中国视觉旅游形象研究——基于社会网络视角

王素洁 黄楷伊 董玉洁

(1.山东大学管理学院,山东济南 250100; 2.山东大学历史文化学院,山东济南 250100)

0 引言

较长时间以来,我国国家旅游形象一直缺少系统的国家营销战略,旅游形象在线营销影响甚微(赵晓燕,2009)。2014年,国家旅游局作为我国目的地营销机构筹建了中国旅游海外推广网站(以下简称为海外推广网站),通过信息发布、照片展示等手段,系统推广我国旅游形象*国家旅游局信息中心.“美丽中国之旅——2014智慧旅游年”暨中国旅游海外推广网站启动[EB/OL].(2014-01-21)[2017-01-21].http://www.cnta.gov.cn.,以吸引更多国际游客。其中,所展示的照片是国家旅游局精心挑选的,既是对中国目的地形象的视觉呈现,也是向游客进行宣传的视觉语言(Hall et al.,1983)。伴随信息技术的迅猛发展,游客可以随时随地分享旅程中所拍摄的照片。照片是游客对目的地形象感知的重要媒介(Stepchenkova et al.,2013),然而,相比于目的地营销机构,潜在游客更倾向于相信已访游客提供的信息并与之产生共鸣(Veasna et al.,2013)。因此,比较分析海外推广网站投射的中国目的地形象和国际游客对中国感知的目的地形象内容和属性在照片中呈现方式的异同,无疑对我国未来视觉旅游形象营销具有积极的现实意义。

现有研究者们对目的地形象的研究主要是基于信念、印象等心理学变量,利用问卷来测量目的地形象(Gallarza et al.,2002),具有一定主观性,测量的有效性和对实践的指导意义也值得商榷。游客拍摄的照片是他们对目的地的主观理解与印象的视觉呈现,通过照片解读目的地形象,即通过游客的客观行为对目的地形象进行探讨,更为客观(李想,2013)。基于此,本文以中国旅游海外推广网站*中国旅游海外推广网站[EB/OL].http://www.travelchina.gov.cn.与世界知名照片分享网站Flickr*Flickr官方网站[EB/OL].http://flickr.com中关于中国的照片为例,采用内容分析法和社会网络分析法,对目的地营销机构投射的和国际游客感知的中国目的地形象的内容与属性在照片中的呈现方式及其结构关系进行探讨。

1 文献综述与相关概念界定

1.1 目的地形象研究

形象(Image)是行为科学和营销学中广泛使用的一个术语,是指人们对某个产品、公司等的认识和印象(Hampton et al.,1987)。20世纪70年代,研究者们将这一概念运用到旅游研究中,用于指人们对目的地所持有的印象(Hunt,1975)。此后,研究者们对目的地形象这一概念进行了诸多探索。有研究者指出,目的地形象是指个体对旅游目的地的客观认知、情感和印象(Baloglu et al.,1999),该定义成为20世纪90年代后被广为引述的定义。之后研究者们对该定义进行了深化,但时至今日,对目的地形象尚未形成普遍认可的概念(Gallarza et al.,2002)。

从供需主体出发,目的地形象可分为投射形象(Projected Image)和感知形象(Perceived Image)。投射形象是指供给方通过旅游宣传手册、媒体广告等营销活动有意塑造的形象(Selby et al.,1996),以引起消费者的购买意愿。感知形象是旅游者对目的地形象的感觉、知觉及感知觉的总和(Baloglu et al.,1999),包括情感形象(Affective Image)、认知形象(Cognitive Image)和综合形象(Complex Image)。情感形象是旅游者对目的地所持有的感情和评价;认知形象是旅游者所了解的目的地有关知识和对目的地的看法(Baloglu et al.,1999);综合形象是旅游者游览目的地后,根据自身体验对目的地形成的感性与理性认识的总和(Fakeye et al.,1991)。感知形象一直是目的地形象研究的核心与热点(Walmsley et al.,1998)。20世纪90年代后,研究者们意识到只从需求角度分析目的地形象较为偏颇,呼吁从供需双方的视角对目的地形象进行探讨(臧德霞,2007)。

