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网络舆情对旅游目的地网络关注度的时空影响
——以“雪乡宰客”事件为例

2019-01-21刘嘉毅陈玉萍

关键词:宰客雪乡关注度

刘嘉毅, 陈玉萍

(1.淮阴师范学院旅游管理系,江苏 淮安 223300; 2.上海体育学院体育休闲与艺术学院,上海 200438)

在网络通信技术快速发展的情境下,旅游网络舆情已成为旅游产业发展面临的重要问题。近年来,各种旅游突发事件频发,尤其是在互联网思维影响下,旅游突发事件的利益主体往往借助互联网和自媒体来表达观点和寻求共识,极易发酵演化成网络舆情。雪乡作为国内知名的冰雪旅游目的地,“雪乡宰客”事件将雪乡迅速卷入到网络舆情的漩涡中,网民纷纷通过搜索引擎以舆情事发地“雪乡”为关键词进行搜索关注。本研究以雪乡为个案,从时间维度与空间维度分析网络舆情对旅游目的地网络关注度的影响,以及旅游目的地网络关注度空间分异的影响因素,并进行相应的对策探讨,以期为旅游目的地舆情应对与风险治理提供一定的参考。

一、文献综述与研究方法

(一)文献综述

国外对旅游网络舆情的研究起步较早。Melina研究发现,特定事件形成的旅游舆情即使在非网络时代,也会影响旅游政策的选择取向[1];Dave 等研究指出,网络时代的旅游舆情具有强扩散性,旅游企业应建立预警机制,以应对网络舆情产生的冲击[2];Rittichainuwat研究指出,突发事件在网络空间或新旧媒体融合传播下形成的舆情,会给旅游目的地形象带来强烈的负面影响[3]。

国内学者对旅游网络舆情的研究起步相对较晚。自付业勤等在2013年提出旅游网络舆情研究的源起、价值与构想后[4],国内学者纷纷聚焦研究网络舆情对旅游目的地形象的影响、旅游网络舆情指标体系构建、旅游网络舆情消费者感知、旅游网络舆情预警与应对、旅游网络舆情话题演化等内容。(1)网络舆情对旅游目的地形象的影响。付业勤等采用扎根理论方法设计网络舆情量表,分析指出网络舆情对旅游目的地认知形象和意向形象都有显著的负向影响[5]。(2)旅游网络舆情指标体系构建。刘萌玥等利用蚂蜂窝网全国百家5A级景区的游客评论,运用扎根理论方法构建了旅游景区网络舆情指标体系[6];付业勤等则运用修正德尔菲法、层次分析法,构建由三级指标组成的旅游网络舆情监测预警指标体系[7]。(3)旅游网络舆情消费者感知。付业勤等认为旅游网络舆情消费者感知是消费者对网络舆情事件、媒体信息、政府应对等方面的感知与评价,消费者特征对旅游网络舆情的感知存在影响[8]。(4)旅游网络舆情预警与应对。董坚峰等从预警理念、组织体系和技术支持等3个方面建立高效的旅游网络舆情预警机制[9];付业勤等运用熵权TOPSIS法和灰色统计方法,从响应、沟通和善后等3个维度构建网络舆情应对方略[10]。(5)旅游网络舆情话题演化。王璟琦等利用空间自相关理论,分析了不同区域旅游网络舆情话题强度的空间与时间变化规律[11]。

综合上述文献可知,尽管学界对旅游网络舆情的研究视角多元化,且研究成果较为丰富,但鲜有文献就网络舆情对旅游目的地网络关注度的影响展开研究。鉴于此,本研究以雪乡为个案,从时间维度与空间维度探寻网络舆情对旅游目的地网络关注度的影响,挖掘旅游目的地网络关注度空间分异的影响因素。

