基于在线评论的哈尔滨中央大街旅游目的地形象研究

刘润萍 徐晓菲

（哈尔滨商业大学，哈尔滨 150028）

一、引言

旅游目的地形象近些年来始终都是学者们研究涉及较多的热点，是旅游地管理营销的重点关注内容。大量的理论和实践证明，旅游目的地形象对于旅游者的决策具有重要影响。如何塑造特色鲜明、极具吸引力的旅游目的地形象，与旅游者的需求贴切，提高旅游者在旅游体验过程中的满意度和重游意向，是目前重要的工作。基于现有研究基础，通过获取携程网站上以哈尔滨中央大街为关键词搜索得到的在线评论，运用内容分析法和文本情感分析法，调用百度AI 开发平台API 接口，实现对哈尔滨中央大街认知形象、情感分析和总体形象的分析，以期能够充分认识旅游者视角下的目的地形象，并据此提出形象维护和改进措施。

二、旅游目的地形象研究

Hunt（1975）认为旅游目的地形象是人们对于非居住地所持有的印象[1]。Baloglu 和McCleary（1999）在将旅游目的地形象划分为认知形象和情感形象两个维度的基础上提出总体形象则是由认知形象和情感形象两者结合共同衡量出来的[2]。目前对于旅游目的地形象的组成，研究学者基本达成共识，涵盖认知形象、情感形象、总体形象这三个维度。

学者基于不同的案例地对于旅游目的地形象的影响因素展开研究。Beerli＆Martin(2004)从接待设施与服务、社会环境与气氛、旅游景点、情感四方面分析了旅游目的地形象[3]。关阳（2019）则直接从旅游六要素出发，构建了旅游饮食、旅游住宿、旅游交通、旅游景点、旅游购物、旅游娱乐六大认知形象维度[4]。郭玲霞等（2020）通过对在线评论的高频词汇进行分类，得出旅游资源、特色要素、旅游设施及服务、旅游体验是影响旅游目的地形象评价的四大因素[5]。

旅游目的地形象的研究数据最初大多都通过问卷调查方法获取而如今，在全民信息共享的互联网时代，来自各大旅游网站的游记、评论等网络文本，已经成为分析旅游目的地形象的可靠数据来源。与此同时，由于网络文本的数据量极其丰富，可靠性高，更多学者采用内容分析法研究旅游目的地形象。Choi（2007）等以澳门为研究地通过获取雅虎等旅游网站的文本数据，采用内容分析法来分析旅游目的地形象，证明了内容分析法可以用于定量研究[6]。何小芊（2019）等以旅游网站的游记为数据来源，以内容分析法为研究方法，从认知、情感和总体形象三个维度，分析了不同案例地的旅游目的地形象[7]。对于所采用的旅游情感形象的研究方法，如郭玲霞等（2020）借助ROST 软件的情感分析功能，从积极、中性、消极情绪三方面对网络文本进行情感形象的分析，但该软件分析的准确率不高。陈培（2014）仅仅通过归纳有关情感形象的形容词进行简单的情感分析，不够全面合理[8]。创新性的使用百度AI 平台的情感分析方法，其适用于酒店、餐饮、景区等领域，准确率高。

三、研究设计

（一）研究区域概况

哈尔滨中央大街，始建于1898 年，是目前亚洲最大最长的步行街，同时也是哈尔滨最繁华的商业街，国家4A 级景区，具有百年建筑历史文化底蕴，有“露天建筑博物馆”之称,更是哈尔滨的地标性建筑和城市名片。2008 年，中央大街被评为“哈尔滨十佳名景”，知名的网红打卡地。现如今，中央大街作为集休闲、娱乐、旅游、购物于一体的商业步行街，客流量大，日均客流量30 万余人次，最高日客流量超百万。在携程网站哈尔滨景点排行榜上，中央大街位列第一，热度较高，在线评论数据丰富。因此，将哈尔滨中央大街作为旅游目的地形象的研究对象，更具有说服力和代表性。

（二）研究方法

内容分析法是将非结构化的文本内容转化为结构化数据的定量方法，也是进行旅游目的地形象分析的基本方法。在如今网络信息膨胀的趋势下，把内容分析法与网络文本联系起来，能够将海量的网络文本进行科学系统的分析。内容分析法能够通过Python 软件提取高频词汇划分认知形象的类目，获得游客对不同类目的关注度；其次，通过情感分析划分出正向、中性及负向评论，进行深入分析得出游客的情感体验；最后，也能够基于部分高频词分析游客对于旅游目的地的总体形象。

文本情感分析方法，又名主观分析方法，主要包括基于情感词典的方法和基于机器学习的方法两种，是借助NPL、文本挖掘以及计算机语言等多种方法识别和挖掘原文本中的主观性信息，从而得到评论者对研究对象的态度和意见[9]。百度AI 开放平台在多个领域里对于情感分析的结果准确率高达95%及以上，并且对长句的精度分析效果较好，情感倾向性分类精度较高。采用百度AI 平台对评论数据进行情感形象分析，首先获取百度AI 平台的AK 和SK，以Python 软件为研究工具，调用情感分类接口，提交评论数据，最终返回以评论内容、情感分类结果、积极类别概率、消极类别概率等参数的CSV 文件。

