探索科学杂志
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探索科学杂志-基于微博签到大数据分析与旅游景区客流特征研究建立游客“预期—现实”模型
发布时间：2021/4/15基于微博签到大数据分析与旅游景区客流特征研究建立游客“预期—现实”模型
陈泽明
摘要：本研究基于微观尺度利用微博签到数据完成对旅游流的研究，以具有典型性的钟山旅游风景区为微观尺度代表进行研究，基于虚拟网络视角进行分析，借用微博中的大数据和实践分层法以及经验模态法（EMD）对旅游区中的客流波动予以探索，除此之外通过分离节假日和非节假日完成对不同属性游客进行节日和节事效应差异研究。通过研究发现，钟山风景名胜区不同类型的游客具有相同的签到时间规律，但是不同性别和地域的游客表现出不同的签到周期波动差异。不仅如此，不同属性游客受节假日效应的影响也有所差异。本研究对于如何正确地挖掘和使用越来越多的结构化、非结构化数据，对不同社交网络“大数据”与实体地理进行交互式验证，建立游客“预期—现实”模型以及预警机制，使“大数据”能够真正为旅游业所服务，为推动旅游景区智慧化提供理论支持和应用依据。
关键词：微博签到；旅游流；周期波动；钟山风景名胜区
0引言
信息化时代发展对于现代社会经济和产业结构产生着影响，同时也冲击着实体和虚拟空间组织，重构多维立体的生活形态。中国“两微”时代的到来也是信息化高速发展的重要标志之一，两微即微博和微信，两者作为当前主流的社交工具已然成为多数人的主流生活方式之一。以新浪微博为例，截至当前，微博月活跃人数为2.12亿人。在“两微”时代中，用户在网络上留下的信息足迹有大量涉及隐私安全的信息，部分信息可被深度挖掘，有助于商家对用户行为进行分析，实现更好的理解客户，为客户解决其需求。
本研究基于微观尺度利用微博签到数据完成对旅游流的研究，以具有典型性的旅游风景区为微观尺度代表进行研究，基于虚拟网络视角进行分析，借用微博中的大数据和实践分层法以及经验模态法（EMD）对旅游区中的客流波动予以探索，除此之外通过分离节假日和非节假日完成对不同属性游客进行节日和节事效应差异研究。
1研究对象与研究范围
1.1研究对象
本文以新浪微博用户在南京钟山风景名胜区一年内的的签到数据为研究对象，进行钟山风景区内部客流波动特征的研究。
1.2研究范围
钟山风景名胜区位于南京，是南京的核心景区之一，享有“国家风景名胜区”之美称、荣获5A级旅游景区等称号，也是世界文化遗产所在地。该景区年游客量超八百万人，以该典型案例景区作为研究对象具有一定的代表性和现实意义。
2数据采集与处理
2.1数据采集
在数据采集的过程中，根据本研究的需要，对所调用的应用接口返回的相关字段进行了筛选，最终选取了其中的用户ID、用户性别、用户所在地、用户签到地点的经、纬度以及相对应的签到时间和签到内容，并生成了如下的游客微博数据要素表（表1）。
表 1 游客微博数据要素表（略）
2.2数据处理
对采集到的数据导入软件进行分析，同时与景区矢量图进行对比，并剔除无效数据，最终有效有效签到数为21135人次，其中男性游客和女性游客比例大致为0.693；本地游客和外地游客比例大致为0.547。
3旅游区客流特征及周期波动
3.1旅游区日度客流特征
钟山风景区日度游客签到整体呈现出具有双峰的“M”型分布结构，具有显著的对称性。日度游客统计图如下，由图可知游客日签到数以“30~40（人次）”数量最多，逐级向左侧递减；4、5、10月份签到人数最多，造成这一现象的主要原因与我国的休假制度等因素有关。
图1 游客签到散点图（略）
图 2 不同性别、地域游客签到散点图（略）
从性别角度来看，男、女性签到特征整体呈现“M”型，与总体签到特征一致（图2）。外地游客签到数6、7、8月为最低，与总体签到规律有所不同，说明在旅游旺季本地游客会避免高峰，防止造成拥挤等不愉快的旅游体验、
表2 不同属性游客签到统计特征（略）
表3 不同性别、地域游客签到相关性检验（略）
通过坐标路径图能够更加清晰直观的反映样本数据的结构特征与演变路径。如图3以总体游客签到数为横坐标，不同性别、地域的游客签到数为纵坐标绘制坐标路径。
图3 性别、地域间游客签到坐标路径图（略）
3.2旅游区客流波动特征
利用经验模态分解法（EMD）将2014年日度游客总签到数进行分解，如表4、图4所示。根据图示结果可知，游客总体签到数以高频周度波动为主，月度和季度贡献较少，趋势项方差占比小，说明游客总体签到规律稳定，不具备明显上升或下降特征。
表 4 不同属性游客签到的各 IMF 分量周期与方差贡献率（略）
图4 游客签到 EMD 分解图（略）
在性别差异方面，男、女性游客签到数整体以高频的周度波动为主，低频波动为辅，没有清晰的未来走势，且男性受节假日和季节变化影响较大，女性则受外界因素影响较小。
图5 不同性别游客签到 EMD 分解（略）
在地域差异方面，外地游客以周度、月度等高频时间变化波动为主，并具有季节的变化特征。
图6 不同地域游客签到 EMD 分解（略）
4旅游区双休日与工作日客流特征对比
图7绘制了2014全年52个双休日和工作日的游客签到对比曲线图，说明在重大节日时，周末成为了游客签到的集中表现时期，这与人们避开工作时段，选择休息日参与景区重大节日的实情相符。
图7 双休日、工作日游客签到折线图（略）
图8 男、女性游客双休日、工作日签到图（略）
图9 不同性别游客双休日、工作日签到图（略）
通过（图8、图9）对比发现，女性游客整体签到数高于男性游客，在周末具有更为显著的“节日效应”。
图10 本、外地游客双休日、工作日签到图（略）
图 11 不同地域游客双休日、工作日签到图（略）
进一步对比本地和外地游客在双休和工作日的签到规律可知，后者在签到数量差别不大，波动规律抑制，本地游客受黄金周影响小，但受景区内节事影响显著。
5结论与讨论
本文通过引入LBS微博大数据，基于微观尺度利用微博签到数据完成对旅游流的研究，以具有典型性的旅游风景区为微观尺度代表进行研究，基于虚拟网络视角进行分析，借用微博中的大数据和实践分层法以及经验模态法（EMD）对旅游区中的客流波动予以探索，除此之外通过分离节假日和非节假日完成对不同属性游客进行节日和节事效应差异研究。通过研究发现，钟山景区不同类型的游客具有相同的签到时间规律，但是不同性别和地域的游客表现出不同的签到周期波动差异。不仅如此，不同属性游客受节假日效应的影响也有所差异。
参考文献：
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