山西省红色旅游经典景区网络关注度时空特征及其影响因素分析

白怡然, 刘 敏, 王庆伟

(太原师范学院 地理科学学院, 山西 晋中 030619)

红色旅游作为一项将“红色历史”与“旅游活动”有机结合的主题性旅游具有浓厚的中国特色,饱含深刻革命纪念意义的红色旅游资源是培育与弘扬民族精神和家国情怀的“推动器”[1]。红色旅游经典景区作为众多红色旅游景点中最具代表性的旅游资源,公众关注程度较高,是国家大力推动红色旅游高质量发展的重要抓手,也是讲好红色故事、传承红色基因、开展爱国主义教育和弘扬民族精神的重要平台与载体。2021年国务院发布《关于新时期支持革命老区振兴发展的意见》,明确提出要持续推进红色旅游高水准、高质量发展,坚定支持并广泛宣传和推广红色旅游[2]。因此,新时期不断推进红色旅游的发展、积极提升红色旅游经典景区的影响力与吸引力,是激发人民群众家国情怀、传承中华民族红色记忆的重要举措。

在信息化时代背景下,互联网已成为人们获取信息最为普遍的渠道,也成为宣传推广红色旅游的重要阵地。2022年2月中国互联网络信息中心发布第49次《中国互联网络发展状况统计报告》中提到,截至 2021 年底,全国网民规模达 10.32亿人,互联网普及率达 73%[3]。网络信息流正不断融入人们的生产生活中,每当旅行者在互联网上进行目的地选取、出行决策、线路规划等信息搜集时,会留下对应的网络搜索足迹,反映了人们潜在的旅游需求与出行意愿。基于此,大批极具科研价值的旅游大数据应运而生,推动了学术界基于网络搜索数据而产生的旅游网络关注度研究。目前随着国家对红色旅游的大力发扬,红色旅游网络关注度研究日渐兴盛,红色旅游网络关注度既反映其现实影响力,又反映群众对红色旅游的关心程度及旅游决策倾向[4],有利于为红色旅游社会影响力与关注度的提升提供理论基础与参考建议。

1 文献综述

由于中外语言特性的差异,国外对“红色旅游”的定义尚不明晰,与之相似的是“黑色旅游”和“共产主义遗产旅游”[5]。黑色旅游指游客前往灾难事件或悲剧发生地旅游的现象[6]。共产主义遗产旅游是一种参观共产主义发展历程有关遗迹的新型遗产旅游形式[7]。同红色旅游一样,二者均具有纪念及教育意义。目前国外学者对两者的研究集中于旅游开发[8]与旅游者情感体验[9]等方面。国内“红色旅游”一词于1998年首次刊登在学术期刊上,此后主要对红色旅游的开发管理、营销路径与可持续发展进行研究,多以定性分析为主,研究角度多样。随着网络科技不断发展,大数据为红色旅游研究提供了科学的数据支持,研究方法也转变为定性定量相结合,集中于红色旅游网络关注度时空分异及影响机制、红色旅游流网络结构、虚拟视角下红色旅游的宣传推广等内容。苏卉和康文婧[10]基于百度指数发现全国红色旅游经典景区网络关注度稳步上升且具有明显全局空间自相关性。焦珊珊等[11]利用社会网络分析法发现中国红色旅游经典景区网络关注度存在“四极五核心,多点联动”的分布格局。李磊等[12]使用地理信息系统(geographic information system,GIS) 和Gephi等研究方法对长征国家文化公园内重点红色旅游资源的网络关注度和旅游流网络结构进行研究。丛丽等[13]发现全国红色旅游流网络空间属于典型的“核心-边缘”结构并呈现小聚集大分散的格局。赵小宇和李晶[14]以沙家浜风景区为例,结合实证调查提出红色旅游在新形势下的网络营销策略。

总体而言,目前国内对红色旅游的研究相对丰富,而从网络关注度视角对红色旅游进行的研究虽有部分学者开展,但整体上仍亟待补充。从研究对象上看,针对红色旅游经典景区的研究尚不明晰;从研究地域上看,山西省作为拥有深厚红色历史背景的革命老区和红色旅游资源的重要聚集地,利用网络数据研究此区域红色旅游经典景区的成果较少。因此,本文以百度指数为数据源,分析山西省红色旅游经典景区时空分布特征与影响因素,旨在为山西省红色旅游景区的营销推广与高质量发展提供参考,以增强山西省红色旅游的影响力与吸引力。

