1、第 37 卷第 2 期干旱区资源与环境Vol 37No 22023 年 2 月Journal of Arid Land esources and EnvironmentFeb 2023文章编号:1003 7578(2023)02 194 09doi:1013448/j cnki jalre2023052基于网络关注度的新冠疫情对武汉旅游时空格局的影响*刘海朦1，2，胡静1，2，吕丽1，2，张鸿浩1，2，曹婷婷3(1 华中师范大学城市与环境科学学院，武汉 430079;2 中国旅游研究院武汉分院，武汉 430079;3 郑州科技学院，郑州 450064)提要:网络关注度是公众现实关注和潜在需求的
2、映射，对实际客流具有前兆效应，为多时空尺度的危机影响评估提供了新的手段。文中以 88 个关键词的网络关注度数据为基础，利用客源吸引半径、空间自相关、旅游本底趋势线模型等，从多时空尺度探究新冠疫情影响下武汉及其客源市场旅游时空格局的变化。研究发现:1)整体来看，疫情影响下武汉旅游网络关注度的受损程度一般;各景区网络关注度的受损程度存在明显差异，自然游憩类景区受损程度较小，文化场所、游乐园及远郊区景区受损程度相对较大。2)市内景区冷热点空间格局由“一核多中心”演变为“两中心”，自然旅游片区热度攀升，呈现出较好的恢复态势。3)武汉客源市场空间结构具有短期波动性和长期稳定性，在疫情暴发初期，空间影响范
3、围扩大，冷点区增加，但随着疫情的有效控制，与疫情前的空间格局差异缩小。4)客源地空间距离与影响强度呈 U 型非线性关系，邻近客源地和远距离客源地遭受冲击较大。关键词:网络关注度;新冠疫情;旅游时空格局;危机影响;旅游本底趋势线中图分类号:F590;18文献标识码:A2020 年初，新冠疫情在全球范围内迅速蔓延，对各国经济和社会产生巨大影响。作为依托“出行”和“人口流动”的行业，旅游业在疫情影响下面临全面停摆1 2。武汉市作为国内疫情的重灾区，其旅游业受到重创。据统计，2020 年端午小长假期间，武汉市共接待游客 254 39 万人次，旅游总收入为 7 83 亿元3，与 2019 年同期相比分别
4、下降 62 2%和 63 2%。在此背景下，探究疫情对目的地旅游的影响已成为重要议题，能够为目的地旅游复苏和危机管理提供理论参考和实践启示。疫情对旅游的影响研究始于本世纪初，在非典疫情后相关研究更是层出不迭，研究内容主要集中在以下几个方面:1)疫情影响的量化评估。学者们运用 AIMA4、旅游本底趋势线5、尖点突变模型6 等模型定量评估了 SAS 对目的地客流量和旅游经济的影响;刘培学等利用客流增长率评估了新冠疫情对客源市场需求的冲击7。2)疫情对旅游者偏好及行为意愿的影响。王庆生、Huang 等均发现疫后游客更青睐人口密度较小的旅游地8 9;Ivanova 认为疫后游客倾向于选择私人交通以及近
5、距离旅游地10。针对旅游者行为意愿的研究多是基于风险感知，如 Jeong 等验证了感知风险和感知严重程度对旅游规避意愿的影响11;程立军等证明感知风险能够影响游客的消费意愿12。3)疫情影响的应对及恢复。疫情影响的应对及恢复多聚焦于“韧性”的分析框架下，如王庆伟13 和 Boto Garca14 分别探讨了新冠疫情影响下星级饭店、旅游客源市场的韧性，分析其应对和适应扰动的能力。国内外针对疫情对旅游的影响已开展了丰富的研究，但仍存在以下不足:1)研究内容上，现有研究多聚焦于疫情对目的地影响的整体评价，对目的地影响的内部异质性和客源地响应还有待探究;2)研究数据上，多是采用统计数据与调查数据，数据
6、时效性和精度相对较差，亟需对接大数据开展关联研究;3)研究尺度上，过往研究多是以某种空间尺度作为边界在单一时间段内进行分析，多空间尺度和时间细粒度的*收稿日期:2022 10 23;修回日期:2022 11 10。基金项目:国家社会科学基金项目(20CMZ033);华中师范大学中央高校基本科研业务费项目(CCNU20BG003)资助。作者简介:刘海朦(1993 )，女，汉族，河南信阳人，博士研究生，主要从事乡村旅游、旅游地理的研究。E mail:lhmengdoris163 com通讯作者:胡静(1963)，女，汉族，湖北宜昌人，教授，主要从事旅游与区域发展、旅游资源与环境的研究。E mail
