基于旅游数字足迹的上海市旅游流网络结构分析

季学峰，吴国清

（上海师范大学 旅游学院，上海 200234）

大众旅游时代到来和游客需求多样化，都使旅游流的研究变得极为重要。旅游流是旅游业的基础，是旅游地理学研究的核心问题，[1]分析区域旅游流的时空特征、网络结构，有助于准确判定客源地、目的地之间、目的地内部旅游流连接、流向等特征，对于目的地旅游发展具有显著影响。

目前国内外对旅游流的研究成果主要为以下几个方面：旅游流驱动力研究、旅游流的时空特征研究、旅游流网络结构特征研究、旅游流基础理论研究等。[2]大数据时代使数据获取方式变得多样，也使游客信息共享变得简单、有效。网络游记便是这种共享信息的一个重要部分，其包含了游客在游玩节点过程中大量有效的时空信息、情感信息、评价信息等，[3]我们把这些数据称为“旅游数字足迹”。杨兴柱、顾朝林对旅游流驱动力系统进行了分析；[4]旅游流时空特征方面，Yan、Kim 分别研究了不同游客旅游路线的拓扑特征以及旅游交流模型；[5-6]李伟、王录仓等分别研究了武汉市特殊时段的旅游流时空分布特征、兰州旅游流时空特征。[7-8]Huang 使用协整理论分析得出百度搜索数据与实际旅游流量之间存在长期均衡关系和格兰杰因果关系。[9]在旅游流的网络结构特征方面，刘法建、张捷对中国入境旅游流的网络结构特征及动因展开了研究。[10]基础理论研究方面，钟士恩、张捷对旅游流空间模式基本理论进行了探究。[11-12]

已有研究成果表明，国内外学者研究了不同尺度下的城市旅游流时空特征、网络结构、基本理论等内容，但对都市旅游流研究不足，同时对利用大数据获取方式进行量化研究的方法也有待深入探索。本文将以上海为都市旅游流研究对象，通过社会网络分析法，对访沪外地散客旅游数字足迹进行量化分析，研究上海市旅游流时空及网络结构特征，并根据研究结果提出实质性建议。

一、数据来源与研究方法

（一）研究区概况

上海是国家历史文化名城，中国经济、金融、贸易、航运、科技创新中心。地处长江入海口，东隔东中国海与日本九州岛相望，南濒杭州湾，北、西与江苏、浙江两省相接，上海市总面积6 340.5 平方千米。旅游业在上海国民经济和社会发展中具有重要的战略地位。加快旅游业发展，积极服务上海“四个中心”和社会主义现代化国际大都市建设，是适应人民群众消费升级和上海产业结构调整的必然要求，对于扩内需、稳增长、调结构、增就业、惠民生、促进上海创新驱动发展、经济转型升级意义重大。

（二）数据来源

通过“八抓鱼采集器”采集马蜂窝网站上的网络游记作为论文的基础数据。为获得有效数据，需对基础数据进行筛选，筛选要求包括：可以还原游客停留天数、出游时间。出游时间为2018年5月至2019年5月，重现游客旅游线路，网络游记作者为外地散客，获得网络游记1 563 篇，最终选取有效网络游记1 124 篇。

（三）研究方法

采用社会网络分析法，分析旅游流网络中点线关系，研究不同节点间联系的强弱程度、类型以及旅游流的流量、指向等；分析旅游网络整体、部分特征，可以充分显示出旅游流网络结构特点。通过UCINET 6.0 和NETDRAW 软件对上海市旅游流进行可视化分析，研究该区域旅游流时空特征以及网络结构特征。

二、上海市旅游流时空特征分析

（一）时间特征分析

通过对上海市近一年旅游网络游记的出游时间分析，得出旅游流出游季节分布特征，可以看出，上海市散客旅游流出游时间存在明显的季节性特征。出行季节在5月、7月和10月达到三个峰值。“五一”“十一”“黄金假期”以及7、8月份的暑期时间是出游的高峰时段，这也表明旅游流明显的季节变化特征。

游客停留时间能够间接显示目的地吸引力强弱程度。通过数据分析可知，上海市旅游流的停留时间区间存在一定的时间跨度，显示出上海市旅游流的停留时间变化。主要停留时间在1-15 天的范围内呈现出递减的趋势，停留时间最多的3天，最少的是10-15 天。

将来沪散客停留时间进行区段划分后，1-3天停留时间所占比重最多，其次是4-6 天、7-9 天、10 天及以上，分别占了50.3%、31.1%、14.8%、3.8%。由此可以看出来沪散客主要以短期游玩为主，中长期游客停留时间较少。