2 研究区概况与数据来源

2.1 研究区概况

山西是中华民族的发源地之一,自古以来被称为“华夏文明的摇篮”。山西省作为抗战时期华北敌后根据地的主战场与八路军总部扎根地,继承了光荣的革命传统与深厚的红色背景,独特的红色历史为山西留存了纪念价值较高、独具代表性的红色旅游资源。2015—2019年,山西省接待国内游客人数逐年上升,2019年国内游客接待量为83 390万人次,红色旅游在全省旅游的占比也逐年稳步上升,在全国红色旅游网络热度排名前10,红色旅游市场潜力较大。

2.2 数据来源

百度指数是以百度搜索引擎的网民行为数据信息流为基础的数据统计与共享平台,通过此平台可获取指定时间段内某关键词在百度中的“用户关注度”。用户通过生成的曲线图即可查看该关键词的逐日网络关注度,以真实、直接地反映指定时间段内的社会关注热点及网民潜在需求,被广泛应用于旅游地理领域。

2016年中央办公厅、国务院办公厅公布的《全国红色旅游经典景区名录》,山西省共有9处。将这些景区具体名称依次输入百度指数平台,对无搜索数据的景区予以剔除,同时,为了提高搜索结果的准确性与针对性,借鉴已有的相关研究[15]确立了如下两条关键词选取原则:①关键词为景区的同义替换词,如大同煤矿“万人坑”遗址纪念馆在百度指数官网平台上并无搜索痕迹,但将其景区名称叫法予以变通为大同煤矿万人坑则被百度指数平台所收录,因此在这种情况下选取后者作为该景区的关键词;②与重大事件或重要人物有关的景区,如阳泉市狮脑山百团大战遗址和晋中市左权县麻田八路军前方总部旧址景区,百度指数平台中仅收录了“百团大战”“左权”和“左权县”,由于这些词条本身就具有重大历史意义与影响力,其搜索结果中包含大量与旅游活动无关的信息,则对于此类状况的景区应予以剔除。根据以上关键词选取原则,共获取了6个山西省红色旅游景区作为研究样本,见表1。

表1 山西省6个红色旅游景区关键词及网络关注度总值及占比

3 研究方法

根据以上所确定的6个景区关键词,利用Python软件提取2015年1月1日至2019年12月31日5年内全国31个省(自治区、直辖市)(因数据缺失,未包含港澳台地区)对以上6个山西省红色旅游景区的逐日网络搜索关注数据。将得到的原始数据按照年际、月际、节假日和季节4个时段进行规整后,依据已有的算法模型来构建适合本研究的算法公式,在此基础上对已收集到的原始数据进行计算与分析,并对结果进行可视化分析,以此分析山西省红色旅游景区旅游网络信息流的时空分布状况。

3.1 季节性集中指数

季节性集中指数也称季节性(时间)强度指数,用来对山西省红色旅游经典景区网络关注度的时间集中程度进行定量分析,侧重于衡量网络关注度的不均衡程度,其计算公式为

(1)

式中:R为季节性集中指数;xi为各月网络关注度所占全年的比值;常数项8.33由100/12计算得到,表示理想状态下各月网络关注度占全年比值的均值。R越大,说明网络关注度各月分布差异性越大;反之,则越均匀。利用这一指数能较为直观地分辨出山西红色旅游经典景区关键词搜索的淡旺季[16]。

3.2 周内分布偏度指数

周内分布偏度指数可以用来反映各省对于山西省红色旅游经典景区的网络关注度在周内的时间集中程度,判断网络关注度相对集中在研究时段内的前、中或后期,计算公式为

(2)

式中:Gix为周内分布偏度指数;fi为第i日网络关注度与周内总关注度的比值;i为网络关注度由大至小的排列序号。当Gix>0,网络关注度更集中于周后期;Gix<0,网络关注度更集聚分布于周前期;Gix=0,网络关注度在周内对称分布[17]。

