基于游客感知的四明山民宿意象研究

邱 枫， 干青亚， 张望望

(1.宁波大学 地理与空间信息技术系， 浙江 宁波 315211； 2.余姚市四明山旅游开发建设办公室， 浙江 宁波 315211)

基于游客感知的四明山民宿意象研究

邱 枫*， 干青亚1， 张望望2

(1.宁波大学 地理与空间信息技术系， 浙江 宁波 315211； 2.余姚市四明山旅游开发建设办公室， 浙江 宁波 315211)

为廓清大众消费市场上新兴旅游业态——民宿的发展态势，以消费主体为研究对象，借助Rost Content Mining软件提取民宿评论的高频词，通过社会网络分析法和共词关联分析法探究四明山民宿的感知意象，得出以下结论：1)民宿的消费主体以家庭亲子为主，情侣出游、朋友出游和商务出行次之；2)游客对民宿意象要素感知较为集中，主要包括房间、老板、设施、热情、环境、早餐等要素；3)地理位置是民宿意象的重要组成部分，以主人兴趣爱好为基础的房间设施成为游客感知差异的重要影响因素；与标准化酒店相比，民宿的个性化服务与服务态度是民宿的突出特色，但短期内游客再次入住机率较小.最后，研究认为民宿产品的开发应兼顾不同人群的需求状况，重视产品的多元化发展；依托相应的旅游资源，考虑公共交通的可达性，增加客源市场；民宿经营者应该融合自己的阅历，打造个性化的民宿产品，同时设计相关的活动项目，增加游客的重宿意愿.

游客感知； 民宿意象； 四明山； 社会网络理论

民宿作为休闲旅游的一种新业态，除了提供基本的住宿之外，同时能让游客体会当地的风土民情.民宿在欧美、日本和台湾等地区主要是以家庭副业的形式呈现，大陆民宿在农家乐、家庭旅馆的基础上，大多以创客投资为主，趋向于精品化、个性化，民宿进入井喷式发展时期.作为一种旅游消费的新风尚，民宿逐渐成为旅游学者研究的热点之一.

国外关于民宿的研究相对成熟，研究内容主要包括民宿市场[1]、行业管理[2]、游客与业主的关系[3]等.随着个性化旅游的深入发展，越来越多的学者从心理学、社会学、消费者行为学、管理学等领域对游客感知进行研究，主要涉及民宿目标群体的划分与行为特征[4-6]、顾客满意度的影响因素[6]以及民宿环境质量、个人行为意向、满意度三者之间的关系[7].从研究方法上看，主要采用量化分析和质性研究相结合的方法对问卷调查、网络文本、访谈等数据进行研究.国内民宿研究起步较晚，2007年起关于民宿的定量研究逐渐增多.目前为止，民宿的定义仍然没有一个明确的概念，民宿、农家乐及家庭旅馆三者之间的区别不清晰.学者宏观分析了民宿资源评价[8]、民宿与乡村休闲旅游、文化旅游、生态旅游之间的关系[9-11]、以及民宿发展与政府、民宿经营者、游客间的利益关系[12-13]等；不少学者基于旅游者个人行为特征，从微观角度分析了民宿旅游动机[14-15]、满意度与忠诚度[16-17]，建立了家庭旅馆的评价模型结构图和评价量表，完善了国内民宿类接待设施的评价模型[18].总体而言，目前国内大多是关于民宿相关理论方面的定性研究，对民宿的量化研究相对较少.以往旅游形象的研究主要以旅游目的地为研究对象，鲜有对旅游功能载体具象分析.因此，本文尝试从游客的角度出发，采用相关网站中游客对民宿的评价文本为基础数据，借助ROST软件对网络文本数据进行高频词分析，在社会网络分析方法和共词析法的基础上，对游客感知视角下的四明山民宿意象进行量化分析.

1研究设计

1.1数据对象

本研究选取了余姚四明山区域的8个乡镇、街道为研究范围，其中包括6个4A级以上景区、8个旅游休闲基地、7个旅游重点村等诸多旅游资源，为民宿业的发展提供了重要资源依托.目前余姚四明山区域已形成了5个民宿集聚区，民宿业进入“井喷式”发展时期.由于目前缺少统一的民宿定义，通过借鉴国内外相关民宿的概念，本文选取的民宿对象主要是指利用空闲房屋或用地，结合当地自然和人文资源，可以提供简单的餐饮服务，让游客体验到当地的乡土气息，符合住宿标准的类精品化住宿设施.

