基于网络文本分析的海南旅游目的地形象感知研究

潘珠 吴星

摘 要：以知名旅游网站的“游记”“攻略”等文字为分析样本，采用以ROST Content Mining为工具的网络文本分析法，从词频、社会网络和语义、情感三方面对海南旅游目的地形象的感知进行分析，结果显示，游客对海南旅游目的地形象的感知普遍存在偏差。基于此，提出了突出乡村特色旅游、加快智慧旅游发展以及优化全域旅游环境等建议。

关键词：网络文本 旅游形象 海南 全域旅游

一、海南旅游发展概况

2016年，海南成为全国首个全域旅游创建示范省。2019年9月，海南省三亚市吉阳区和保亭黎族苗族自治县入选首批国家全域旅游示范区名单，一大批立足于全域旅游的以海口市秀英区石山镇为代表的特色产业小镇应运而生，成为海南省打造全域旅游发展新格局的重点工作。

海南自贸区自贸港建设大背景下，“旅游+”新业态不断丰富拓展。以旅游与健康产业融合发展为例，全省大力推进全域中医药健康旅游示范区建设，重点支持琼海博鳌乐城国际医疗旅游先行区发展，建成两家第一批国家中医药健康旅游示范基地创建单位。统计数据显示，2018年海南省医疗健康产业每个季度增速超2.4%，其中海口所占比例较高，为68.04亿元，在全省占比49.6%。同年，先行区医疗机构实现营业收入3.65亿元，同比增长227%。

然而，尽管海南旅游新业态成批涌现，全域旅游发展态势明显，但对一直存在的东中西部旅游发展不平衡、旅游资源同质化等问题还没有从实际上得到更好的解决，使游客对海南旅游目的地形象感知普遍存在偏差。因此，要使旅游目的地投射形象与游客感知形象相匹配，需要塑造长效的游客评价和反馈机制。而基于互联网的在线游客评论作为一种有效的游后反馈机制，对优化提升海南区域旅游形象具有重要的意义。

二、数据来源与研究方法

（一）数据来源

本文选取近一年在携程网上发布的海南旅游相关游记和攻略作为分析样本，由于数据量庞大，可以使用火车头采集器快速获取网络文本，并通过一系列的数据处理，剔除掉无关旅游、重复发布、广告营销等无效数据，最终得到有效的游记数据。

（二）研究方法

本文采用以ROST Content Mining为工具的网络文本分析方法。网络文本分析作为一种新兴研究方法，目前在旅游问题的研究被广泛应用[1]。网络文本分析法是内容分析法的一种，是通过系统和客观的方法将在互联网虚拟空间传播的网络文本内容转化为量化数据，揭示文本本质内容的科学研究技术。

三、海南旅游目的地形象感知分析

（一）样本预处理

在文本挖掘之前，需要对文本数据进行预处理。首先，为了便于后续的词频分析，需要将意思相近但表达形容不同的词型进行统一处理。比如将“骑楼老街中山路”“中山老街”“中山路骑楼老街”“骑楼老街区”统一为“骑楼老街”，“海口人民公园”“海口公园”统一为“海口公园”，“电影公社”“影城”统一为“电影公社”，“老市后安粉”“后安汤粉”“后安粉”统一为“后安汤粉”，等等。同时，修改错别字，如“东效椭林”改为“东郊椰林”，“银玙岛”改为“银屿岛”，等等。其次，将“于是”“然后”“这里”“这个”“我”等常见但与文本分析目标无关的词汇加入到过滤词表中。最后，创建包括海南省主要景点景区（如亚龙湾、骑楼老街）、地名（如海口、三亚）、特色餐饮（如米烂、鸡饭、清补凉、鸡屎藤）等词汇的自定义词表。

（二）词频分析

将预处理好的网络文本以TXT文件格式保存，并载入到功能性分析下拉列表框中的分词选项，同时导入自定义词表，运行ROST的分词和词频分析功能，前60位高频词从高到低的排序结果如下表1所示：

（三）社会网络和语义分析

ROST语义网络和社会网络生成工具处理的文件格式要求一行一句，或是已分词文件，因此将上述生成的分词文件载入到待处理文本框中，得到的高频词之间的社会语义网络矩阵图1如下所示：

由上图游客的网络游记社会语义网络矩阵可知，“海口”、“三亚”与其他词汇联系密切。从海南省各市县接待过夜游客数量的排行榜上可以看出，三亞和海口两市游客人数稳居前列，而这也侧面辅证了。

（四）情感分析

运用ROST软件中功能性分析下拉列表框中的情感分析功能，在待分析文件路径文本框中导入待分析的文本数据，即可得到情感分析的统计结果。由于本研究收集的样本来源于网络资源，信息量较大，难以及时对每一个样本进行情感识别。因此，根据上述词频分析得到的结果，选取了高频特征词汇作为情感倾向分析的对象，得到的积极情绪、中性情绪和消极情绪分析结果如下表2所示：