（三）样本处理

基于旅游网站的知名度和以哈尔滨中央大街为关键词的评论数据量，以携程网作为本次研究的目标网站，利用Python 软件编写网络爬虫代码，初始获取3981 条原始评论，经过样本筛选，删除重复及无效评论（评论内容不符、评论长度低于6 字符）后，共得到3226 条评论数据。样本处理过程如下：

第一，对评论数据进行机械文本去重，去除噪声保证数据的可靠性；第二，去除英文、无效字符及相关表情符号，构建自定义词典，纳入专有名词，防止后续操作错误分词，保证分析内容的完整性；第三，通过jieba 包实现分词，并统计词频，将词义相近的词语进行统一，同时借鉴哈工大的停用词表，构建本次研究适用的停用词表，过滤无实际意义的词汇，完成高频词的统计，并对高频词进行词性标注。

基于样本处理得到中央大街旅游目的地形象的高频词汇，由于篇幅只列出前40 位高频词（见表1）。从表中可以看出，高频词汇多以名词为主，如步行街、建筑、俄罗斯、特色、马迭尔冰棍、商店等，居于词频前10 位，这些词频直观的表达出游客对中央大街的关注点及关注度；其次是形容词，如好吃、热闹、繁华、漂亮等则是游客对中央大街各方面的评价，这些形容词多是正向的，也反映出游客对中央大街持积极的态度；再次是动词，如吃、逛、买则是游客来到中央大街所进行的各项活动，而这些动词也体现出来哈尔滨中央大街作为商业步行街的属性特征。

表1 游客在线评论高频词汇

（四）构建分析类目

采用内容分析法进行研究，首先要构建旅游目的地各形象的分析类目，这是内容分析法的初始阶段。基于Baloglu 和McCleary 的“新三维结构”[2]，从认知形象、情感形象和总体形象三个一级维度构建分析类目分析哈尔滨中央大街的旅游目的地形象（见表2）。

表2 旅游目的地形象分析类目

四、结果分析

（一）认知形象分析

认知形象是指旅游者对目的地所持有的基本认知。在此基础上，依据哈尔滨中央大街的自身属性，参考国内学者的分类标准，将高频词汇整理归类，划分为认知形象五大类目：旅游资源、特色要素、餐饮美食、购物娱乐、旅游体验及评价（见表3）。通过对各认知形象属性的合理“归位”，能够明确其在提升旅游目的地竞争力的形象规划中各自所扮演的角色[10]。

表3 旅游目的地认知形象维度分类

从表3 可以看出，特色要素（35.15%）占比超过三分之一，是在线游客最关注的内容，随后是购物娱乐（23.93%）、旅游体验及评价（17.76%）、餐饮美食（16.43%），而占比最少的是旅游资源（6.73%）。

特色要素。在该类目中，集中体现的是有关于建筑和文化方面的名词。如“欧式建筑”、“巴洛克”、“俄式”、“文艺复兴”、“异域”等囊括了中央大街的各种建筑风格，而“历史”、“百年”、“文化”、“艺术”等又体现了中央大街的丰厚历史积淀和文化底蕴。可见中央大街的特色建筑风格是吸引游客的重要因素，也是游客对于中央大街的第一认知印象。因此，中央大街应该重点宣传普及各类建筑的历史以及自身的百年发展进程，让旅游者更能体会和感受中央大街的种种魅力。

旅游体验及评价。对于该类目的高频词，从“美”、“漂亮”、“好看”可以看出游客的评价基本都是比较正向的，“值得一去”、“必去”更是给予中央大街高度评价和肯定。如“冬天”、“夏天”这两个季节高频词较多，可以看出游客大多更倾向在冬夏两季来旅游，从气候方面来说，夏天更加凉爽舒服，而冬天哈尔滨的冰雪特色，成为游客出行选择的重要因素。“繁华”、“热闹”是游客在此地最真切的直观感受。

购物娱乐。从“步行街”、“逛逛”、“商店”等高频词，可以直观的表达出，购物是游客来到中央大街必然参与的活动，傍晚的特色“音乐”、“表演”以及“夜景”更带给游客欢快的娱乐氛围体验，也是游客好评度增加的一方面原因。中央大街两侧都是商铺，有俄罗斯商店，也有各大品牌服装店，各种特色美食餐厅，这些都是能够满足游客购物需求的。

餐饮美食。如“马迭尔冰棍”、“红肠”、“大列巴”这些美食频次较高，可以看出这些基本都是游客来到中央大街必打卡的美食，中央大街的特色小吃也种类多样，而所提及的“华梅西餐厅”也是非常知名的打卡地。

旅游资源。该类目频次较少，主要因为中央大街周边的景点较少，而游客一般的目标打卡地就是中央大街。“松花江”、“防洪纪念塔”、“索菲亚教堂”这些频次高的地标与中央大街地理距离较近，因此游客一般都会选择游览。

