上海迪士尼度假區(qū)游客情感體驗研究

□文/王雨晴

（遼寧師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院 遼寧·大連）

［提要］ 作為中國最具代表性的上海迪士尼主題度假區(qū)，其游客行為和情感特征需要進一步挖掘。以上海迪士尼度假區(qū)游客為研究對象，基于攜程網(wǎng)游客評論數(shù)據(jù)，利用文本分析方法研究游客情感體驗特征。結(jié)果表明：游客積極情感評論數(shù)量顯著高于消極情感，給予迪士尼度假區(qū)較高的評價;游客的積極情感體現(xiàn)在感到開心、認(rèn)為迪士尼值得體驗、被活動項目所震撼等;消極情感主要與客流量大、排隊時長、餐飲費用過高等因素相關(guān)。

一、文獻綜述

互聯(lián)網(wǎng)浪潮的持續(xù)推動下，以Facebook、Instagram、Flickr、微博、攜程網(wǎng)等為代表的社交網(wǎng)絡(luò)平臺得到快速發(fā)展。截至2022 年6 月，我國互聯(lián)網(wǎng)用戶達到10.51 億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達74.4%，互聯(lián)網(wǎng)已然作為人們自我表達、資源共享、文化傳播的重要平臺渠道。旅游者將自己的所見、所聞、所感以文本、照片或視頻等形式記錄在社交網(wǎng)絡(luò)平臺，發(fā)布并分享旅游感知與體驗，因此在線評論、網(wǎng)絡(luò)游記等也逐漸成為研究游客行為的數(shù)據(jù)。相對于傳統(tǒng)的調(diào)研問卷、訪談記錄，用戶生成內(nèi)容（簡稱UGC）在數(shù)據(jù)體量、數(shù)據(jù)采集及真實性上優(yōu)勢凸顯，成為當(dāng)下流行課題。

情緒最早起源于西方哲學(xué)，在20 世紀(jì)中后期，“情緒性”逐漸受到學(xué)者們的關(guān)注。時代的不斷更迭使人們從低級需求開始走向安全、愛和歸屬感等更高層次的情感需求，人們不再滿足于傳統(tǒng)的觀光游覽，而是需要通過旅游來消除內(nèi)心的焦慮與彷徨，并且更加注重人與人、人與地的交互而產(chǎn)生的旅游體驗，因此旅游體驗研究得到各學(xué)科領(lǐng)域的持續(xù)關(guān)注。基于多學(xué)科交叉視角，旅游情感體驗研究涉及管理學(xué)、心理學(xué)、社會學(xué)、地理學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域，研究內(nèi)容包括節(jié)日、購物、度假、探險、主題公園和歷史遺跡等多個方面。

關(guān)于情感的內(nèi)涵及構(gòu)成，學(xué)界主要有兩大類觀點：一是情感的分類取向；二是情感的維度取向。分類取向認(rèn)為，情感是個體對外界環(huán)境的適應(yīng)性反映，是由多個相互獨立的基本情感和由基本情感組合形成的復(fù)合情感構(gòu)成。基本情緒是天生的，Ekman 將基本情緒劃分為快樂、悲傷、憤怒、恐懼、厭惡和驚訝等6 種，而在生活中，人類的基本情緒會發(fā)生疊加和演化，從而衍生出復(fù)雜情緒，這是當(dāng)前影響比較大的一種分類方式。維度取向?qū)⑶榫w看作彼此高度關(guān)聯(lián)的連續(xù)體，不同情緒間的界限較為模糊，認(rèn)為存在幾種基本的維度，比如Watson 和Tellegen的“積極-消極情感模型”和Thayer 的“能量-緊張模型”。然而，我國謝彥君認(rèn)為，旅游的本質(zhì)是體驗，旅游體驗的目的是獲得快樂，旅游體驗中的情感只有一個維度，即愉悅度，并在“情感三度說”和“情感一維論”的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了旅游體驗的兩極情感模型：痛苦-快樂。相比而言，分類取向的研究淺顯易懂，尤其是基于文本數(shù)據(jù)分析的情感研究中，學(xué)界更傾向于將其用作理論依據(jù)。

