大数据时代下乡村旅游的发展

　　乡村旅游可以促进农村经济发展、调整农村产业结构、增加农民收入,是当前新农村建设和发展的主要途径。随着当前信息网络技术的高速发展和网络搜索普及程度的日益高涨,各行各业都进入了大数据时代。大数据时代为乡村旅游游客信息流的获取提供了更为有效迅速的渠道,乡村旅游建设强大的市场需求来源于游客对旅游体验的多层次需求,这些多层次需求信息完全可以借助乡村旅游的大数据分析来获取,网络搜索引擎上的网络关注度便是旅游大数据的主要表现形式之一。近几年来,国内外针对乡村旅游和区域旅游网络关注度分别进行研究逐步增多,乡村旅游主要研究成果不同城市乡村旅游发展模式的构建、乡村生态旅游的发展等定性研究方面; 而在大数据时代的背景下,旅游数据的收集方式已经实现了传统调查方式和网络搜索引擎的有机融合,由此引发的学术界关于城市区域旅游网络关注度的研究成果较多,这方面的研究成果主要集中在城市旅游景区网络关注度与客流量的关系、具体城市区域或景区网络关注度的变化特征和影响因素分析等方面; 纵观国内外学者对乡村旅游的研究,不难发现关于乡村旅游绝大部分的成果主要集中在定性研究方面,关于定量的实证研究较少。主要原因在于乡村旅游信息获取途径少,同时受限于农民的受教育程度,传统的旅游信息收集手段在乡村旅游调查中收效往往不如城市。

 

　　在实证研究中结合网络关注度对乡村旅游特征进行分析的成果尚属空白。而伴随着国家对农村发展的不断重视,乡村旅游将迎来极为广阔的发展天地,对乡村旅游大数据的实证分析将是构建乡村旅游信息服务体系的重要信息基础和决策来源,如能将乡村旅游大数据分析的结果引入乡村旅游的开发规划,其效果势必事半功倍。本文基于旅游大数据中的网络关注度对当前乡村旅游表现特征进行时空分析,对建设新农村、发展农村经济、构建和谐健康的乡村旅游发展模式都具有重要的参考意义。

 

　　1、 数据来源与研究方法

 

　　1. 1 数据来源

 

　　根据中国互联网络信息中心(CNNIC) 发布的 2013 年第 32 次中国互联网发展状况统计报告,截至 2013 年 6 月底,我国网民规模达 5. 91亿,中国有 13. 5 亿人口,网民比例为 44%。2013年上半年共计新增网民 2 656 万人,较 2012 年底提升了 2. 0%。这些数据都足以说明大数据时代网络搜索这一便捷手段的普及程度。百度作为目前全球最大的中文搜索引擎,百度指数便是基于百度等搜索对目标关键词计算出的关注度。旅游业的发展与游客的关注度息息相关,借助百度指数这一渠道,可以快速准确地获取目的地区域不同时间段的网络关注度及趋势曲线图。本文采用 “乡村旅游 + 乡村旅游网 + 乡村旅游攻略”为叠加关键词,检索获取 2011—2013 年乡村旅游日均网络关注度及 2013 年农业部和国家旅游局公布的 83 家全国休闲农业与乡村旅游示范点网络关注度的时空变化曲线图,在曲线图上用鼠标截取全年所有日期的关注度数据。

 

　　1. 2 研究方法

 

　　1. 2. 1 乡村旅游发展的时态分析

 