3.3 地理集中指数

地理集中指数用来定量分析山西省红色旅游经典景区网络关注度的省际空间分布集中性,计算公式为

(3)

式中:G为地理集中指数;xi为第i个地区对山西省红色旅游景区的网络关注度;T为山西省红色旅游经典景区网络关注度总值。G越接近100,山西省红色旅游经典景区网络关注度在空间分布上越集中;反之山西省红色旅游景区网络关注度在空间分布上越分散。

3.4 变异系数

变异系数也称为变差系数或者离散系数,为某组数据标准差与均值的比值[18],反映山西省红色旅游经典景区网络关注度的区域差异程度和变化程度,其计算公式为

(4)

4 网络关注度的时空分布特征

4.1 网络关注度的时间分布特征

4.1.1 年际变化特征

计算5年间的逐年同比增长率,如图1所示。2015—2019年,网络关注度指数总体上呈现出先降后升的趋势,同比增长率呈现波动起伏的态势。其中,2015—2016年网络关注度总值呈下降趋势,随后2016—2018年3年间网络关注度总值为连续上升态势,2017年与2018年的同比增长率也均处于正值范围内,分别达到15.50%与12.38%。总体来看,从2017年开始对山西省红色旅游经典景区的网络关注度总值开始上升并在2018年达到峰值,其主要原因可归纳为两点:一方面,2017年为解放军建军90周年,唤起了人们对党红色历史的浓厚兴趣,与之相关的红色旅游景区网络关注度也得以提升;另一方面,社会生产力的提高推进旅游形式与主题的多元化发展,伴随着近年来国家对红色旅游的大力宣传以及对红色旅游景区的标准化治理与维护,人们通过红色旅游景区来加强对相关红色历史认知的意愿持续上升,促进了红色旅游经典景区网络关注度的增加。

图1 2015—2019年山西省红色旅游经典景区网络关注度总值及同比增长率

4.1.2 月际变化特征

将研究选定的6个山西省红色旅游经典景区从2015年1月1日到2019年12月31日在百度指数数据共享平台中的“搜索指数”一项的数值依照月份维度进行相加求和并且计算各月平均值,以此得到以月份为基准的日均分布情况,如图2所示。可以看出,2015—2019年5年间山西省红色旅游经典景区的网络关注度存在月度差异性。总体来看,月度趋势表现出3个高峰,其中,8月为主高峰,该月日均网络关注度值达到4 248条,10月为次高峰,4月为微高峰。另外,12个月的日均网络关注度整体上呈现先升后降的趋势,1—8月为上升阶段,以4月份次高峰为分界点又分为上升的两个小阶段,自8月份开始呈现下降态势。根据游客量季度划分标准,以月网络关注度所占月均网络关注度的80%与100%作为划分节点划分为淡季、平季与旺季[19]。依据图2及相关数据可以得知:4—10月均为旺季,3月、11月为平季,1月、2月、12月为淡季,网络关注度的旺季持续性较强。

图2 2015—2019年山西省红色旅游经典景区网络关注度月度变化

4.1.3 季节变化特征

通过计算2015—2019年各月的分月比重指数(历年各景区每月的网络关注度与该年份网络关注度总值之比),结合式(1)计算5年各自的季节性集中指数R,见表2。按季节划分标准分别计算4个季节的平均占比,得出网络关注度的四季占比均值分别为25.15%、30.12%、25.73%、19%,说明山西省红色旅游经典景区网络关注度存在夏高冬低、春秋平的季节分配特征,这与游客出游的季节特性基本一致。从R的计算结果看,2015—2019年的季节性集中指数结果都较小,即2015—2019年山西省各红色旅游经典景区网络关注度的变化强度均处于低位,各年份变化强度差异较小,分布比较均匀,波动幅度较小。其中,2015年的季节性集中指数最大,表明该年网络关注度淡旺季差异在5年间最大,2017年和2019年的季节性集中指数在5年间均处于较低水平,表明这两年的网络关注度淡旺季差异最小,各月的网络关注度分配最为均匀,其原因为:2017年为中国人民解放军建军90周年,2019年为中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利70周年,这两年都是极具红色意义的年份,人们对红色旅游的热情更加高涨,使得红色旅游景区的关注度有所增加,季节因素对于人们红色旅游出行意愿的影响相对较小,因此这两年各月对山西省红色旅游经典景区的网络关注度便较为均匀,季节差异性较小。