旅游者在旅途中不斷接觸未知的人群、社會關(guān)系、生活方式等過程中，其情感會隨著對旅游目的地的喜惡而產(chǎn)生動態(tài)變化，繼而影響游客的情感體驗，也會對旅游者二次重游意愿產(chǎn)生影響。基于此，學(xué)界學(xué)者及景區(qū)管理者都十分重視游客的情感體驗研究，從不同尺度探究游客的時空行為特征及規(guī)律，從而預(yù)測旅游者行為。Coghlan 等提出，游客情感會隨著時間的推移產(chǎn)生波動，出現(xiàn)積極、煩惱和可接受三種階段。Falconer 研究女性背包客美食旅游中的情感體驗，說明了無法實現(xiàn)的期望和旅行時間的長短會極大地導(dǎo)致情緒從興奮和喜悅轉(zhuǎn)變?yōu)槭?nèi)疚、羞愧、焦慮、沮喪、懷舊、無聊，最終解脫。黃瀟婷依據(jù)時空路徑概念和兩極情感模型，將旅游者情感劃分成5 個等級，并提出了“旅游情感路徑”，深入剖析了旅游者情感體驗的動態(tài)過程，分析了首節(jié)點對后續(xù)情感體驗的影響效應(yīng)。李君軼指出歐美游客的積極情感體驗呈現(xiàn)倒“U”型波動，消極情感體驗呈“U”型波動。李勇和劉逸則基于負(fù)面事件的視角探討旅游者情感的時空演化特征。隨著計算機技術(shù)和社交網(wǎng)絡(luò)平臺的發(fā)展，相關(guān)研究開始采用網(wǎng)絡(luò)游記、軌跡照片以及在線評論等新的數(shù)據(jù)源展開一系列研究。

二、研究區(qū)概況

上海迪士尼樂園于2016 年6 月16 日正式開園，是中國內(nèi)地第一座迪士尼主題樂園，也是全球第六座迪士尼樂園。上海迪士尼融入了中國本土特色，能滿足中外游客娛樂、住宿、餐飲和購物等多方面需求。上海迪士尼度假區(qū)自2016 年對外開放以來，累計接待國內(nèi)外游客已達上億人次，但隨之而來的問題也逐漸激增。游客對于園區(qū)內(nèi)不讓攜帶食物、游樂項目排隊時間過長、員工服務(wù)等問題在網(wǎng)絡(luò)媒體上展開了激烈的探討，網(wǎng)絡(luò)評論的風(fēng)向也影響著潛在游客的決策和迪士尼度假區(qū)的開展。因此，選擇上海迪士尼度假區(qū)為研究對象來研究游客的情感體驗，有助于揭示游客內(nèi)心的實際情感，也有助于上海迪士尼未來發(fā)展的改進，具有一定的現(xiàn)實意義。

三、研究方法

（一）數(shù)據(jù)采集與處理方法。首先，采用計算機軟件八爪魚爬蟲進行數(shù)據(jù)的爬取，并進行人工篩選處理從而達到控制數(shù)據(jù)質(zhì)量的目的。本文數(shù)據(jù)來源于當(dāng)前國內(nèi)知名的旅游社交網(wǎng)站攜程網(wǎng)，以“上海迪士尼度假區(qū)”為關(guān)鍵詞進行網(wǎng)絡(luò)評論抓取，共抓取2，752 條旅游在線評論，總字?jǐn)?shù)超過16 萬字。游客客源地以上海、江蘇、浙江、北京、廣東、遼寧、山東等沿海省份為主，文本數(shù)據(jù)評論時間集中于2022 年3 月至2023 年6 月。其次，對采集的原始評論數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。評論篩選條件如下：（1）甄別在線評論的真實性，刪除一些明顯復(fù)制粘貼的評論、網(wǎng)站廣告和網(wǎng)絡(luò)水軍等非游客評論，以及與本文主題無關(guān)且干擾文本分析的評論；（2）刪除評論中非文字內(nèi)容，如表情包、顏文字等內(nèi)容；（3）將文本表述進行規(guī)范化處理，完善內(nèi)容缺失的評論，修正不正確的表達方式，替換網(wǎng)絡(luò)流行用語，如將“樂園”和“迪斯尼”等統(tǒng)一替換為“迪士尼”，將“快樂”替換為“開心”等；（4）剔除沒有情感特征的評論。經(jīng)過篩選，最終獲得可用評論2，469 條，總計145，154 個字。