　　时序特征分析包括四个层次,分别以年、月份、周和“黄金周”为间隔时段。大部分学者对网络关注度进行时态分析时较多的是针对一年内的季节和周时段变化进行分析,而对年与年之间的变化趋势关注不多,这与数据获取有一定的关系,同时如果采用日时段选取多年数据进行对比分析,量变聚集的效果并不明显,但如果不对年变化特征进行分析,选取哪一年的数据就缺乏足够的依据。对于年变化特征,文章首先根据2011—2013 年日均网络关注度以月份为间隔时段求取日平均网络关注度进行对比,如果逐年关注度变化相差不大的话,则可选取近三年数据的均值,如果逐年关注度有明显的变化趋势,则应采取趋势方程进行预测。对于月份和周时段,同样计算相应月份和一周之内每天的日均关注度作为分析数据绘制曲线图。对于黄金周则根据目前国家法定节日: 春节、“十一”两个 7 天的黄金周,清明、“五一”、端午、中秋 5 个 3 天的小假期,则搜索乡村旅游各假期前后一段时间内的网络关注度日均值。通常游客会在出行前一段时间内进行目的地信息搜索,前人选取的时间段一般未超过节前 1 个月到节日 10 天内的时间段。

 

　　1. 2. 2 乡村旅游发展的空间分析

 

　　首先针对 2013 年农业部和国家旅游局公布的 83 家全国休闲农业与乡村旅游示范点进行百度指数搜索,根据搜索情况按照关注度高低比较分析地区差异,如果关注度微弱则根据示范点的地区分布进行直接比较。比较示范点地区差异时,将地区示范点数目所占比重结合当年各地区的农业产值贡献率进行对比分析。其中,各地区的农业产值贡献率等于各地区农业产值除以全国农业产值。

　　2. 2 2011—2013 年乡村旅游周时段网络关注度特征

 

　　计算 2011—2013 年每年乡村旅游周时段网络关注度后,发现三年变化特征基本一致,因此取三年均值得到其周内网络关注度的日均值,周一 到 周 日 依 次 为: 251. 68,255. 07,251. 71,251. 51,234. 28,204. 22,209. 79。从数据中不难看出,一周之内乡村旅游网络关注度平时较高,周末较低,周三相对周二略有下降,周二最高,周四、周五继续降低,周六最低,周日略有回升。这一特征与乡村旅游周末出游人数较多互补,同时也暗示乡村旅游在平时存在潜在游客市场。乡村旅游游客平时为周末出游提前做资料收集并进行网上搜索,一般提前 3 ~ 4 天搜索目的性最强,因此周二和周三达到关注度的峰值,出游时因为出游关注度较低,周六到乡村旅游的人数最多,此时关注度最低,而周日休息时间即将结束,关注度开始回升。同时关注度走低的持续期不长,表明目前游客去乡村旅游停留时间较短,一般不超过 3 天,说明乡村旅游在延长游客关注度的停留上需要采取相关措施。

  

　　2. 3 2011—2013 年乡村旅游网络关注度季节性特征

 

　　统计乡村旅游 2011—2013 年月份的日均网络关注度,同样发现这三年的季节特征相似,因此取三年平均值得到季节性特征,各月份的日均关度分别为: 172. 96,194. 01,252. 15,266. 46,275. 70,246. 03,208. 60,214. 92,229. 49,254. 75,267. 28,253. 04,,可看出,在时间层面上,对乡村旅游的网络关注度在5 月份达到最高,1 月最低。在1 月至5 月期间呈上升状态,5 月至7 月期间呈下降状态,7 月至11 月呈直线上升状态,12 月开始回落。总体上呈“双峰”特征,主峰在5 月,次高峰在11 月,年均值为236. 28,将日均关注度高于年均值的划分为旺季,反之为淡季,则3 月至6 月、10 月至12 月均为关注度旺季,1 月至2 月、7 月至9 月为关注度淡季,出游一般相对关注度存在短期的滞后,因此乡村旅游出游的旺季仍在3 月至6 月和10 月至12 月,这与这两个时段分别是适合出游的春末夏初和秋末冬初有关,且“五一”和“十一”分处这两个时段,对游客乡村旅游的热情有一定促进作用。

 

　　2. 4 2013 年乡村旅游发展的空间差异分析

 

　　以2013 年12 月9 日农业部和国家旅游局公布的 83 家全国休闲农业与乡村旅游示范点为关键词进行百度指数搜索,发现所有示范点均显示“未被收录”,因此直接根据 83 家示范点进行地区差异比较。可以看出,华北地区示范点数目最多,所占比重约为 23%,其次是华东和西南地区,华中、东北和青藏地区示范点数目较少,位列后 3 位。结合各地区的农业产值贡献率来看,华北、华东、青藏地区的乡村旅游发展态势与该地区的农业发展基本匹配,华中、华南、东北地区农业发展优于乡村旅游, 西南、西北地区乡村旅游发展态势优于该地区的农业发展。