1.2 目的地视觉形象研究

目前,研究者们并未对目的地视觉形象进行清晰、明确的界定,但几乎均将个体基于明信片、导游手册、照片、视频等视觉资料对目的地产生的认知、情感和印象定义为目的地视觉形象(Stepchenkova et al.,2013;Kim et al.,2015)。照片、视频、图片等视觉资料对刻画目的地形象具有突出的作用。其中,照片直观、视觉冲击强,能更好地传递主体的感受、情感和情绪,并能反映文字信息无法表达的相关情节、内容和意义。因此,早在20世纪90年代中期,国内外旅游研究者就尝试通过照片对目的地形象进行探讨(李蕾蕾,1995;Mackay et al.,1997)。但当时游客拍摄的照片冲洗后多作私物存于家中,偶尔与亲友分享,作为研究资料较难获得,故视觉资料在目的地形象研究中运用并不广泛(Hunter,2011)。移动互联网时代的到来,为游客在旅程中随时分享目的地照片提供了可能。旅游者拍摄的照片是他们对目的地形象感知的一种表达方式(Schmallegger et al.,2016),每一张照片所选择拍摄的对象、构景要素等,都是旅游者对目的地的认知、解读和评价(任悦,2007)。通过照片探讨目的地视觉形象逐渐成为研究者们的关注焦点(Stepchenkova et al.,2013; Michaelidou et al.,2013; Hunter,2016; Önder et al.,2017)。

在研究内容上,现有对目的地视觉形象的研究主要侧重解读照片中呈现的目的地形象属性及其转喻与隐喻,以确定游客对目的地形象凝视的内容偏好(Hyun et al.,2012;Kim et al.,2003;Pan et al.,2014;Tussyadiah et al.,2009;Önder et al.,2017)。另外,有研究者利用视觉资料对目的地投射形象与感知形象的异同进行了研究,如Stepchenkova等(2013)对目的地营销机构展示的照片与游客网络分享照片进行比较后发现,目的地营销机构展示的目的地照片多是完美的前台视觉形象,而游客分享的照片中不仅有美丽的视觉形象,也有对目的地不完美现实生活的视觉呈现。而在面对目的地商业营销与游客无利益分享时,潜在游客自然选择相信游客(的体验)(Lo et al.,2011)。因此,为了塑造有效且被游客认可的投射形象,研究者们有必要对游客眼中的和目的地营销机构呈现的目的地视觉形象的异同进行深入研究(Mak,2017)。

在研究方法上,现有研究主要以内容分析法与符号分析法为主(Stepchenkova et al.,2013)。内容分析法多是依据一定的分类框架和规则,将照片中所涉及的事物进行编码与统计分析,其中,人、自然风光、历史遗迹、建筑、基础设施、美食等是较为常见的分类框架(Kim et al.,2015; Önder et al.,2017)。符号分析法是将每张照片视为一个整体,根据符号的两种修辞方法,即转喻与隐喻,对照片的表面意义和潜在意义进行主观解读(Stepchenkova et al.,2013; Hunter,2016)。这两种研究方法主要用于分析属性数据,适于研究照片中各属性的性质与特点。社会网络分析法(Social Network Analysis,SNA)是分析关系数据的一种方法,既可以描述照片中每个属性的特点,又可以把属性看成一个整体,用来描述属性网络的整体特征(斯科特,2007)。

综上所述,本文运用社会网络分析法与内容分析法,基于海外推广网站和Flickr网站中关于中国的照片,对我国目的地投射形象和感知形象的内容与属性及其结构关系进行探讨。具体而言:(1) 识别目的地核心投射形象和感知形象属性,并对其异同进行比较;(2) 分析目的地投射形象属性与感知形象属性的共现关系结构;(3) 比较目的地投射形象与感知形象中不同形象属性的组合方式及其关系结构。

