1、第3 7卷 第4期河 北 体 育 学 院 学 报V o l.3 7 N o.42 0 2 3年7月J o u r n a l o f H e b e i S p o r t U n i v e r s i t yJ u l.2 0 2 3北京2 0 2 2年冬奥会网络关注度时空特征及影响因素商 勇1,韩立冬1,李相如2(1.中国石油大学(华东)体育教学部,山东 青岛 2 6 6 0 0 0;2.首都体育学院,北京 1 0 0 0 0 0)摘 要:利用受众的网络搜索行为数据建构北京2 0 2 2年冬奥会的网络关注度,发现,从时间特征来看,整个冬奥期间,网络关注一直保持较高热度,冬奥会网络关注度呈
2、现“双峰”发展特征,冬奥会结束后的延续性并不好,冬奥关注度存在明星效应。从空间特征来看,华东地区网络关注度最高,华中、华南、华北次之,东北、西北、西南较差,而华南、西南、西北、华北4区冬奥会关注度的空间分布不均衡,地理差异明显。地区生产总值、本科学历人口、移动互联网用户数是影响冬奥会网络关注度的重要因素。在此基础上,从利用冬奥明星效应、再续东北“冰雪奇缘”、开发冬奥“回头经济”3个方面提出未来我国冰雪产业发展的建议。关键词:北京冬奥会;网络关注度;冰雪产业;明星效应;“回头经济”中图分类号:G 8 1 1.2 1 文献标志码:A 文章编号:1 0 0 8-3 5 9 6(2 0 2 3)0 4
3、-0 0 4 6-0 8 收稿日期:2 0 2 2-1 2-0 6基金项目:国家社会科学基金项目“我国运动休闲城市的理论依据与实践探索”(1 9 B T Y 0 8 1)作者简介:商 勇(1 9 6 8),男,山东汶上人,教授,硕士,研究方向为体育社会学。文本信息:商勇,韩立冬,李相如.北京2 0 2 2年冬奥会网络关注度时空特征及影响因素J.河北体育学院学报,2 0 2 3,3 7(4):4 6-5 3.近年来,网络关注度成为社会科学领域新的研究方法。简言之,网络关注度是某一特定关键词在搜索引擎中被搜索的频度。大型搜索服务提供商以网民搜索行为留下的“数字足迹”为数据源,通过科学计算关键词的搜
4、索频次,整合搜索趋势,定位受众特征,搭建数据分享平台,为深入分析网民的需求变化提供参考。研究表明,网络关注度与受众的需求、兴趣、偏好及现实社会经济行为存在直接关联。北京2 0 2 2年冬季奥运会(以下简称“北京冬奥会”)的开幕带动冰雪运动和相关话题达到前所未有的热度,借助“冬奥红利”,冰雪产业将迎来爆发式增长。但目前国内将网络关注度与冰雪产业相结合的探索并不多。我国民众对冬奥会的关注度如何,怎样利用好这一关注度,引领民众积极参与冰雪运动消费,对于后冬奥时代我国冰雪产业布局具有重要意义。为此,本文选择网络关注度为切入点,并综合运用统计学、旅游学、经济学等学科的理论知识与数学模型,为冰雪产业实证研
5、究提供全新视角和数据支撑,为冰雪产业市场运行和政府管理提供参考,推动我国冰雪产业可持续发展。1 数据来源百度搜索是国内搜索引擎龙头,百度指数是基于百度搜索引擎,依托海量用户搜索数据,帮助用户进行统计分析的平台,可直观反映用户对于某一事件的网络关注度。本文借助百度指数分析北京冬奥会中国居民的网络关注度。北京冬奥会举办时间为2 0 2 2年2月4日至2 0日,为更全面记录我国居民对其网络关注度第4期商 勇,等:北京2 0 2 2年冬奥会网络关注度时空特征及影响因素的变化情况,本文将数据选取范围定为2 0 2 2年1月3 1日至2 0 2 2年2月2 7日共4个整周。其中1月3 1日至2月6日为第1
6、周,2月7日至1 3日为第2周,2月1 4日至2 0日为第3周,2月2 1日至2 7日为第4周。百度指数一次可以添加5个关键词,因此利用爱站网(h t t p s:/www.a i z h a n.c o m)搜索关于北京2 0 2 2年冬奥 会排名前五 的关键词 “北京冬奥会”“冬奥会”“谷爱凌”“冰墩墩”“冬奥会开幕式”,输入后检索到2 0 2 2年1月3 1日至2 0 2 2年2月2 7日期间3 1个省份(不含港澳台)网络关注度的数据。2 研究方法采用空间分析方法,利用变差系数(c o e f f i-c i e n t o f v a r i a t i o n)、赫芬达尔系数(h e
