基于网络游记的省会城市旅游流网络特征——以长沙市自助游为例

汤 静，何瑞琳，朱海峰，彭姣飞

（1.湖南师范大学 旅游学院,湖南 长沙 410081；2.中南林业科技大学 旅游学院，湖南 长沙 410004）

旅游流研究是旅游学与地理学研究融合发展的产物[1]。学界对旅游流的研究最早始于空间结构，如Cambell 提出的游憩与度假地的旅游流空间模式和Leiper 从空间角度提出的旅游系统模型[2-3]。随着理论研究不断深入，旅游流的研究热点从旅游流空间结构研究[4-5]向时空特征[6-9]、驱动机制[10-13]、网络结构[14-16]、影响因素[17-18]、动态演化[19-20]、关联效应[21-22]等方向延展。基于近些年信息技术的快速发展，游客以网络游记、微博签到、朋友圈分享等方式作为分享旅游信息的途径，由此，为旅游流研究的网络数据采集提供了极大便利。同时，消除了过往旅游流研究中数据来源单一性与滞后性之不足，推动了研究对象从入境旅游流[4,23]、省际旅游流等中大尺度[24-25]向城市旅游流小尺度拓展[26-27]。如闫闪闪等基于微博签到数据，通过统计分析游客到访洛阳的游玩信息，探索了洛阳市旅游流的时空特征[28]。李蕊蕊、王新越、李亚娟等通过网络游记的数据分析，分别了探索青岛、成都和恩施旅游流结构特征[1,29-30]。然而上述研究的数据大多采集于一个年度内的网络游记、微博签到等旅游信息，且以网络游记数据替代官方统计数据，其研究结果可能出现以偏概全之现象。鉴于此，本研究通过采集马蜂窝旅游网2015—2019年的网络游记等旅游信息，分析5年时间段内长沙自助游旅游流网络特征①注：本研究中，自助游旅游流网络特征是指因游客到访时间不一及在不同旅游节点间的流动而形成的时空特征。，以期为该市自助游旅游发展提供针对性建议。

一、数据遴选与研究方法

（一）研究区域概况

湖南省省会长沙市作为国家首批历史文化名城，历史文化底蕴深厚、自然风光旖旎，是中国十大旅游影响力城市之一。近5年来，以橘子洲音乐焰火晚会、文和友老长沙特色餐馆、茶颜悦色奶茶店等为代表的新兴文创旅游产品带动长沙市一跃成为新一届“网红城市”，极大地吸引了全国各地的游客前来打卡。由此，快速发展的旅游产业和庞大的游客接待量形成了长沙复杂的旅游流网络。

（二）数据遴选

本研究利用八爪鱼采集器收集马蜂窝旅游平台2015年1月1日至2019年12月31日期间到访长沙的自助游客人的游记，共8 432 篇，其中剔除广告类、未完待续、景点不足两个和涉及长沙市旅游线路外的游记，最终满足本研究的样本游记为1 078 篇。2014年《国务院办公厅关于进一步促进旅游投资和消费的若干意见》和《国务院关于促进旅游业改革发展的若干意见》等文件的相继发布，促推我国旅游业发展进入到“旅游+”时代。此外，近年来在网络平台迅速走红的文和友老长沙特色餐馆、茶颜悦色奶茶店等美食文创品牌和重修后开放的湖南省博物馆（以下简称“省博”）均在2017年后通过自媒体传播成为长沙的超级旅游IP，国金中心亦于2017年正式对外营业，成为长沙的新地标，因而2017年成为重塑长沙旅游形象的重要时间点。藉由此，本研究将所遴选网络样本游记分割为2015—2016年和2017—2019年两个年段（符合要求的样本游记分别为311 篇和767 篇）①根据2018年长沙市《政府工作报告》和2017-2019年长沙市《国民经济和社会发展统计公报》可知，2017年长沙市GDP突破万亿元大关，城市旅游创收较大幅度提升。《长沙晚报》《潇湘晨报》等官方媒体从2017年连续报道长沙成为“网红城市”的炼成和崛起之路。此外，《2018年短视频与城市形象研究白皮书》的发布再一次说明，长沙成为新晋“网红城市”。，通过比较更客观地探究长沙自助游旅游流网络特征。