（二）內(nèi)容分析法。ROST ContentMining6 軟件是由武漢大學(xué)沈陽及其團隊研發(fā)的，用于分析、挖掘文本內(nèi)容的系統(tǒng)軟件，該軟件可以對網(wǎng)絡(luò)媒體上的文本信息內(nèi)容進行分析處理，主要功能包括分詞、高頻詞統(tǒng)計、情感值計算以及構(gòu)建社會網(wǎng)絡(luò)、語義網(wǎng)絡(luò)等分析方法。首先，對篩選出的兩千余條評論的文本進行整理，仔細(xì)閱讀文本內(nèi)容，提取出專屬上海迪士尼度假區(qū)的旅游詞庫，該詞庫內(nèi)容覆蓋地理位置、游樂項目、住宿餐飲、活動感受等特有詞匯，共獲得237 個專屬詞匯，再將其與基礎(chǔ)詞庫進行合并，最終獲得上海迪士尼度假區(qū)專屬旅游詞庫。其次，應(yīng)用ROST CM6 軟件，對文本內(nèi)容進行分詞處理和高頻詞統(tǒng)計，同時構(gòu)建高頻詞語義網(wǎng)絡(luò)。最后，利用ROST EA 計算游客情感值，并根據(jù)情感值的正負(fù)判斷文本的情感傾向，將游客情感劃分為積極情緒、中性情緒和消極情緒3 種類型。

四、結(jié)果分析

（一）詞頻分析。通過對網(wǎng)絡(luò)文本進行詞頻分析，可以體現(xiàn)游客評論的主要話題。對分詞后的文本進行詞頻分析，發(fā)現(xiàn)高頻特征詞以名詞和形容詞為主。其中，詞頻在1，000 以上的分別是“迪士尼”和“項目”，這是游客感知的主體內(nèi)容，游客所表達的主體內(nèi)容圍繞這兩個符號展開。詞頻達到500 以上的有“排隊、小朋友、開心、體驗”，說明迪士尼游客大多數(shù)是小朋友，游客體驗感受是評論的重點，“排隊”一詞更是體現(xiàn)了迪士尼游樂項目的常態(tài)。關(guān)于游樂項目的高頻詞有“花車巡游”“飛躍地平線”“極速光輪”“加勒比海盜”等，可見這些項目在游客心中留下了深刻的印象。（表1）

在高頻詞中的眾多情感表達詞匯不可忽視，這些情感詞匯體現(xiàn)出游客對迪士尼情感的豐富性和多樣性，也說明利用網(wǎng)絡(luò)評論數(shù)據(jù)進行情感特征分析是可行的，也是可靠的。為了更清楚地辨析游客對迪士尼度假區(qū)的情感傾向，本文進一步提取情感特征詞。在情感高頻詞中，積極的情感表達占絕大部分，部分積極情感詞匯頻率偏低，但豐富了游客內(nèi)心的情感特征。其中，“開心”“好玩”“值得”“刺激”“方便”等詞匯是頻次較高的積極情感表達，頻次較低的“經(jīng)典”“沉浸”“瘋狂”等詞匯也體現(xiàn)出迪士尼度假區(qū)給游客帶來與眾不同的體驗。消極情感的表達較少，在前30 位的情感高頻詞中有關(guān)消極情感的表達僅有四個特征詞，其中“累”出現(xiàn)的頻次最高，其次是“遺憾”，這都與上述“項目排隊”相對應(yīng)。負(fù)面情感詞匯體現(xiàn)出游客游樂過程中的疲憊、對于項目排隊時間過長的抱怨、度假區(qū)內(nèi)餐廳食品價格昂貴、沒有玩到項目的遺憾等情感。由此可見，游客對上海迪士尼度假區(qū)整體來說非常滿意，值得帶著孩子去游玩，但活動項目排隊時間過長也是普遍現(xiàn)象。（表2）

