近10年国内旅游大数据文献综述

金赛

引言

随着社会的发展，旅游业在中国经济中的地位越来越重要，在2008年，国家旅游局提出将旅游业建设成为国民经济的战略性支柱产业和人民群众更加满意的现代服务业的目标。根据相关数据统计，2018年我国人均出游达到4次，大众旅游时代已经到来。大众旅游为我国旅游业带来了新的机遇和挑战，如何保持旅游业的健康发展与活力是一个需要关注的话题。

互联网与通信技术的发展一直在改变旅游业的发展。物联网、云计算、分布式存储和智能技术的发展使大量收集和分析数据成为可能。2011年，麦肯锡指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素。各行各业都在想方设法利用大数据来促进行业转型和发展，旅游业由行、住、吃、游、购、娱六大要素组成，涉及的对象多、范围广，尤其适合利用大数据来促进行业的发展，很多学者也对大数据背景下旅游研究提出了自己的看法。

一、旅游大数据的概念及内涵

大数据概念由维克托·迈尔-舍恩伯提出并逐渐得到人们的认可，国内的专家学者从不同角度对大数据的概念进行了解读，至今还没有统一的定义。但各不相同的定义存在一定的共性，即“大数据不仅数据资料规模巨大，而且形式多样化，无法通过人脑甚至主流软件工具进行分析处理”。大数据的特征可以归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），即数据体量大，大数据的起始计量单位至少是P、E或Z；数据类型繁多，类型有网络日志、视频、图片、地理位置信息等；价值密度低，商业价值高；处理速度快。

二、旅游大数据的研究内容

因為2010年是旅游大数据的快速发展阶段，因此本研究检索时间选择为2010-2019年，针对旅游大数据检索策略为“SU=旅游+游客+景区and SU=大数据+海量数据+大量数据+大规模数据+数据挖掘+数据分析”，得到检索结果2849篇，其中包括核心期刊235篇，普通期刊1385篇，硕博士论文1150篇，国内会议文献49篇。样本文献高频关键词如表1所示。数据采集日期为2019年12月31日。本研究主要通过对上述文献的关键词进行统计，以便对国内旅游大数据的研究内容进行初步的了解，经过人工去除“大数据”“旅游大数据”等与研究内容无关的关键词，简要归纳研究内容，进而全面了解2010-2018旅游大数据的研究进展。

（一）大数据背景下相关系统和模式的构建

移动互联网与大数据的到来给社会带来了翻天覆地的变化，因此为了适应时代的发展，一些管理的方式和系统模型也要进行改进。系统和模式的构建可以分为两个层次。①整个旅游系统的构建。陈振明和兰海军从“大市政”协同治理机制出发，设计了一个“大旅游协同、大数据共享、多部门服务、跨部门监管”的旅游公共服务质量改进体系；张建涛等从旅游的参与者和利益主体的不同将智慧旅游管理模型和应用模型分为政府旅游部门、旅游者、旅游企业和社区居民4个子平台来构建智慧旅游应用模型和模式。许峰等基于服务主导逻辑理论，构建以旅游者为核心，以游客需求为导向的旅游系统模型，其中通过大数据技术对游客过去、实时、未来需求的分析是系统的关键部分。②将旅游大数据与旅游的部分特性相结合，为实现某种功能而进行的体系研究。叶鹏等人就如何通过对大数据的采集、分析和结果发布对旅游突发应急管理体系的构建进行了阐述。刘逸等人基于情绪分类取向和网络大数据构建了旅游目的地情感评价模型，并通过游客对8个旅游目的地评价进行了校验，结论证实了旅游大数据的可用性。

对模型、模式进行研究的文献，一般使用系统理论，将模型等看作一个系统进行构建，而使用的方法通常是定性分析。系统的核心有游客或景区管理等单个角色为服务对象的，有以游客和景区等双角色为服务对象的，也有以3个或更多角色为服务对象的系统。系统服务对象不同，所以框架、功能的设计也有所不同，目前尚未有标准的框架。