1.2样本的选取

旅游大数据的挖掘为研究游客空间行为特征提供了现实基础，自发撰写的网络文本体现了游客主观意愿的真实性.携程网是目前国内最大的在线旅游运营商，旗下的驴评网是一个专门性的旅游点评网站，点评信息真实性高、数据量大，具有一定的代表性；蚂蜂窝网是专业提供旅游线路、吃住等各种旅游攻略的社交平台.本文选取驴评网与蚂蜂窝网上“余姚——四明山”区域的类精品化民宿客栈的游客评价文本，剔除重复、与主题无关及其他含有商业性目的文本，同时兼顾游客意愿表达的完整性，筛选得出1 173条文字篇幅在70字以上的游客评论.

1.3研究方法

1.3.1社会网络分析法 社会网络是社会行动者及其之间关系的集合，借助这个方法可以从新的角度分析游客感知视角下民宿旅游形象构成要素结构特征，分析要素在旅游形象的扩散和集聚的关系，定位各要素在网络中的地位和角色.本文选节点中心性等指标来探讨四明山区域民宿旅游形象的社会网络结构特征.

1.3.2共词关联分析法 共词分析法是利用资料中词汇或名词短语同时出现的情况，来确定该资料中各主题词之间的关系.一般认为词汇在资料中同时出现的次数越多，两个主题词的关系越紧密.本研究运用共词关联分析法揭示主题词之间相互依存的关系.

1.4样本处理

步骤1 高频词分类

将收集的文本利用ROST Content Mining软件进行高频词的特征分析，根据需要剔除词频较小的词语，同时归纳总结意思相近的词语，最后得余姚出四明山的高频特征词及频次，建立高频词表，初步了解游客对本区域民宿旅游形象感知的状况.同时根据高频词汇表，结合四明山区域的实际情况与游客自身特征，参考汪会玲[18]、董志观[19]等的研究成果，构建地理位置、房间设施、服务态度、性价比、个性化服务、重宿意愿、安全状况等7个主类目，17个次类目.

宏观周期的本质是围绕长期趋势线波动的债务周期，利率则可以加快或推迟宏观周期的运行。油价既是宏观周期的一部分，被动受到宏观周期的影响，同时油价的自身波动又会影响利率和货币政策，进而影响宏观周期。

通过对初步统计得出的高频词分析，通过对词语含义的研究发现个别高频词汇存在可以归属为多个类目的情况，如“味道”可以反映房间设施中的房间味道和个性化服务中的餐饮味道等，“方便”可以形容交通方便或者入住、酒店设施等方便.针对此状况，特设定此类词汇在不同类目下的表达方式，如房间设施类目的“房间味道”、“味道很大”和个性化服务中菜肴的“味道不错”、“味道很好”等词汇表达的设定，把反映同一类目的词汇同时作为共现词汇表，再次筛选网络文本中的高频词，进一步对初步统计结果进行修正，得出的高频词汇表(表1).

表1 高频词类目表

续表1

步骤2 客源市场分析

根据收集的网络文本信息，剔除没有说明出游人群特征的评论，在1173篇评论中一共收集了1042条评论的出游人群状况，根据评论主体填写的出游人群特征，收集到入住民宿的客源市场主体人群主要分为:情侣出游、朋友出游、家庭亲子、商务出行、独自出行、其他等6大类，民宿的客源市场以家庭亲子为主，情侣出游、朋友出游和商务出行次之，如图1所示.

1.5信度验证

本文高频词分类的准确性，对3位长期从事民宿研究的专家进行访谈，使其了解本课题的研究目的和研究方法，邀请专家对主类目、次类目的高频词分类表进行打分，再对打分结果进行信度分析.本文把三位专家打分的平均值确定为本文的信度值，通过借鉴其他研究成果可知信度值大于0.90

表明信度较好，本研究的类目表专家打分平均值在0.90以上(表2)，表明信度水平较好，此高频词类目在一定程度上能够反映出四明山民宿的旅游形象.

