乡村振兴背景下贵州乡村旅游发展要素结构研究<br/>——基于社会网络分析的视角

乡村振兴背景下贵州乡村旅游发展要素结构研究
——基于社会网络分析的视角

2023-01-04陈炜，陈品冬，俞杰

贵州民族大学学报(哲学社会科学版) 2022年6期

陈炜，陈品冬，俞杰

一、引言

我国第十四个五年规划和2035年远景目标纲要明确提出，要走中国特色社会主义乡村振兴道路，全面实施乡村振兴战略；要深入推进农村一二三产业有效融合，大力发展休闲农业、乡村旅游、民宿经济等特色产业。(1)第十三届全国人民代表大会第四次会议：《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，http://www.gov.cn/xinwen/2021-03/13/content_5592681.htm，2022-10-22。乡村旅游是乡村振兴的重要抓手，可以优化农村经济结构、增加农民收入，并促进城乡协调发展。(2)周玲强：《中国旅游发展笔谈——后脱贫时代乡村旅游与乡村振兴》，《旅游学刊》2021年第4期。因此，如何通过发展乡村旅游助推乡村振兴，是后疫情时代下乡村旅游发展的重要议题。这就需要正确对待传统村落保护与乡村振兴之间的辩证关系，梳理清楚乡村本性、乡村旅游发展规律与乡村振兴之间的逻辑关系；在尊重乡村资源禀赋差异化前提下因地制宜发展；引入有效的社区参与机制，(3)孙九霞、徐新建、王宁等：《旅游对全面脱贫与乡村振兴作用的途径与模式——“旅游扶贫与乡村振兴”专家笔谈》，《自然资源学报》2021年第10期。并发展智慧数字乡村旅游。

2022年1月，国务院印发《国务院关于支持贵州在新时代西部大开发上闯新路的意见》，赋予贵州“巩固拓展脱贫攻坚成果样板区”的战略定位，为贵州全面推进乡村振兴提供精准有力支持。(4)国务院：《国务院关于支持贵州在新时代西部大开发上闯新路的意见》(国发〔2022〕2号)，http://www.gov.cn/zhengce/content/2022-01/26/content_5670527.htm，2022-10-22。而贵州是实施乡村振兴战略的重要阵地，因此，科学识别并提炼出贵州乡村旅游发展的要素结构，对推动贵州乡村旅游高质量发展、促进乡村振兴具有重大的理论意义和现实意义。

而随着大数据、智能化的发展，越来越多的旅游者通过携程等在线旅游平台做旅游攻略、制定旅行计划，并在旅途结束后在网络平台上通过评论、游记的方式描述自己在旅途中的所见所闻所感所思，而在线景点评论会对旅游者购买意愿产生较大影响。(5)宋之杰、唐晓莉：《在线评论影响消费者购买意愿的实证研究》，《数学的实践与认识》2020年第7期。2019年我国旅游垂直门户品橙旅游TurstYou、德国IUBH大学和德国途易集团TUI三方合作研究的结果表明，在线旅游评论对旅游者的购买决策会产生比较大的影响，83%的平台用户认为网上评论对作出预订决定有着非常重要的作用。同时，这些网络文本有助于旅游目的地信息的完善与补充，有助于旅游目的地对营销效果进行评判，从而不断升级旅游产品。

因此，分析携程、马蜂窝等在线旅游平台上游客对贵州乡村旅游的评论，从游客体验角度提炼出影响乡村旅游发展的要素结构，有助于贵州更好地以旅游市场需求为导向，重新评估自身旅游资源禀赋，精准定位，深度挖掘特色资源并进行跨业态融合，从而构建差异化、多元化、特色化及高效化的旅游产品供给体系，进而更好地促进贵州乡村旅游和乡村振兴的有效结合。