2 数据来源及地理分布特征

2.1 数据来源

我们收集了海外推广网站主页上滚动的照片,以及主页“目的地”版块中31个省市自治区(不包含港澳台地区)首页上滚动的照片作为中国目的地投射形象的样本。收集时间为2017年1月28日,共收集219张照片,剔除网页上11张无法显示的照片(安徽2张、陕西4张、新疆2张、贵州3张),有效照片共208张。

中国目的地感知形象的样本来自Flickr网。虽然Facebook与Google也是受欢迎的照片分享网站,但Facebook为社交网站,很难确定照片的来源以及拍摄者,转载的照片也较多,而Google相册数据较难获得。Flickr网站作为目前世界上最好的网络相册服务网站之一,照片数量多且相对容易获得,因此我们最终选择Flickr网站上的照片作为数据来源。

我们做了以下工作:首先,在Flickr网站上以“China”和“travel”为标签进行搜索,以“travel”为标签,说明这些有关中国的照片是在旅游过程中拍摄的。按照上述标准,本文收集了拍摄时间为2016年1月至2016年12月的照片,共搜索到照片48856张。其次,根据上传者的个人资料,以及上传者其他相册的内容逐一判断上传者的身份,将国籍为中国以及在其他相册中表现出长期在中国生活的摄影师的作品删除,最终得到23335张照片。本文拟取样本500份,为了所选样本能够涵盖2016年全年,我们将12个月分成了5个阶段,每个阶段样本的数量按照比例抽样决定,即500×(每个阶段照片数量/全年照片总数),每个阶段内样本的选取采用系统随机抽样。从表1可以看出,春秋季节的照片数量较多,冬季的照片数量最少,体现了国际游客旅游活动的季节性。最后,对每个阶段的照片进行编码,运用Excel生成随机数表,从任一数开始逐一查找,直到选取到所需数量的样本。鉴于Flickr网站上的照片是相对动态的,会随着时间推移而有所变化,因而,每个阶段的数据都集中在1～3天进行收集,所有数据收集完成时间为11天。在下载所选择的照片时,我们对每张照片的标签、描述进行了截图,以便为后期数据编码提供参考。

表1 2016年1月至2016年12月Flickr网站样本照片的分布情况(单位:张)

2.2 地理分布特征

从表2可知,海外推广网站的样本在地理区域分布上大体均衡,其中最少的为广东(占1.44%),最多的为宁夏(占6.25%)。Flickr网站的样本数据在地理区域分布上较不均衡:北京、上海、云南的照片居多,均占10.00%以上;吉林、辽宁、河北、山东、宁夏、湖北、福建、青海等地区受国际游客的关注度均低于1.00%。

表2 Flickr网站和中国旅游海外推广网站样本地理分布特征

3 研究过程

3.1 样本照片的内容分析

内容分析法是一种运用定量方法对传播内容进行客观、系统分析的研究方法(Berelson,1952)。本文运用该方法对样本照片进行分析,具体步骤如下:

首先,建立分类框架。根据相关文献(Beerli et al.,2004;Neuendorf,2002;曲颖 等,2013;Stepchenkova et al.,2006; Yang et al.,2012; Echtner et al.,1993),获得目的地形象属性的类别。然后,抽取了15%的样本照片进行查看,修改并完善了目的地形象属性构成框架。该框架由自然风光、历史遗迹、旅游设施、户外游憩、娱乐活动、生活方式、社会环境、基础设施、美食、人、节庆/风俗活动、野生生物、城市风光、购物设施等19类形象属性构成。

