基于百度搜索的景区网络关注度比较研究

    宋雨晗 冯晓兵

    

    

    

    摘? ?要：互联网和移动终端的普及，使网络搜索已经成为游客了解旅游信息的重要渠道。通过百度对“乐山大佛”“峨眉山”的搜索数据的统计分析发现，峨眉山景区的网络关注度要显著高于乐山大佛景区，景区的网络关注度具有明显的时间波动性;夏季是两个景区的旅游旺季，在以周为时间段的统计分布上，景区的网络关注度与人体精力曲线呈反比例。

    关键词：百度搜索;网络关注度;比较分析

    中图分类号：F59? ? ? ? ?文献标识码：B? ? ? ? ?doi：10.3969/j.issn.1009-6922.2019.03.010

    文章编号：1009-6922（2019）03-59-06

    一、研究背景

    随着互联网和移动终端的普及，网络搜索已经成为游客了解旅游信息的重要渠道，對事物和现象的现实关注能够体现在网络上的搜索频率中。因此通过统计网络搜索数量，可以分析出在一定时段内互联网用户对相关信息的关注程度。游客网络关注度是游客在出游前通过网络辅助决策形成的，是游客出游的一种前兆。旅游网站访问人数与景区现实旅游客流量之间存在极高的相关性。旅游景区网络关注度不仅对旅游客流具有“导引”作用，而且对景区客流量具有预兆性，根据旅游景区实际游客量与百度搜索的关系，可以有效预测旅游景区当天的游客量。

    乐山大佛景区和峨眉山景区属于世界物质和文化双遗产景区，同为5A级景区，并同属于乐山市，在乐山市旅游市场中占据重要的位置。在每年黄金周期间，两个景区都会出现接待量饱和等问题。通过对这两个景区网络关注度进行分析，可对景区预测未来的游客量提供科学参考，有利于景区假日期间提前做好旅游接待工作。百度是国内第一大搜索引擎，基于用户在百度上对“乐山大佛”“峨眉山”的搜索数据，分别统计2017年用户对两个景区的搜索量，从年、季、月、周四个方面分析比较峨眉山景区和乐山大佛景区的网络关注度，以期为景区游客管理与旅游营销提供参考。

    二、文献综述

    网络搜索指数分析人们对某一区域或者事物的网络关注度，研究现实情况和用户需求与行为间的关系，已在国内外广泛应用。外国学者主要是基于谷歌搜索指数，国内学者大部分采用百度指数，百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台，其统计依据依赖于游客出行前的需求以及对互联网搜索可靠性的认可。刘小英（2018）基于百度指数，分别从PC端和移动端对峨眉山景区的网络时空关注特征进行了研究;严江平（2018）通过“百度指数”对广州市23个4A级及以上景区2016年的网络关注度的时空特征进行了分析;石张宇（2017）基于百度指数，从周时段、月时段、黄金周期间、三大旅游区域和网络关注客源地域特征5个方面对安徽省旅游景区的网络时空关注度进行了研究;卢文月（2015）基于百度指数对浙江省5A级景区假日期间的网络关注度进行了研究;张丽峰（2014）使用百度指数对北京5A级景区的周、月、黄金周期间的网络时空分布特征进行了研究;林志慧等（2012）对中国百强旅游景区的网络关注时空分布特征进行了分析;袁俊（2010）、毛小岗（2011）、申怀飞（2013）等分别对武汉、北京以及河南省的A级旅游景区的空间布局结构和空间特征进行了分析;李君轶等（2010）通过百度指数对西安国内游客旅游网络信息搜索行为进行了研究。

    三、研究内容

    （一）景区网络关注度年度分布特征比较

    从图1可以看出，乐山大佛景区的网络搜索量在2月份达到一年的顶峰，但是持续时间较短，其次是在4月初、5月初、10月初三个时间点形成了阶段性的小高峰，这四个点分别是春节、清明节、劳动节和国庆节，其中国庆节期间的搜索量高峰期保持时间相对较长;7月至9月这三个月的整体搜索量在一年中处于较高的时间段，说明景区的网络关注度与居民的节假日有着直接的联系，也进一步诠释了网络关注度在一定程度上可以预测未来景区的游客量;11月26日左右又形成了一个小高峰，随后进入旅游淡季，乐山大佛景区的网络关注度达到一年中的低谷。

