基于ABC 态度模型的旅游景区形象网络化呈现研究——以贵州省5A与4A级景区为例

舒小林，何亚兰，闵浙思

（贵州财经大学 工商管理学院，贵州 贵阳 550025）

0 引言

旅游景区是游客旅游行为产生的核心吸引物，也是目的地旅游产业链的关键环节，其高质量发展可以激发游客的到访率和重游率，促进旅游目的地区域经济发展［1］。新时代人们借助互联网出游趋势愈加显现，网络评价和网络形象成为旅游消费的重要参考依据［2-5］。旅游目的地及景区网络形象和声誉备受国内外学者的关注，并形成了以下研究方向：①利用网络文本分析单个旅游目的地形象感知。Stepchenkova等［6］根据旅行社文本内容分析了俄罗斯的旅游形象；Choi 等［7］利用旅游官网、旅行社、在线杂志等网站文本分析了中国澳门的旅游形象；William［8］利用在线图片和传统印刷的手册指南对比分析了韩国首尔的旅游形象；瞿华等［9］根据携程网和蚂蜂窝的网络游记文本分析了广州市的旅游形象感知。②呈现多个目的地旅游形象的分异特征。沈体雁等［10］选择旅游局官网、景区官网和门户网站旅游频道文本分析了我国153 家5A 级景区网络形象指数的分异特征；田逢军等［11］根据网络图片和文本分析了江西省11 个地级市旅游形象分异特征；徐小波等［12］基于“携程网”文本，运用多种方法对我国49个优秀旅游城市形象感知进行了对比分析；李萍等［13］利用百度旅游、携程网等点评文本分析了5 个北京社区旅游形象。③在数据来源和研究方法上，网络文本数据来源主要有百度指数［11］和携程［13］、谷歌［8］、旅游官网［7，10］等网站上的宣传内容、点评与图片，分析方法包括内容分析法［6］、扎根理论［14］、多种方法综合［12］等。

上述研究为本文提供了较好借鉴，同时在以下方面有待拓展：①研究视角上，经济学和地理学视角多，营销学和心理学视角少；②研究内容上，对旅游目的地网络形象指标体系构建及计算、类型划分等处于前范式探索阶段，有待继续探究；③研究对象上，关注旅游城市、5A级景区的较多，但对分布范围更广、数量更多、问题更突出的4A 级景区研究较少；④研究方法上，信息数据来源类似或单一，不能真实反映游客所呈现的网络形象。基于此，本文以贵州省5A 与4A 级景区作为研究对象，基于营销学、心理学理论中的ABC态度模型构建网络形象评价指标，并利用百度指数、旅游电子商务企业等多源互联网大数据，采用熵值法计算权重，利用纳尔逊法划分网络形象类型并剖析分异特征，试图从整体上把握贵州旅游景区形象的网络化呈现特征，以期为高级别A 级景区预警、复查暗访、营销和管理等高质量发展提供科学依据。

1 研究设计及数据来源

1.1 景区网络形象评价设计

旅游目的地形象主要包括知名度、美誉度等维度［15，16］。其中：知名度可以反映潜在游客旅游前对目的地的知晓、识别和了解程度；美誉度可以反映游客旅游后对目的地景观质量和服务质量的好感、接纳和欢迎程度［11］。旅游景区形象最终要传播给受众，并影响潜在游客消费决策行为和旅行的全部过程。从游客出游过程看，随着互联网的发展和广泛应用，游客出发前先知晓即将前往的目的地，并到互联网上搜索相关信息；到达目的地后开展旅游体验，不断地与网络搜索信息感知对比产生情感反应，用摄影方式将“美、好”的旅游凝视和情感进行物化；旅行后通过攻略、短视频、评价、朋友圈等行为方式表现情感反应，进而影响游客自身“重游”意愿和其他游客的旅游行为。基于以上分析，旅游景区网络形象评价模型是一个类似消费者行为学中由Rosenberg与Hovland提出的认知（Cognition）—情感（Affect）—行为（Behavior）态度模型［17］，即ABC 态度模型。游客出发前先是基于景区的知名度进行网络信息搜索和感知，相当于ABC 态度模型的认知（Cognition）部分，游客在目的地旅游体验和用摄影对情感物化对应ABC态度模型中的情感（Affect），游客旅行后评价及影响则对应ABC 态度模型中的行为（Behavior）。据此，本文构建了基于ABC 态度模型的景区网络形象评价模型（图1）：搜索数据反映网络关注度；网络呈现的景区美景及美好体验照片是对美学的判断［18］，反映游客对景区的认可与赞美程度［11，19］，是游客对景区景观质量的反应与情感流露；而游客游后在网络上的中肯评价则是景区服务水平的体现。本文从知名度、美誉度两个维度探索景区网络形象。其中，景区知名度用其百度指数表示，景观质量采用游客在旅游网站呈现的景区图片数表示，服务质量采用游客在旅游网站呈现的好评率与差评率表示［20，21］。