(二)研究数据

雪乡原名双峰林场,位于黑龙江省牡丹江市长汀镇,2001年因其独特的旅游资源被国家林业局命名为“雪乡国家森林公园”,其占地面积为500 hm2,海拔均在1 200 m以上,积雪期长达7个月(从每年10月至次年5月),年平均积雪厚度达2 m,雪量堪称中国之最,雪质好、黏度高,素有“中国雪乡”的美誉。2017年8月,雪乡被国家旅游局评选为“中国优秀国际乡村旅游目的地”。而今,雪乡已成为中国颇具魅力的冰雪旅游目的地。雪乡的旅游人次从2012—2013年冰雪旅游季的18万,迅速攀升到2016—2017年冰雪旅游季的62.997万;2016—2017年冰雪旅游季,雪乡旅游人次同比增长25%,实现旅游收入6 793万元,其冰雪旅游发展带来的相关行业产值高达6.174亿元[12]。

随着通信技术与互联网普及率的快速提升,移动终端和网络已成为自媒体时代突发事件即时、迅速传播的主体媒介。2017年12月29日,某游客将自己与家人在雪乡遭遇赵家大院住宿价格欺诈等情况,通过微信文章《雪乡的雪再白也掩盖不掉纯黑的人心!别再去雪乡了!》予以曝光,传统媒体和自媒体等进行大量转载、传播与报道,该事件迅速发酵演变成席卷全国的“雪乡宰客”事件。百度指数作为全球最大的在线中文搜索分析软件,提供了以关键词为对象的用户关注度和媒体关注度数据,以记录网民和媒体对特定关键词的搜索关注痕迹。百度公司自2011年1月1日开始,提供了以“雪乡”为关键词的用户关注度和媒体关注度数据。本研究以“雪乡宰客” 事件网络舆情发生一个月内(2017年12月30日至2018年1月29日,共31天)的用户关注度(日均值)和媒体关注度作为数据来源。依据研究主题与惯例称谓,下文以网络关注度来指代用户关注度。雪乡网络关注度的全国日均值由中国香港、澳门和台湾地区之外的31个省份数值加总求和所得,因香港、澳门和台湾地区对雪乡的网络关注度极低,故给予剔除。

(三)研究方法

网络舆情的演化具有生命周期的特征,本研究借鉴马丽君等对旅游网络舆情生命周期的阶段划分[13],将旅游网络舆情生命周期划分为酝酿期、爆发期、波动延续期、衰退期等4个阶段,依据演化阶段从时间维度上分析旅游网络舆情对雪乡网络关注度的时序影响。同时,运用ArcGIS的自然断裂法研究旅游网络舆情对雪乡网络关注度的空间分异影响,并采用回归分析法对雪乡网络关注度的空间分异影响因素进行实证研究。

二、网络舆情对雪乡网络关注度的影响:时间维度

在网络通信技术快速发展的背景下,旅游突发事件的利益主体往往借助互联网和自媒体来表达观点和寻求共识,这容易在特定舆情环境中引致网民对事件进行网络凝视,从而形成全国性的旅游网络舆情。近年来,中国冰雪旅游发展迅速,逐渐成为网民和媒体关注的焦点,这为“雪乡宰客”事件的网络舆情演化提供了客观环境。为考察网络舆情对雪乡网络关注度的净影响(即获得新增值),必须剔除自然增长因素的影响。其计算公式如下:

雪乡网络关注度净值=样本时间段雪乡网络关注度-上个时间段雪乡网络关注度(1+自然增长率)

(1)

其中,样本时间段为2017年12月30日至2018年1月29日,上个时间段为2016年12月30日至2017年1月29日,自然增长率用2017年雪乡网络关注度相对于2016年的增长率来替代。

为更直观地探寻网络舆情生命周期的演化规律,将网络舆情生命周期与网络关注度、媒体关注度的数据进行整理汇总,得到表1。由表1可知,“雪乡宰客”事件的网络舆情生命周期呈现双峰演化特征,依次经历酝酿期、爆发期、波动延续期、衰退期等4个阶段,网络关注度和媒体关注度具有协同演化的时变轨迹。