7、 r f i n d a h l-h i r s c h m a n i n d e x)、首位度(p r i m a c y r a t i o)、地理集中指数(g e o g r a p h i c c o n c e n t r a t i o n i n d e x)4个指标和地理空间可视化表达方法,精准展现出北京冬奥会网络关注度的空间差异。上述4个指标来自于经济学领域,近年来被普遍应用在网络关注度的研究当中。变差系数(C V)常用来分析相对差距,是分析经济数据离散程度的常用指标,由一组数据的标准差与其均值之比计算得出1。本文用来表示省份之间网络关注度的空间差异程度,C V值越大,表明
8、网络关注度的空间差异越大。C V=ni=1(Xi-X)2n X(1)式(1)中,Xi为i省份的网络关注度,n=3 1,X为所有省份网络关注度的平均值。赫芬达尔系数(HH I)是比较常见的反映市场相对集中度的指标2,本文用以反映北京冬奥会网络关注度的地区聚集情况。HH I=ni=1XiX()2(2)式(2)中,Xi表示i省份的网络关注度,X表示所有地区网络关注度的总和。HH I的取值范围为(0,1),数值越大表明网络关注度的聚集程度越高。首位度(P)在经济学中用来表示资源或生产要素在某一地区的聚集程度,是衡量城市经济高质量发展的重要指标,本研究用以分析北京冬奥会网络关注度的集中程度。P=X1X2
9、(3)式(3)中,X1、X2分别为所有省区市中排一、二名的网络关注度数值。地理集中指数(G)是反映研究对象聚集程度的重要指标3,本文用来分析北京冬奥会网络关注度的空间聚集情况。G=1 0 0ni=1XiT()2(4)G=1 0 0n(XT)2(5)式(4)中,Xi表示i省份的网络关注度数值,T表示3 1个省份网络关注度数值总和。式(5)中,G表示完全平均分布状态下网络关注度的空间聚集情况,X表示3 1个省份网络关注度的平均值,一般来说,G的取值在01 0 0之间,G值越接近1 0 0,网络关注度越集中;G值越小,网络关注度则越分散4。G越接近 G,表明网络关注度越接近于绝对平均分布。空间可视化
10、分析。利用A r c G I S 1 0.7制作北京冬奥会网络关注度空间格局演变图,并对此进行相应分析。3 北京冬奥会网络关注度时间动态特征3.1 北京冬奥会网络关注度全国时间变化特征将各省份网络关注度的数值按照日期进行分类加总后得出北京冬奥会全国网络关注度(图1)。可以看出,在整个冬奥会举办期间,网络关注一直保持较高热度,日均关注度达6 5 0多万,并呈现“双峰”特征。首个高峰出现在2月4日北京冬奥会开幕式,为7 8 0多万,第2个高峰出现在2月8日,超过了1 2 0 0万。2月8日的赛程中既有备受瞩目的日本花滑名将羽生结弦的冬奥首秀,又有天才少女谷爱凌的第1个夺金点,明星效应叠加使得网络关
11、注度达到顶峰,显示竞技体育中强大的明星效应。2月8日之后冬奥网络关注度逐渐回落至6 0 0万附近直至冬奥结束。与冬奥会开幕式高涨的关注度不同,冬奥会闭幕式的关注度数值并不高,尚未到达日关注度均值。关注度在冬奥会结束的2月2 1日之后出现了断崖式下降,说明我国居民对北京冬奥会网络关注的后劲不足,延续性不好。从图1还可以看出,移动端的搜索数据占据绝对优势,反映我国居民的搜索习惯已经发生了重大改变,这对于冰雪产业、74河 北 体 育 学 院 学 报第3 7卷政策、文化的宣传提出了新要求。02 0 04 0 06 0 08 0 01 0 0 01 2 0 01 月3 1 日 2 月1 日 2 月2 日