图1 基于ABC态度模型的景区网络形象评价设计Figure 1 Network image evaluation design of scenic spots based on ABC attitude model

1.2 研究区域概况

贵州省山地和丘陵面积占比为92.5%，气候舒适宜人、少数民族众多、旅游资源丰富，被称为“山地公园省”。《贵州统计年鉴2020》显示，2019 年贵州省接待游客达到11.35 亿人次。伴随贵州“100 个景区”工程的建成，大量景区应运而生，截至2020 年1月，共有7 家5A级景区和120 家4A级景区。《中国旅游统计年鉴（副本）》数据显示（数据发布的最新年份为2017 年），2014—2016 年贵州旅游景区人均利润分别为0.53 万元、1.00 万元和-2.92 万元，旅游景区盈利水平较低，发展参差不齐。贵州景区蓬勃发展且分异明显，游客量众多，游客呈现的网络资料丰富，省级旅游景区质量等级机构负责本地4A 级景区评定，基于以上条件，非常适合把贵州省级区域内高级别旅游景区作为研究对象。

1.3 数据来源及研究方法

数据来源：①百度指数。以“景区或者代表性景点名称”为关键词，在百度指数中搜索，得到2015—2019年5 年平均日平均搜索数据（疫情前）。搜索发现，在贵州127 家5A 与4A 级景区中，只有43 家被百度指数收录，84 家未被收录（数据暂记为0）。②携程、大众点评、马蜂窝3 家网站对贵州高级别景区呈现的图片、好评和差评（包含点评总数）数据。选择这3 家网站的理由是：携程为我国最大的旅游电商，大众点评和马蜂窝都是以用户产生内容（UGC）的电商，具有代表性和全面性。以“景区名称”为关键词在3 家网站上查找贵州127 家5A 与4A级景区的图片、好评、差评与点评总数数据，收集2020 年2 月14 日、15 日前的数据。③把百度指数没有收录且点评总数不超过20 次的31 家4A 级景区剔除，选取其他96 家景区为研究对象。这因为点评共计次数低于20 次可能导致评价出现偏颇，百度指数没有收录，其知名度可能得不到体现。

研究方法及数据处理：首先，知名度直接采用各个景区百度指数5 年的日平均搜索数据；美誉度是由“好评、差评和图片”3 项指标组成的综合数据，运用熵值法［22］计算权重。具体步骤为：①计算出好评率和差评率；②对3 项指标数据标准化处理，正向指标用公式（1）处理，逆向指标用公式（2）处理。

式中：Tkj为综合评价函数；wki为指标权重；k 为指标项数。当k = 2 时，T2j表示服务质量（TS）；当k =3时，T3j表示美誉度（TR）；当k =4 时，T4j表示旅游形象指数（TII））。i = 1，代表好评率（PC）系统；i =2，代表差评率（NC）系统；i = 3，代表景观质量（TL）系统；i =4，代表知名度（TF）系统。

