基于網絡文本內容分析的南寧旅游形象感知研究

張艷波，閆慧潔

(桂林旅游學院，廣西 桂林 541006)

一、 引言

作為旅游業發展的一個重要課題，旅游形象一直受到國內外學者的廣泛關注，不斷提升游客的旅游形象感知是旅游形象塑造的焦點。 問卷調查是最初對旅游目的地形象感知研究進行測量的辦法，Hunt 對美國猶他州、蒙大拿州、科羅拉多州和懷俄明州等4 個州的旅游感知形象進行結構性測量時使用的是七點和五點式量表；國內學者使用五點式李克特量表對周莊旅游形象進行了研究，或是研究節事活動對旅游目的地形象的影響。 付業勤等以攜程旅游網的游客評論為樣本，利用內容分析法研究了鼓浪嶼的旅游形象，建立了旅游形象評價體系分析類目，為完善和提升鼓浪嶼旅游形象提供了理論依據。 張琦等將旅游目的地形象劃分為認知形象、情感形象和推薦意向等3 個方面。譚紅日等收集去哪兒旅游網和攜程旅游網攻略頻道的大連游記建立基礎數據庫，利用ROST Content Mining 軟件對抓取的網絡文本內容進行數據挖掘，研究大連游客旅游形象感知，得到了以大連為核心的語義網絡分析可視化圖、大連游記內容的高頻詞匯，并進行了百度指數驗證分析。 陳天琪和張建春以杭州西溪國家濕地公園為例，利用線下的問卷調查和在攜程網抓取的2956 條游客評論建立基礎數據庫，綜合分析了游客對杭州西溪國家濕地公園的旅游形象感知，并提出了針對性的對策和建議。 在如今大數據時代，攜程旅行網、馬蜂窩旅游網、去哪兒網等網站提供了大量的游記、旅游照片和旅游短視頻，這些網絡數據的廣泛使用為旅游目的地的形象研究、完善和提升提供了充分的理論依據。

綜上所述，本文利用Python 爬蟲技術搜集攜程旅游網攻略頻道最新的200 篇游記，通過ROST Content Mining 軟件深入挖掘評論內容對南寧景區旅游目的地形象感知進行研究，在高頻詞匯、情感分析、社會網絡和語義網絡分析、旅游形象評價體系等方面進行具體的分析，探索旅游目的地感知形象的提升策略，推動南寧旅游業快速高質量發展。

二、 研究區域與方法數據

(一)研究區概況

作為廣西壯族自治區首府，南寧市是全區的政治、經濟、文化、科技、教育、金融和信息中心。 南寧是一座歷史悠久的文化古城、北部灣城市群核心城市。 2018 年南寧市旅游業不斷快速發展，全年實現旅游總收入1387.54 億元，接待游客13159.03 萬人次。 截至2019 年1 月，南寧市共有1 家國家5A 級旅游景區、28 家4A 級以上景區。

(二)研究方法

內容分析法在旅游形象感知研究中一直被廣泛使用，并且取得了豐富的研究成果。 內容分析法是一種對不系統的、定性的文字和圖像等進行客觀、系統和定量分析的方法。 本文中，內容分析法主要通過問卷調查和網絡文本數據綜合分析南寧游客感知研究內容轉化成定量、系統的數據，采用ROST Content Mining 軟件的功能性分析、文本處理、可視化等功能進行文本挖掘，對在攜程旅游網搜集的200 篇游記內容進行詞頻分析、社會網絡和語義網絡分析和情感分析等。 由于文本篇幅過長，對采集到的220904 字游記內容分成兩部分進行分析。 首先進行文本分詞處理，去除無意義詞，添加特有的自定義詞語再對高頻詞進行統計。 其次，利用微詞云進行可視化展示，詞頻較高的詞語會以較大的字體呈現，詞頻越低的詞語顯示出來的字體越小。 最后進行社會網絡和語義網絡分析和情感分析等。 以此對南寧景區旅游目的地形象感知進行研究，為提升南寧旅游目的地形象感知提供理論支持。