（三）研究方法

本研究从时间和空间两个维度将游记中的出行日期、人数、方式、游览路线、逗留时间等信息经过提取和汇编，借助季节性集中指数和地理集中指数分析到访长沙的自助游游客旅游流时间特征[6]，利用社会网络分析法探讨到访长沙的自助游游客旅游流空间特征[31-32]。

1.季节性集中指数（S）

季节性集中指数是用来衡量旅游流的季节差异程度，其计算公式如下：

式中：xi为收集的游记中每月到访长沙市的自助游客人数占该市全年总旅游人数的比重。

2.地理集中指数（G）

地理集中指数衡量旅游流在各时段分布的集散程度，其计算公式如下：

式中：T为收集的游记中每年到访长沙市的自助游客总人数，Xi为第i个时间段自助游客人到访该市的人数，n为时段总数。

3.社会网络分析法

社会网络分析法主要借助Ucinet 软件研究旅游流的空间分布以及网络特征[33]。根据闫闪闪[26]、王朝晖[27]、杨兴柱[32]等学者的探究，本研究从旅游节点和整体旅游流两个方面分析长沙市域自助旅游流的空间特征，通过提取两个年段样本游记中的旅游线路及旅游节点，整理出Excel 二级矩阵，借助Ucinet 软件，得出相关指标数值。在旅游节点方面，遴选了节点中心性、节点结构洞等评价指标，在整体旅游流方面遴选了网络密度、核心-边缘、凝聚子群等评价指标。节点中心性分为程度中心性、接近中心性和中介中心性。程度中心性有内外之分，衡量节点的集散能力；接近中心性衡量节点与其他节点间的紧密程度；中介中心性衡量节点对其他节点的控制程度。结构洞通过效能大小、效率性和约束性来表示。效能大小衡量节点与其他节点的非冗余度的大小；效率性衡量旅游节点的便捷程度；约束性衡量节点与其他节点直接或间接依赖程度。网络密度是旅游流网络中各节点间实际存在的联系数量与理论上可能出现的联系数量之比，取值范围为0 ～1，值越大，说明旅游流网络联系越紧密。核心-边缘分析鉴于节点自身的发展以及对其他节点的联系程度，以辨别该节点在旅游流网络中的地位。凝聚子群分析则表征旅游流网络内部是否具有凝聚性。

二、长沙市自助游旅游流时空特征分析

（一）长沙市自助游旅游流时间特征分析

1.旅游流季节分布特征

季节性集中指数（S）数值越趋近于0，自助游旅游流季节分布越均匀，值越大，旅游流季节差异越显著。利用季节性集中指数计算公式得出两个年段的长沙市自助游旅游流季节集中指数均为8.247，表明两个年段旅游流季节性分布都显著，季节性波动明显，旅游流集中化程度突出。由图1 ～2 可知，2015—2016年间秋季是受自助游客欢迎的季节，而2017—2019年间春季是备受游客青睐的季节，且两个年段的4月、10月都呈现出较为明显的客流量高峰，说明4月和10月是长沙市的旅游旺季。

图1 长沙市自助游旅游流季节规模分布

图2 长沙市自助旅游流月份分布

2.旅游流假期分布特征

将法定节假日按时间周期以H1、H2、H3、H4进行分段，其中H1代表元旦、清明、五一和端午“三天小长假”；H2代表春节、中秋及国庆“黄金周”（中秋和国庆部分年度假期重合）；H3代表双休日；H4代表调休假、寒暑假等其他假期。为深入探究自助游旅游流在两个年段假期的分布特征，采用地理集中指数表示旅游流的集中程度。若地理集中指数G 值大于自助旅游流在各时段均匀分布时的集中指数，则表明自助旅游流分布集中度高。在此假设两个年段的旅游流都均匀分布于4 个时间段内，则地理集中指数值G 为70.71。但依据网络游记数据计算得出，两个年段内的假期地理集中指数分别是58.140 和58.685，均小于70.011，说明两个年段内旅游流假期分布都不集中。由图3 可知，H4时间段内旅游流较多，H1、H2、H3时间段的旅游流差别不显著。

