如何运用IPA分析游客感知评价

康犇 李磊

2022年10月4日，国家文旅部公布的《数说文旅这十年》报告指出，旅游及相关产业增加值从2014年的27524亿元增长到2020年的40628亿元，年均增速5.0%。旅游业的快速发展促使旅游景区成为人们休闲娱乐、文化交流、自我提升的重要去处。此外，根据新疆维吾尔自治区旅游发展委员会发布的数据，2021年前三季度，新疆5A级旅游景区实现旅游收入33.15亿元，占全疆旅游景区总收入的61.22%。5A级旅游景区作为旅游业中的佼佼者，其对旅游市场和当地经济的发展起到了重要的作用。然而，如何评价和提升5A级旅游景区的游客感知体验，是当前旅游研究领域的一个热点问题。

本文拟以定量分析方法的研究规范，借助在线图文评论对游客旅游的感知体验进行探索性研究。首先，根据词语之间的相邻关系，计算每个网络节点的权重值，以此来评估游客对不同属性的感知重要性；其次，运用多模态数据融合模型对不同主题的评论进行游客满意度识别，作为游客的满意度感知；最后，采用重要度-满意度模型（Importance-Performance Analysis，IPA）分析游客的感知分布，为景区管理和旅游营销提供改善的建议。

一、相关研究

游客感知评价是指旅游者对旅游过程中所接受的服务质量、旅游景点及其环境、社会文化环境等方面的满意程度。

对于游客满意度测量方法的研究，可分为定性研究与定量研究。定性研究是指通过访谈、实验的方式来量化游客的满意度。王嘉琪等研究者结合户外实验研究与定性访谈方法，通过邀请游客使用常见的交互方式完成对象选择任务，观察游客的情绪体验来量化满意度。陈钢华等研究者则通过网络文本搜索和半结构化访谈来收集数据，采用扎根理论编码来量化游客的满意度。

定量研究则是包括模糊综合评价和结构方程模型等方法。模糊综合评价常被用于解决不确定性问题，可将一些不易定量的因素定量化。董楠等研究者采用该方法来量化游客对各要素的满意度评价，以最大隶属度对应的级别作为游客满意度的评价等级。结构方程模型则是一种多变量分析方法，可用于建立游客满意度模型和验证模型的拟合程度。马慧强等研究者以平遥古城为研究对象，采用结构方程模型对游客满意度评价模型进行拟合，同时也验证了所构建的游客满意度评价模型具备科学性。

二、数据来源与研究方法

（一）数据来源

本研究将研究对象限定为喀纳斯景区、天山天池、赛里木湖、那拉提旅游风景区、禾木风景区和可可托海等新疆17个5A级旅游景区，采取Python语言编写爬虫程序的方法，以携程旅行网站作为数据来源平台，时间跨度从2019年7月31日至2022年7月30日，共爬取评论54176条。

（二）研究方法

1.TextRank算法：该算法首先将输入的文本进行分句和分词处理，并构建一个无向加权图，其中节点表示单词或短语，边表示它们之间的权重，即为相似度。然后，TextRank算法采用迭代计算的方式，对节点的排名进行更新，直到收敛为止。在最终的排名结果中，排名值高的节点即为关键词或短语。各时间段的主题关注度计算公式如式（1）。

3.IPA分析：该方法的核心思想是通过顾客对于某个产品或服务的重视程度（Importance）和其执行效果的满意程度（Performance）进行综合分析，从而提高用户评价。具体来说，IPA分析通常采用一个二维坐标系（关注度I、满意度P）进行表示，横轴表示游客的关注度，纵轴则表示游客对产品或服务满意的程度，根据所属象限的不同，从小到大依次为：优势保持区、现状维持区、低优发展区和重点改进区。

三、数据分析与研究结果

（一）基于TextRank算法的游客关注度分析

利用TextRank算法提炼游客评论文本中前40个高频关键词，文本评论中出现次数最多的是景区景色，其次是旅游景区在食、住、行等方面的配套服务，最后是游客的旅游方式、景区服务、景区的旅游信息化建设和旅游预定等方面。这里将其总结为8个影响主题，分为是：旅游景色、旅游交通、旅游居住、旅游人文环境、旅游景区管理、旅游商业娱乐、旅游受欢迎度、旅游信息化，在此基礎上进一步将其细化为18个子影响因素，如表1所示。

以上所列的影响旅游体验的因素，都是旅游目的地的各个方面的因素，这些因素对于游客来说都是很重要的。在这些因素中，旅游景色是一个非常重要的方面，它包括了自然景观、气候特征和生态环境等子因素。

旅游交通是影响游客出行的一个重要因素，其中公共交通和自驾游都有其特定的优势和适用范围。对于那些不喜欢自驾游的游客来说，公共交通是更为方便和可接受的选择。

旅游居住是旅游过程中最为基础的需求之一，其中酒店住宿和景区民宿都有各自的特色和优缺点。对于那些热爱自然和文化的游客来说，选择景区民宿可以更好地体验当地的文化和风俗。

