旅游数字足迹下川西藏区景区空间结构研究

马晓路 向玉成 曾雪晴

(四川旅游学院旅游文化产业学院，四川 成都 610100)

一、引言

Web2.0技术在全球的迅猛发展为互联网与旅游的结合提供了重要的基础，为现代旅游业开启了一个崭新的时代——智慧旅游时代[1—2]。以互联网为核心的智慧旅游思维深深影响着新一代旅游者的行为习惯，互联网既是旅游者出行前获取信息、选择线路的重要工具，也成为旅游者出行中和出行后分享旅游经历、表达旅游感受的重要平台。越来越多的旅游者通过社交媒体网络或一些OTA平台在线发表游记、攻略、路书等，其中的照片和文字包含了大量的时空信息,这些信息共同组成了反映游客时空行为轨迹的“旅游数字足迹”[3]。旅游数字足迹实质上是基于智慧旅游平台的旅游者出行大数据[4—5]，近10年来，国内外学者不断运用“旅游数字足迹”研究旅游者行动轨迹和对景区的空间感知。Girardin等(2008)利用游客分享的图片并结合手机通讯记录，分别对弗洛伦斯省2005年4月至2007年4月[6]和意大利首都罗马2006年1月至11月的旅游状况进行了研究[7]。美国的Vaccaci等(2009)利用数字足迹研究了美国纽约 2006至2008年连续3年的旅游状况[8]。国内的李君轶(2013)对旅游数字足迹的概念、特征、数据来源、研究领域等进行了全面的描述[9]。李妍妍等(2014)通过对旅游数字足迹的采集对西安旅游流的网络结构进行了研究[10]。李艳等(2015)通过调查赴藏游客旅游数字足迹对西藏景区的空间结构进行了分析[11]。贺小荣等(2018)通过采集张家界旅游景区的数字足迹对旅游者时空结构特征进行研究[12]。

旅游景区空间结构是区域旅游空间结构形成的基础,影响与制约着区域旅游空间结构演化的方向[13—14]。国际上对这一领域的研究，始于20世纪60年代,并在城市地理、城市规划等相关学科理论基础上采用最近邻指数R、E指数、Y指数、地理集中指数、通达度指数、紧密度指数、分形理论、基尼系数、网络分析法等地理数学方法对单个景区、多个景区及城市景区的空间结构特征展开了系统的研究，主要成果集中于空间结构分布类型、空间结构分型效益及空间结构演化与重构等方面[15—21]。但是，不同景区除了受自然因素的影响外，还与当地的经济发展水平、民风民俗及其他社会因素相关，已有的研究虽然在不同景区结构特征的共性特征方面有深入的探索，但对一些特殊区域的景区空间结构研究还比较薄弱，特别是从社会感知视角出发在自然景观和宗教文化方面具有独特的“二元”性的少数民族地区研究景区空间结构的成果较少。在智慧旅游时代下，人们对旅游目的地开启了多元化、多视角、多渠道的认知模式，通过旅游数字足迹搜集并整理旅游者出行数据、探索旅游者对区域旅游资源的不同感知途径、查明旅游者在旅游景区中的空间行为特征将有助于旅游景区空间结构的优化，为针对性的旅游发展规划提供科学依据。

二、研究设计与方法

(一)研究区概况

川西藏区主要包含四川省甘孜藏族自治州和阿坝藏族羌族自治州两个高原藏区及凉山彝族自治州的木里藏族自治县。该区域经济欠发达但资源禀赋优越，区域内的世界自然及文化遗产、世界生物圈保护区占全省的80%；国家森林公园占全省的72%；国家级地质公园占全省的75%。拥有3个国家5A级景区，14个4A级景区和1个3A级景区。同时，该地区是多民族文化的交汇带，早在三四千年前就形成了迷人的民族风情和独特的建筑雕刻。川西藏区以其独特的自然景观和浓郁的人文风情吸引众多自驾旅游者、徒步爱好者、摄影爱好者前往，但目前由于特殊的地质地貌环境与经济发展水平导致其旅游开发程度较低、基础设施建设不够完善，有很多极富吸引力的旅游景观未走进大众的视野，还有很多高品质的旅游资源尚待开发。通过调研了解到涉足木里县的旅游者较少，且与甘孜州和阿坝州的景区的关联性很弱，因此，本研究以甘孜州和阿坝州两个高原藏区为研究区域。