表2 2015—2019年山西省红色旅游经典景区网络关注度各月占比及季节性集中指数R

4.1.4 节假日变化特征

节假日作为旅游活动的重要时间之一,这一时期的网络关注度与旅游者出游行为关系密切。考虑到闲暇时间的连续性与人们出游意愿的关系,选取“五一”“十一”两个连续性较长的节假日进行周内分布偏度指数研究,见表3。从整体来看,五年内“五一”的Gix都为负,表明“五一”节假日期间的网络关注度更偏向分布于周前期,“十一”黄金周的Gix除2017年以外都为负,表明2017年的国庆假期网络关注度更偏向分布于周后期,其余4个年份偏向分布于周前期。同时,根据2015—2019年山西省红色旅游经典景区“五一”和“十一”假期网络关注度日度变化(图3)可知,“五一”期间的日均网络关注度在劳动节当天达到高峰,随后逐日降低;“十一”黄金周期间日均网络关注度总体上呈现先增后减的趋势,并在节后第三天达到关注度高峰,整体波动较小。

图3 2015—2019年山西省红色旅游经典景区“五一”“十一”假期网络关注度日度变化

4.2 网络关注度的空间分布特征

4.2.1 省际差异特征

整理2015—2019年31个省(区、市)在百度指数数据共享平台对山西省红色旅游经典景区的搜索数据并计算各省年平均关注度,按地理空间分析自然断点法将结果由高到低进行划分。结果显示,山西省本省的网络关注度最高,是唯一高关注区;河南、河北、北京、广东4地对山西省红色旅游景区也呈现较高关注度,属于较高关注区;一般关注区包括陕西、四川、重庆、湖南、湖北、天津、山东、江苏、上海和浙江10地,对山西省红色旅游景区关注度处于中等水平;黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、甘肃、云南、贵州、广西、福建、江西和安徽这11个地区处于较低关注区;属于低关注区的有西藏、新疆、青海、海南和宁夏5地。总体来看,5年间全国各省份网络关注度呈现不均衡的分布态势,东高西低,受距离衰减性的影响,毗邻山西省的省份关注度较高,并随着距离增加呈现关注度逐渐降低的趋势,表现出较明显的“核心-边缘”结构。显然,根据各省的关注度分级可以发现,市场距离、经济发展水平、人口数量和科技发展水平等都是重要的影响因素,山西周边地区以及东南沿海地区关注度均处于较高水平,是有发展前景的重要客源地。

结合31个省(区、市)的变异系数(CV)和地理集中指数(G)定量化分析网络关注度省际差异特征。表4显示,2015—2019年变异系数总体上呈现波动上升趋势,从2015年最低值3.26连续3年持续上升达到次高峰值3.76,2018年由3.76下降至3.72,2019年再次上升至最高值3.78,表现出山西省红色旅游经典景区网络关注度的空间差异程度和变化程度较为明显,不均衡性较强,且呈现出上升趋势。从全国的地理集中指数来看,5年间的地理集中指数都远远大于50且接近100,表明山西省红色旅游经典景区网络关注度的省域空间分布集聚性偏强,2015—2018年的网络关注度呈现连续上升态势,并在2018年达到5年间峰值89.3,在2019年从峰值下降至次峰值88.1,变动幅度较小,整体上仍然呈现出全国对山西省红色旅游经典景区网络关注度空间分布较为集中的态势,反映出山西省红色旅游经典景区在全国范围内的知名度较低的现象。

表4 2015—2019年全国及7大地理区网络关注的变异系数(CV)和地理集中指数(G)

4.2.2 区域差异特征

根据科学划分原则,将我国划分为7大地理单元(港澳台除外),见表5。根据我国7大地理区分类统计各区域对山西省红色旅游经典景区的网络关注度总体规模,得到2015—2019年山西省红色旅游经典景区网络关注度分区规模图。通过图5可知,华北对山西省红色旅游经典景区的网络关注度水平最高且远超于其他6个区域,属于山西省红色旅游的核心市场;华东处于中等水平,属于中程市场;其他4个区域关注度水平均偏低,其中东北和西北更低,属于远程市场。