 

　　3、 结论与讨论

 

　　研究基于大数据背景对乡村旅游进行了创新视角的时空结合分析,揭示了当前国内乡村旅游关注度在年、月、周与“黄金周”等时段的分布特征及区域间不均衡的发展状态。从研究视角上将网络关注度从城市旅游传递到了乡村旅游,研究方法上将时间与空间进行了有机结合,在空间分析上创新地将农业与乡村旅游发展进行了有效的对比,其研究结论系统直观地展示了当前我国乡村旅游发展存在的不足及促进不同区域间乡村旅游与农业协调发展的改进空间; 为改善区域间乡村旅游与农业协调发展的不平衡现状,结合网络关注度对乡村旅游发展状况的有效影响并促进其与农业协调可持续发展提供了实证参考。通过上述实证研究可知:

 

　　(1)网络搜索引擎在农村旅游信息获取上存在较大程度的上涨和挖掘空间。

 

　　(2) 一周之内乡村旅游网络关注度周二最高,周六最低,周日略有回升,且乡村旅游游客平时为周末出游提前做资料收集进行网上搜索,一般提前3 ~ 4 天搜索目的性最强,游客去乡村旅游多为3 天之内的短期出游。

 

　　(3) 乡村旅游的旺季在3 月至6 月和10 月至12 月; 乡村出游的关注度在清明、五一和端午比其他假期要高,且这三个假期皆是节前1 天搜索目的性较强; 元旦和春节游客乡村出游的热情并不高。

 

　　(4) 结合 2013 年全国 83 家示范点地区分布和地区农业贡献率的比较分析发现: 华北、华东、青藏地区的乡村旅游发展态势与该地区的农业发展基本匹配,华中、华南、东北地区农业发展优于乡村旅游,西南、西北地区乡村旅游发展态势优于该地区的农业。说明华中、华南、东北地区应在乡村旅游开发上加深力度,而西南、西北地区则应在以乡村旅游带动农业发展上下功夫。本次研究设计基于网络关注度对乡村旅游的时空发展特征进行了分析,但因数据的可获得性和作者自身水平所限,乡村旅游的空间差异分析未能结合到具体的网络关注度,导致时空异质性的有机结合程度不高,随着乡村旅游大数据体系的进一步发展和完善,今后应针对这些不足进一步开展深入研究。

 

　　参考文献:

 

　　[1] Lovejoy K,Waters RD,Saxton GD. Engaging stakeholdersthrough Twitter[J]. Public Relations Review,2012,38(2) : 313 - 318.

 

　　[2] 卢小丽,成宇行,王立伟. 国内外乡村旅游研究热点 - 近 20年文献回顾[J]. 资源科学,2014,36(1) : 200 -205.

 

　　[3] Duarte P. Evolution of rural tourism in portugal: A 25 years a-nalysis[J]. e-Review of Tourism Research,2010,8 (3 ) : 41- 56.

 

　　[4] 朱璇. 新乡村经济精英在乡村旅游中的形成和作用机制研究 - 以虎跳峡徒步路线为例[J]. 旅游学刊,2012,27(6) :73 - 78.

 

　　[5] 郑凤萍,杜伟玲. 黑龙江乡村旅游发展问题研究[J]. 农业经济问题,2008 ,(1) : 75 -79.

 

　　[6] 李山,邱荣旭,陈玲. 基于百度指数的旅游景区网络空间关注度: 时间分布及其前兆效应[J]. 地理与地理信息科学,2008,24(6) : 102 - 107.

 

　　[7] 龙茂兴,孙根年,马丽君,等. 区域旅游网络关注度与客流量时空动态比较分析—以四川为例[J]. 地域研究与开发,2011,30(3) : 93 - 97.

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