表2 情感詞頻分析（前30位高頻詞）表

（二）語義網(wǎng)絡(luò)分析。單純的詞頻無法反映各個詞之間的關(guān)系和結(jié)構(gòu)，利用ROST CM6 中社會網(wǎng)絡(luò)和語義網(wǎng)絡(luò)分析模塊對數(shù)據(jù)進行分析，為迪士尼度假區(qū)游客體驗的分析提供整體而直觀的要素聯(lián)系。本文的結(jié)果顯示，語義網(wǎng)絡(luò)呈明顯的多核心結(jié)構(gòu)，其中以“迪士尼樂園”和“項目”構(gòu)成一級網(wǎng)絡(luò)核心，也是游客主要旅游目的和動機的體現(xiàn)。除此之外，與其他詞聯(lián)系較為密切的次一級節(jié)點有“排隊”“體驗”“開心”“時間”“孩子”等高頻特征詞，旅游者行為要素如“拍照”“排隊”“入園”等，度假區(qū)活動要素如“燈光”“花車”“表演”“極速光輪”等。這些詞大體上是對核心節(jié)點的展開和延伸，反映了迪士尼游客體驗主要是對活動項目和游客感知的描述。（圖1）

圖1 游客評論語義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

（三）情感傾向分析。利用ROST EA 將在線網(wǎng)絡(luò)評論進行情感值計算，本文設(shè)定情感值大于0 分的為積極情緒，等于0 分的為中性情緒，小于0 分為消極情緒。結(jié)果顯示，共有2，432 條有效評論參與計算情感值，其中積極情緒評論有2，075 條，占比85.32%；含有消極情緒的評論270 條，占比11.10%；中性情緒的評論有87 條，占比3.58%。可以看出，游客對上海迪士尼度假區(qū)評論的總體情感為積極情感傾向。（表3）

表3 游客情感分布情況一覽表

對具有積極情緒的評論進行分段統(tǒng)計分析，結(jié)果顯示，高度積極情緒評論相對較多，占比37.38%，可見游客游玩過程中感受到十分滿足的體驗，對迪士尼有極高的肯定。對270 條具有消極情感的評論進行分段統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)游客的消極情緒主要以輕度的負(fù)面情感為主，輕度消極情感占4.56%，中度消極評論和高度消極評論所占比例相似。

綜上，本文借助ROST CM6 文本分析軟件和ROST AE 情感分析軟件，以上海迪士尼度假區(qū)為案例地，借助攜程網(wǎng)絡(luò)評論為數(shù)據(jù)，分析了游客旅游活動的情感特征，得出以下結(jié)論：高頻詞反映出游客在度假區(qū)內(nèi)的活動內(nèi)容以及對活動的情感表達，其中“花車巡游”“米奇小鎮(zhèn)”“飛躍地平線”“極速光輪”等體現(xiàn)出游客最喜愛的游樂項目。游客情感主要表現(xiàn)為積極的情感，多為贊嘆、值得體驗、方便等，是對于游樂項目以及服務(wù)設(shè)施的感受。情感強度以高強度為主，游客情緒較為高漲。游客表達的消極情感表現(xiàn)為排隊疲憊、遺憾、餐飲花銷貴等，與度假區(qū)旅游服務(wù)質(zhì)量、景區(qū)管理等多種因素有關(guān)，其中游客排隊等待時間過長而引發(fā)的不滿情緒是當(dāng)前急需解決的重點問題。未來研究，可針對不同年齡階段的游客進行個人訪談，將研究成果不斷細(xì)化，有助于上海迪士尼的發(fā)展，也為其他品牌主題樂園的建設(shè)和改進提供經(jīng)驗借鑒。