1.网络舆情酝酿期与雪乡网络关注度时序变化。“雪乡宰客”事件让“雪乡”成为网民竞相搜索的关键词。由表1可知,“雪乡宰客”事件让雪乡网络关注度新增371 587人次;网络舆情酝酿期为4天,媒体关注度总和为15,给雪乡带来的网络关注度新增值为11 606,表明该阶段事件传播范围和影响力均较小;但“雪乡宰客”事件披露后的第4天,网民和媒体对事件的关注度呈现急剧增长的势头,具有舆情爆发的前兆特征。

2.网络舆情爆发期与雪乡网络关注度时序变化。“雪乡宰客”事件披露后的第5天开始,特别是事件酒店方赵家大院称“对方的目的就是想讹钱”后,网民和媒体迅速进入探寻事件真相、表达情绪和观点的舆情爆发期,尤其是新浪、网易、腾讯等门户网站加入媒体关注行列,导致网民和媒体在更大范围内关注与传播“雪乡宰客”事件和雪乡。由表1可知,这一时期“雪乡宰客”事件的网络舆情全面爆发,第5天、第6天、第7天的媒体关注度分别为339、829、577,相应的网络关注度净值迅速攀升至62 271、59 844、34 380。其中,网络舆情全面爆发的当天(t=5),网民对雪乡的网络关注度净值迅速攀升到波峰状态,网络舆情符合短时间内井喷式扩散的规律;在网络舆情全面爆发的第2天(t=6),黑龙江省相关政府部门责令赵家大院停业整顿,政府公权力的介入引起更多媒体的关注和追踪报道,于是,媒体关注度(829)达到历史峰值;在网络舆情全面爆发的第3天(t=7),网络关注度净值和媒体关注度相比波峰有所下滑,但依然处在高位运行,“雪乡宰客”事件的网络舆情持续蔓延。

表1 网络舆情生命周期与网络关注度、媒体关注度Table 1 Life cycle of network public opinion and network attention,media attention

3.网络舆情波动延续期与雪乡网络关注度时序变化。随着“雪乡宰客”事件网络舆情的爆发以及相关主体受到处罚,网民和媒体对原生事件和旅游目的地的关注度逐渐降低。但网络舆情经常引发对旅游目的地其他事件的披露与情绪表达,极易衍生出旅游目的地的二次舆情[14],进而引致舆情主体、载体等各要素产生变异,严重时会衍生出旅游目的地的多级事件链。由于网民会对新生事件的刺激作出及时有效的响应,故网络舆情引致的网络关注度会在波动延续期反复振荡,但其振幅越来越小。由表1可知,随着网民对雪乡关注度的下降,网络关注度和媒体关注度在“雪乡宰客”事件披露后的第17天陡然上升,这主要是缘于网民曝光了“雪乡导游强售套票”事件,国家旅游局责成黑龙江省旅游发展委员会调查“雪乡导游强售套票”事件,于是,“强售套票”迅速演变为各大媒体关注的二次舆情事件,进而引致雪乡网络关注度产生波动;“雪乡宰客”事件披露后的第24天,国家发展和改革委员会针对雪乡旅游相关事件强调政府部门应重视和规范营商环境,这小幅度拉高了雪乡的网络关注度。

4.网络舆情衰退期与雪乡网络关注度时序变化。网络舆情波动延续期过后,若没有新的舆情事件发生,原发事件、衍生事件和舆情事发地就会很快淡出网民的视线,网民关注的焦点会迅速转移到其他网络舆情中。由表1可知,自“雪乡宰客”事件披露的第25天开始,网络舆情进入衰退期,网民和媒体对“雪乡宰客”事件和雪乡逐渐产生关注惰性;但“雪乡宰客”事件的网络舆情对冰雪旅游目的地雪乡的形象影响深远,其形象修复依然任重而道远。