    峨眉山景区的网络搜索量除1月份、2月份的几个个别时间段外，年度搜索量要整体高于乐山大佛景区。峨眉山景区的网络搜索量高峰期分别在2月、8月、9月、10月，其中最高值出现在2月份末，当日最高搜索量达到30000，随后下降进入比较平稳的阶段，且从3月份一直持续到7月份;随着暑假的临近，峨眉山景区的网络搜索量逐渐上升，一直持续到10月份的国庆节，属于峨眉山景区的旅游旺季。总体来看，峨眉山景区网络关注度保持比较稳定的时间段是在4-6月份以及11-1月份，虽然在清明节及劳动节期间有小幅波动，但总体关注度是较低的。

    （二）景区网络关注度季节性分布特征比较

    比较分析乐山大佛景区和峨眉山景区网络关注度的季节性分布特征差异，分别对两个景区1月、5月、8月、10月的百度搜索数据进行统计，由这四个月的数据分别代表景区的冬、春、夏、秋四个季节，形成图2所示的景区网络关注度季节性分布图。

    从图2可以看出，峨眉山景区的网络搜索量要整体高于乐山大佛景区，季节性波动振幅较乐山大佛景区要大，乐山大佛景区的季度平均搜索量整体波动幅度相对较小;两个景区在夏季的搜索量最高，分别达到17万和22万。乐山大佛景区的网络搜索量在春季最低，搜索量仅有12万，秋季和冬季的搜索量较为平稳，搜索量保持在14万左右;峨眉山景区的网络搜索量在秋季最低，且低于乐山大佛景区，搜索量只有15万，冬季和秋季的网络搜索量差距不大，也是15万左右。说明两个旅游景区的旅游旺季都是夏季，春秋冬属于旅游淡季，网络搜索量有着明显的差距。

    （三）景区网络关注度月分布特征比较

    为了对两个景区的网络关注度季节性分布特征进行进一步分析，对不同季节月份的日搜索量进行统计，以1月、5月、8月、10月这四个月份的日搜索数据为基础，绘制两个景区的网络关注度的不同季节的日分布特征，具体见图3—图6。

    从图3可以看出，在一月份，峨眉山景区的网络搜索大部分时间都保持在4000左右，且很稳定，从1月27日开始有了显著的上升，搜索量逐渐上升到9500左右。这是由于春节的原因，1月27日是农历的年30，从27日开始正式进入春节假期。乐山大佛景区的网络搜索量波动幅度较大，除1月27日受春节假期的影响显著提升之外，1月3日至1月8日之间有一个搜索小高峰，搜索量在5000—10000之间波动，这段时间属于中国农历的腊八节。

    从图4可以看出，乐山大佛和峨眉山景区在5月份的网络搜索量相对较为平稳，且峨眉山景区的网络搜索量要整体高于乐山大佛景区，乐山大佛景区5月份的网络搜索量保持在3000-5000之间，峨眉山景区的网络搜索量在4000-6000之间。两个景区的网络搜索趋势较为相似，月初和月末的搜索量较高，这也是受到假期的影响，月初是五一劳动节，月末是农历的端午节，都有国家规定的三天法定假日。

    从图5可以看出，峨眉山景区在8月份的网络搜索量要显著高于乐山大佛景区，日均搜索量差距在2000以上;乐山大佛景区在8月份的网络搜索量较为平缓，日均关注度保持在在5000左右。在8月8日至10日之间乐山大佛景区的网络搜索量有一个小高峰，这时间段峨眉山景区的搜索特征也类似，而且峨眉山景区在8月19日至21日之间还有一个小高峰，除此之外整体保持平稳，日均搜索量保持在7000左右。