（二）旅游大数据应用

大数据主要有现状描述、预测分析、决策支持这3个方面的功能，将这3个功能与旅游情景相结合，学术界对于旅游大数据的应用也可以细化为以下3个层次。

1.现状描述

李军轶等人通过构建社会感知计算模型，基于新浪微博提取西安国内游客的签到数据进行分析，结果表明游客的关系比较松散，并揭示了游客在西安的出游偏好与习惯，同时发现西安区域间存在不平衡现象。高慧君等研究发现游客的情感与旅游目的地的其后舒适度呈正向相关关系，气温、风度、相对湿度及其不同组合对游客消极情感和游客综合情感会产生一定影响。刘逸等通过赴澳中国游客发布的评论为素材进行分析，研究发现中国游客与国际游客的偏好存在差异。中国游客对目的地的地标性景观和多样化特色更为喜欢和重视。阮冬茹等对河北省文化旅游网站的内容进行抓取分析，研究发现河北省的旅游宣传与“文化”“历史”相关度较高，与河北丰富的历史文化底蕴相匹配。黄英基于百度指数搜索，对全国休闲农业和乡村旅游示范点进行了热度分析，并和各地区的农业贡献率进行了对比，发现了每周、每年中乡村旅游被关注度的变化，并发现各地区乡村旅游相比于当地农业发展的优势和劣势。

研究者通过历史数据、网络数据、GIS数据等资料进行分析，了解游客的喜爱偏好、旅游目的地现状、旅游产品发展等旅游现状，为进一步为游客提供更好的服务、完善旅游目的地管理营销、创新旅游产品等提供方向和建议。

2.预测分析

周效东等通过提前预测景区热度、游客饱和度构建景区安全预警机制，保证景区安全、正常运转。陈涛等建立基于大数据的游客流量预测模型，通过北京市游客量进行预测验证。张诗雨通过采集平台数据、实时数据、舆情数据预测景区客流量及相关情况，避免景区拥堵情况的出现，为景区的畅通提供保障。黄先开等研究发现利用与北京故宫旅游相关的关键词的百度指数可以预测故宫当天的游客量。

学者基于大数据进行的预测分析研究，主要集中在客流量的分析上，在旅游路线、旅游商品的推荐上也有所应用。研究方法主要有线性模拟、人工神经网络模型、网络分析等方法，研究模型选择上趋向于选择更加准确、更具有时效性的研究模型。未来的旅游预测应在更加丰富的互联网数据、物联网数据基础之上，在旅游的交通、预警、旅游产品等更多方面进行应用。

3.决策支持

大数据的决策支持是在现状解读、预测分析上的进一步应用。目前的文献中没有单独研究表明大数据在旅游决策中的支持作用，大多在对于现状和预测分析研究后，提到可以对景区、政府、游客的决策提供支持。而大数据技术在决策支持方面的应用较多，主要是目的地政府和景区利用旅游行业数据库进行分析，建立纵向和横向的维度进行分析建模，形成基于大数据的公共服务体系，提高游客满意度。并且在现在的智慧旅游研究中，旅游决策支持系统是其中的关键环节，是“智慧”所在，而大数据是其中的关键技术。部分学者对旅游决策支持系统进行了研究，王军伟提出了利用层次分析模型建立景区决策支持系统，帮助景区解决旅游景点优先开发方面的问题；郑天翔等通过对游客个性化需求信息、景区设施的运营数据和其他游客的排队位置等环境信息的基础上进行实验模拟和比较分析，为游客提供更加个性化的游玩路线，从而实现分流，帮助景区解决拥堵问题。

三、旅游大数据研究中存在的问题及对策

（一）存在的问题

1.数据的可靠性

可靠的数据管理应保证完整性、一致性和准确性，但是如今我国对旅游数据的收集没有形成系统的途径，没有形成完善的旅游數据库。研究中学者使用的数据来源各有不同，没有一致的标准，因此数据的可靠性无法保证。

2.研究的深度

旅游大数据的研究目前只停留在面板数据的研究上，没有对旅游大数据进行多维的获取和分析，而且在旅游研究中只是用百度指数、网络文本、GIS定位等一种或两种数据进行研究，研究的深度也只停留在对某一方面问题的研究上，没有对大数据进行充分的利用，因此旅游研究的深度还可以进一步的挖掘。