二、文献回顾

(一)基于网络文本的社会网络分析

随着互联网的普及，信息交互技术的提升及旅游数字化智能化平台的发展，伴随着旅游人流跨空间移动的同时，旅游网络信息流在互联网空间不断聚集扩散。游客在互联网上所发表的关于自己旅途体验效果的旅游网络信息便是网络文本。而这些网络文本会产生“水花效应”，对浏览到这些文本信息的旅游者产生正向或者负向的效应。因此，网络文本分析成为了旅游流及旅游目的地研究中的重要研究方法。(6)赵振斌、党娇：《基于网络文本内容分析的太白山背包旅游行为研究》，《人文地理》2011第1期。谭红日和刘沛林等人基于旅游目的地形象感知“认知-情感”模型，以携程网和去哪儿网收集的游记文本为研究数据，运用社会网络方法分析了游客对大连旅游形象的感知要素。(7)谭红日、刘沛林、李伯华：《基于网络文本分析的大连市旅游目的地形象感知》，《经济地理》2021年第3期。王婷和吴必虎采用社会网络分析法研究北京华语歌曲中主要词汇共现关系,并通过社区检测将北京城市歌曲中的地方意象归纳为强政治性、显地方性、高象征性及泛世俗性四个维度。(8)王婷、吴必虎：《基于关键词共现和社会网络分析的北京城市歌曲中地方意象特征研究》，《人文地理》2020年第6期。张洪昌和舒伯阳以贵州黔东南14个少数民族村寨为研究对象，选取他们在Tripadvisor网站的英文评论，提炼出境外游客对民族村寨的四个认知形象。(9)张洪昌、舒伯阳：《基于网络文本分析的民族村寨国际旅游形象感知研究——以黔东南州为例》，《西北民族大学学报(哲学社会科学版)》2019年第3期。敬峰瑞和孙虎等人从携程网站上获取景点评论文本，从游客体验的角度分析了杭州西溪国家湿地公园旅游发展要素结构特征。(10)敬峰瑞、孙虎、龙冬平：《基于网络文本的西溪湿地公园旅游体验要素结构特征分析》，《浙江大学学报(理学版)》2017年第5期。

(二)旅游发展要素

张新成和高楠以中国31个省(自治区、市)传统村落为研究对象，研究其旅游发展要素的时空匹配格局及互动作用。(11)张新成、高楠、孙丽伟等：《中国传统村落与旅游发展要素时空匹配格局及互动作用》，《陕西师范大学学报(自然科学版)》2021年第6期。刘英基和韩元军分析了要素结构变动对旅游经济高质量发展的影响。(12)刘英基、韩元军：《要素结构变动、制度环境与旅游经济高质量发展》，《旅游学刊》2020年第3期。王斌和陈慧英构建了鄂西生态文化旅游圈区域全要素协同发展体系。(13)王斌、陈慧英：《鄂西生态文化旅游圈旅游全要素协同发展体系研究》，《经济地理》2011年第12期。钟韵和彭华认为经济发达地区的旅游发展动力要素系统包括：吸引系统、支持系统和中介系统。(14)钟韵、彭华、郑莘：《经济发达地区旅游发展动力系统初步研究:概念、结构、要素》，《地理科学》2003年第1期。

可见，很多学者从不同的角度对社会网络和旅游发展要素进行了研究，但较少有学者以贵州乡村旅游的网络文本为研究对象，采用社会网络方法进行分析。很多学者对旅游发展要素结构的维度进行了划分，但所划分的要素结构没有经过网络社区检测。因此，本文以贵州乡村旅游网络文本为研究对象，运用社会网络分析法识别、提炼及检测影响贵州乡村旅游发展的要素结构，以期为贵州乡村旅游转型升级和全面推进乡村振兴提供些许参考。