图3 各时间段长沙市自助游旅游流分布

3.旅游流停留时间分布特征

图4 长沙市自助游旅游流停留时间

整理样本数据，得出两个年段内游客在长沙的逗留时间从1 ～8 天不等，如图4 所示。2015—2016年间，游客到访长沙平均停留时间为2.99天，逗留时间频率最高为3 天，占样本总量的41.80%。2017—2019年间，游客平均停留时间为3.1 天，逗留时间仍以3 天的频率最高，占样本总量的43.42%。由此得知，到访长沙市的游客停留时间多集中于1 ～3 天，停留时间在两个年段的差异不大。

综上，4月和10月分别是两个年段中游客到访长沙频率高的月份，春、秋季分别是两个年段中受游客欢迎的季节。这主要是因为长沙地处亚热带季风气候区，春秋季天气舒适度高、又加之清明和端午两个小长假以及国庆黄金周的助力。然而研究发现到访游客却以上班族和高校学生等中青年群体为主，这类细分客群主要为享受深度体验、放松学业和工作压力，选择调休出游，所以他们的出游时间不限于假期。又因长沙市区面积较小，热门景点多分布在交通便捷处，考虑到经济状况、同伴需求及自然环境，游客的停留时间普遍不长。

（二）长沙市自助游旅游流空间特征分析

1.长沙市旅游节点空间分析

长沙市域节点空间分析主要通过中心性指标、结构洞指标加以表征。借助Excel 软件建立二级矩阵，通过Ucinet 软件，整理出两个年段的节点分别为44 个和54 个（节点均为长沙市内景点）。两个年段中各节点特征如表1 ～2 所示。

表1 2015—2016年长沙市自助游旅游流节点指标†

续表1

表2 2017—2019年长沙市自助游旅游流节点指标†

续表2

1）长沙市旅游节点中心性分析

由表1 所示，在2015—2016年，橘子洲等4个节点是核心节点，对周边节点的辐射作用显著。次核心节点是火宫殿等4 个节点，在长沙市自助游旅游流网络中具有较强的旅游吸引力。黄兴路步行街等4 个节点的程度中心性和接近中心性较高，与其他节点的联系较为密切，是重要节点。而长沙简牍博物馆等16 个节点为一般节点，李富春故居等15 个节点为边缘节点，其中心性不高，在旅游流网络中地位不突出，依赖其他节点的带动作用。比较表1 和表2 可知，在2017—2019年，湖南省立第一师范学校旧址和坡子街降为次核心节点，省博成为一个新兴的核心节点，受游客欢迎度高。国金中心是一个新的次核心节点，其外向程度中心性较大，作为长沙市购物和娱乐的新地标，对黄兴路步行街和杜甫江阁具有一定的辐射作用，提升了后两者的地位。研究发现随着自媒体的宣传和旅游的发展，重要节点和一般节点的数量增加，出现新的节点。且一些节点吸引力弱，游客到访率低，在2017—2019年的旅游网络中被淘汰。此外，城市内交通线路不断完善，缩短了节点间的行程时间，扩大了游客的活动空间，不局限于长沙市区，新增李畋庙等8 个节点。

2）长沙市旅游节点结构洞分析

由表1 所示，在2015—2016年，太平街、橘子洲、坡子街、岳麓山、湖南省第一师范学校旧址的结构洞水平高，效能水平和效率性指数高、约束性指数低，节点自身形象独特鲜明，通达性强，游客到访率高。次核心节点和重要节点的效能水平、效率性以及约束性仅次于核心节点，在长沙市自助游旅游流网络中具有较强的交通便捷性，能够保持自身的特色，各节点间联系密切、互利共生。长沙简牍博物馆等一般节点以及李富春故居等边缘节点效能水平低、效率性不高、约束性强，且同质化显著，依赖于核心节点的辐射效应。比较表1 ～2 可知，在2017—2019年中，随着城市旅游的发展，新的节点增加，节点结构洞水平变化幅度大，两极化更加显著。研究发现其他各节点变化明显，有的节点因在城市旅游流网络中处于劣势，已经消失，并出现新节点，成为新的旅游竞争力，但其竞争优势不突出。这也与旅游节点中心性分析的内容相对应。