由上表2可知，积极情绪明显高于中性情绪、消极情绪，占比高达85.57%，其中非常满意占31.65%，所占比例高于其他分段类型，说明大部分游客对海南旅游表示满意，在网络游记中也表达了较高的旅游体验评价。游客表达的中性情绪和消极情绪的占比分别为1.99%和12.44%，且消极情绪中分段类型主要为一般程度，说明游客的积极情绪占比比较高，但满意度仍有进一步提升的空间。

四、结论与建议

（一）突出乡村特色旅游

从对游记内容的词频分析可以看出，“特色”一词的使用频率较高，反映了“是否具有本土特色”成为游客关注的重点。海南特色小镇取得了一定的成效，但仍然有部分建设项目推进缓慢或者没有建成。积极探索“互联网+农业+旅游”的发展新模式，以“互联网+”为着力点，加大旅游与现代农业的融合力度。鼓励充分利用互联网现代信息技术，高效整合现有优势乡村旅游资源，大力发展智慧乡村旅游，实现乡村旅游线上线下融合。“历史”“建筑”“文化”的使用频率也较高，表明游客除了游玩，对当地历史文化等的体验需求也在增加。2019年海南省有17个村庄入选第五批中国传统村落名录。把特色文化村作为海南全域旅游新的经济增长点来培育和发展，一是充分挖掘古村落文化资源的内涵，特别是原生态黎苗文化、南洋文化、军坡公期文化、疍家文化、红色文化等海南元素，丰富乡村旅游内涵。二是着力打造“特色文化村”旅游品牌，不断丰富旅游产品，开发民宿、乡村骑行、生态采摘、农耕体验、康生疗养等项目，进一步延伸乡村旅游产业链。三是推进建设农村生态文化基地，建立和完善生态文明长效工作机制。

（二）加快智慧旅游发展

海南省以推进海南自贸试验区和中国特色自由贸易港建设为主线，全省接待国内外游客总人数和旅游总收入呈现逐年双增长，但区域发展不平衡、旅游产品创新不够。“骑楼老街”、“亚龙湾”是文本分析中出现频率最高的旅游景点，“海口”、“三亚”、“陵水”、“琼海”等地点词语的频率也较高。从游记的社会网络与语义分析结果也可以看出，游客对海南旅游目的地形象描述主要集中在三亚、海口及东部地区。因此，需要推动智慧旅游产业发展，助推海南旅游服务产业向智慧化转型升级。目前，作为海南省唯一入选的首批国家智慧城市试点名单的试点城市，万宁已经开发智慧化旅游平台和大数据中心，可以实施旅游咨询投诉、景区景点的电子讲解、旅游电子商务系统（如在线订购机票、酒店、景区服务等）等。然而，游客游记中对已建成并投入使用的智慧旅游项目较少提及，情感分析中游客消极情绪产生的部分原因是在使用移动端搜索海南景区旅游服务时信息更新慢、网络连接打不开、APP使用广告不断弹出、内容杂乱等。加强海南智慧旅游建设，应以多样性的旅游消费需求为导向，打造一批智慧乡村旅游、智慧营销、智慧景区、智慧旅行社、智慧酒店（饭店）、智慧邮轮等全域智慧旅游项目，实现旅游资源与信息网络资源的深度融合。

（三）优化全域旅游环境

前60位高频特征词表中，“沙滩”“环境”“高铁”“交通”“路上”等词语的出现频率较高，说明游客对自然风景关注度较高，旅游环境已成为海南旅游目的地的重要吸引力。“感受”“享受”的频率也较高，表明了游客更加注重的是对旅游产品的心理感知和深度体验。因此，全域化的环境治理，有助于提升游客旅游体验，塑造良好的旅游形象。自1999年海南在全国率先提出生态省建设，取得了显著成效，但与世界顶级旅游目的地相比，仍有进一步提升的空间。首先，加强全域旅游环境整治宣传，培育全社会生态文明意识，营造绿色旅游良好氛围。其次，全面推进绿色交通基础设施建设，大力发展海南乡村公共交通，积极构建智能化交通系统。然后，实施严格的旅游生态环境保护制度，全力整治区镇及农村环境，加大违章建筑和建筑垃圾处理管控力度。同时，引导参与企业绿色发展，加强旅游市场监管。最后，加强旅游安全管理，开展旅游安全专项整治工作，建立和完善全域旅游安全机制。

参考文献：

[1]郑玉香，陈烨.海南智慧旅游的发展现状及对策研究[J].当代经济，2018（21）.

[2]吕建新，郑伟，马林，李明，谷翠梅.基于词向量语义扩展的网络文本特征选择方法研究[J].情報科学，2019（12）.

[3]王辉. 打造健康旅游特色小镇是海南国际旅游岛建设的一项重要举措[N].中国经济时报，2017-12-05（05）.

[4]李思，白英卿.基于网络文本分析的青海省旅游信息服务优化研究[J].中国经贸导刊（中），2019（02）.

[5]王业统.基于受众感知的旅游目的地形象构成要素分析——以海南为例[J].科技资讯，2017（20）.

〔潘珠、吴星（通讯作者），海南经贸职业技术学院〕