三、研究设计

(一)研究方法

社会网络是由多个社会行动者(节点)及其之间关系(边)的结合体，由“点+线”的形式构成。社会网络分析是一种定量方法，涉及数学和统计技术的应用，并最终用可视化图形来呈现网络关系，研究社会网络中节点之间的多重关系及节点对整体网络的影响(15)周莉、丁金华、贺风春：《内生发展视角下的乡村旅游地社会网络结构分析——以苏州市W村为例》，《现代城市研究》2020年第1期。。按照研究群体，社会网络分析可以分为自我中心网络和整体网络。本文以高频词共现矩阵节点及其之间的共现关系作为研究数据，试图探询高频词汇节点之间的联系紧密度及高频词汇节点的社区检测划分，因此本文主要从整体网络的视角去进行社会网络分析。

1.网络密度

网络密度(density)是指一个社会网络内部各个节点之间联系的紧密程度，节点之间的连线(边)越多，则整个社会网络的联系密度就越大。本文基于25个贵州乡村旅游景点评论所构建的高频词共现矩阵节点之间的关系是无向的，因此社会网络密度采用无向图社会网络密度公式计算，(16)李芝倩、樊士德：《长三角城市群网络结构研究——基于社会网络分析方法》，《华东经济管理》2021年第6期。详见公式1：

(公式1)

其中，L为网络中所有节点的边的最大值，n为节点个数，社会网络密度的值一般介于0至1之间，约接近于0，说明整个社会网络之间的节点联系较为分散；越接近于1，说明整个社会网络之间的节点联系越紧密，但是一般来说，网络密度数值为1的社会网络几乎不存在。

2.节点中心性

节点中心性主要是分析一个节点在整个社会网络中的重要程度。根据节点中心性所测量的差别，可将其分为点度中心性、中介中心性、接近中心性和特征向量中心性。(17)尹建军、罗倩、甘畅等：《集中连片特困区旅游扶贫效率及旅游经济强度空间特征分析——基于Super-SBM模型和社会网络分析法》，《农业现代化研究》2020年第5期。

点度中心性(degree centrality)主要测量一个节点在整个社会网络中与其它节点的连接能力，分为绝对中心度和相对中心度。绝对中心度是指与某一节点相连接的所有节点的个数。相对中心度是指节点的绝对中心度与其最大值之比。当图的规模不同时，绝对中心度不可比较，因此本文所计算的点度中心性是相对中心度。

中介中心性(betweenness centrality)主要测量一个节点对网络中其他节点的控制能力。如果一个节点位于其他节点的多条最短路径上，则该节点在整个社会网络中具有较大的中介中心性。计算详见公式2：

(公式2)

其中，bij(k)表示k节点对i和j节点控制能力的中介中心性，gij为节点i和节点j之间所有捷径的边数，gij(k)为节点i和节点j之间所有捷径条数中经过节点k的边数。

接近中心性(closeness centrality)主要测量某个节点在多大程度上不受其他节点控制。用某节点到网络中其他节点的最小距离之和表示，因此在图中，这些节点处于一个更接近中心网络的位置。计算详见公式3：

ci=∑dij

(公式3)

其中ci为节点i的接近中心性，dij为节点i到节点j之间的最短路径。

特征向量中心性(eigenvector centrality)主要测量某个节点对重要节点的靠近程度，某个节点的特征向量中心性是相邻节点中心性的函数，若近邻节点越重要，则其特征向量中心性越高。(18)李巍、赵敏、严江平等：《基于空间互动模型的兰州市乡村旅游网络中心性分析》，《地理科学》2017年第7期。

3.核心边缘结构

在一个社会网络结构中，处于网络中心的节点之间互相连接，但是核心外围的节点或与某些核心节点相连接，或处于孤立状态。(19)关中美、杨贵庆、职晓晓：《基于社会网络分析法的乡村聚落空间网络结构优化研究——以中原经济区X乡为例》，《现代城市研究》2021年第4期。

4.社区检测

社区检测(community detection)是指在一个社会网络关系中，会存在具备某些相同性质或者相同属性的节点，那么可以根据社区模块数据挖掘法，提炼出相同特性的模块(modules)或社区(communitis)。(20)Staudt C L,Meyerhenke H:“Engineering Parallel Algorithms for Community Detection in Massive Networks”，IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems，vol.27,no.1,2016。