三、网络舆情对雪乡网络关注度的影响:空间维度

(一)网络舆情对雪乡网络关注度的空间分异影响

本研究进一步从空间维度考察网络舆情对雪乡网络关注度的影响,采用公式(1)的计算方法获得中国香港、澳门、台湾地区之外的31个省份样本时间段(2017年12月30日至2018年1月29日)的雪乡网络关注度净值。数据显示,网络舆情发生后,这31个省份对雪乡的网络搜索都有不同程度的正增长;运用ArcGIS的自然断裂法,按照雪乡网络关注度净值的高低将各省份分为高关注区、较高关注区、中等关注区、较低关注区、低关注区等5个类型。通过实证分析发现,“雪乡宰客”事件网络舆情呈现出从东往西梯度递减的空间分异特征。其中,广东、江苏、浙江、上海、北京为高关注区,山东、河南、河北、湖南、湖北、辽宁为较高关注区,四川、重庆、广西、陕西、吉林、天津为中等关注区,内蒙古、海南、甘肃、贵州、云南、山西、福建、安徽、江西为较低关注区,新疆、西藏、青海、宁夏、黑龙江为低关注区。雪乡所处的黑龙江省网络关注度净值较小(仅113),显然“雪乡宰客”事件发生后,黑龙江省网民对雪乡存在关注惰性,这主要是缘于黑龙江省网民在网络舆情发生前就对雪乡旅游有较多的认知,对雪乡的网络关注度不高。

(二)雪乡网络关注度空间分异的影响因素分析

网民对网络舆情事发地雪乡的网络关注度存在空间分异,本研究运用回归分析法进一步探索雪乡网络关注度空间分异的影响因素。根据研究目的,将各省份样本时段内雪乡网络关注度作为被解释变量,用网络关注度净值的对数值(lnT)表示。结合已有文献与雪乡冰雪旅游产业的特性,选取以下解释变量:(1)经济发展水平。经济发展水平与居民出游意愿显著正相关[15],而出游意愿提高会增加人们对潜在旅游目的地相关信息的搜索[16],因此,经济发展会提高网络关注度净值。本研究用人均GDP的对数值(lnA)表示经济发展水平,人均GDP采用2017年31个省份的年度数据,数据来源于各省(自治区、直辖市)统计局、发展和改革委员会等权威机构发布的统计报告或公报。(2)网民规模。网民规模对网络关注度有正向影响[17]。本研究用网民人数的对数值(lnN)表示网民规模,数据来源于第39次《中国互联网络发展状况统计报告》。(3)冰雪旅游资源。冰雪旅游资源越丰裕的地区对网络舆情发生地雪乡越关注,其网络关注度净值越高。本研究用省会城市一年中最高温度低于零摄氏度的天数(R)表示冰雪旅游资源,采用2017年的数据,数据来源于中国气象数据网。(4)空间距离。本研究利用高德地图测距功能测量雪乡与各省会城市的距离,用雪乡与各省会城市距离的对数值(lnD)表示空间距离。与雪乡的空间距离越近,网络舆情引致的雪乡网络关注度的净值越小;但超出一定空间距离后,人们对网络舆情事发地雪乡的关注度则可能会随空间距离增加而衰减。因此,空间距离与雪乡网络关注度是非线性关系,据此推断空间距离与雪乡网络关注度呈倒U型关系,但该结论有待进一步实证检验。

本研究进一步用OLS方法分析雪乡网络关注度空间分异的影响因素。根据表2可知,模型中各变量方差膨胀因子都小于2,因此不存在多重共线性;残差散点显示残差随机分布,因此无异方差;各模型通过Durbin-Watson检验。模型1未考虑空间距离,仅考察经济发展水平、网民规模、冰雪旅游资源对雪乡网络关注度的影响,回归结果显示:经济发展水平在1%的水平上显著正向影响雪乡网络关注度,即经济发展水平每提升1%,网民对雪乡的网络关注度随之提升0.957个百分点;网民规模在1%的水平上显著正向影响雪乡网络关注度,这与前文的预期一致;冰雪旅游资源的影响与预期不一致,冰雪旅游资源越丰裕的地方在“雪乡宰客”事件披露后,对雪乡的网络关注度反而越低,这可能是缘于冰雪旅游资源越丰裕的地方,网民对雪乡越熟悉,其在“雪乡宰客”事件发生后对雪乡的关注度反而越低。模型2未考虑经济发展水平、网民规模、冰雪旅游资源,仅考察空间距离对雪乡网络关注度的影响,回归结果显示:空间距离一次项的系数为正、二次项的系数为负,且都在1%的水平上显著,表明空间距离与雪乡网络关注度呈倒U型关系,这与前文的预期一致。模型3以中国31个省份为样本,加入本研究选取的所有解释变量后,发现模型1和模型2的结论在模型3中依然成立。模型4和模型5通过改变样本以验证结果的稳健性,其中,模型4剔除了网络关注度净值最大的广东,模型5剔除了网络关注度净值最小的西藏,结果发现,除变量系数大小有所变动以及空间距离一次项的显著性水平为5%外,各变量对雪乡网络关注度的影响并没有发生方向性的改变,模型1、模型2和模型3的结论在模型4和模型5中依然稳健。因此,经济发展水平和网民规模与雪乡网络关注度显著正相关,冰雪旅游资源与雪乡网络关注度显著负相关,空间距离与雪乡网络关注度呈倒U型关系。