其次,根据分类框架对照片进行编码。在文字资料的内容分析中,每个单位可被分为一类且只能是一类(Weber,1990)。但因为照片的复杂性,往往可将其分为多类(最多不超过4类)(Stepchenkova et al.,2013)。如果一张照片中包含某个属性,则编码为1,否则为0。编码工作由2名编码员完成,编码时间为5天。对形象属性内容的具体描述见表3。

表3 形象属性类型及其内容描述

注:参考了Stepchenkova等(2013)的研究,并进行了适当修改。受篇幅所限,表中只列举了照片中出现次数较多的10类形象属性。

最后,利用Holsti(1969)的方法对有关数据进行计算。公式为:

2M/(N1+N2)

其中,M为两位编码员编码相同的个数,N1和N2指两位编码员分别编码的个数。最终得到编码信度为0.86,表明信度较高。鉴于每张照片可能被分为1类至4类,为确定分类精度,对Kappa系数进行了计算,结果为0.83。当Kappa系数的值大于0.80时,意味着分类数据和检验数据的一致性较高,即分类精度较高(Holsti,1969)。

3.2 目的地形象属性共现关系网络构建及其评价

社会网络分析法是研究社会结构的最新方法,也是一种全新的社会科学研究范式(Freeman,2004)。社会网络由行动者和行动者之间的关系构成(Scott,2000),关注不同行动者之间的关系,而不是行动者的内在属性。

3.2.1 构建目的地形象属性共现关系网络

首先,确定网络节点并构建共现网络。本文将各形象属性视作网络行动者,即网络节点。目的地形象属性的构成框架包含19类形象属性,因而有19个网络节点。当任意两类形象属性同时出现在一张照片中,即共现时,表明它们是有连结的,构成了网络线。如自然风光与生活方式两类属性同时出现在一张照片中,则认为它们之间是有关系的,可用线连结;反之为没有关系,不可用线连结。如此便建立起目的地形象属性关系结构网络,我们称该网络为无向网络。

其次,根据前文的编码数据,构建对称多值矩阵。我们按照行列相同的顺序,将所有目的地形象属性建立关系邻接矩阵。如果一个网络有N个行动者,则需建立一个“N×N”的矩阵。目的地形象属性关系结构网络共有19个行动者,故需建立“19×19”矩阵。在矩阵中,一般约定行用i表示,列用j表示,第i行和第j列相交的单元格的取值表达为C(i,j)。此处C(i,j)为多值数据。当属性i与属性j同时出现在一张照片中时,则C(i,j)赋值为1,N次同时出现于一张照片时,则赋值为N。

最后,选择切分值,将多值数据转化为二值数据。在用UCINET6.2软件对多值数据分析前,我们先将多值数据转化为二值数据。二值数据转换需要确定切分值,切分值既要体现网络结构的特点,又不能太高或太低,太高可能使网络几乎没有连结,太低可能使所有节点都构成连结(Chang et al.,2005)。据此原则,通过试探性标准(Heuristic Criteria),本文将网络中所有节点共现频数总数的1.5%作为切分值,且当C(i,j)大于切分值时为1,小于切分值时为0。最终,海外推广网站中投射形象属性网络保留了10个节点,Flickr网站中感知形象属性网络保留了13个节点。

3.2.2 确定目的地形象网络结构评价指标

本文用网络密度、程度中心性和核心-边缘等3个指标来对目的地形象属性之间的关系进行评价。

(1) 网络密度

形象属性网络密度,是形象属性之间实际连结的数量与它们之间可能存在的最大连结数量之比。无向网络密度的计算公式(斯科特,2007)为:

D=2l/n(n-1)

其中,l代表网络中形象属性之间实际存在的连结数,n代表网络中形象属性的数量。网络密度介于0～1 之间。网络密度越高,表明形象属性之间连结越多,关系更为紧密;反之,则关系越松散。

