周五開始提前。

第二，在網絡關注度月特征分析中發現，疫情對于黃山旅游的沖擊是巨大的。疫情暴發期間黃山景區網絡關注度的變化在趨勢上與正常情況下的趨勢有相似性，而在峰值或最低值這類特殊節點上明顯受到疫情輕重和疫情相關政策的影響。從疫情暴發前后的對比分析結果來看，公共衛生事件的發生對于旅游業這種基于公共群體的行業的打擊是不可避免的，但是像特色美食、自然景觀這類受到沖擊不太大。

第三，空間分布上，人們對于黃山景區的網絡關注度具有明顯的地域差異，呈從東至西遞減趨勢。同時，黃山景區的網絡關注度受疫情影響較大，疫情越嚴重的地區，疫情暴發前后對黃山景區的網絡關注度差值越大。

（二）政策建議

通過對黃山景區疫情前后的網絡空間關注度時空特征分析，結合當前疫情常態化形勢，對我國景區旅游業在未來營銷中提出以下策略建議。

第一，在疫情常態化期間，政府可以在加強景區屬地疫情防控的基礎上通過積極調整旅游政策，加強重點區域旅游管理，其中注意強化住宿接待行業的疫情防控，緩解游客出行的旅游焦慮，讓游客能夠放心入住，恢復旅游市場的信心和潛能作用力，推動景區旅游業的恢復，盡量降低疫情對旅游業的影響。

第二，在景區旅游業未來的發展道路上可以利用網絡關注度尋找自身景區的優勢，針對性地使優勢項目的利益最大化，從而在今后應對類似公共衛生事件的過程中降低損失、弱化影響。同時旅游景區需要把握重要節假日的時間段，針對旅游景區的特色，管理部門可以鼓勵并組織景區開展一系列相關活動，如舉辦特色節日、門票優惠等，這有利于景區樹立優良的行業口碑，吸引更多游客慕名而來。

第三，應注重旅游景區的多渠道、多途徑宣傳，各景區加強旅游客流量和關注度的時空分析，把握旅游景區的重點客戶群體和薄弱空間區域。面向重點客戶群體利用景區優惠和特色活動強化旅游偏好，充分滿足旅游需求；面向薄弱空間區域加大景區宣傳力度，擴大景區受眾群體和區域。政府可以選擇多種方式和渠道投放景區旅游廣告，如電視廣告、影院片頭廣告、微博廣告等。加強旅游景區營銷宣傳工作，提升旅游景區知名度，在疫情常態化背景下將不利影響降至最低。