（二）情感形象分析

情感形象是游客旅行中、旅行后对旅行目的地的内心感受和情感反馈。使用Python 软件通过pyltp 包对评论文本进行分句，并基于五大类别中关键词对特征句子分别进行提取，之后借助百度AI 平台，提交评论数据运行代码得出结果。通过对情感分类结果（正向、中性、负向）进行统计得到评论情感分析结果（见表4）。

表4 在线评论情感形象分析

研究结果表明，游客对于哈尔滨中央大街的各方面正向评价比率均在90%以上，说明中央大街的整体配套及服务设施基本上能够满足游客的需求，游客对该景点的认同感较强。

游客的正向情感比率排序为旅游资源、旅游体验及评价、特色要素、购物娱乐、餐饮美食。游客对于旅游资源的满意度最高，绝大部分是因为中央大街与索菲亚教堂、松花江、防洪纪念塔等景点的距离较近，能够满足游客的游览需求。旅游体验及评价与特色要素的满意度分别位列第二、第三位，说明游客在中央大街的体验感较好，需求得到了极大满足。购物娱乐处于第四位，主要针对外地游客消费；商品种类少则是因为整条街上一半多店铺都是销售俄罗斯商品，除此之外就是一些服装店和小吃街，不能满足游客多样化需求。中央大街餐饮业以俄罗斯美食为特色，应充分发挥其独特的优势，保证美食味道能够满足游客要求。但需要强调的是，不同游客受个人因素或环境因素的不确定性，在旅游过程中可能会造成对同一事物不同的评价结果，因此，要客观看待不同的评价。

（三）总体形象分析

总体形象是旅游者对旅游目的地的总体认知和评价，它会直接影响游客旅游后的行为意向，包括重游意向和推荐意向这两方面。从高频词汇中以词频大于50为条件，并将同义词进行合并，筛选出20 个描述哈尔滨中央大街总体形象的高频词（见图1）。

从图1 可以看出，基本上所有词汇都是正面词汇。美丽、热闹、繁华、漂亮、独特、好看、浪漫、有意思、迷人、魅力等均表达了游客对中央大街的直观感受，对中央大街的总体形象给予正向的评价；著名、最长、经典、标志性等词汇则是从中央大街的本身性质对旅游目的地形象的肯定；值得一去、必去等词汇说明游客认为中央大街是非常值得游玩的景点，来到哈尔滨必去打卡的圣地。从词汇中看到游客对该景点的整体评价很高，推荐意向很强烈，认为中央大街是值得一去的旅游地。中央大街本质是商业步行街，有自身的建筑特色以及其他城市所不具备的百年老街的优秀文化，应加以开发、传承。

图1 总体形象高频词汇统计柱形图

五、结论与建议

（一）结论

1.在认知形象方面。通过高频词分析将旅游目的地认知形象分为五大类目，其中涉及特色要素的高频词词频数最多，其次是购物娱乐、旅游体验及评价、餐饮美食，而在旅游资源方面比重较低。从中能够体现出建筑文化的特色要素是吸引游客关注和游览的最主要因素，而购物娱乐和餐饮美食则更好体现了中央大街的本身商业步行街的性质。

2.在情感形象方面。游客对于哈尔滨中央大街的各方面正向评价比率均在90%以上，这个数据表明游客对中央大街的整体好评率较高。游客的正向情感比率排序为旅游资源〉〉旅游体验及评价〉〉特色要素〉〉购物娱乐〉〉餐饮美食。

3.在总体形象方面。从20 个描述哈尔滨中央大街总体形象的高频词可以看出，游客对于该景点的推荐意向很强烈，认为中央大街是值得一去的游览地。

在当前国内旅游市场竞争压力巨大的背景下，建议哈尔滨中央大街抵制过度商业化，开展整治市场秩序活动，维护广大游客和消费者合法权益；将建筑历史、文化与商业发展有机融合，打造魅力时尚街区；拓宽商业种类，合理规划街区分布，引入新的服务产业构建“一站式”消费体验平台，提升游客体验感和满意度。

（二）研究局限性

采用内容分析法和文本情感分析法，以携程网站上的在线评论为原始数据，实现对中央大街的旅游目的地形象的分析。但由于主客观的因素，仍存在局限性：在数据来源上，只单一选择携程网站上的在线评论作为研究对象，具有一定的局限性。今后可选择多源数据，搜集文本内容更加丰富、文本量大的游记、评论等，能够对旅游目的地形象进行更全面、更具有代表性的分析。在研究方法上，对于目的地形象的构建和分析，使用内容分析法会掺杂主观性，可能在分类和统计上出现偏差。今后可以采用机器学习等方法，将文本内容进行聚类分析得出更加客观的结论。而所借助百度AI 平台实现情感形象分析，情感分析的准确率较高，但得出的参数只能进行简单的正向、负向和中性评论划分，并不能深入分析。今后可以寻求新的情感分析方法，对文本内容进行深入研究。在研究内容上，对旅游目的地形象的研究，不仅将重点放在认知形象、情感形象、总体形象等共时性的分析，还应该对旅游目的地形象历时性的变化进行研究。