(三)數據來源

攜程旅行網是國內知名的綜合旅游平臺，旅游攻略豐富、游記內容翔實，多為游客的真實感受。 本文利用Python 技術，抓取攜程旅行網攻略頻道最新的200 篇南寧游記，整理得到220904 字游記內容建立基礎數據庫。 此外，課題組在2021 年5 月開展了南寧旅游目的地形象感知問卷調查，對網絡平臺數據進行了充分的補充。

三、 結果與分析

(一)高頻詞匯分析

利用ROST Content Mining 軟件對網絡文本數據進行中文高頻詞分析，得到了游客在南寧景區游后的整體形象感知的100 個高頻詞匯表(表1)，主要包括名詞、形容詞和動詞，其中最多的為名詞。

表1 南寧旅游目的地形象的網絡游記高頻詞匯表

續表

從表1 可以看出，游客感知南寧的景區主要集中在“青秀山”“邕江”“方特東盟神畫”，這些是游客對南寧旅游形象的基本認知，體現了南寧的旅游特色。 除此之外游客去的最多的就是“龍門水都”“伊嶺巖”“上河城”。 在高頻詞匯中未出現貶義詞，褒義詞匯主要有“美食”“特色”“享受”“美麗”等，體現了游客對南寧景區的旅游評價比較滿意。 動詞體現了游客的游覽方式，比如“游覽”“滑翔”“體驗”“夜游”“游玩”等詞匯。 在交通出行方面高頻詞匯較少。 在特色美食方面，高頻詞匯有“享受”“省錢”“海鮮”。 游客感知的其他高頻詞匯有“北海”“文化”“越南”“東盟”“東南亞”“防城港”等，這些也是游客關注的熱點，體現了南寧的壯族風情、東盟風情、文化底蘊等特色優勢。 南寧是北部灣城市群核心城市，泛珠三角合作、大湄公河次區域合作等多區域合作的交匯點，森林覆蓋率48%，也是中國－東盟博覽會永久舉辦地。 通過民歌藝術節、東盟博覽會等活動，南寧正在全力塑造集文化、旅游、休閑、養老等元素高度融合的特色旅游城市。

(二)游客情感分析

本文利用ROST Content Mining 軟件對網絡文本數據進行情感分析，將文本的情緒類型分為“積極情緒”“中性情緒”“消極情緒”三種，得到了南寧旅游目的地形象的網絡游記情感分析表(表2)。

表2 桂林旅游目的地形象的網絡游記情感分析

研究結果表明，游客普遍對南寧景區的游覽體驗有較好評價。 情感分析表中積極情緒占比85.26%，消極情緒占比5.76%，其中積極情緒表現為“美食”“享受”“美麗”“美景”等贊美詞匯，游客的旅游體驗顯著高于預期，大部分游客在游后印象中持積極態度，有重游和推薦意愿；中性詞匯表現為“累”“遺憾”；少部分游客體驗低于預期，對游后印象持消極態度，消極情緒表現為“失望”“堵死了”。表明部分景區在服務意識、旅游線路優化和旅游吸引物等方面有待提升。

(三)語義網絡分析

利用ROST Content Mining 軟件對網絡文本數據進行語義網絡分析，得到了游客在景區游后的南寧游記語義網絡分析可視化圖(圖1)。 語義網絡分析可視化圖呈現發散狀，直線經過的地方產生相應的聯系。 在攜程旅游網南寧游記語義網絡分析可視化圖中，聯系較為緊密的是“夜游”“南寧”“東南亞”“風情街”“龍門水都”等熱點詞匯。 與桂林、柳州和北海等優勢特色比較明顯的廣西旅游城市不同，南寧的旅游業一直不溫不火。 結合語義網絡分析可視化圖可以看到，游客提及最多的就是“夜游”，這與廣西正在著力發展的夜經濟有著必然聯系。 作為北部灣城市群核心城市，圍繞自治區首府南寧構建的北部灣1 小時、邕桂柳2 小時高鐵旅游生活圈作用明顯，“大南寧”旅游空間擴充的效果十分顯著。