图5 2015—2019年山西省红色旅游经典景区网络关注度分区规模

表5 我国7大地理单元划分(港澳台除外)

基于7大地理区的网络关注度数据计算变异系数(CV)和地理集中指数(G),结果见表4。可以看出,5年间7大地理区的变异系数呈现波动态势,波动差异较大,其中东北、华东和华中的变异系数相对较小,但也基本处于0.5左右,表明地区的省际网络关注度空间差异水平和变化程度较小,也从侧面反映出7大区域的网络关注度空间差异程度总体偏高,空间差异性和不均衡性较明显;华南、西南、西北的变异系数基本徘徊在1左右,西北地区更是在5年间均高于1,表明这些地区的省域网络关注度空间差异水平较大,区域内的空间不均衡性较为显著。从地理集中指数的结果来看,除华东以外的6个区域均处于50～100,即使绝对值最小的华东也在40以上,说明7大区域对山西省红色旅游经典景区网络关注度的空间分布集中性较强,根据学者对于网络关注度和客流量协调性研究的文献显示,山西省的网络关注度和客流量协调度处于初步协调的过渡型[19],表明山西省的红色旅游经典景区可能会出现旅游客源市场较为集中、旅游经营不稳定的局面,这也对山西省红色旅游的宣传力度起到了警示作用。

5 网络关注度的影响因素

游客在进行旅行决策之前,通常会利用网络搜索引擎进行相关信息的检索,以求最大化地减少决策失误的风险性。因此,凡是能够对旅游者做出决策需求或对其进行旅游相关信息获取产生影响的因素都可作为影响网络关注度的因素。

5.1 时间变化影响因素

5.1.1 气候条件

气候条件是旅游者出游的约束性客观因素。旅游者在做出出行决定前,会将旅游目的地的气候条件纳入其考虑范围。气候条件在一定程度上反映了旅游目的地的旅游舒适度,而旅游者在进行旅游活动前会通过衡量目的地的旅游舒适度来决定其是否出行。通常情况下,气候条件的好坏会影响游客的出行意愿,促进或抑制游客的出行意愿,当气候条件舒适时,游客出行意愿强烈,反之,当气候条件恶劣时,游客出行意愿低迷。网络关注度是反映旅游者潜在出行意愿的指标,当旅游目的地气候条件舒适时,旅游者出游意愿强,其在网络平台搜索目的地的频次增加,使得目的地网络关注度增高,反之其网络关注度降低。根据国家气候中心公布的《2019年中国气候公报》,全国12月、1月、2月平均气温为-3.1 ℃,3—5月平均气温为11.5 ℃,6—8月平均气温为21.5 ℃,9—11月平均气温为11 ℃[20]。根据人体对气候的反应程度来看,6—8月的平均气温给人体的感觉更加舒适,而12月、1月、2月气候舒适度低,这与前文网络关注度的月际变化特征一致。

为了定量分析气候条件对网络关注度的影响,选取温湿指数(THI)作为评价气候舒适度的指标,其计算公式为

THI=(1.8t+32)-0.55(1-f)(1.8t-26)

(5)

式中:t为平均气温;f为相对湿度。本文选取2015—2019年山西省的平均气温与相对湿度作为数据进行温湿指数的计算,计算结果见表6。根据温湿指数分级标准,4—10月的气候舒适度较好,人体感觉程度较舒爽;3月和11月气候偏冷,较不舒服;1月、2月、12月气候极冷,人体感觉极不舒适[21]。分析结果与前文网络关注度的月际变化呈现“夏季旺,春秋平,冬季淡”的特征一致。

表6 2015—2019年山西省各月平均气温、相对湿度及温湿指数

为了证明温湿指数与网络关注度存在高度相关性,利用SPSS软件对5年间各月的温湿指数平均值与网络关注度平均月数据进行相关性分析,结果见表7。

表7 山西省温湿指数与红色旅游经典景区网络关注度相关性分析

通过表7可知,温湿指数与网络关注度的相关系数为0.932,相关性非常紧密,因此将温湿指数作为网络关注度的影响因素是合理的,网络关注度与气候条件之间存在相关性且相关程度较高。