图1 客源市场分类Fig.1 Classification of source market

主类目信度值次类目信度值主类目信度值次类目信度值地理位置0．958周围环境0．971房间设施0．957硬件设施0．963交通状况0．963日用品0．946地理位置0．930设计风格0．950景区景点0．952装修布置0．967服务态度0．962服务人员0．945个性化服务0．967服务主动性0．973热情周到0．976建议提醒0．969安全状况0．931入住安全0．941性价比0．951产品与价格0．962重入住意愿0．944产品认可度0．953----

2研究结果

2.1四明山民宿意象网络结构分析

由表1可知，民宿旅游意象的7个主类目被提及6 403次，其中民宿的地理位置1 749次，房间设施1 485次，个性化服务1 263次，服务态度852次，分别占游客感知高频词汇总数的27.3%、23.2%、19.7%、13.3%，说明四明山民宿的地理位置、房间设施、个性化服务和服务态度给游客留下了深刻的印象，是民宿的突出形象要素.民宿的安全状况、重宿意愿、性价比等方面是游客关注较少的方面.借助Ucinet6.0软件构建四明山区域民宿旅游意象的网络结构，以高频词为网络节点，进行节点中心性分析.程度中心性指标表明，节点间的平均联系强度为22.6，各高频词之间的联系不紧密；网络中心度方差值为63，高频词之间的相互联系主要集中于部分节点，网络结构发展不均衡，说明游客对民宿关注的对象比较集中.从图2中看出，游客形象感知的民宿要素主要包括房间、老板、设施、酒店、热情、环境早餐等，在整个网络结构中具有较高的核心极化效应，反映了不同游客对民宿关注要素的相似性.以房间、设施和干净等高频词为核心节点的网络反映了游客感知中对以房间为中心的民宿住宿设施的关注；以农家乐、酒店为核心节点的网络反映出游客对民宿经营方式的感知；以老板、热情、服务、早餐为核心节点的网络反映出游客对民宿特色化服务的印象；以环境、空气、周边为核心节点的网络反映出游客对民宿周边环境的关注.

图2 游客感知的民宿高频词网络结构图Fig.2 The high-frequency word network structure

2.2四明山民宿感知意象系统

一般而言，游客较多提及的意象属性是民宿给其留下深刻印象的特征事物，反映了游客对民宿形象感知的突出部分.因此在内容分析法的基础上，依据民宿感知高频词汇表，分析余姚四明山区域民宿旅游意象系统.

2.2.1民宿地理位置 从高频词类目表可以看出(表1)，在地理位置主类目中，游客对民宿的“周边环境”次类目提及的次数最多，充分体现了民宿周边环境的重要性，周边风景、空气质量等都是游客重点关注的要素，从网络文本的内容来看游客对民宿周围的环境较为满意，对自然环境的欣赏与享受是入住民宿的主要目的.其次是地理位置次类目，“位置”一词提及最多，结合“山上”、“山里”等高频词，可以看出民宿的选址多以远离城市喧闹的地方为主，地理环境的幽静安宁与大自然的乡野生态满足了游客外出休闲的需求，是民宿经营良性经营的主要影响因子.从交通状况次类目分析，“导航”、“方便”等词了解到游客的出行方式以自驾游居多，侧面反映出民宿的位置偏僻，公共交通可达性不高，一定程度上可以反映出民宿消费主体的组成状况.景区景点次类目反映了民宿与景区景点之间的紧密关系，可知民宿主要依托景区景点等旅游资源来吸引游客.

利用ROST软件构造地理位置类目共词网络关系图(图3)，通过观察筛选出该类目的核心高频词，利用ucinet软件里的附属工具，计算出与核心高频词有联系的高频词数量，即游客在网络文本中同时提及的高频词数量(见表3).从表3和图3中可以看出，“山庄”、“山路”、“山里”、“风景”、“四明山”等高频词与其他词的关联性较大，共词的网络结构相对密集，体现了民宿位置、交通状况、周边风景是游客关注的重要因素，说明游客在关注这些因素的同时留意的相关因素比较多，反映了游客对民宿地理位置的整体关注状况.总的来说，周围环境的吸引力与交通条件是民宿发展的先决条件，游客对民宿的印象与民宿地理位置的选择在一定程度上有很大关系.