(二)数据来源

贵州乡村旅游开发较早较好的以少数民族村寨居多，但各村由于旅游开发时间、旅游资源及地方政策差异化等，导致他们的旅游发展模式和旅游发展效率不同。其中黔东南西江千户苗寨开发时间较早，开发模式主要由政府介入而引入市场化运作。(21)孙美璆、李天翼：《西江千户苗寨“政府主导型”民族村寨旅游开发模式及其成因分析》，《贵州民族学院学报(哲学社会科学版)》2012年第4期。朗德苗寨采用分工制模式，社区居民参与性较强；布依族镇山村由于政策保护屏障，其发展模式以个体为主，缺乏整体性的运营规划。(22)何嵩昱：《贵州民族村寨旅游发展模式研究——以朗德上寨和镇山村为例》，《贵州民族研究》2013年第3期。因此，本文选取了贵州省不同地域空间、不同民族和不同发展模式的25个村寨作为研究点，各村的地理空间分布概况见图1。

图1 样本点空间分布略图

我国在线OTO旅游平台里，选取了携程、去哪儿和马蜂窝这三大网络平台，因为综合对比显示，这三大平台的旅游景点评论数量较多，且景点较为全面。而之所以选择景点评论而非网络游记，是因为一般一篇网络游记里通常会涵盖对多个景点的描述，以及评论者对旅行见闻的文学抒写，因此所获网络游记文本质量欠佳。而旅游景点评论虽然文字内容不多，但短小精悍，评论者一般会言简意赅地把旅行中所见所闻所思通过多个重要的关键词汇表达出来。综上，本文运行数据采集器软件八爪鱼对西江苗寨、镇山村及高荡村等25个村寨逐个进行景点评论文本的抓取，总共获取了2357条评论，接下来手动删除重复及广告评论文本，最终获取了共计1833条网络评论文本。其中，西江苗寨、朗德苗寨及岜沙苗寨等这几个村寨由于旅游开发时间较早，已经成为较为著名的旅游景点，他们在携程、去哪儿和马蜂窝上的景点评论数量都已经超过1000条，如果全部提取所有评论文本，会导致评论文本不具有广泛代表性，因此西江苗寨、朗德苗寨及岜沙苗寨这些开发较早的景点，只提取了从2021年6月至2021年12月的110条左右的评论文本。而尧上村及怎雷村等村寨，由于开发时间较晚，评论数量较少，全部提取了所有评论文本。各村概况及评论条数详见表1。

表1 样本点概况及网络评论文本数据分布

运行词频分析软件ROST CM6(以下简称ROST CM6)对评论文本进行分词，对分词进行手动矫正及合并同类词汇。例如，把“值得一”手动矫正为“值得”，把“银杏”和“银杏树”同类合并为“银杏树”，得到排名前51位的高频词汇见表2。

表2 样本高频词汇表

通过ROST CM6计算获取高频词共现关系矩阵表，得到122个关键高频词节点及505条边的共现关系，作为本文社会网络分析的研究数据。部分高频词共现关系见表3。

表3 高频词共现矩阵样表

四、基于社会网络分析的贵州乡村旅游发展要素结构研究

(一)初始要素网络分析

基于所提取高频词汇，运行社会网络分析软件Ucinet6.0(以下简称Ucinet6.0)里的可视化绘图程序NETDRAW得到初始网络关系如图2所示。

图2 高频词汇初始网络关系

从上图可以看出，根据25个村寨的网络评论文本所提取的高频词汇之间联系较为密切，其中“景区”“侗寨”“侗族”“文化”“寨子”及“特色”等中心词汇具有较强的少数民族特征意向。在网络中心，还有“位于”“公里”等词汇，说明游客去贵州乡村游玩也会考虑交通状况，而“苗寨”与“表演”“特色”及“文化”直接相连。