（二）空间特征分析

除了时间属性之外，旅游流也具有空间属性，表现为在一定的空间范围中的流动现象。根据采集得到的1 124 条有效数据，整理出966 条原始旅游流线路，再计算出游客旅游线路中重要旅游景点所占的比例。将旅游线路中所涉主要的17个旅游景点出现频次和所占比例总结如表1。

表1 上海市旅游景点偏好

从表1中可知，966 条原始旅游流线路中，出现频次最多的是迪士尼，出现了943 次，所占比例为97.6%，也就是几乎每一条线路都会涉及到迪士尼乐园，这表明了迪士尼对旅游流量和流向具有很强的影响力。其次是外滩和陆家嘴，这也是上海最典型的人文旅游节点，迪士尼开园之前，它们一直都是来沪游客首选节点，是上海对外旅游宣传的窗口。景点里出现频次相对较低的则是南京路、朱家角、上海老街、思南路。南京路的出现频次与预期研究结果相悖，主要原因可能是和外滩、陆家嘴的同质性较高，但是外滩和陆家嘴的代表性更强，游客在记录游记时更多用文字对后者进行表述，这就降低了南京路旅游节点的出现频次。另外朱家角、上海老街、思南路这类旅游节点频次虽然相对靠后，但是也显示了游客对上海人文旅游节点的关注逐渐上升，这类节点对旅游流的流量和流向产生了较大的影响。

三、旅游流网络结构分析

一方面，探究上海市旅游流的线路、节点或区域选择，以此建构旅游流网络；再通过NETDRAW 软件绘制旅游流网络图，显示各节点在网络中的地位以及强度关系；最终通过UCINET 6.0 软件对旅游流网络的规模、密度、中心性等几个维度对网络结构特征展开分析。

（一）旅游流网络结构

对收集的TEXT 文本类基础数据进行整理分析，以此获取有效数据，通过UCINET 6.0 将文本格式转化，再导入NETDRAW 软件中。得到旅游流网络结构图，如图1。

旅游流的流向关系由网络结构图中不同节点之间有向线段表示，某一节点M 与另一节点N之间连接关系的数量，则用MN 之间有向线段多少表示。如果网络中某一节点M 指向另一节点N的有向线段越多，则表示该节点M 到另一节点N的旅游人流量越多；该节点对另一节点有辐射效应和影响，反之也表明另一节点N 对该节点M 有吸引力和聚集影响。图1中流量相对大、连接关系较强的节点有迪士尼、陆家嘴、外滩、博物馆、田子坊等。

图1 旅游流网络结构图

（二）旅游流网络特征分析

1.网络规模与密度

该规模是旅游流网络中涵盖的节点数量的反映，密度指网络图中不同节点间联系的密切程度，是网络结构中不同节点间实际具有的连接数量A与计算结果中会存在的最大连接数量B 之比，计算公式为：网络密度=A/B（B-1），网络密度的值域为[0，1]，该值越大表示网络中每个节点之间联接程度越高，游客选择的旅游线路数量也越多。根据分析可得上海市旅游流网络存在的最大连接数目272 个，实际存在的连接数目109 个，网络密度为0.4，说明上海市不同节点间连接较为紧密，整个市域内形成了相对成熟的旅游路线。

2.中心性分析

该分析指出了不同节点之间的“联系”对各节点在网络处于的中心位置的一种数值表达，分析包括了三个方面：度中心性、接近中心性、中介中心性三个指标。

1）度中心性

即通过计算与其直接相连的节点数目来分析某一节点在网络中的地位。包括点出度、点入度两个指标，其值越大则节点越处于网络的中心地位。计算公式为：

公式中CD，out（ni）和CD，in（ni）各自代表了节点i的点出度以及点入度，rij，out代表从节点i到节点j的有向关系，rij，in则代表了从j到i的有向关系。将上海市旅游流网络结构中心性计算结果汇总，见表2。

表2 上海市旅游流网络结构中心性分析结果

从表2中可得，点入度、点出度均较高的节点为迪士尼、外滩、陆家嘴、城隍庙、豫园、田子坊、新天地、博物馆、东方明珠、人民广场，表明这几个节点在旅游流网络结构中处于中心地位，是上海市重要的旅游接节点。另外朱家角、武康路也处于较为中心的地位，南京路的中心地位偏弱和前文的提取到的旅游频次较少有关，也可以用前文的说明对此作出解释。