旅游人文环境也是影响游客旅游体验的关键因素之一，包括民风民俗和人文景观等方面。这些因素能够反映出当地的文化底蕴和历史沿革，对于那些追求文化体验的游客来说非常重要。

最后，旅游信息化是一种新兴的服务方式，可以为游客提供更加全面、及时的旅游信息和预订服务。虽然其影响因素权重较小，但是在现代化的旅游体系中占有越来越重要的地位。

（二）基于多模态数据融合的游客满意度识别

在对多模态数据融合模型进行训练时，根据8：2将评论图文数据集分为训练集和测试集。为了达到较为理想的游客满意度识别效果，进行了模型参数的调整。Droupout设置为0.2，共执行了8个训练周期。模型的准确率在训练集上达86.4%，在测试集上达85.3%，最后由Softmax函数输出游客满意度分类结果为：满意评论：4407条；不满意评论：2059条；不明确表示是否满意评论：7296条。

（三）基于IPA模型的游客感知评价分析

通过将重要性得分和满意度得分综合分析，可以得出以下分析结果：

1.重要性高、满意度高：其中，对于自然景观、气候特征、人文景观、性价比和氛围评价等要素，游客非常重视且景区的表现也令人较为满意。因此，景区管理者应该继续保持这些方面的优势，并加强宣传和推广，吸引更多的游客前来。

2.重要性高、满意度低：对于公共交通、自驾游、景区民宿、民风民俗、景区购物、生态环境和旅游信息查询等要素，虽然游客非常看重，但是景区在这些方面的表现不够出色。因此，景区管理者需要采取一些措施，改善这些要素的表现，如提供更加便捷的公共交通、优化自驾游路线、鼓励发展景区民宿和推广当地民俗文化。景区管理者可以控制游客规模和游览时间，保护生态环境；还可以加强旅游内容的研发和组织，提升游客的游览体验等。

此外，通过对比重要性和满意度得分，还可得出以下分析结果：

1.在重要性和满意度方面，游客对各个要素的评价存在差异。例如，自然景观和气候特征在重要性和满意度方面均得到较高的评价，表明游客对于这些要素的关注度非常高且景区在这些方面的表现也比较优秀。而在公共交通、自驾游等方面，重要性得分高，但满意度得分却相对较低，说明景区在这些要素上需要加强。

2.不同要素之间的相关性。例如，人文景观和民风民俗在重要性和满意度方面均得到相对较高的评价，表明游客对于体验当地文化和民俗习惯非常感兴趣。同时，氛围评价和导游解说的得分也较高，说明游客在游览过程中还希望能够了解更多历史文化背景和相关知识，这也反映出人文景观和民俗文化对于游客的吸引力。

四、结语

本文采用TextRank算法与多模态数据融合模型两种方法对游客感知因素的关注度和满意度进行了测度，之后对其因素进行了IPA分析，明晰了游客对旅游中具体形象的感知评价。本研究得到以下结论：

第一，游客通过在线评论表达自己的游客满意度，在表达游客满意度的同时也表达出自己对于旅游形象的感知。本研究发现，对于旅游信息化，仅有较少的游客提及，更少的游客在本主题下表现出游客满意度，对于新疆地区旅游景区的信息化，尚未完成一体化建设，无法让更多的游客体会到信息的便捷。

第二，继续保持自然景观、气候特征、人文景观、性价比和氛围评价等方面的优势，并加强宣传和推广，吸引更多的游客前来。提升公共交通、自驾游、景区民宿、民风民俗、景区购物、生态环境和旅游信息查询等方面的表现，提供更加便捷的公共交通，优化自驾游路线，鼓励发展景区民宿和推广当地民俗文化，控制游客规模和游览时间，加强旅游内容的研发和组织，提升游客的游览体验等。

第三，适当增加导游解说、娱乐项目等相关服务和项目，提升游客满意度。加強旅游内容的策划、组织和管理方面的改进，提升旅游内容的质量和吸引力。

最后，本文还通过对比重要性和满意度得分得出了不同要素之间的相关性。游客对于当地文化和民俗习惯非常感兴趣，因此景区管理者还可以进一步挖掘当地文化与历史背景，并将其融入旅游内容之中。同时，景区管理者也应该关注游客的需求和期望，不断改进和优化旅游服务，提高游客的满意度和忠诚度。

（作者康犇系新疆财经大学统计与数据科学学院在读硕士研究生，研究方向：经济计量与应用，多模态数据融合；作者李磊系新疆财经大学统计与数据科学学院教授、硕士生导师，研究方向：计量经济、数据挖掘。

资金资助：新疆财经大学研究生创新项目，在线评论对游客旅游决策的影响研究——基于多模态数据的实证分析，编号：XJUFE2022K11）