(二)整体网络密度分析

由高频词汇初始要素网络关系图可知，贵州乡村旅游发展应注重民族特色旅游资源和交通状况，说明所提取的25个村寨旅游网络评论文本数据较为客观、科学及合理。122个高频词汇可以看成122个节点，505条共现关系可以看作505条边，接下来运行Ucinet6.0软件对高频词共现矩阵进行网络密度分析，测出其网络密度为0.8942，说明根据25个样本点的网络文本所提取的高频词汇之间联系较为紧密。

(三)节点中心性分析

运行Ucinet6.0，对高频词共现矩阵的122个节点和505条边计算点度中心性、接近中心性、中介中心性和特征向量中心性，各指标排序前20的高频词汇如表4所示。

表4 节点中心性排序前20高频词汇

由上表可以看出，“景区”“侗寨”“苗寨”“公里”“文化”“梵净山”“露营”“表演”等词汇的点度中心性值较大，说明这些节点对整体网络的重要性较大；表明游客去贵州乡村旅游非常看重乡村的民族特色、交通区位及周边旅游产品，且对这些带有民族特色的乡村旅游景点带有较强的旅游偏好。“保存”“表演”“吃饭”“村寨”“侗族”“方便”等词汇的接近中心性数值较小，说明这些节点在网络中处于比较核心的位置，并会对其它节点产生一定的影响。“自然”“肇兴”“原生态”“体验”“优美”等词汇的中介中心性数值较大，说明这些高频词节点在游客对贵州乡村旅游感受中具有重要的中介感受作用，游客感受到贵州乡村的原生态文化，并观赏到独特的乡村自然风光，在依山傍水的优美环境里游玩，就会倾向于认为此次旅行是有意义的。“周边”“值得”“性价比”及“小桥流水”等词汇的特征向量中心性数值较大，说明这些高频词节点容易受重要节点的影响。

(四)核心边缘结构分析

运行Ucinet6.0对高频词共现矩阵进行核心边缘结构分析，计算得到高频词汇的核心度平均值为0.0620，最大值为0.3020，最小值为0。将值大于0.0629，小于0.3020的词汇纳入核心区，则处于核心区的词汇有：“民族”“侗寨”“文化”“寨子”“苗寨”“公里”“景区”“苗族”“鼓楼”“布依族”“历史”“芦笙”“民俗”“歌舞”“商业”“性价比”和“交通”“露营”“体验”等词汇。可以看出，处于核心区的词汇核心度较高，与其他节点联系紧密，集聚了少数民族特色风情的意向特征，同时还兼具交通意向。将值小于0.0629，大于0.030的词汇纳入半边缘区，则处于半边缘区的词汇有：“美食”“原生态”“蜡染”“夜景”“梯田”“开发”“客栈”“拍照”“原始”及“独特”等词汇，这些半边缘性词汇极具独特的多元化旅游产品特性；且容易与核心区词汇建立联系，并在一定条件下这些半边缘区词汇可以转化为核心区词汇。将值小于0.030的词汇纳入边缘区，则处于边缘区的词汇有“感受”“秋天”“旅行”“环境”“朋友”“不大”及“优美”等词汇。虽然这些边缘性词汇核心度不高，但也与核心区和半边缘区的词汇建立了联系，所以不处于孤立状态，而是围绕核心区词汇及半边缘性词汇进行意向内容拓展。

(五)社区检测

根据以上分析，本文基于网络评论文本提取的高频词共现矩阵所构成的高频词节点网络的网络密度较大，节点中心度特征各有差异化，符合社会网络分析的典型特征。接下来运行网络可视化数据分析软件Gephi(以下简称Gephi)对高频词共现网过滤后进行社区检测，运行Modularity(模块度)程序，将网络中具有相同属性的高频词汇节点进行聚类，运行结果显示：高频词汇节点可以划分为4个社区。把四个社区的高频词汇节点进行分类，对相同属性的词汇进行意向拓展，并和五位乡村旅游研究方面的专家进行讨论和修正后，最终把贵州乡村旅游发展的二级要素提炼为：特色旅游资源、旅游区位、旅游偏好及旅游产品(社区检测结果如图3所示)。

