基于網絡文本和ASEB柵格分析的IP旅游形象感知研究

何裕欣 袁貴楊 劉雅瑄 黃萍

摘 要：隨著古城被賦予新的時代意義，古城IP綜合體開發逐漸成為國內歷史文化名城新的開發理念。現從游客感知角度出發，運用ROST CM 6軟件統計四川省南充市閬中市閬中古城網絡評論文本的高頻特征詞，據此構建包括旅游吸引物、旅游設施、旅游活動、旅游體驗在內的旅游形象感知指標體系。以此為基礎構建ASEB柵格矩陣，提出擴大古城IP影響力和實現可持續發展的針對性策略，以期實現閬中古城IP的綜合性改造。

關鍵詞：網絡文本；ASEB柵格分析；閬中古城；旅游形象感知；IP

中圖分類號：G124；F592.7 文獻標識碼：A

基金項目：大學生創新創業訓練計劃項目（202210621013）；四川省科技廳重點研發項目（2020YFS0466）。

一、研究背景

歷史古城是飽含歷史真實信息的物質載體，是反映時代脈絡，印刻人文痕跡的珍貴文化遺存[1]。近年來，古城旅游在游客支持與政策扶持的雙重背景下展現出良好的發展態勢，但在后疫情時代、人口結構變動等因素的影響下，古城暴露出發展模式單一、同質化現象嚴重等問題，歷史古城在傳承文化中謀求煥新發展刻不容緩。本文從旅游目的地形象感知角度進行研究，通過網絡文本和ASEB柵格分析相結合的方法，對游客感知下的閬中古城IP發展現狀進行深層次分析，進而對閬中古城IP打造提出建議，以期實現古城的綜合性改造與可持續發展。

二、文獻綜述

旅游目的地形象一般認為是旅游者、潛在旅游者對旅游地的總體認識與評價，用以反映旅游者對旅游地的總體印象。在研究方法上，索梅斯（S nmez）等創新性地將原本多用在分析公司績效的因子分析法引入旅游目的地形象感知中，建立起旅游目的地競爭力構架[2]；在研究視角上，巴洛格魯（Baloglu）等構建目的地形象模型，認為旅游目的地形象主要受旅游者與潛在旅游者認知、情感和整體3個維度的影響，由此建立了“認知-情感”模型[3]。

IP（Intellectual Property）其原意為“知識財產所有權”，國內學者關于IP的研究主要集中在探求消費者情感需求板塊。萬江等國內學者透過通俗文學受歡迎的表象，分析得出IP為電影行業帶來熱潮的本質是觀眾的情感需求[4]；張福貴分析了IP熱潮與文學市場化之間的關系，對于營銷超過了內容本身的市場行為做出審視，但其在研究中仍肯定了IP熱潮是文學通俗化的一條道路[5]；周志雄等則是通過研究IP熱潮下的傳統文化IP和網絡文化IP比重，分析得出了IP市場化與傳統文化活力增長的現狀[6]。

三、研究樣本與方法

（一）案例地選取

本文選取閬中古城作為案例地具有一定的典型意義。閬中古城作為中國四大古城之一，迄今已有2 300多年的歷史，具有保存較完好的古建筑群，文化價值極高。此外，閬中古城為國家5A級景區，其獨具特色的風水、三國、春節等文化在國內知名度較高，自2018年起便開始打造“文創+旅游”的文旅IP新模式，“大笑古城”IP等應運而生，極具IP開發打造前景。因此，具備“資源、資本、創意”驅動的閬中古城符合案例研究的需要。

（二）研究方法

網絡文本分析法源于內容分析法，是整理與研究內容相關的文本內容并對其進行系統全面、客觀定性分析的科學方法。網絡文本分析法通過對網絡文本內容進行客觀、全面的定性分析，實事求是地揭示事物運動、變化、發展的規律及趨勢，從中推導出有實際價值的結論并進行合理預測。

ASEB柵格分析法是以消費者需求為導向的一種市場分析方法，其將消費者體驗納入分析范圍，實現了需求層次分析法與SWOT分析法的有機結合，形成了包括活動、環境、體驗、利益等的16個單元的矩陣，對于分析體驗式消費引發的相關問題具有較強針對性。

Rost CM 6軟件是文本分析常用的工具，其根據研究需求對文本內容進行高頻詞統計、情感分析與語義網絡關系圖繪制等。本文采用Rost CM 6軟件對閬中古城游客評論進行網絡文本詞頻分析，進而構建相關旅游形象感知指標體系。

（三）數據來源與預處理

本文以攜程網、同程網的評論數據為樣本，篩選時間為2019年2月7日至2022年9月1日。樣本獲取使用了八爪魚、GooSeeker等網絡爬蟲工具，在攜程網共獲取2 945條評價，經過篩選剔除無關、重復文本后得到2 414條評論；在同程網獲取1 012條評價，經過篩選后得到932條評論。利用Python軟件對閬中古城的游客評論進行分詞處理，提取排名前50的高頻詞。在此基礎上，使用Remind制圖構建相應的4個項目層指標和14個因子層指標。

四、研究結果分析

（一）網絡文本分析1.高頻特征詞分析

本文使用Rost CM 6軟件對閬中古城的游客評論進行分詞處理，刪除同義詞和無意義詞匯后，提取排名前50的高頻特征詞（見表1），初步了解游客對閬中古城的感知和印象。

由表1可知，在閬中古城游客整體感知中，“文化”“風水”“歷史”“三國”等詞匯均位于高頻詞匯表的前10，說明閬中古城自身所特有的文化色彩是吸引游客的重要因素。與此同時，排名較前的“貢院”“華光樓”“大院”“中天樓”“南津關”等詞匯說明游客對古城的旅游建筑設施關注度較高。