12、 2 月3 日 2 月4 日 2 月5 日 2 月6 日 2 月7 日 2 月8 日 2 月9 日 2 月1 0 日 2 月1 1 日 2 月1 2 日 2 月1 3 日 2 月1 4 日 2 月1 5 日 2 月1 6 日 2 月1 7 日 2 月1 8 日 2 月1 9 日 2 月2 0 日 2 月2 1 日 2 月2 2 日 2 月2 3 日 2 月2 4 日 2 月2 5 日 2 月2 6 日 2 月2 7 日 网络关注度/万 p c 端 移动端 图1 北京冬奥会网络关注度全国时间变化特征3.2 北京冬奥会网络关注度省域时间变化特征表1是全国3 1个省份对北京冬奥会的网络关注度数值及排
13、名。可以看出,在4周的研究时段内,前5名的省份位置相对固定,尤其是广东表1 各省份冬奥会网络关注度及排名省份第1周第2周第3周第4周广东2 0 0 2 2 7 0(2)4 7 6 6 6 6 6(1)3 5 1 9 2 7 6(1)4 5 5 3 0 2(1)山东2 3 7 6 0 5 9(1)4 3 7 9 6 9 6(2)3 2 2 4 6 9 1(2)3 5 6 2 7 9(2)江苏1 8 2 9 9 8 4(3)3 8 7 8 2 7 1(3)2 5 6 4 4 4 4(3)2 8 7 1 4 7(4)浙江1 6 1 8 7 6 0(6)3 4 4 7 6 7 1(4)2 5 1 0
14、9 2 1(4)2 6 5 7 5 3(5)河南1 7 7 0 9 2 9(4)3 1 1 1 8 5 4(5)2 2 1 5 1 6 8(6)2 4 9 8 6 5(6)河北1 7 0 7 3 3 8(5)2 8 4 7 7 1 4(7)2 1 2 7 8 5 2(7)3 1 3 7 9 0(3)*北京1 3 9 8 5 6 5(7)2 8 9 6 7 6 3(6)2 2 5 8 6 5 5(5)2 4 9 7 4 8(7)四川1 0 9 8 2 8 4(8)2 1 6 5 2 2 5(8)1 6 1 7 4 5 9(8)1 8 5 5 4 4(8)上海7 8 0 1 0 2(1 4)2 0
15、 6 2 4 7 4(9)*1 5 7 3 3 9 9(9)1 5 8 1 1 2(1 2)安徽1 0 3 8 8 9 8(9)1 9 2 2 6 8 0(1 0)1 2 8 8 6 7 6(1 2)1 3 7 4 0 2(1 5)湖南9 7 1 2 7 4(1 0)1 8 4 7 9 7 5(1 1)1 3 0 4 7 6 8(1 0)1 6 8 0 1 7(1 0)辽宁9 6 0 1 4 6(1 1)1 7 2 5 8 3 0(1 2)1 3 0 2 6 6 9(1 1)1 7 0 4 8 3(9)湖北8 7 1 6 2 3(1 2)1 7 0 5 5 3 9(1 3)1 2 1 7 3
16、3 4(1 3)1 3 8 9 7 4(1 4)福建7 6 0 4 9 4(1 5)1 5 5 1 9 4 3(1 4)1 1 6 8 4 3 1(1 4)1 6 6 8 8 8(1 1)山西7 9 5 9 5 3(1 3)1 3 7 6 7 4 4(1 5)1 0 5 7 1 8 9(1 5)1 4 5 2 6 1(1 3)陕西6 7 4 1 0 0(1 7)1 2 9 4 3 3 0(1 6)9 4 4 8 4 7(1 6)1 3 0 8 3 3(1 6)江西6 7 7 2 4 5(1 6)1 2 2 8 0 1 0(1 7)9 0 2 4 5 2(1 7)1 1 6 9 6 4(1 7)黑龙江6 3 2 0 1 9(1 8)1 0 9 4 0 3 0(1 8)7 9 6 3 3 5(1 9)9 7 6 3 0(2 3)*广西5 6 3 2 6 0(1 9)1 0 5 8 3 1 3(1 9)8 4 3 8 5 6(1 8)1 0 5 3 0 6(2 0)重庆4 8 3 8 1 3(2 1)9 9 1 7 6 6(2 0)6 9 7 7 5 4(2 0)8 5 4 8 1(2 5)