第三，用熵值法确定指标权重。为了避免赋值数的无意义，在公式（1）、（2）加可忽略的0.0001，对各项指标做标准化处理。计算公式如下：

本文采用纳尔逊法［23］进行旅游形象指数（NII）、旅游知名度（TP）、旅游美誉度（TR）等强度的判别，建立景区形象和景区美誉度九宫格。①由公式（10）确定参数值均值（X）和标准差（σx）；②由公式（11）、（12）、（13）界定等级，将旅游形象指数（NII）划分为强吸引力、中吸引力和弱吸引力，将旅游知名度（TP）划分为高知名度、中知名度和低知名度，将旅游美誉度（TR）划分为高美誉度、中美誉度和低美誉度。同理，可得景观质量（TL）和服务质量（TS）的等级。

2 结果及分析

2.1 网络形象指数排名及特征

贵州省高级别景区网络形象指数及排名如表1所示。从表1 可见，其均值为0.0846，均值与标准差的和为0. 2072，根据公式（11）划分为强吸引力（NII ＞0.2072）、中吸引力（0.0846 ＜NII ＜0.2072）和弱吸引力（NII ＜0.0846）3 个等级网络形象指数。贵州96 家高级别景区网络形象指数分值总体较低，具体来看：①强吸引力景区7 家，占比为7.3%。其中，西江苗寨和黄果树的分值分别为0.7405 和0.7390，而黔灵山仅为0.2277，分值相差明显。②中吸引力景区14 家，占比为14.6%，包括百里杜鹃和龙宫2 家5A级景区。分值最高的云台山为0.1926，最低的花溪湿地公园为0.0949。③低吸引力景区达75 家，占比为78.1%，约为强吸引力景区数量的11倍，分值全部低于0.0800，最低分仅为0.0066。这说明贵州大部分高级别景区网络形象指数分值较低，从游客角度开展品牌形象建设和营销有待加强。同时，强吸引力、中吸引力和弱吸引力景区特征差异明显。①强吸引力和中吸引力景区特征类似。一是资源及景区级别高。如在7 家强吸引力景区中，黄果树、梵净山、镇远古镇、荔波漳江、青岩古镇5 家为5A级景区，4A级景区西江苗寨为世界最大的苗寨；中吸引力景区如龙宫和百里杜鹃为5A 级景区，中国天眼有世界上最大的射电望远镜，云台山为世界自然遗产地等。二是以国有企业或者事业单位运营管理为主，强吸引力景区中除梵净山外，皆为国有企业或事业单位运营，大部分中吸引力景区也如此。三是承办过贵州省旅游发展大会。除了黔灵山和镇远古镇外的强吸引力景区，中吸引力景区中的织金洞、万峰林、百里杜鹃、遵义会议旧址等都承办过贵州省旅游发展大会。四是借助红色文化、少数民族文化等增强影响力，提升游客的感知度。如遵义会议旧址、娄山关红色文化等影响力大、知名度高，西江苗寨和肇兴侗寨分别凭借特色民族文化，不断吸引游客眼球。②低吸引力景区资源级别不高，经营开发主体多样，排名最后6 家以“古镇+门票”和农业主题景区为主。

表1 贵州高级别景区网络形象指数及排名Table 1 Network image index and ranking of Guizhou high- level scenic spots

2.2 知名度—美誉度二维分布特征

根据ABC 态度模型层级效应中的“认知→感情→行为”标准学习层级循环过程，好的美誉度（情感A、行为B）形成好的口碑，有利于提高知名度（认知C），形成良性层级循环过程；反之，仅有知名度（认知C），游客慕名而来，但美誉度（情感A、行为B）差，有损知名度，形成“恶性”层级循环过程。利用前述方法，从知名度—美誉度两个维度建立贵州高级别景区知名度—美誉度九宫格（表2），并从景区预警角度分别命名为：①低知名度、低美誉度的危忧区，表示处于危险忧患状态；②中知名度、低美誉度的危险区，表示处于危险状态；③高知名度、低美誉度的危机区，表示既有危险也有机会；④知名度低，但有一定美誉度的潜力区，表示有潜力；⑤知名度和美誉度中等的发展区，表示正值发展状态；⑥知名度高，但美誉度中等的优化区，表示有待优化；⑦美誉度高，但知名度低的口碑区，表示口碑好；⑧美誉度高而知名度中等的声望区，表示有一定声望；⑨既有知名度，也有美誉度的声誉区，表示有声望有名誉。