7、:hujmailccnueducn研究较为缺乏。网络关注度从赛博空间(Cyberspace，即虚拟网络空间)层面反映了旅游者对目的地的整体感知15，既能够反映潜在旅游客源市场时空格局，又能够体现公众对目的地的偏好，是联系旅游者、客源地、目的地的重要纽带16。同时，旅游网络关注度被证明对实际客流量具有前兆效应，能够反映潜在游客的出游倾向17，18。鉴于此，文中基于网络关注度从旅游地和客源地双重视角，对新冠疫情影响下武汉旅游时空格局的变化及损失程度进行多尺度分析和量化评估(图 1)，旨在从侧面认识和掌握新冠疫情对目的地旅游发展的影响，为常态化疫情防控时期目的地旅游危机响应政策制定、供需精准对接、旅
8、游恢复等提供科学参考。图 1分析思路及框架Figure 1 The idea and framework of the analysis1材料与研究方法1 1数据来源、处理及检验百度指数作为游客主观意愿和需求的体现，已被证实与实际客流具有显著正相关关系17 18，被广泛应用在危机影响评估和风险管理17，19 20、旅游流特征分析和规 模 预 测21 22、旅 游 需 求 分 析 与 预测23 24 等方面，其数据准确性和研究价值性不断被证实15。因此，文中选择百度指数作为数据来源。图 2武汉市 41 个热门景区空间分布图Figure 2 Spatial distribution of 41 p
9、opular scenic spots in Wuhan注:该图基于自然资源部标准地图服务网址下载的审图号为武汉市 S(2021)033 号的标准地图制作，底图/底图边界无修改由于单一关键词难以全面衡量游客的关注度，文中综合运用“直接取词法”和“范围取词法”选取关键词，具体步骤如下:1)以“武汉+旅游基本要素”的方法，确定“武汉旅游”、“武汉景点”、“武汉酒店”、“武汉自驾游”、“武汉美食”6 个关键词作为第一批搜索词。2)以携程网内由用户游览反馈形成的目的地景591第 2 期刘海朦等基于网络关注度的新冠疫情对武汉旅游时空格局的影响区列表(https:/you ctrip com/sight/
10、wuhan145 html)为基础，结合百度指数关键词收录情况，筛选和合并后确定市内热门旅游景区共计 41 个(图 2)，将其作为第二批搜索关键词。3)在第一批和第二批关键词的基础上，利用百度指数需求图谱中的相关词热度和站长工具(http:/mtool chinaz com/)中的关键词挖掘功能对相关搜索词进行补充，并逐一在百度指数上进行收录检验，得到第三批关键词。4)为确保关键词的代表性，借助百度指数中需求图谱中关键词的相关性分析，对三批关键词进行检验，剔除与旅游活动关联较小的关键词。在对关键词进行筛选检验后，共获得 88 个与武汉旅游密切相关的关键词，如表 1 所示。在此基础上，利用 Py
11、thon 工具爬取 2011 2021 年 31 个省市区以及 2019 2021 年全国 362 个城市 88 个关键词的逐日百度指数，作为分析新冠疫情对武汉旅游时空格局影响的源数据。为进一步检验数据的有效性和科学性，从武汉统计年鉴上获取 2011 2021 年武汉市国内旅游接待人次，与88 个关键词的百度指数进行 Pearson 相关性检验。经检验，百度指数与武汉市实际旅游接待人次显著正相关(r=0 702，P 0 05)，这与现有研究的结论一致17 18，说明网络关注度可以在一定程度上反映旅游需求和实际客流的变化规律，在分析疫情对目的地旅游的影响和冲击时具有较高的合理性和可信度。表 1