3.数据安全存在隐患

大数据要求数据共享，而这些数据涉及个人隐私，商业机密、知识产权等，数据一旦共享就不可避免地存在数据安全风险，如果不对数据加以规范管理，将会对个人的人身财产造成影响、降低旅游企业的市场竞争力等。对此，必须要建立一套完善的数据安全共享机制，才能保证个人和企业等的数据安全。

（二）相关对策

1.借鉴其他学科的经验，完善研究

旅游学是一个与众多学科紧密相关的学科，在研究的过程中，人们可以借鉴统计学、地理学等相关学科的研究经验，完善旅游研究中的不足，学习有关的研究方法，比如，对大数据进行抽样统计保证数据的可靠性，同时可以将多维度的旅游大数据进行结合，加深研究中的深度和广度。

2.完善旅游数字化建设

数据是旅游大数据的基础，更是旅游技术创新的基础。将各种不同类型的信息通过工具技术和数理手段转化为数据是旅游大数据的重大基础工程，因此实现旅游大数据需要重点推动旅游行业的“数字化+”。旅游基础设施建设不足成为当前旅游数字化发展的瓶颈，主要包括游客线上、线下活动的数据化。对此，要重点解决线下活动的数据化。其不足还包括政府部门公共管理数据的整合、数据转化和分析模型研发等。

3.旅游数据治理和保护

旅游数据治理的内容主要面向两个层面，一是公共服务数据采集和管理领域，二是市场主体企业数据采集和管理，其目标都在于规范数据采集和使用，提高数据存储和利用效能，包括制定旅游数据采集、接口、算法等标准，推动数据合规性监管和应用典型示范等标准。在大数据的融合和共享的基础下，企业可以及时制定相关的经营管理策略；政府可以实现旅游行业的监管调控，进而提高对旅游行业的公共服务能力、创新能力，促进数据创新。但是在这个过程中数据安全、数据隐私是一个不可忽视的问题，技术的进步不应损害公众权利。政府应该加快相关法律法规的建设，在使用大数据进行研究的同时，保护人们的数据隐私和安全。

4.旅游大数据人才培育

信息技术的发展，对旅游人才也提出更高的要求。为了旅游学更好地跟上大数据发展的步伐，应加强旅游大数据人才培养。一方面，其可以对现有的旅游专业人才进行大数据方面知识的培训，使旅游业人才快速掌握相关知识并应用；另一方面，应依托机构和高校建立一批旅游科技人才培养基地、共建综合人才培养学科，其中包括旅游大数据、人工智能等旅游领域相关技术人才，为旅游行业的发展做好人才储备。

四、结语

随着大数据与传统旅游学的融合，旅游大数据成为研究热点。本文使用文献计量法和文献分析法对CNKI数据库中2010-2019年关于旅游大数据的文献研究内容进行了总结分析，并且对旅游大数据研究中存在的问题和解决方法进行了探析。本文得出以下结论：①从文献的研究内容进行分析，可以得出旅游大数据的热点主要集中在管理体系的构建、游客偏好和游客满意度影响因素分析、游客流量的预测和对旅游目的地的研究上。现如今大数据的决策支持功能还停留在理论阶层，还没有成功实施的实际案例。②现如今的旅游研究中还存在许多问题。首先，旅游研究中获取的大数据的可靠性没有经过充分的证明，应对大数据的可靠性进行验证。其次，数据之间的壁垒还普遍存在，数据共享无法实现。同时如何平衡数据获取和个人隐私保护也是大数据发展过程中面对的困难之一。国家应加快大数据立法研究，在法律层面明确数据隐私范围，设置严格的数据访问权限和隐私管理。

综上所述，中国旅游大数据研究正走向理论与应用并重、新兴技术与传统学科融合的道路，在日后研究中应积极吸取前人研究的有益经验，以国内旅游需求为导向，以众多学者的专业知识为基础，进一步推动旅游大数据的全面应用，以保持并提高旅游业的活力，巩固其战略性支柱产业地位。

（作者单位：桂林理工大学）