表2 贵州高级别景区网络形象二维分布Table 2 Two- dimensional distribution of network image of high- level scenic spots in Guizhou

由表2 可知，危忧区（低知名度、低美誉度）、发展区（中知名度、中美誉度）和声誉区（高知名度、高美誉度）景区共计76 家，占比为79.2%。知名度和美誉度高的声誉区、声望区和优化区景区7 家，包括5 家5A级景区和西江千户苗寨、黔灵山公园2 家4A级景区。声誉区景区4 家，占比为4.2%；低美誉度景区79 家，占比为82.3%；低知名度景区70家，占比为72.9%，其中，危忧区景区66 家，占比为68.75%。可能形成“恶性”层级循环景区类型有危忧区、危险区、危机区和优化区，共计80家景区，占比达83.3%；可能形成“良性”层级循环景区类型有潜力区、口碑区和声望区，共有6 家景区，占比为6.25%。通过查找景区评级时间发现：一是声誉区、声望区和优化区7家景区，为早期评的4A 和5A 级景区，如黔灵山、西江苗寨、黄果树、荔波漳江等；二是在危忧区的66家景区中，2017 年、2018 年评级的分别达到20 家和21 家，2019 年10 家新晋级4A 级景区全部位于危忧区或未被收录。

综上，美誉度、知名度和景区级别有一定对应关系，美誉度高的景区，其知名度和景区级别高，反之亦然。大部分景区知名度和美誉度较低，声誉区、声望区和优化区景区数量太少，提升空间较大。可能形成“恶性”层级循环景区占比高，应引起景区企业和政府旅游部门警惕；可能形成“良性”层级循环景区不足。4A级景区创建和评定过程中，在追求数量的同时也要注重质量，维护景区品牌声誉。

2.3 景观质量—服务质量二维分布特征

反映景观质量的美图照片是游客体验情感（A）的具体表现，情感（A）是态度的核心，行为（B）是认知（C）与情感（A）的结果［24］，反应服务质量水平的游客评价是影响游客自身和其他潜在游客旅游决策行为（B）的重要因素。表3 为景观质量和服务质量二个维度构建的九宫格。由于景观质量主要受“资源与产品”客观性因素的影响，而服务质量则更多受景区企业“管理与服务”主观性因素影响，因此本文从景区企业“主观用心程度”角度命名9 个区：①常心区，表示景观普通、服务普通，企业以平常心做景区；②伤心区，表示景观中等但服务普通，遗憾伤心；③痛心区，表示有优质景观但服务普通，令人痛心；④热心区，表示景观普通但热心地把服务做到中等；⑤用心区，表示景观中等、服务中等，比较用心；⑥进心区，表示景观优质但服务中等，需要进心；⑦尽心区，表示景观普通、服务优质，已尽心尽力；⑧暖心区，表示景观中等、服务优质，让游客暖心；⑨舒心区，表示景观优质、服务优质，让游客悦耳悦目、悦心悦意。

表3 贵州高级别景区景观质量—服务质量二维分布表Table 3 Two- dimensional distribution of reputation of high- level scenic spots in Guizhou

由表3 可知：①优质服务和中等服务景区共计56家，占比为58.3%。其中：优质服务景区15 家，占比为15.6%；中等服务景区41 家，占比为42.7%。优质景观与中等景观景区15 家，占比为15.6%。其中：优质景观景区8 家，占比为8.3%；中等景观质量景区7家，占比为7.3%；普通景观景区81家，占比为84.4%。②舒心区景区尚未有1 家进入，常心区景区36 家，占比为37.5%。③梵净山、青岩古镇、龙宫和西江千户苗寨分别落入痛心区和伤心区，黄果树、荔波漳江、镇远古镇处在进心区，百里杜鹃更是位于热心区；而景观质量不高的务川仡佬文化旅游区等12家景区位于尽心区，万峰林、马岭河、织金洞位于暖心区。