综上，核心节点、次核心节点等热门景点多分布在市区经济繁荣圈和交通便捷处，加之自身及大众传媒的宣传，易引发游客的从众心理，从而某些节点参观率高。一般节点和边缘节点距市区较远、耗时较长，同质化日益显著，在旅游流网络中处于劣势地位。通过对表1 ～2 的分析可知，两个年段均存在显著的节点冷热现象。然随着城市旅游发展，新节点的出现，面临着竞争日益激烈的旅游市场，核心节点、次核心节点等为了加大自身的客流量，尚不会扩大辐射圈，而一般节点和边缘节点因缺乏创意，吸引力不强，最终消失于长沙市旅游流网络中。所以在2017—2019年，消失了一些节点，同时也新增了一些节点。

2.长沙市整体自助游旅游流空间分析

本研究从网络密度、核心-边缘、凝聚子群三方面分析长沙市整体自助游旅游流空间特征，借助Ucinet 软件，绘制旅游流网络结构图，生成核心-边缘表和凝聚子群表。

1）旅游流网络密度分析

2015—2016年长沙市整体自助游旅游流网络密度是0.202，在最多可能出现1 892 条联系数目的情况下，实际上只存在了383 条。2017—2019年长沙市整体自助游网络密度是0.222，在最多可能出现2 862 条联系数目的情况下，实际上只存在了636 条。表明在两个年段中，整体旅游流网络密度差异不显著，各旅游节点间的联系不够紧密，互动效应弱。两个年段内长沙市整体自助游旅游流网络结构如图5 所示。

图5 长沙市自助游旅游流网络结构

2）旅游流网络核心-边缘分析

由表3 可知长沙市自助游旅游流核心区与边缘区的分布状况，2015—2016年间，核心区内部密度为0.852，说明核心区内部联系紧密，各节点间通达性强，集中在交通便捷的区域。边缘区内部联系密度低，为0.034，各节点分布较为分散，且旅游吸引力弱，或远离城区，交通便捷度低。核心区与边缘区的相互联系密度分别是0.229 和0.24，虽大于整体网络密度，但核心区对边缘区的辐射作用不显著，边缘区未主动加入核心区的辐射圈，缺乏交流合作。与前一年段相比较，2017—2019年间，各区域联系密度变小，边缘区和核心区间的联系密度均低于整体网络密度，说明在城市旅游快速发展情况下，虽然核心区节点数增加，但城市旅游流分布相对分散，核心区与边缘区的互动程度进一步降低，这也是旅游发展中亟需解决的问题。

表3 长沙市自助游旅游流核心区与边缘区密度表†

2）旅游流网络凝聚子群分析

由表4 ～5 可知，两个年段的长沙市自助游旅游流网络分为8 个派系和7 个派系，说明长沙市旅游流网络派系变化较小，但各派系间的密度差异显著，具有一定的内部凝聚特征。同时，研究发现在两个年段中除少数派系内部联系密切外，旅游流网络中各派系内部的联系密度较小，甚至没有任何联系。且各派系间的联系密度较小，说明各派系间合作较少，甚至有的派系间不存在联系。这也与整体网络密度和核心-边缘等分析的内容相一致。

表4 2015—2016年长沙市自助游旅游流网络凝聚子群密度表†

表5 2017—2019年长沙市自助游旅游流网络凝聚子群密度表†

综上，节点间联系不紧密，影响到整体旅游流网络紧密程度，两个年段的整体旅游流网络密度都较小。核心节点具有极大的旅游集散能力，但其辐射圈范围有限，会限制临近节点的旅游发展。且从游客角度出发，因时间和经济上的局限，游玩的节点多为代表性景区，集中在市区，会进一步加深旅游流的空间集聚程度。因此节点受游客欢迎度差异以及地理分布情况导致整体旅游流分布呈现两极化、内部分层现象显著等现状。

三、结论与建议

（一）结论

区别于以往基于中大尺度的分析，本研究以省会城市为对象，利用连续五年的网络样本游记，探索长沙市自助游旅游流网络特征，运用Ucinet软件整理数据，利用时间指标、旅游节点指标和整体旅游流网络指标对比分析2015—2016年和2017—2019年的自助旅游流网络的时空特征，得出以下发现：