(二)足迹采集与数据整理

本研究对旅游数字足迹的采集主要以旅游者分享在网络上的游记、攻略文本为主，辅以照片、定位等信息。选取了携程、驴妈妈、马蜂窝、途牛、艺龙、去哪儿、游多多7个知名度较高且互动性较强的网站，分别以“川西”“甘孜”“阿坝”为关键词进行逐一搜索，采集了从2013年8月至2017年12月的167篇游记与攻略。根据游记和攻略中的文字描述了解旅游者的行程安排，借以提取旅游者在川西藏区各景区间的数字足迹，共涵盖128个景点，为了让数据得以简化，研究组将属于同一景区的景点加以合并，例如：磨西古镇、燕子沟、海螺沟都属于海螺沟景区中的景点，后续整理数据时，凡涉及到这三处景点的地方都标记为“海螺沟景区”；有些县级、乡级旅游地，因其资源很具吸引力，其地名在旅游者游记中出现的频率也非常高，但没有特别具有代表性的景点，因此将其地名作为一个旅游节点进行统计，例如：雅江、八美。经过对数据的合并简化最后形成了59个景区的数字足迹。为了能让景区名称更为简洁明了，后续论述过程中，将以旅游节点的主要名称进行标注，例如：海螺沟景区简称“海螺沟”；卧龙大熊猫自然保护区简称“卧龙”；“亚丁风景区”简称“亚丁”。

(三)数据的真实性与有效性

在此次研究数据的真实性方面，主要通过从数据获取、数据筛选及数据整理三个层次进行把控。首先，调查统计人员对基础数据的采集均严格按照实事求是的原则，原文下载游记及攻略中的内容和图片，以保证所搜集的数据能够如实地、完整地反映客观情况。其次，邀请了5位旅游者对根据文字描述内容、照片及定位信息进行甄别，剔除极个别文字与地理坐标不一致的数据。最后，在数据整理阶段，逐一对其中所涉及到的128个景点进行分析、归并，形成代表近5年来旅游者数字足迹的59个景区。

在研究数据的有效性方面，主要从数据的及时性与实用性两个方面进行把控。针对此次研究，在互联网收集的数据均截止到成果总结前的最新时段，能客观反映在新时代背景下自助旅游群体对川西藏区旅游的最新认知现状；紧紧围绕甘孜、阿坝两处独具川西藏区特色的地域进行资料收集与分析，能突出反映川西藏区旅游景区的空间结构规律，对川西藏区旅游景观格局优化及下一步的开发对策具有较强的实用性。

(四)研究方法与评价指标

本研究采用社会网络分析法对旅游数字足迹所刻画的景区空间结构进行研究。社会网络分析法是一种社会学研究方法，它通过对网络中行为者之间的关系进行量化分析，以揭示网络的结构及特征[22—23]。景区的空间结构可看成是由点、线、域面相互连接构成的一种特殊社会网络，区域内的景区相当于社会网络结构中的节点，旅游者在各景区之间的空间位移可看作是社会网络结构中的连线。运用社会网络分析法，从网络结构的角度定量分析川西藏区旅游者活动的空间选择和路径偏好，能更好地反映各个景区节点之间的相互关系与空间属性。依照旅游者在景区间的空间位移路径，运用共词分析法构建59个景区的有向赋值矩阵。利用UCINET软件对赋值矩阵进行二分化处理，降低一些次级节点的纳入，经过反复测试，取断点值为1，将赋值矩阵转换成二分矩阵,以利于下一步进行社会网络结构研究。