综上，贵州优质服务和中等服务景区数量远高于优质景观与中等景观景区数量，且普通景观占比过高，高级别景区存在“资源和产品”质量不高问题；没有同时具备优质服务和优质景观的高端景区，常心区景区比重大；景观质量、景区级别与服务质量不匹配，最高级别景区的服务质量较低。这可能是因为游客具有“力图到高级别景区尽可能玩较多旅游点”的行为特征［25］，景区景观质量高，游客竞相前往，巨大的客流量增加了提供优质服务的困难。

2.4 指数类型分析

根据ABC 态度模型中认知C（知名度）、情感A（景观质量）、行为B（好评率和差评率）的分值，采用纳尔逊法将4 项指标划分为3 个等级，从第一等级到第三等级分别设定为a级、b 级、c 级。由此，每个景区形成一个4 项指标等级类型，如黄果树景区为CaAaBbBc型。将贵州高级别景区划分为均衡型、短板型（3 项指标为a 或b，1 项为c）和驱动型（3 项指标为c，1 项为a 或b）3 种大类型。其中：均衡型包含高水平均衡（4 项指标均为a或b）、一般均衡（2 项指标为a或b，2 项为c）和低水平均衡（4 项指标均为c）3 类；短板型包括情感体验短板、认知搜素短板和行为评价短板；驱动型包括认知搜素驱动和行为评价驱动。贵州高级别景区所属类型见表4。

表4 贵州高级别景区所属类型Table 4 Types of high- level scenic spots in Gui zhou province

由表4 可知，镇远古镇、织金洞等7 家景区属于高水平均衡型，占比为7.3%；务川仡佬文化旅游区、兴伟石博园等35 家景区为一般均衡型，占比为36.5%，一般均衡型又可以分短板型（如西江千户苗寨）、认知搜索驱动型（如二十四道拐、万峰湖、茅台酒镇、梅花山）和行为评价驱动景区（如务川仡佬文化旅游区、兴伟石博园等）；土城古镇、天龙屯堡、云舍等23 家景区属于低水平均衡型，占比为24.0%；花溪湿地公园、百里杜鹃、云台山等13 家景区属于短板型，占比为13.5%；贵州醇、郎德等18 家景区为驱动型，占比为18.6%。

综上表明：①高水平均衡型与短板型景区偏少，最高级别的aaaa 与aaab 类型缺失。②低水平均衡型景区较多，发展水平不高。究其原因：一是景区不为游客所知；二是景观与体验差，门票较高，给游客留下了“垃圾景区”的评价。通过对比贵州高级别景区门票与差评率的关联情况发现，门票并非服务质量低的主要原因，而是景区收取门票后没有提供导游讲解服务或者讲解服务需另收费，游客没有获得较好的旅游体验和服务。③黄果树、梵净山、青岩古镇、龙宫、西江千户苗寨等评价行为短板型景区，其形成可能原因是：在凉爽的旅游旺季，贵州实行外省游客门票和高速公路过路费半价促销政策，吸引了大量游客前往知名度高、景观质量高的景区，进而产生排队、接待服务跟不上、游客体验差等服务质量问题。④评价行为驱动型景区较多，贵州高级别景区服务质量不错，主要原因是旅游市场监管严格。⑤认知搜索驱动型景区有一定比例。原因是：一是电视剧提升知名度。如二十四道拐景区由于电视剧《二十四道拐》在央视八套播出，大大提高了知名度，2015年百度指数为3569 次。二是重名增加影响力。如云台山与河南云台山（5A级景区）同名，提升了知名度。三是名优产品扩大影响力。如茅台酒镇主要借助茅台酒提升了知名度。

