基于網絡語義分析的武漢錦里溝風景區游客體驗性評價

耿凌頂 黃鑫萍

（1.大連大學國際學院，遼寧大連 116622；2.武漢輕工大學管理學院，湖北武漢 430048）

0 引言

語義分析是通過對語言本身的文字、符號、語境等進行解析，發掘那些不能通過普通閱讀所掌握的深層意義。網絡語義分析是在語義分析的基礎之上，通過對人們在網絡上留下的語言進行深層分析，充分發掘網絡語言背后人們的觀點、立場以及情感等要素。武漢錦里溝是武漢市木蘭山5A旅游景區群的核心景區之一，本文主要運用“八爪魚”這一爬蟲軟件和武漢大學開發的ROSTCM6這一語義網絡分析軟件，以武漢錦里溝風景區為實證對象，利用游客對景區評價作為研究數據來源，探究游客的情感傾向和具體需求，為景區的建設發展提出可行的建議。

1 數據收集及處理

1.1 數據收集

在互聯網大發展的背景下，游客可以在各種網絡平臺上發表自己對景區的評論，這些評論蘊含著游客最真實的情感，不僅影響其他游客對于該景區的印象以及消費決策，也是對景區進行整改完善的直接依據。本文以武漢錦里溝為研究對象，利用“八爪魚”軟件搜集了景區在美團、去哪兒、攜程以及飛豬四大在線旅游平臺8 126條游客評論（表1）。

表1 四大平臺游客評價統計表

1.2 數據預處理

由于互聯網平臺的開放性，游客評論語言在字數、語法、格式上都存在很大的隨意性，因此需要利用爬蟲軟件對收集到的這些評論文本進行預處理。數據的預處理主要包含三個環節，首先是刪除諸如“好”“很好”“不行”等等只有一兩個字、過于簡短且不能產生語義關聯的游客評論。其次是去掉諸如“好好…”“差差…”“垃圾垃圾…”等將一個字或者一個詞多次復制粘貼，湊字數的評論。最后就是刪除那些為獲取平臺上的評價積分，直接復制粘貼其他游客的評價。

1.3 分詞處理及二分化處理

經過數據預處理后，已經得出有效數據。但是游客評價大多是較長的句子，為了挖掘景區游客評價的熱點，需要利用ROSTCM6軟件的分詞處理功能，將評論的長句子進行分詞處理，抽取出游客評價的高頻詞匯和熱點詞匯。

分詞處理以后就可以利用ROSTCM6軟件進行情感分析，也就是將文本分成正面、負面評價，進行二分化處理。其基本原理是根據每條的字、詞包含的情感積極性的高低打出不同的分數，一條評論中正面評價詞匯越多，分數就越高，相反負面評價的分數為負數，0分為中性評論。表2是表1進行預處理后，剩余7 124條評論二分化處理結果。

表2 二分化處理結果表

2 基于語義網絡分析的游客正面評價分析

為了更加深入地了解景區哪些具體因素引發了游客的積極情感，以及這些積極因素之間的相互關系，將5 137條正面評價和ROSTCM6語言網絡分析功能，可以構建游客在線正面評價的語義網絡分析圖（圖1）。

圖1 武漢錦里溝景區游客正面評價語義網絡圖

通過圖1可以看出景區存在以下優勢：

1）“錦里溝”和“景區”這兩個界定研究對象的節點同時指向了“風景”節點，而“風景”又指向了“很好”這一節點，說明大多數游客認為錦里溝景區“風景優美、景色不錯”。

2）“工作人員”“服務”“態度”這幾個一二級節點與“很好”這個一級節點構成了一個封閉的四邊形，不難得出該景區內工作人員的服務態度很好是引發錦里溝景區的游客正面情感的一大因素。

3）一級節點“好玩”關聯了“山道”“滑車”“玻璃橋”“玻璃”“漂流”“項目”等多個次級節點，說明景區內項目較多，收獲了不少游客特別是小孩子們的喜愛。

4）“土家”“風情”“文化”這三個節點之間構成了一個封閉三角形，證明景區土家族的少數民族文化給較多游客留下了深刻的印象，事實上錦里溝景區是武漢市唯一的土苗文化風情區，文化特色鮮明。

5）“網上”“劃算”這兩個一級節點與“買票”節點形成了一個封閉的三角形，表明了大多數游客認為錦里溝景區在網上購票十分劃算。實踐中武漢錦里溝是木蘭山5A旅游景區群中，最早“觸網”并推行團購的景區。

3 基于語義網絡分析的游客負面評價分析

同理，為了挖掘導致錦里溝景區游客產生負面情緒的主要因素，以及這些因素之間的相互關系，可以通過1 423條負面評價，構建負面評價語義網絡圖（圖2）來完成。

圖2 錦里溝景區游客負面評價語義網絡圖

通過圖2可以看出景區存在以下問題：

1）景區收費混亂。圖2中“項目”“收費”“門票”都是高頻詞匯，并且“景區”“項目”“門票”“玩的”這四個節點都指向了“收費”節點。在負面評價文本中通過搜索“收費”，可以發現很多游客反映景區存在胡亂收費現象。

2）景區配套設施不完善。在負面評價語義圖中可以看到“配套”“設施”“不完善”節點之間形成了一個封閉的三角形，顯然游客認為景區配套設施不夠完善。通過在游客負面評價文本中搜索這三個詞語發現，很多游客反映景區垃圾桶太少、沒有路標。

3）工作人員數量少、素質較低。圖2中，“服務”“人員”“態度”“管理”這四個節點構成了一個封閉的四邊形，可以看出游客十分看重景區內服務人員的態度及管理。除此之外，“景區”“工作人員”“太少”節點之間也構成了一個封閉的三角形。瀏覽景區負面評價文本，可以得知該景區內的工作人員很少，無法問路，還有部分游客認為景區工作人員態度不熱情。

4）景區環境衛生問題突出。在負面評價語義分析圖中可以看到“垃圾”節點直接指向了“有點多”節點。在語義分析中，“垃圾”這一詞匯可以是形容詞，體現游客對景區的負面評價，同時也可以作為名詞，說明游客認為景區內的垃圾較多，污染了環境。結合負面評價文本分析，確實存在部分游客為了吐槽景區而形容其很“垃圾”，而更多的游客評論景區環境衛生條件差，“垃圾很多”。

5）景區周邊道路設計不合理。從圖2中可以看到，“道路”節點上的連接弧較多，“不好走”以及“景區”節點直接指向了“道路”，說明游客認為該景區的道路不好走。通過結合所有的負面評價文本進行綜合分析，發現游客主要抱怨這些交通問題：首先是景區內部路況很差，山路、泥巴路多，景區外部道理路彎彎繞繞，道路不平整，安全隱患較大，其次是景區的路上路標很少，游客導入性不足，最后是景區周邊堵車嚴重，缺乏工作人員進行疏通。事實上，錦里溝景區位于武漢市邊遠的黃陂區，屬于大別山南麓余脈，交通設施建設任重道遠。

4 結語

在“互聯網+”時代，各大網絡平臺上已經形成了海量的游客評論數據。與此同時，隨著計算機科學的發展，人工智能改變了人類與計算機的交流方式，運用人工智能進行語義數據挖掘，可以在對現實世界中的事物進行描述的語言中探索出更多有用的數據和信息。本文以武漢市錦里溝景區的網絡評價為數據來源，運用相關的語義網絡分析工具，對這些文本正、負面評價進行了進一步挖掘，既為景區發展起到導向作用，也是對語義數據網絡分析的一次有益的探索。