表2 雪乡网络关注度空间分异的影响因素Table 2 Influencing factors on the spatial differentiation of network attention of Snow Township

四、结论与对策

(一)结论

本研究以冰雪旅游目的地雪乡为个案,运用ArcGIS的自然断裂法、回归分析法等,从时间维度与空间维度分析网络舆情对旅游目的地网络关注度的影响,以及旅游目的地网络关注度空间分异的影响因素,得出以下结论。

1.网络舆情对雪乡网络关注度的时间影响:“雪乡宰客”事件的网络舆情生命周期呈现双峰演化特征,依次经历酝酿期、爆发期、波动延续期、衰退期等4个阶段,网络关注度和媒体关注度具有协同演化的时变轨迹。

2.网络舆情对雪乡网络关注度的空间影响:“雪乡宰客”事件网络舆情呈现出从东往西梯度递减的空间分异特征;雪乡网络关注度空间分异的影响因素差异显著,其中,经济发展水平和网民规模与雪乡网络关注度显著正相关,冰雪旅游资源与雪乡网络关注度显著负相关,空间距离与雪乡网络关注度呈倒U型关系。

(二)对策

旅游网络舆情会从时间维度与空间维度上对旅游目的地的网络关注度产生影响,为有效减少和抑制旅游网络舆情的发生及其负面影响,应采取以下对策。

1.实施契合舆情生命周期的应对策略。从“雪乡宰客”事件的网络舆情生命周期来看,网络舆情的酝酿期虽然较短,但该时期是抑制网络舆情形成演化的黄金时期,因此,相关主体应加大网络舆情监测与预警工作,力争将网络舆情扼杀在萌芽状态。在网络舆情爆发期,相关主体应做好与门户网站和大型媒体及时沟通与信息交流的工作,以减小网络舆情的扩散速度与辐射范围。在网络舆情波动延续期,相关主体特别要注意警惕除原生事件以外的衍生事件的发生,以防网络舆情的异化与高幅波动,并尽可能地缩短波动延续期,最大限度地减少网络舆情对旅游目的地形象的负面影响。在网络舆情衰退期,相关主体应尽早启动舆情治理与形象恢复工程,并积极利用传统媒体和新媒体传播正面信息,以尽快重塑涉事旅游目的地的声誉与形象。

2.实施区域差异化的形象恢复策略。当前雪乡处于快速发展阶段,区域知名度已基本形成,但尚未形成全国性的冰雪旅游目的地知名度。“雪乡宰客”事件的网络舆情一定程度上增加了网民和媒体对雪乡的网络关注度,但这一舆情事件对雪乡而言是挑战与机遇并存。雪乡应基于网络舆情对其网络关注度的空间分异影响,在推出全面舆情治理方略的同时,结合各省(自治区、直辖市)的游客状况,综合考虑经济发展水平、网民规模、冰雪旅游资源、空间距离等因素的影响,对不同区域实行差异化的形象恢复策略,以最大程度地减少网络舆情对旅游目的地形象和旅游市场的影响。

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