图3 高频词汇共现网络社区检测及组别共生关系图

1.特色旅游资源

特色旅游资源是指在特定地域空间内形成的能对游客产生吸引力的独特因素。“榕树、空气、依山、古树、梯田、小桥流水、瀑布、银杏树”，这些高频词展现了贵州乡村独特的自然风光。“吊脚楼、鼓楼、风雨桥、石头、石板、房子、房屋、建筑”，这些词汇彰显了贵州乡村建筑的地方特色。“民族服饰”，这个词汇说明人们穿的服饰富有地方民族特色。“民俗、民族、风情、歌舞、芦笙、表演”，这些词汇说明了游客能观赏到乡村的民俗节庆活动。“侗寨、苗寨、苗族、侗族、布依族、彝族、土家族、文化”，这些词汇说明贵州乡村民族种类较多，非物质文化遗产资源丰富。“美丽、漂亮、西江、肇兴、全国”，这些词汇彰显了贵州村寨的知名性。

2.旅游区位

旅游区位，是指旅游目的地的区域位置与地位。“时间、公里、小时、交通、位于、分钟、距离、到达”，这些词汇说明游客去贵州乡村旅游，也会考虑交通耗时及便利性，因此可以引申为旅游交通良好。“周边、附近、小镇、县城、黔东南、贵阳、江口”，这些词汇显示了乡村与周边乡镇、县城毗邻，与城镇空间距离较近。“梵净山、万峰林、黄果树”，这些词汇说明了游客不是只考虑单一旅游目的地，而是考虑了与周边较著名景点的串游。“门票、免费、方便、旅行”，这些词汇说明贵州乡村旅游门票及其他一些旅游项目存在免费现象，对周围的旅游客源地有较强的吸引力。

3.旅游偏好

旅游偏好，是指旅游者在认知因素主导下对于某一旅游产品或某一旅游目的地的心理趋向。“田园、观光、风光、风景、景色、自然、景观、优美、安静、秋天”，这些词汇显示随着工作生活节奏的加快，旅游者更偏好于乡村的自然风光。“民居、广场、当地、村寨、寨子、村子、村落、风格、门口、不大”，这些词汇说明了旅游者不仅对民族特色服饰、歌舞表演感兴趣，也对当地居住的房屋和生活建筑设施感兴趣。“千年、历史、古镇、古老”，这些词汇则提示了旅游者同时也对贵州乡村独特的村寨历史文化感兴趣。“蜡染、体验、感受、环境”，这些词汇说明了游客不只是简单地满足于低层次的旅游产品，更注重体验“慢旅游”生活。“吃饭、农家乐、美食、烧烤”，这些词汇说明游客对贵州乡村的特色小吃感兴趣。

4.旅游产品

旅游产品，是指旅游供给者提供的各种有形产品和无形服务的总和。“独特、特色、原生态、原始、古朴”，这些词汇说明游客对贵州乡村的旅游产品更看重其独特性。“保留、保存、传统、开发”，这些词汇说明在旅游过程中，不仅是观赏，而是观赏的同时要了解和体验当地村寨的历史文化，因此，游客也会在乎乡村的非物质文化遗产是否被完好地保存及合理开发。“景点、景区、停车场、住宿、客栈、酒店、商业、游玩、拍照、露营、夜景、选择”，这些词汇说明了游客在贵州乡村旅游，也在乎吃住行娱乐购物是否方便，若旅游产品丰富度好，就能提供较多旅游活动供游客选择。“收费、值得、性价比、适合”，这些词汇说明游客也在乎旅游产品的价格。

综上，基于Gephi对高频词共现网络进行社区检测的结果，对高频词语义及意境特征进行拓展后对共现高频词进行编码，最终得到基于社会网络分析的贵州乡村旅游发展要素结构编码(如表5所示)。