(2) 程度中心性

程度中心性是指一个行动者与其他行动者之间直接连结的数量总和。在目的地形象属性关系结构网络中可用来确定哪个形象属性是拍摄者最关注的属性。程度中心性越高的属性,表明在照片中出现的频率越高,被关注的程度越高,地位越重要。无向性网络程度中心性的公式(罗家德,2005)为:

CD(ni)=∑Xij(i,j=1,2,…)

其中,CD指程度中心性,ni指第i个行动者,Xij指行动者i与行动者j之间连结的数量。本文中此指标通过网络结构图中节点大小即可得知,节点越大,中心性越高,反之则越低。

(3) 核心-边缘指标

该指标可判断不同行动者在网络中所处的核心-边缘程度。由此可确定哪些节点是核心形象属性,哪些节点为边缘形象属性。本文用UCINET6.2软件计算得出该指标。

4 研究结果

4.1 目的地形象属性频数及卡方检验结果

对Flickr网站和海外推广网站样本的频数统计与卡方分析结果如表4所示。根据频数统计结果可以看出,Flickr网站样本中居前3位的形象属性是自然风光、生活方式与人,而海外推广网站样本中居前3位的形象属性则是自然风光、历史遗迹与建筑。卡方检验结果表明,在19类形象属性中,海外推广网站与Flickr网站在自然风光、生活方式、人、建筑、野生生物、旅游设施、节庆/风俗活动、娱乐活动这8类形象属性上存在显著统计差异,在其他属性上则没有显著差异。具体而言,海外推广网站关注中国的自然风光、建筑、节庆/风俗活动、娱乐活动等形象属性,而Flickr网站用户则更关注人、生活方式、野生生物和旅游设施类属性。

表4 目的地形象属性频数与卡方检验结果

注:表中自由度均为1;p值表示在0.005水平上显著。

4.2 目的地形象属性关系结构

本文基于二值矩阵数据,运用UCINET6.2绘制出目的地投射形象结构图(图1)与感知形象属性关系结构图(图2)。其中,图中方框为节点,表示目的地形象属性。方框越大,说明节点的中心性越强,反之则越弱。线的粗细代表着形象属性之间连结的强度,线越粗,代表连结越强,反之则越弱。

海外推广网站投射的中国目的地形象共现网络共包含10类目的地形象属性,即自然风光、人、历史遗迹、建筑、生活方式、节庆/风俗活动、娱乐活动、户外游憩、野生生物、城市风光,其他9类形象属性彼此之间且与这10类形象属性之间没有连结(见图1)。该网络密度为0.099。根据核心-边缘指标计算结果,自然风光、人、建筑和娱乐活动处于网络的核心,其他形象属性处于网络的边缘。图1中的网络连结强度显示:自然风光-历史遗迹、自然风光-建筑之间的连结最强,自然风光-人、建筑-城市风光、人-户外游憩之间的连结较强,其他形象属性间的连结较弱。此结果表明,海外推广网站展示的照片中,主要以上述 10类形象属性相互组合而呈现,其中以自然风光、人、建筑、娱乐活动属性之间及其与其他属性之间的组合为主,形象属性之间彼此组合的频率不高。最常组合在一起的形象属性是自然风光-历史遗迹、自然风光-建筑。

Flickr网站中国际游客对中国目的地感知形象属性共现网络包括人、自然风光、建筑、生活方式、传统服饰、乡村景色、野生生物、历史遗迹、户外游憩、城市风光、娱乐活动、基础设施、社会环境13类形象属性,其他6类形象属性彼此之间及与这13类形象属性之间没有任何连结(见图2)。该网络整体密度为 0.111,高于海外推广网站投射的中国目的地形象属性的网络密度。核心-边缘指标计算结果表明,自然风光 、生活方式、人、历史遗迹处于网络核心,其他属性处于网络边缘。就连结强度而言,人-生活方式之间建立了最强连结,生活方式-自然风光、人-历史遗迹、人-自然风光、历史遗迹-自然风光、自然风光-野生生物、建筑-城市风光之间的连结较强,其他形象属性之间连结较弱或没有连结。此研究结果说明,国际游客拍摄的照片中倾向于将上述13类形象属性进行不同形式的组合,且主要是以自然风光、生活方式、人、历史遗迹属性之间及其与其他属性之间的组合为主,而最常组合在一起的形象属性是人-生活方式。人、生活方式、自然风光、历史遗迹共同形成了整体网络中联系最强的子网络,换言之,也反映了国际游客对中国人及其生活方式、中国的自然风光和历史遗迹充满好奇。