2）接近中心性

即通过测量某节点与其他节点的接近程度，其值越小则节点与其他节点的距离越接近。计算公式为：

其中CC（ni）表示节点i的接近中心性，d（ni，nj）表示节点ni与nj之间的最近距离。

从表2可得，在上海市旅游流网络结构中，内、外向接近性均较高的节点是迪士尼、陆家嘴、城隍庙、外滩、豫园等，表示这些节点在旅游线路中出现频率相对较高，并且与其他节点的联系更紧密、旅游路径更短。其他部分节点内、外接近中心数都较低，表明该节点与其他节点的联系性相对较差，如朱家角位于松江地区，与迪士尼、外滩、陆家嘴等旅游节点的联系性较差。

3）中介中心性

即测量某个节点在多大程度上位于其他节点的“连接通道”而具有的影响力，该值越大则表明该节点对其他节点的影响力越强，越处于网络的中心位置。计算公式为：

公式中CB（ni）表示节点i的中介中心性，gjk表示从节点j到达节点k的经过中间路径数量，gjk（ni）表示从节点j到达节点k需经过节点i的中间路径数量。

从表2中可得，上海市旅游流网络结构中介中心性最高的节点是迪士尼，达到了9.222。表明迪士尼节点对其他旅游节点作为“连接通道”的概率最高，对附近旅游流的影响程度也是最高的，在网络中发挥了最重要的连接作用。其他中介中心性较高的是陆家嘴、城隍庙、豫园、田子坊等节点，游客以这些节点作为“连接通道”的几率也较高。旅游节点中介中心性较弱的是朱家角、上海老街、中华艺术宫等，表明这些节点在网络中的“连接”能力较弱，对其他旅游节点的控制和影响能力较低。

3.凝聚子群分析

该分析既能显示旅游流网络结构中最直接、最密切联系的子群数量，也可以反映网络整体结构、各子群内部连接特征，显示游客对旅游线路组合的制定和选择。通过UCINET 6.0 软件，研究得出上海市旅游流网络的8 个子群及密度，见表3。

从表3中可知，旅游流网络结构存在着关系紧密的8 个子群，内部集聚特征较为明显。结果中第1、2、3、7 个子群联系存在较大密度，第7个子群最大。分别是1：迪士尼、陆家嘴、南京路、人民广场、东方明珠；2：外滩、世纪公园；3：中华艺术宫、博物馆；7：城隍庙、豫园子群。说明这些子群内部旅游节点之间旅游流流动频繁、在旅游线路中出现频次较高。进一步分析得知，这几个子群互相之间或与其他子群之间的联系也较密切，第1 个子群与第2、7 个子群的联结密度分别为25.100 和8.700；第2 子群与第7 子群之间的联结密度为32.500；

表3 上海市旅游流凝聚子群分析

4.核心—边缘分析

通过核心边缘模型可以进一步对节点在旅游网络中所处位置作一个量化表达。某一节点自身的集聚能力以及该点对其他节点的辐射能力，可以表明该节点的核心度；某一节点的集聚和辐射能力越强，该景点就越接近于网络核心位置。运用 UCINET 6.0 中网络核心— 边缘分析（NETWORK-CORE/PERIPHERY）对旅游流网络结构核心—边缘度进行分析，结果见表4。

表4 旅游流核心—边缘分析

结合处理结果，从表4中可得，核心节点共12 个分别是迪士尼、陆家嘴、外滩、博物馆、南京路、中华艺术宫、豫园、田子坊、东方明珠、城隍庙、人民广场、新天地，在整体网络密度为0.4 的情况下，核心区内部节点的连接密度为15.470，而边缘区内部节点间的连接密度为1.000，表明上海旅游流网络中具有显著的集聚—分散效应，核心节点集中效应明显。核心节点与边缘节点的连接度为2.500，相对较高，表明核心节点对边缘节点的辐射带动能力较强。另外结合上海游憩公共空间相关研究成果将17 个旅游节点所集聚的游憩公共空间汇总于表5。

从表5可知，目前上海市旅游流游憩空间偏好主要涉及8 个，占到总数47 个游憩公共空间[13]的17.02%，比例较低，且主要集中在中心城区（外环线以内）核心区段，其他中心城区以内地区或者中心城区以外游憩公共空间偏好较低，总的来说也呈现了核心—边缘分布趋势。