3 结论与建议

3.1 结论

主要结论如下：①贵州多数景区网络形象指数较低，网络形象指数高的景区极少，景区建设、接待服务和品牌形象推广任重道远；强吸引力和中吸引力景区具有资源及景区级别高，以国有企业或事业单位运营管理为主，承办过贵州省旅游发展大会，借助红色文化、民族文化等增强影响力等特征，旅游资源级别、景区经营主体、省级旅游产业发展大会和地方性文化影响网络形象指数。②美誉度、知名度和景区级别有一定对应关系，5A级景区和较早评级的4A级景区的知名度、美誉度高；中高知名度与中高美誉度景区数量较少，“良性”层级循环景区不足，“恶性”层级循环景区占比高，提升景区美誉度任务紧迫。③贵州最高级别类型景区缺失，高水平均衡型与短板型景区过少，景观质量、景区级别与服务质量不匹配，最高级别景区的服务质量较低；低水平均衡型和驱动型景区较多，评价行为和认知搜索驱动型景区有一定比例，景区服务质量总体好于景观质量，景区“资源和产品”质量不高。

3.2 建议

根据上述结论，提出以下建议：①提高低知名度、景观普通景区的游客感知度。一是借助贵州民族文化、红色文化、生态文化等，增强景区的知名度和影响力；二是建立多主体协调宣传机制，实现政府、企业、居民、游客协同宣传贵州景区；三是旅游眼球经济，积极举办旅游发展大会等丰富多彩的旅游活动。②强化对高级别景区的动态监控、预警和管理，提升游客的体验情感。一是动态跟踪高级别景区网络形象，发布预警和进行监管，激发可能形成“恶性”层级循环景区企业加大宣传营销、匠心景观、用心服务等高质量发展动力，加大更新，创新特色产品和业态，增加文化体验、休闲度假和娱乐项目，提升景观和产品质量；二是政府和景区行业协会加大对“恶性”层级循环景区经营者在经营和管理方面的培训力度；三是景区在注重行业评价的同时建立消费者舆情监控系统，开展游客点评管理和在线声誉管理，重视游客差评，与游客进行价值共创；四是旅游管理部门在高级别景区评定中统筹协调数量与质量的关系。③提升普通服务型景区服务水平，激励游客自身和其他潜在游客到贵州旅游决策行为。一是成立景区行业协会，制定和完善景区服务标准，收取门票的景区提供良好的导游讲解与导览服务，及时解决游客遇到的问题，提升游客的体验感；二是高水平均衡型与短板型景区根据导游接待能力控制客流量，为游客提供优质服务，提升游客体验。

3.3 贡献与不足

本文的边际贡献为：基于ABC 态度模型构建网络形象评价指标，从知名度和旅游美誉度两个维度［12］呈现贵州高级别景区网络形象指数，拓展了知名度—美誉度、景观质量—服务质量、类型特征分析的研究内涵；采用纳尔逊法，详细划分和命名贵州高级别的景区类型，丰富了旅游网络形象理论和实践；从市场评价的角度，为贵州高级别景区预警、景区动态管理、复查暗访对象确定提供参考，同时为景区企业营销和管理把脉问诊。

本文也存在不足：由于较多景区没有被百度指数收录，而本文将其记录为0，不能够真实地反映其搜索次数，加之收录的景区比例较偏小，一定程度影响了景区的知名度，虽然这并不影响研究结果的合理性。因为根据百度指数收录规则，搜索频次较多的自动收录，未被收录景区的搜索量不会很高。同时，短视频的迅速流行，其数量和播放量也是景区知名度的重要考虑指标，未来可考虑将其纳入评价模型以便深化研究。施秉云台山与河南云台山，六盘水梅花山与南京梅花山重名，不能够剥离出贵州景区百度指数数据；选取携程、大众点评和马蜂窝3 家电商数据有典型的代表性，但数据仍然不够全面丰富；数据为汇总数据，结果虽然能够反映景区的总体状况，但是不能反映景区形象的动态演变过程。