表5 基于社会网络分析的贵州乡村旅游发展要素结构编码表

为了进一步研究特色旅游资源、旅游区位、旅游偏好及旅游产品之间的共生关系，本文最后运行R语言数据分析软件绘制了特色旅游资源、旅游区位、旅游偏好及旅游产品的组别共生关系图(如图3右图所示)。特色旅游资源与旅游区位、旅游偏好及旅游产品相互作用的比例较高，说明特色旅游资源对网络结构的作用较大。旅游区位、旅游偏好及旅游产品三个社区组别中，特色旅游资源和旅游偏好交融的比例最大，说明了旅游偏好和特色旅游资源之间是相互依存的，因为旅游目的地特色旅游资源开发要以游客旅游偏好为导向。旅游区位与特色旅游资源及旅游产品的交互作用也较密切，说明了特色旅游资源禀赋和丰富的旅游产品虽然在目的地旅游发展中起了较大的作用，但是也需要便捷的旅游区位条件来配套。旅游产品与旅游偏好的联系也较强，说明了旅游产品开发应考虑旅游者的旅游偏好。

五、乡村振兴背景下贵州乡村旅游发展的对策建议

本文以贵州25个村寨的旅游网络评论文本为研究对象，采用社会网络分析法，提炼了贵州乡村旅游发展要素结构。与以往研究大多基于旅游目的地从供给侧角度去划分乡村旅游发展要素不同，本文从旅游者角度，从需求方探寻贵州乡村的旅游发展要素结构。因此，建议贵州乡村旅游的发展过程中要注意以下几点，才能更好地让乡村旅游成为乡村振兴的有力抓手。

(一)细分市场需求提炼乡村特色旅游资源，进行差异化发展

贵州发展旅游的村寨众多，且在同一区域内的乡村旅游资源比较相似，容易产生竞争态势；但开发时间早或者旅游区位条件较好的村寨会在区域竞争中脱颖而出，从而产生旅游“形象遮蔽”效应。因此，乡村应该深度挖掘细分新兴旅游市场需求，仔细调查、梳理、评价并提炼出各村独特的差异化特色旅游资源，防止区域内同质化旅游竞争，从而把区域内旅游“形象遮蔽”效应转化为旅游“形象叠加”效应。

(二)基于游客体验延伸乡村旅游产业链，促进乡村旅游转型升级

围绕“怎么来、怎么住、穿什么、吃什么、看什么、玩什么、回去带什么”的链式问题，从游客视角，开发乡村的自然人文旅游资源、地域经济农作物及其他特色旅游资源。突破已有业态的束缚，围绕特色农业、农业加工、农耕文化、传统民俗、非遗文化、体育资源等，加快旅游业同农业、工业及第三产业的融合发展，并推进乡村旅游向休闲度假旅游目的地及旅居地转变。同时，在乡村旅游的开发和发展中，大力推进乡村数字化、智慧化旅游；深度推进物联网、大数据、AR/VR虚拟现实等技术与乡村旅游融合，建立乡村旅游客流监管数字化、供给需求信息对接精准化、运营管理智慧化、营销宣传统一化、产品供给多样化的乡村旅游智慧平台。

(三)围绕游客体验需求创新设计旅游产品

旅游产品设计应注意以下几点：一是个性化的旅游产品内容。随着旅游消费观念的转变，旅游者更愿意购买和参与非标准化的个性旅游产品。例如，攀岩、蜡染、刺绣、野外徒步、极限挑战、研学旅游等。因此，贵州乡村旅游应根据自身地形、气候、文化等特点，加强与体育、文化等产业的深度融合，创新设计个性化的体验式旅游产品。二是情感释放化的产品环节。随着旅游观念的转变，旅游者更期望通过旅行来获取身心愉悦等情感，因此在设计产品环节时，应增加旅游者情感释放的渠道。