社会网络分析法主要通过网络整体结构和网络节点结构两大指标共同构建旅游景区空间结构的评价指标体系。本次研究首先选取网络规模、密度两个次级指标以测定整个川西藏区旅游景区的整体结构；其次采用核心边缘模型对网络结构中处于核心的旅游景区进行判别；再次运用中心性指标具体分析网络中的每个景区的地位；最后运用UCINET软件中的Netdraw功能构建旅游数字足迹所形成的景区网络结构图。

三、川西藏区景区网络结构特征分析

(一)川西藏区景区网络规模与密度分析

网络中节点的个数代表网络的规模，若旅游网络中有n个旅游节点，则对于有向旅游网络图中所有可能的关系数量为n*(n-1)；密度则可以反映旅游网络中各旅游节点之间联络的整体紧密程度[24]，常用旅游网络中实际存在的关系数量与所有理论上可能存在的关系数量之比表示。其密度值介于0和1之间，密度值越接近1，说明网络中节点联结越多，节点之间的联系越紧密[25]。由旅游数字足迹形成的网络共涵盖了59个景区，代表59个旅游节点，说明川西藏区景区的网络结构具有一定规模。通过将川西藏区59个景区的二分化有向矩阵导入UCINET6.186软件，计算出川西藏区景区的网络密度为0.0256，非常低的密度值，说明川西藏区各旅游节点之间呈散点分布，联系不紧密。这与川西藏区独特的地理环境有关，由于该区域海拔较高，地貌类型复杂、特殊，导致交通发展滞后，各景区间的通达性较差。

(二)川西藏区景区核心边缘结构分析

通过核心边缘模型对旅游节点在区域网络结构中所处位置进行量化分析，前提是由旅游节点构成的网络具有“核心——边缘”网络结构特征。根据上文分析与推理，首先，假设川西藏区旅游景区网络结构具有“核心——边缘”特征，再将二值化有向数据输入UCINET6.186软件中的“核心——边缘”分析模块，并利用QAP命令对拟合结果进行检验，其相关系数结果为0.562，说明该区域旅游景区“核心——边缘”网络结构的假设成立。其次，利用UCINET6.186中的Core-Periphery model模块对数据进行分析，得出核心边缘组成节点与密度矩阵(见表1)，其中核心节点为14个，它们主要集中在甘孜州，它包含了川西藏区较为知名的几个景区，形成了两条集高原风光与藏族风情于一体的旅游线路，分别是：卧龙——四姑娘山——巴郎山——甲居藏寨——八美——塔公——新都桥；海螺沟——泸定桥——折多山——新都桥——雅江——卡子拉山——海子山——亚丁，两条线在新都桥进行交汇，在旅游者的游记和攻略中新都桥被提及的频次最高，该节点地处318国道南、北线分叉路口，仅是一个地名，没有突出的标志性景观，但沿线却有10余公里被称为“摄影家走廊”“光与影的世界”。无垠的草原、弯弯的小溪、金黄的柏杨，山峦连绵起伏，藏寨散落其间，牛羊安详地吃草，构成了一幅美丽的川西平原画卷。

核心区内，成员间的联结密度为0.302，基于整体网络密度仅为0.0256的情况下，说明核心区内的旅游景区联结较为紧密，同时仅为0.012的边缘密度反映出这一地区景区的网络结构存在明显的分层。边缘成员与核心成员的联结密度仅为0.002，说明核心景区对边缘景区的联动和扩散能力有限。

表1：核心边缘区节点分布及关联效应矩阵

(三)川西藏区景区网络中心性分析

在社会网络“中心性”的描述中，有两种重要的度量方法：中心度与中心势。将这两种度量方法应用于景区空间结构研究中，用中心度反映处于核心地位的节点以及核心节点与其他节点的互动关系；用中心势反映整个网络的紧密程序与一致性。根据计算方法不同，中心性又分为程度中心性、接近中心性和中介中心性。