表5 上海市旅游流游憩公共空间偏好

四、结论与建议

（一）结论

文章通过社会网络分析法对上海市旅游流时空、网络结构特征展开研究，得出了以下结论：

1.通过时间、空间特征分析，可知外地散客游客出游上海的时间主要集中在5月、7月、10月，受季节变化影响较大；旅游时间在1-15 天之间，游客停留时间集中在1-3 天，平均停留时间为3 天。游客具有明显的节点以及区域偏好，分布于具有标志性地方元素的著名景区，如外滩、陆家嘴、迪士尼等。

2.用网络密度、中心性分析，可得旅游流的整体网络密度为0.4，处于较低水平，旅游节点分布相对集中，迪士尼、外滩、陆家嘴、田子坊、博物馆等景点处于网络的中心，对其他节点具有明显的集聚、辐射能力和交通枢纽的作用。

3.通过凝聚子群分析，可见上海市目前存在8 个凝聚子群，各个子群内部存在紧密、直接的联系，旅游流之间具有明显的地理邻近关系。

4.用核心—边缘分析，可发现旅游流网络等级差距相对较高的核心区有12 个旅游景点，联结密度为15.470，各景点之间联结紧密。而边缘区内部连接密度为1.00，相比核心区内部而言其连接密度较低。核心区与边缘区之间的连接密度为2.500，存在较高的连接程度，边缘区受到了核心区一定的辐射效应。

另外结合上海市游憩公共空间研究，对本文所涉及17 个旅游节点进行空间叠加，研究显示上海市旅游流主要涉及的游憩公共空间主要有8类，占所有47 个游憩公共空间的17.02%，所占比例较低，并且主要集中在中心城区（外环线以内）核心区段，中心城区以内其他地区或者中心城区以外的游憩公共空间偏好较低，总的来说也呈现了中心集聚分布趋势。

进一步研究中，希望能够通过对比不同年份之间旅游流的时间与空间网络结构特征，分析其动态演化肌理，探究表象及其背后逻辑。

（二）建议

目前上海市旅游流主要集中在中心城区的核心区段以及迪士尼旅游节点，旅游流集聚特征比较明显。上海旅游业应该从以下方面多下功夫：

1.积极开展景区宣传

对旅游流偏好较低的节点或者区域实施旅游形象宣传营销，提升知名度。具体可以利用网络、自媒体营销等手段对景区（节点）进行积极推广，同时提升景区的异质性、独特性，吸引更多游客群体，对旅游流的流量和流向产生有效的影响。对于淡旺季影响方面景区营销可以通过引导“淡季”的需求，降低淡季时的景区闲置率。由于旅游产品具有“不可储存性”，淡旺季、团队与散客可以实行差价以实现经济效益的最大化。可以在最后一刻打折出售，以确保能有一定的收入，因为产品一旦过时将失去其价值。但是，价格对供求关系的影响并不都很大，所以可以在淡季的时候，实行景区促销，通过在价格上的调整来刺激旅游者在景区淡季时的需求。

2.提升景区或游憩空间质量

针对旅游流网络整体密度低、节点分布不均衡等情况，应着眼于提升景区或者游憩空间质量，实现旅游流多向分流。随着体验经济和休闲旅游时代的到来，游客更多地关注所在旅游环境的舒适度，也就是旅游体验，而景区或者游憩空间的服务、设施质量、可达性等都会直接影响游客体验，因此需要有效提升景区或者游憩空间综合质量，吸引更多游客，实现旅游流多向分流作用。具体而言，不同景区可以实行相应的体验营销，体验营销是指通过体验的方式进行产品和服务的销售，[14]旅游景区可通过相关的旅游体验活动引导游客的视觉、情感、思考、行为和互动，以满足游客体验需求，使其能够融入到景区营销的各个环节中来，实现景区和游客双赢的目的。对景区来说，选择合适的营销目标与标准是开展景区关联营销的重点，如果关联营销的实践能够取得成效，那么这部分消费者将给景区效益带来质的提升，有效推动本区域旅游业整体良性发展。

3.构建旅游命运共同体

研究结果表明上海市旅游流多具有明显的节点以及区域偏向，分布于具有地标性、地方文化符号的热门节点或重要的交通景点。例如外滩，陆家嘴，游客对其具有很强的认可度，因此需加强核心节点与边缘节点互动合作，充分利用核心节点“集聚—吸引效应”，带动边缘节点良性发展，提升核心—边缘联结程度。需要加强不同区域节点在旅游产品、旅游线路组合等方面的合作，合理规划开发凸显当地文化特色、具有体验性的优质旅游线路，确保市域内旅游资源的最佳组合，推动该地区旅游发展一体化发展，构建和发展旅游命运共同体。