12、武汉旅游网络关注度的检索关键词Table 1 The search keywords in relation to network attention of Wuhan tourism检索范围检索关键词检索范围检索关键词目的地综合武汉旅游;武汉景点;武汉旅游景点;武汉美食;武汉小吃;武汉旅游攻略;武汉旅游地图;武汉一日游;武汉酒店;武汉酒店预定;武汉自驾游热门景东湖东湖;武汉东湖;东湖风景区;东湖绿道;东湖海洋世界;武汉东湖海洋世界热 黄鹤楼武汉黄鹤楼;黄鹤楼门票区晴川阁晴川阁;武汉晴川阁门 湖北省博物馆湖北省博物馆武汉科技馆武汉科技馆景 木兰草原木兰草原汉正街汉正街;武汉汉正街区 木兰天池木
13、兰天池;木兰天池门票光谷步行街光谷步行街;武汉光谷步行街木兰山木兰山武汉动物园武汉动物园;武汉动物园门票云雾山云雾山;黄陂云雾山古德寺古德寺;武汉古德寺长江大桥武汉长江大桥古琴台古琴台;武汉古琴台辛亥革命纪念馆武汉辛亥革命纪念馆;武汉辛亥革命博物馆;武昌起义纪念馆汉口江滩汉口江滩;武汉汉口江滩;江滩公园;武汉江滩公园海昌极地海洋世界武汉海昌极地海洋世界;武汉极地海洋世界马鞍山森林公园马鞍山森林公园锦里沟锦里沟;黄陂锦里沟汉阳江滩汉阳江滩清凉寨清凉寨;黄陂清凉寨武昌江滩武昌江滩武汉植物园武汉植物园;武汉植物园门票武汉园博园武汉园博园武汉欢乐谷武汉欢乐谷;武汉欢乐谷门票;武汉欢乐谷攻略;武汉欢乐谷
14、地址;武汉欢乐谷夜场;武汉欢乐谷在哪玛雅海滩水公园武汉玛雅海滩水公园;武汉玛雅水上公园楚河汉街武汉楚河汉街;武汉汉街;楚河汉街武中山公园武汉中山公园江汉路江汉路;江汉路步行街;武汉江汉路盘龙城武汉盘龙城归元寺归元寺;武汉归元寺;归元寺门票长春观武汉长春观昙华林昙华林万国公园万国公园杜莎夫人蜡像馆武汉杜莎夫人蜡像馆中山舰博物馆中山舰博物馆户部巷户部巷梁子湖龙湾度假村梁子湖龙湾度假村吉庆街吉庆街;武汉吉庆街起义门起义门注:“黄鹤楼”这一关键词在进行需求图谱分析时，与旅游活动关联程度较小，其搜索指数可能会对整体产生较大影响，故予以剔除。下文分析中，黄鹤楼景区网络关注度指数较实际偏低1 2研究方法1
15、2 1核密度估计核密度估计是研究要素空间分布密度的重要方法，能够反映研究对象在空间上的集聚或分散程度，其计算公式为:f(x)=1nhni=1k(x xih)(1)式中:f(x)为核密度值;h 为带宽;n 为带宽范围内点的个数;k 为核函数;x xi为估计点 x 到样本点xi的距离。1 2 2客源吸引半径客源吸引半径是根据中心地标准距离公式，以客源地在目的地客源中所占份额为权重得出的衡量旅游地吸引范围的指标，计算公式为:A=ni=1x2id2ij/ni=1x2i(2)691干旱区资源与环境第 37 卷式中:A 为客源吸引半径，其值越大，说明旅游地吸引范围越大;反之，则表明旅游地吸引范围越小。xi
16、为第 i 个客源地旅游网络关注度的比重，dij表示第 i 个客源地与武汉市 j 的空间距离;n 为客源地总数。1 2 3局部空间自相关局域空间自相关能够分析要素在局部空间上集聚程度，识别热点区和冷点区，通常采用 G*i指数进行反映，计算公式为:G*i=nj=1wijxj xnj=1wij1nnj=1x2j(x)21n 1 n nj=1w2ij(nj=1wij)2(3)式中:n 为城市个数;xj为第 j 个城市的武汉旅游网络关注度;x 为所有城市武汉旅游网络关注度的均值;wij为第 i 个城市和第 j 个城市之间的空间权重。G*i为 z 得分，其为正值且显著时，属于热点区;其为负值且显著时，则为冷点区。1 2 4旅游本底趋势线旅游本底趋势线是指在不受危机事件影响下，旅游业发展呈现的固有的趋势线方程，反映了地区旅游业发展的内生性规律，是旅游业发展的“晴雨表”，通过对比本底值和统计值可以分析和定量评估危机事件对旅游业的影响。同时，本底趋势线的自然延伸还可以预测旅游业未来的发展趋势25，已被广泛应用到旅游目的地危机事件的影响评估中。文中数据订正、本底趋势线方程建立及月指数分解过程具体步骤参考前