图2 Flickr网站中国际游客对中国目的地感知形象属性关系结构图

5 结论与探讨

5.1 研究结论

本文运用社会网络分析法和内容分析法,基于中国旅游海外推广网站和Flickr网站上关于中国的照片,探讨中国目的地投射形象和感知形象的内容和属性,构建了目的地形象属性共现关系拓扑图,并得出下列结论:

(1) 游客需求的个性化与多样化使得游客对目的地形象属性的感知与表征更多元、更丰富,而海外推广网站在营销中为了突出某形象主题,展示的目的地投射形象中涉及的形象属性较少且集中。如需调整目的地投射形象与感知形象的错配,就需要了解游客感兴趣的目的地长尾形象。

(2) 海外推广网站的视觉形象营销是资源导向,更关注中国的自然风光与历史遗迹类属性,而国际游客对中国的兴趣更多是聚焦于当地人普通而真实的日常生活。日常生活是发生在后台的故事,对真实生活的追寻既是众多国际游客的旅游动机之一(Markwick,2001),也是游客探寻真实性的体现。

(3) 中国的目的地投射形象和感知形象属性中位列第一的是自然风光类属性,说明目的地营销机构和国际游客都关注中国的自然风光。但是Flickr网站样本中目的地形象属性的组合与关系结构更为复杂,各形象属性彼此组合的频率更高,内部形成了子网络,即在分散的凝视下,国际游客形成了对人、生活方式、历史遗迹与自然风光类形象属性的凝视偏好。

5.2 营销启示

5.2.1 中国核心和特殊视觉形象属性的营销

第一,目的地营销机构在推广中国旅游形象时,除了宣传中国的自然风光、历史遗迹和建筑,还需要增加对中国人及其生活方式的关注。研究结果表明,海外推广网站塑造的中国目的地投射形象中,位列前3的核心形象属性为自然风光、历史遗迹与建筑,而国际游客对中国的感知形象中,自然风光、生活方式与人则是最核心的形象属性。通过分析Flickr网站样本中包含人和生活方式属性的照片,可以看出照片内容多为中国贫穷落后地区老人或妇女生产生活的场景。从建构主义角度而言,这表明“贫穷”“欠发达”是国际游客对中国目的地形象的刻板印象,当他们到访并体验“真实”的中国时,也将其旅游体验建立在刻板印象的基础上,将真实中国与欠发达相联系,并刻意寻找相关景观进行印证(Gregory,2004)。海外推广网站样本中包含人和生活方式属性的照片数量不多,且多是在优美的自然环境或现代都市背景下,身着民族服饰或现代服装的中国人在公共场所休闲或娱乐的场景,具有一定的表演性。按照 MacCannell(1973)对真实性的论述,这些场景属于舞台真实。此类照片虽然可以部分展示真实的中国形象,但后台真实过少,难以满足国际游客撩开前台幕布一窥后台真实的欲望。因此,目的地营销机构在未来的目的地视觉形象营销工作中,既应迎合旅游者的凝视偏好,又要塑造正面、阳光、全面、真实的目的地形象。这既可以满足国际游客体验中国后台真实的需求,也可以修正国际游客对中国人及其生活方式的印象:中国人在“贫穷”“落后”的土地上艰辛地生活着。