2.詞頻分類分析

為進一步分析閬中古城現有IP打造的游客感知形象，在充分考慮高頻詞特征和詞匯之間相關性后，結合景區旅游形象相關指標體系劃分，最終歸納出旅游吸引物感知、旅游設施感知、旅游活動感知和旅游體驗感知在內的4個項目層指標和14個因子層指標（見圖1）。同時，根據內容分析法將與項目指標層匹配度較高的50個高頻特征詞放入相應因子層（見表2）。

通過觀察50個游客感知高頻特征詞的項目層指標分布情況得出，“旅游吸引物”項目層的因子總數占比高達58%，可見古城自身旅游特色是吸引游客前往游覽的核心影響因素。“旅游設施”方面，閬中古城憑借著優越的地理位置和完備的基礎設施，吸引了大批省內外游客前往。“旅游活動”方面，游客可以觀看沉浸式實境表演并參與多樣式的體驗活動，實現心境合一的獨特體會。“旅游體驗”方面，絕大多數游客對閬中古城游玩行程持積極態度，說明閬中古城現有IP打造成效較好。

3.游客語義網絡分析

使用Rost CM 6軟件對游客感知文本進行語義網絡和社會網絡分析，刪除無意義詞匯，保留共現高頻詞匯后生成樣本網絡語義圖（見圖2）。

將游客評論文本通過語意網絡分析后得出，“古城”位于語義網絡核心層，“文化”“景點”位于次核心層，整體呈現以“古城”為中心，相關詞匯呈放射狀的分布趨勢。核心層與次核心層四周連線眾多，延伸出“貢院”“張飛廟”“底蘊”“三國”等相關詞匯，詞匯間聯系緊密。語義網絡分析圖示進一步說明了閬中古城對游客的核心吸引力主要源自古城自身深厚的歷史文化底蘊和地區特色旅游資源。

4.游客情感形象分析

情感在旅游體驗中至關重要，對游客滿意度、口碑和重游率有重要影響。游客情感形象可分為積極情緒、中性情緒與消極情緒三大類，按其情感強度可再次劃分為一般、中度、高度（見表3）。

本文運用Rost CM 6軟件情感分析工具對游客情感傾向進行分析得出，閬中古城游客感知積極情緒占比高達79.84%，且中、高度積極情緒總體占比達47.58%，數據體現了游客對閬中古城景區整體印象良好，折射出閬中古城現有IP打造成果具有積極性。

（二）ASEB分析矩陣

本文構建ASEB柵格矩陣如表4所示

五、建議與結論

（一）建議

第一，結合游客文化感知，充分開發古城文化資源。閬中古城歷史底蘊深厚，風水、三國、春節文化等極具藝術魅力與精神價值，具備打造優質IP的相應條件。IP建設應深度挖掘融合閬中古城各類文化元素，開展富有創新性和代表性的活動，同時結合閬中歷史文化名人，賦予其擬人化的IP形象，打造“虛擬人物”和“形象周邊”。

第二，打造景區特色標志物，建立特色旅游品牌形象。閬中古城風水格局契合“玄武垂頭、朱雀翔舞、青龍蜿蜒、白虎馴俯”的意象，可利用四大星宿圖騰等打造富有文化意義與內涵的特色形象標志物，將游客感知下的閬中古城概念引申為具體符號或形象化事物。

第三，加大互聯網宣傳力度，強化各大平臺聯動力度。閬中古城應加強媒體傳播平臺建設，在微信公眾號、新浪微博等平臺加強宣傳營銷，提高自身知名度與市場吸引力。同時，結合互聯網時代背景與游客需求，利用媒體平臺打造線上云旅游場景、建設旅游攻略論壇等。

第四，制造商業爆點，創造熱點口碑話題。IP發展創新不能脫離市場與消費群體，在發展過程中需把握消費者群體與消費者需求變化，靈活調整發展策略。閬中古城在進行IP建設時應充分考慮消費者喜好，緊跟時事潮流，創造熱點、爆點。

第五，借助政策支持，加強人才團隊建設。閬中古城應吸引大批人才參與旅游文化建設，合理吸納投資，加強旅游服務體系和基礎設施建設，打造歷史文化宣傳與商業性開發平衡共進的新格局。

（二）結論

本文以閬中古城為例，構建閬中古城旅游形象感知指標體系，采用網絡文本分析法和ASEB柵格矩陣分析閬中古城旅游形象感知，但仍存在不足之處。第一，由于數據來源于旅游網站上的游客點評，因此缺失年齡、收入和職業等人口特征信息，未來深入研究時可以考慮不同游客群體對閬中古城形象感知的差異；第二，本文只通過旅游網站收集了閬中古城近幾年的評論信息，數據樣本不充分，未來可以結合專家建議或擴大樣本容量進行對比分析，也可將網絡文本數據與問卷調查數據相結合進行分析；第三，本文采用網絡文本分析法以及ASEB柵格矩陣法，未來可結合其他方法進行深入研究。

參考文獻

[1] 劉軍民.古城保護與古城所在地協同發展的路徑：以鳳翔古城為例[J].城市問題，2015（3）：37-41.

[2] SONMEZ S，SIRAKAYA E.A distorted destination image The case of Turkey[J].Journal of travel research，2002（2）：185-196.

[3] Travel research bookshelf[J].Journal of travel research， 1984（4）：42-46.

[4] 萬江.IP電影熱潮下的冷思考[J].當代文壇，2016（5）：146-150.

[5] 張福貴.IP時代與文學的市場化[J].小說評論，2017（1）：35-40.

[6] 周志雄，劉振玲.網絡文學IP熱的理論思考[J].社會科學，2019（1）：181-191.