1.程度中心性

程度中心性反映某一旅游节点在区域中的重要程度。在有向旅游流网络结构中分外向程度中心性和内向程度中心性，分别用来表示某一个旅游节点与其他旅游节点之间的外在联系和内在联系，当旅游者从某节点流向其他节点，为外向程度中心性，从其他节点流向该节点，则为内向程度中心性。外向程度中心性与内向程度中心性的数值大小可反映旅游节点处于区域的核心区(外向性和内向性都大)、辐射区(外向性大、内向性小)还是聚居区(外向性小、内向性大)。从表2程度中心度一栏，以均值1.475为界，可看出新都桥、四姑娘山、折多山、九寨沟、亚丁、雅江、巴郎山、卡子拉山、红原大草原、八美这10个景区的外向性和内向性都大于均值，说明它们是整个川西藏区的核心景区，是旅游者选择较多的热点景区。川主寺、海螺沟、泸定桥、甲居藏寨、卧龙、黄龙等景区的外向性大，但内向性小，说明它们辐射周边景区的能力较强。海子山、贡嘎山、塔公、郎木寺等景区的内向性大而外向性小，说明这些景区的通达性较好，直接与核心景区相连，具有聚集效应。由以上分析可看出某一景区在区域的空间结构中所处的地位与区位条件、可进入性和吸引力大小有密切联系。

由表2可看出网络的程度中心势值相对较高，其中外向程度中心势16.706%,高于内向程度中心势14.952%，由此反映出川西藏区旅游景区的整体空间结构不太均衡。从均值一栏可进一步看出平均每个旅游节点大约与1.475个其他节点存在着联系。

2.接近中心性

接近中心性刻画的是某一旅游节点局部的中心指数，衡量的是某一旅游节点与其他节点联系的多少，不考虑这一节点对其他节点的“控制”能力，而研究旅游者在进入该节点时不依赖其他节点的最短路径。在计算接近中心度的时候，关注的是捷径，而不是直接关系。接近中心度的值为路径长度的倒数。表2的数值反映出,亚丁、红原大草原、雅江、卡子拉山、新都桥、九寨沟、四姑娘山、巴郎山、折多山9个旅游节点的接近中心度，外向性和内向性均高于均值。这9个旅游节点与程度中心度分析中处于重要位置的核心节点几乎全部重合，再次印证了这些旅游节点处于整个网络的中心，从旅游者的游记和攻略的文字描述中能看出这几个景区的共现率较高，受到旅游者较多的关注。

3.中介中心性

中介中心度反映某一旅游节点在旅游流网络互动中对其他旅游节点控制和依赖程度，中介中心度越高的旅游节点，对其他旅游节点的控制性越强，越是网络中的关键节点。从表2数据可看出新都桥、八美、红原大草原、川主寺、毕棚沟、黄龙、九寨沟、亚丁、折多山、贡嘎山、四姑娘山、高尔寺山、甘堡藏寨、汶川地震遗址这14个节点的中介中心度高于均值，表明这些节点对其他节点的控制力较强，处于旅游线路中的枢纽位置。其中，新都桥的数值最高，其次是八美、红原大草原和川主寺，说明较多的旅游节点需要通过这4个核心节点来发生联结。从表中还可看到有很多景区的中介中心性数值为零，主要是由于这一地区较为破碎的地理空间所导致，很多景区孤立于一条闭环状的旅游线路之外，它们与主要景区的联接性差。同时也反应出这些景点的知名度较低，很多仅出现在自助旅游者的游记中，而很少作为旅行社线路中的重要景点。

网络中介中心势的大小则反映所有旅游节点在这一指标上的均衡程度。中介中心势相对较低，表明旅游网络中较多的旅游节点通过核心旅游节点来发生联结。网络的中介中心势值仅为4.35%，说明网络节点间分布较不均衡。