第二,增加对旅游设施等特殊形象属性的宣传。卡方检验结果表明,海外推广网站与 Flickr网站在旅游设施这一类形象属性上存在显著差异。具体而言,国际游客上传了较多关于中国旅游设施的照片,而海外推广网站没有展示关于此类属性的任何照片。国际游客在选择目的地时,食宿与交通便利情况对他们有决定性影响(王素洁 等,2010),因此,对此类属性多有关注,并会用相机记录下来。为此,在未来的视觉营销中,目的地营销机构应多展示类型丰富、干净整洁、富有中国特色的旅游服务设施,这既有利于缓解潜在游客对在华旅游期间食宿的担忧,同时也利于塑造良好的中国旅游形象。

5.2.2 视觉形象属性营销多样化

根据网络结构图可知,自然风光、人、历史遗迹、建筑、生活方式、娱乐活动、户外游憩、野生生物、城市风光这 9 类是目的地营销机构与国际游客共同关注的目的地形象属性。此外,国际游客还对中国的传统服饰、乡村景色、社会环境和基础设施兴趣浓厚。传统服饰是中国的国粹与传统文化的重要组成部分,乡村则保留了中国更多的传统生活方式和民族文化基因,社会环境和基础设施影响着国际游客在中国旅游期间的便利与安全,因此,目的地营销机构在推广中国的目的地形象时,应增加游客感兴趣的上述各类形象属性的视觉资料。

5.2.3 目的地形象属性的组合营销

对核心形象属性进行组合营销,尤其是将人-生活方式、生活方式-自然风光、人-历史遗迹、人-自然风光类形象属性紧密组合,给潜在国际游客展示更为真实、立体的中国。研究结果表明,国际游客倾向于将不同形象属性置于同一照片中拍摄。真实生动的中国形象不是由单一要素构成的,而是多种要素彼此互动与影响,不同形象属性的相互搭配更能展示普通、日常的真实生活。因此,目的地营销机构在后续的推广营销中,应选择展示那些包含不同形象属性的照片,让潜在游客感知“美丽中国”的魅力。

5.2.4 目的地形象的区域营销

根据样本数据的地理分布特征可知,海外推广网站所展示的照片在地理区域分布上比较均衡,而Flickr的样本数据在地理区域分布上差异较大。Flickr的样本地域集中性明显,形成了几大热点区域:北京、上海、云南是样本最集中区域,是热点旅游区;四川、西藏、广东、广西等是亚热点区域;吉林、辽宁、山东、河北、青海、湖北、江西为冷点区域;其余为温点区域。国际游客对中国旅游形象在区域上感知失衡,一方面源于旅游吸引物在地理空间上分布的非均衡性;另一方面与我国入境旅游所处阶段有关,即仍以少数增长极带动其他区域发展为主。为此,在未来的海外营销中,应以热点或亚热点区域为中心,向周边区域辐射,进行捆绑式合作视觉营销。进而,在热点或亚热点区域及其周边实现互送客源、共建品牌与共享平台,以实现各地区旅游全面协调发展。

5.3 研究局限与展望

因中国旅游海外推广网站尚在建设之中,虽然本文收集了该网站上所有符合要求的照片,但样本仍显单薄。后续研究应关注以下几点:第一,目的地形象感知是一个动态过程,在游前、游中和游后并不完全相同,后续研究可关注不同阶段目的地视觉形象的变化。第二,本文所选取的来自Flickr网站的照片,其拍摄者来自不同国家,文化差异较大,对中国视觉旅游形象的感知或有差异。后续研究可以尝试构建基于不同国家文化背景下的游客感知形象结构图,以了解核心客源地旅游者对中国视觉旅游形象的感知。第三,内容分析是一种定量研究,将每张照片进行分类编码后进行统计分析,这是一种转喻而非隐喻。然而,游客分享的每张照片,都是一个整体,是旅游者对目的地的主观理解与印象。因此,后续可以运用符号分析法,对照片所蕴含的信息进行解读。