2.2.2房间设施 在高频次类目表中，房间设施主类目中的高频词汇被游客提及的次数仅次于地理位置类.其中关于民宿房间的硬件设施状况关注度最高，房间的基础设施状况会直接影响游客对民宿的选择意愿.其次是装修布置和设计风格次类目，“干净”、“卫生”等词反映了游客对房间内部卫生状况的关注度，“温馨”、“舒适”是游客对民宿设计风格的重要感知，从文本内容可知多数游客认为民宿的设计风格、艺术装修与布局是民宿主人自身兴趣爱好的体现.从日用品次类目的频次来看，游客关注度相对较低，说明游客入住民宿时对这些类目印象不突出，以满足自身需求为主.借助Ucinet软件对高频词进行社会网络关系的分析，形成共词网络图(图4)并计算得出核心高频词的相关数量(表4).从图表中分析出，“阳台”、“窗帘”、“味道”、“装修”、“简陋”等节点与其他节点的共词对数较多、网络结构密集，说明在游客的感知中房间的装修风格、卫生间及阳台等要素与其他要素关联性较大，相互依存关系十分明显.

表3 地理位置类高频词相关词数量

图3 地理位置类目共词网络图Fig.3 A co word network of geographical position words

高频词相关词数高频词相关词数高频词相关词数窗帘22味道22简陋22装修17阳台17用品8电视7干净7舒适6淋雨6卫生6洗漱6设施5隔音5整洁5特色5卫生间5空调5温馨4房间3被子3热水3风格3----

图4 房间设施类目共词网络Fig.4 A co word network of room facilities words

通过对高频词频次分析得出游客对民宿硬件设施、装修布局与设计风格等方面印象较为突出，结合网络文本内容与实际调研的总结发现这些因素与民宿主人自身的阅历、兴趣爱好联系较大.共词网络关系图反映了房间的装修、卫生间等要素与其他要素之间的关联，从这些要素的共词关系中可以了解游客对民宿房间设施的整体感知；有些高频词提及的次数较多，但与其他词的关联性较弱，在游客对民宿房间设施的整体感知形象中是较弱的一个因素，不能完全反映出游客对民宿的整体感知形象.

2.2.3个性化服务与服务态度 从表1中可以看出，个性化服务主类目中服务主动性和建议提醒两个次类目被游客提及的次数看出二者都是游客感知中比较突出的内容.在服务主动性类目中，“早餐”、“服务”、“餐厅”等词提到的次数较多，反映出在游客形象感知中对民宿提供的早餐印象较为深刻；而建议提醒类目中，“交谈”和“推荐”是游客感受的重要因素，游客入住后与民宿主人的交谈以及民宿主人给出旅游建议等都有别与普通的酒店服务，易于拉近游客与民宿主人之间的距离，引发二者的情感交流；民宿内家庭般的生活氛围比较浓厚，这种个性化的服务通常会给游客留下深刻的印象.从服务态度主类目中看，游客感知形象中民宿的服务人员以“老板”和“老板娘”为主，这与民宿实际经营状况相符合.“热情”、“贴心”、“真心”等一系列高频词语反映了游客对民宿服务的评价，也是体现民宿服务态度的重要因素.

由于民宿的服务态度和个性化服务反映了民宿的特色化服务，所以利用Ucinet软件对两大类高频词进行共词网络关系的分析(图5)，计算得出核心高频词的供词数量(表5).从图表中可以看出，在15个高频词中，每个节点的共词网络密度相差不大，高频词整体关联密切，能完整的反映出游客对民宿个性化服务及服务态度的形象感知.从网络文本内容分析出游客入住民宿普遍重视个性化服务，对服务者的服务态度尤为关注.

表5 个性化服务及服务态度类高频词相关词数量

图5 个性化服务及服务态度类目共词网络Fig.5 A co-word network of personalized service and service attitude words

2.2.4其他感知意象 从高频词汇表中可以看出，游客对民宿性价比的评价主要是与“农家乐”、“星级酒店”进行产品特点和价格方面的比较，民宿作为一种小众化消费产品，性价比主要通过大众消费产品对比体现出来，多数游客认为民宿的性价比较低.民宿安全状况提及的次数最少，说明游客选择民宿时对民宿的安全状况关注度较低.从重宿意愿来看，游客共提及335次，占高频词总数的5.2%，可以看出游客对民宿产品的认可度相对较低；结合网络文本中游客的评价分析出民宿产品主要依附于旅游资源，受旅游资源重游率的限制较大，一定程度上二者之间存在捆绑式消费的现象，短时期内游客的重宿意愿较低.