    从图6可以明显地看到，受国庆黄金周的假期影响，10月1日至10月5日保持了较高的搜索量，两个景区的搜索量都在7000以上，最高日搜索量达到9000。从10月5日两个景区的搜索量都开始逐步下降。从10月9日开始一直到10月31日，10月的月中与月末的网络关注度是比较平缓且低的，搜索量在3000—4000之间，两个景区的网络搜索量在10月份保持了较高的相似性。

    （四）景区网络关注度周分布特征比较

    根据两个景区四个月份的网络搜索量數据，将其相应日期对应的周中数据进行加权平均，便得到两个景区的网络关注度周分布特征数据。从图7可以看出，景区网络搜索量的周分布特征与人体每周活动精力曲线呈反比例关系，周中人的精力较为旺盛，相比闲暇时间较少，所以对于景区的网络搜索量不高，搜索量在7000—8000之间;人们在周一、周二和周末对于景区的网络关注度比较高，日均关注高达9000左右，而峨眉山景区的网络搜索量在周中的分布都要高于乐山大佛景区。

    四、研究总结

    旅游景区的网络关注度在一定程度上可以反映景区的实际旅游客流，可以通过网络关注度数据对未来的旅游客流进行预测，分析旅游景区潜在的旅游目标市场和人群，从而提前做好相关的游客管理预案与有针对性的旅游营销。研究发现，峨眉山景区的整体网络搜索量要高于乐山大佛景区，表现出更高的网络关注度;旅游景区的网络关注度具有明显的时间波动性，会受到旅游淡旺季、节假日及特殊事件的影响，在春节黄金周、五一劳动节、端午节、国庆节、元旦等国家法定假日前及期间，旅游景区的网络关注度会形成一个小高峰，然后逐渐下降，节后趋于低谷;每年的7月至10月国庆黄金周是两个景区的旅游旺季，冬季（除春节期间外）网络关注度最低，春季和秋季差别不大;在以周为时间周期的统计上，旅游景区的网络关注度也呈现明显的规律规划，与人体的精力曲线相反，周中的网络关注度最低，周五之后开始上升，在周二达到最高，然后逐渐下降。

    参考文献：

    [1]刘小英.峨眉山旅游景区网络关注度时空格局特征研究[D].重庆师范大学，2018.

    [2]严江平，宋志红，李巍.广州市旅游景区网络关注度时空特征研究[J].资源开发与市场，2018，34（01）：.

    [3]石张宇，房丽.安徽省旅游景区网络关注度时空特征研究[J].安庆师范学院学报（自然科学版），2016，22（04）：.

    [4]户文月.基于百度指数旅游景区假期网络关注度特征研究——以浙江省5A级旅游景区为例[J].旅游论坛，2015，8（04）：.

    [5]张丽峰，丁于思.北京5A级旅游景区网络关注度分布特征研究[J].资源开发与市场，2014，30（11）：.

    [6]林志慧，马耀峰，刘宪锋，高楠.旅游景区网络关注度时空分布特征分析[J].资源科学，2012，34（12）：.

    [7]袁俊，余瑞林，刘承良，蒋永业.武汉城市圈国家A级旅游景区的空间结构[J].经济地理，2010，30（02）：.

    [8]毛小岗，宋金平，于伟.北京市A级旅游景区空间结构及其演化[J].经济地理，2011，31（08）：.

    [9]申怀飞，郑敬刚，唐风沛，吴国玺.河南省A级旅游景区空间分布特征分析[J].经济地理，2013，33（02）：.

    [10]李君轶，杨敏.西安国内游客旅游网络信息搜索行为研究[J].经济地理，2010，30（07）：.

    责任编辑：秦利民

    [收稿日期]2019-03-05

    [作者简介]宋雨晗（1991—），女，四川乐山人，硕士，乐山师范学院旅游学院助教，主要研究方向：旅游景观设计与规划;冯晓兵（1991—），男，山西晋中人，硕士，乐山师范学院旅游学院讲师，主要研究方向：区域旅游发展。

    [基金项目]四川省旅发委遗产旅游基地项目《四川省5A级景区网络时空关注度研究》（项目编号：YCB17-01）。