(四)川西藏区景区空间结构可视化分析

利用UCINET软件中的Netdraw功能，不仅可以直观地看到旅游数字足迹下旅游者访问的重点旅游景区，还能形象地显示旅游者的访问路径。运用NetDraw工具对二分矩阵进行可视化处理，并进行中心性分析后，得到旅游数字足迹下的川西藏区旅游景区的网络结构图(见图1)。从图1可以看到，旅游者在川西藏区主要形成了3条主要的旅游线路，第一条是以新都桥为重要节点，四姑娘山、八美、塔公、亚丁、海螺沟、雅江为次级节点的雪域高原——藏族风情旅游线路；第二条是以红原大草原和九寨沟为重要节点，川主寺、郎木寺、花湖、黄龙为次级节点的高山草甸——奇山异水旅游线路；第三条是以桃坪羌寨为重要节点,汶川地震遗址、毕棚沟为次级节点的羌族风情——地质遗迹旅游线路。图1还显示出第一条线路形成的空间网络连线较为密集，说明第一条线路各景区间的联系较强。通过断点值的取舍，还可见很多节点在主要的旅游线路之外。同时三条旅游线路各自形成一个单独的网络，网络间的连线非常少，进一步说明川西藏区内的旅游线路关联带动性较差，没有形成具有联动聚集效应的景区空间结构。

图1：川西藏区旅游景区旅游数字足迹网络结构图
Fig.1:Network structure of tourism digital footprint in Tibetan area in west Sichuan scenic spots

四、结论与讨论

(一)结论

1.通过互联网对旅游数字足迹进行采集、分析，发现川西藏区的旅游资源丰富，旅游者的足迹遍布59个景区，128个景点，例如郎木寺、高尔寺山等一些小众、冷门的景点也受到了旅游者的关注。这反映出散客化趋势下，旅游者的旅游流动性不断增强，流动范围越来越广。

2.基于网络规模、密度、中心势3个指标对旅游节点所形成的空间整体结构分析结果，发现川西藏区各景区间联系不紧密，旅游线路较少，只在少数受欢迎的旅游景区之间存在旅游路线。由于川西藏区地处成都平原向青藏高原的过渡带，并包括青藏高原东南缘和横断山脉的一部分地区，海拔较高，地势险峻，不利于交通基础设施的建设，至今该区域都未有一条铁路线。因此，川西藏区旅游景区的空间结构从整体上呈现出松散性。

3.川西藏区旅游景区的中心度研究结果表明，新都桥、四姑娘山、红原大草原、九寨沟、亚丁、折多山在这一区域处于核心地位，其中新都桥、红原大草原同时也是主要的交通枢纽，在连接辐射其他景区上起到重要作用。四姑娘山、九寨沟、亚丁、折多山则主要以其川西藏区特有的自然风光及民俗风情受到了旅游者的青睐。由此可见，旅游景区的交通便捷性和资源禀赋是吸引旅游者的两大重要因素。通过中心度研究还进一步发现，一些知名度、美誉度较高的景区，如黄龙、卧龙并未成为核心景区。这体现出散客时代旅游者对目的地选择有所变化，不同于团队时代下将知名景区串连成旅游线路的模式，其对线路选择、景区组合的随机性与个性化都在增强。

(二)讨论

1.智慧旅游时代下，运用旅游数字足迹研究旅游者时空行为成为近年来旅游研究中的一个热点。从旅游者角度，智慧旅游平台主要分为以网站形式的电脑端应用平台和手机APP的移动端应用平台。文中的旅游数字足迹主要来源于2013—2017年电脑端应用平台上的游记、攻略等文本，缺乏对旅游者移动端应用平台数据的采集，获得的样本在全面性以及时间性上存在一定局限性。今后，充分利用智能手机所具有卫星定位、实时分享、社交媒体等功能，更全面、更及时地捕捉旅游者的时空数字足迹，可作为进一步研究的内容。

2.通过旅游数字足迹收集的旅游者游记或攻略均基于旅游者主体对景区的感知或体验，其所反映出的景区空间结构带有旅游散客群体的主观性和不确定性。因此，在今后的研究过程中，可考虑进一步搜集会议旅游、研学旅游等团队旅游群体的出行数据，以全面分析旅游者视觉下所形成的景区空间结构网络。