圖1 攜程旅游網南寧游記語義網絡分析可視化圖

結合南寧游記語義網絡分析可視化圖和高頻詞匯，游客在南寧、北海和防城港之間往來頻繁，在未來旅游線路規劃和旅游產品設計上，應對以上旅游資源要素進行適當的政策傾斜。 在最受歡迎的景區如“青秀山”“潿洲島”“紅樹林”“東興口岸”之間，適當考慮南寧、北海和防城港景區的一票通玩制，“十一”黃金周或“五一”假期等重要的節假日開通南寧、北海和防城港之間的旅游專線。 目前南寧雖與北海、防城港、欽州、玉林、崇左等城市建立了“4＋2”的旅游聯盟，但只舉行了定期的聯盟會議，未構建景區之間的協同共享機制和區域合作模式。

四、 結論、建議與討論

(一)結論

本研究利用Python 爬蟲技術分別在攜程旅游網攻略頻道搜集最新的200 篇游記，整理得到220904 字游記內容建立基礎數據庫。 使用ROST Content Mining 軟件提取南寧旅游目的地形象感知的高頻詞匯，利用微詞云繪制高頻詞云圖；結合游記文本內容和線下的問卷調查進行情感分析；利用ROST Content Mining 軟件的社會網絡和語義網絡分析功能建立游記語義網絡圖；運用內容分析法解析南寧旅游形象的內容和主題，探索游客對南寧旅游形象的感知。 研究結果表明:①青秀山、邕江、方特東盟神畫是游客對南寧旅游形象的基本認知，體現了南寧的旅游特色。 其中青秀山是南寧唯一一個5A 級景區，也是游客在南寧旅游的“打卡地”。②在情感分析方面，游客對景區認可度較高，情感分析表中積極情緒占比85.26%，消極情緒占比5.76%，游客的旅游體驗明顯高于預期。 線下的問卷調查顯示游客的總體滿意度92%，大部分游客表示了重游和推薦的意愿，游記中占比較高的為正面積極情感。③結合ROST Content Mining 軟件進行游記語義網絡分析，發現夜游、壯族風情、東盟風情和歷史文化美食等南寧特色文化旅游項目廣受歡迎，這與南寧正在打造的“夜經濟”、文旅融合和中國－東盟旅游樞紐有著密不可分的聯系。

(二)建議

第一，旅游吸引力不足和旅游景區管理與服務水平落后是游客消極情感最集中的地方，也是影響旅游發展的重要因素。 因此，提升景區旅游核心競爭力、不斷提高景區服務質量，是全面提升旅游形象的重要環節。 景區需完善員工定期培訓機制和游客回訪機制，對旅游設施進行定期維護和升級，重視旅行者的意見和建議，加強應急處理能力，全面提升旅游形象。

第二，作為廣西壯族自治區的首府，南寧需加快推進“壯族文化”“壯鄉之旅”“壯鄉風情”等一系列民族旅游品牌建設，借助民歌藝術節等活動不斷挖掘文化內涵，吸引國內外游客來訪。

第三，隨著“一帶一路”倡議的穩步推進，作為中國－東盟博覽會永久舉辦地，南寧需加快自身旅游服務基礎設施建設、規范旅游市場、促進文旅融合、提高旅游品位，深入挖掘特色文化旅游項目。

(三)討論

本研究僅選取了攜程旅行網最新的200 篇游記，整理得到220904 字游記內容結合線下問卷調查建立基礎數據庫，數據來源比較單一。 對當前游客廣泛使用的旅游圖片、旅游短視頻等沒有進行分析，針對不同地區、不同國家的游客旅游形象感知需要進一步探討和研究。