1.旅游流季节性特征均显著，游客出行时间不局限于假期且停留时间较短

从时间特征来看，2015—2016年和2017—2019年游客出行频率高的月份分别是4月和10月，受游客欢迎的季节分别是春季和秋季，自助游旅游流均具有明显的季节差异。在4 个时段中，两个年段的自助游旅游流未存在集聚现象，但调休假、寒暑假等其他假期流量较大。且游客停留时间分别为2.9 天和3.1 天，变化不大。

2.节点冷热现象突出，节点间缺乏协调

从节点特征来看，两个年段内中心性、结构洞指标数值及其极差的变化较大，随着旅游发展及新节点的增加，节点在旅游流网络中的地位也发生了变化，亦表明节点间联系不紧密、冷热现象突出。国金中心等新兴节点处于较高地位，并向核心节点发展，坡子街、湖南省立第一师范学校旧址等节点的地位下降，湘绣博物馆、裕湘纱厂等节点因竞争力弱消失于旅游流网络中，而一些新兴节点竞争优势并不突出。

3.旅游流呈两极化分布，内部分层显著

从整体网络特征来看，两个年段的整体网络特征存在共性现象：整体旅游流网络联系密度较小；核心区内部联系紧密，边缘区内部联系较弱，两者间缺乏协作；旅游流网络内部具有显著的凝聚特征。但在第二年段中，整体网络密度数值较大，核心区内部、边缘区内部以及两者间相互作用的密度均变小，凝聚特征更加显著。

（二）建议

研究发现在IP 营销和新媒体营销下，长沙一跃成为“网红”旅游城市，吸引全国游客纷至沓来，但也暴露了城市自助旅游发展存在旅游流分布不均衡、季节差异大等现象。据此，也为城市旅游健康发展提供了一些建议：

1.区域协作，打造联动式旅游融合圈

省博、橘子洲等集散能力强的节点应发挥辐射效应，带动周边节点的发展，在旅游高峰期，做好分流工作，巩固核心节点的地位。次核心节点与重要节点除加强与核心节点的联系外，还应保持自身特色，做好景区的宣传与服务工作，努力成为新的核心节点。而古开福寺、李畋庙等一般节点和边缘节点游客吸引力弱，通达性差，应主动与核心节点合作，深入挖掘景区的特色，加强旅游形象宣传，增强体验性和趣味性，有效缓解旅游流分布冷热两极化。

2.统一规划，搭建旅游流交互传输网

各节点由政府部门牵头，以开发精品旅游产品为目标，如联合靖港古镇等湘江古镇群、长沙简牍博物馆、酒吧一条街等，打造体验多元长沙文化的旅游产品，加强核心区与边缘区的联系，延长自助游客的平均停留时间。又因长沙周边旅游城市众多，长沙市应主动加强联系，构建旅游发展共同体，如以回顾青年毛泽东，感恩革命先烈为主题，研发红色旅游线路，由此减少自助旅游流的季节差异。

3.完善设施，构建市域智慧旅游系统

基础设施感知贯穿于游客的食住行游购娱等活动中，影响游客的旅游体验，以此作用于游客的满意度和忠诚度。诸如铜官窑古镇、靖港古镇等景节点离市区较远，游客耗费的时间成本和资金成本较多，影响游客的出游决策。因此，完善城市内部交通线路，提高景区的可进入性和通达性，促进核心区和边缘区的联动发展。此外，跟紧时代步伐，加强对信息技术的利用，将各个景点联系起来，构建城市智慧旅游系统。运用携程、马蜂窝等网络平台，更好地推广景区的特色，增强与张家界等城市联动发展的能力。

4.精准定位，做好游客的出游决策引导

在大众传媒和互联网的作用下，文和友、省博等节点是游客到访长沙的打卡点，促使长沙成为新一届的“网红城市”，且到访游客大多为中青年群体。同时研究发现美食也是吸引游客前往长沙的重要原因。因此，各节点应做好旅游市场的定位工作，利用大数据平台，及时收集游客出游信息，激发游客出游动机。尤其是在旅游淡季，根据游客需求，各节点联合开发新的旅游线路，吸引游客前往长沙，有效缓解长沙市旅游流的季节性差异。