通过对性价比、重宿意愿以及安全状况类目中的11个高频词进行共词网络分析，每个词语的共词对数都相等，整体网络节点间关联密切.从游客感知角度考虑，以任意高频词为核心的社会网络都能完整体现游客对上述类目的形象感知.民宿作为一种消费产品，游客通常会与标准化酒店的设施和服务对比，衡量民宿的性价比状况.民宿与旅游产品存在一定的相似性，短时期内游客再次入住民宿的机率相对较小.

3研究结论与启示

3.1结论

本文以宁波市余姚四明山区域的民宿为例，利用Rost软件对游客撰写的网络文本进行高频词的挖掘和民宿客源市场的细分，在社会网络分析法和共词关联分析法的基础上构造高频词网络，探究游客对四明山民宿的形象感知，得出以下结论.

1) 民宿的客源市场以家庭亲子为主，情侣出游、朋友出游和商务出行次之.游客对民宿关注的对象比较集中，主要包括房间设施、服务人员和特色化服务等，反映出不同游客对民宿关注要素的相似性.

2) 民宿周围资源环境的吸引力以及适宜自驾游出行的交通条件是游客对民宿地理位置的重要印象.

3) 游客对民宿房间的硬件设施和以民宿主人自身的兴趣爱好为基础的装修布局与设计风格印象较为突出.

4) 以老板、老板娘为主的服务人员提供的热情、贴心的服务是游客对民宿个性化服务与服务者的态度的重要感知.

5) 民宿作为一种小众化的消费产品，游客通常会与标准化酒店的设施服务进行比较，受旅游资源的重游率的影响，短期内游客的重宿意愿较小.

3.2启示

针对民宿客源市场的细分和游客对民宿感知的高频词网络结构特征、共词关联状况，对民宿的发展提出一些建议.

1) 民宿产品的开发应注重家庭生活氛围的融合，兼顾不同人群的需求状况，注重产品的多元化发展.

2) 民宿选址时要与周围自然环境，依托相应的旅游资源，同时应该考虑公共交通的可达性，增加客源市场.

3) 民宿经营者应该融合自己的阅历、借鉴成熟的民宿经营理念，打造个性化的民宿产品，形成鲜明的特色；同时设计相关的活动项目，增加游客的重宿意愿.

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Study on the B&B image of Siming Mountain based on visitor’s perception

QIU Feng1， GAN Qingya1， ZHANG Wangwang2

(1.Department of Geography &Spatial Information Techniques， Ningbo University， Ningbo， Zhejiang 315211; 2.Yuyao City Siming Mountain Tourism Development and Construction Office， Ningbo， Zhejiang 315211)

In order to clarify the development trend of B&B emerging in the mass consumer market， the perceptual images of Bed and Breakfast (B&B) in Siming Mountain is studied based on social network analysis and common word correlation analysis in this article taking the consumer subject as the research object withthe high frequency words of the guesthouse extracted by Rost Content Mining software，. Research found that 1) familiy visitors is the main part of bed and breakfast consumption followed by couple friends and business trip; 2) Visitors’ precerption of housing image elements are relatively concentrated， mainly including the room， the boss， facilities， enthusiasm， the environment， breakfast and other elements; 3) geographic position is an important part of the residential image， and room facilities based on host’s hobbies become important influencing factors of visitor perception differences; compared with the standardized hotel， the personalized service and service attitude of the B & B is the highlight of the guest house， but the tourists in the short term are less likely to stay again. Finally， it is concluded that the development of bed and breakfast products should take into account the needs of different groups of people and pay attention to product diversification; taking into account the accessibility of public transport depending on the corresponding tourism resources， and increasing the source market; B & B operators should build personalized bed and breakfast products integrating their own experiences and design related activities to increase the visitor’s desire to stay．

visitor perception; Bed and breakfast image; Siming Mountain; social network theory

2017-03-14.

国家科技支撑计划项目(2013BAJ10B06-01).

10.19603/j.cnki.1000-1190.2017.04.023

1000-1190(2017)04-0561-08

F061.5; F59

A

*E-mail: 18892615377@163.com.