5.1.2 居民闲暇时间

旅游作为一项诞生于近代的社会经济活动,其本质属性是指旅游者从居住地经由旅游通道到达目的地进行参观、游览再返回至居住地这一过程,是人类物质文化生活的一部分。人类旅游需求的满足离不开闲暇时间,即个人不受其他条件所约束,完全依据个人意愿去支配或消磨的时间。根据性质差异,闲暇时间可分为每日空闲时间、周末闲暇时间、国家法定节假日以及带薪假期。通常情况下,景区在国家法定节假日或周末等特定时间节点的人气较为旺盛,呈现出较为显著的周际、月际或季节性变化。本文选取“五一”和“十一”两个法定节假日进行研究,结果表明两个节假日期间的网络关注度均呈现不同程度的高峰现象。其中“五一”法定节假日期为3 d,关注度高峰点出现于节日当天;“十一”黄金周为7 d,关注度高峰点出现于节后第3天。究其原因在于两个节假日长短不同,游客进行出行前决策时的搜索行为存在反应时间。当节假日时间较短时,游客往往将搜索了解的行为提前,以便能在短时间内顺利完成旅行;而当节假日时间较长时,游客的提前搜索行为较于短期节假日便会推后,因此网络关注度的高峰期便会出现于不同的时间段。另外,7月、8月暑假期间,相较于寒假的气候条件,暑假更适宜旅行活动的开展,为旅行提供了较长的自由可支配时间,上文对于山西省红色旅游经典景区网络关注度月际的分布特征也证明暑期属于网络关注度的旺季,当9月份开学季到来时,网络关注度出现了明显下降,说明在连续的闲暇时间大幅度减少时,游客的旅游意愿明显下降。以上均可说明山西省红色旅游经典景区网络关注度时间分布特征受到居民闲暇时间的影响。

5.1.3 社会事件

作为综合性产业,旅游业零散性较强,由衣、食、住、行、游、购、娱6大要素构成,当任一要素发生变化时,都会给予旅游业不同程度的影响。旅游作为建立在安全与温饱之上的高层次需求,会由于人们生理需求层面受到威胁而产生的不安稳性出现需求下降现象。自2019年年末新冠肺炎疫情爆发,全球旅游业均受到重创,景区旅游网络关注度出现大幅度下降趋势[22]。相反,积极的社会事件则会为旅游业的发展带来红利。例如建国、建军等标志性红色事件纪念日的到来,会激发人们红色血脉的涌现,与之相关的红色旅游景区网络热度也随之提升。因此,旅游业会不可避免地受到积极或消极社会事件的影响,使网络关注热度发生变化。

5.2 空间变化影响因素

5.2.1 影响因子选取与说明

旅游者在进行出行决策之前会在网络搜索意愿目的地的相关信息来确保实际出行的顺利进行。凡是影响旅游者获取旅游目的地信息的因素,均可纳入影响因素范畴。根据已有文献的梳理,结合数据的可获取性,本文以2019年为研究年限,从经济发展水平、网络发展水平、人口规模、空间距离以及两地经济联系程度[23]5个方面选取衡量指标进行研究,将以上5个指标设定为自变量x1～x5,将山西省红色旅游经典景区网络关注度作为因变量设为y。具体见表8。

表8 空间变化影响因子

5.2.2 回归分析

利用SPSS软件,使用多元线性逐步回归方法进行分析,以获取空间影响因素的最优方程回归模型,结果见表9。

表9 山西省红色旅游经典景区回归系数及检验结果

从分析结果看出,被纳入回归方程的分别是经济联系(x5)与人均GDP(x1)。山西省红色旅游经典景区的多元线性回归方程模型为y=-8 280.667+66.635x5+0.292x1。此方程模型的判定系数R2=0.771,adj.R2=0.755,表明这两个自变量能够解释因变量的77.1%。从F检验的结果分析可知,F=47.236,显著性P为0.000,水平呈现显著性,拒绝回归系数为0的原假设,且模型的两个回归系数的显著水平分别为0.00、0.02,均通过了显著性检验。对于变量共线性的表现,VIF均小于10,因此该模型无多重共线性问题存在,模型构建情况良好。标准化系数Beta分别为0.851、0.286,反映出两地经济联系的强度对山西省红色旅游经典景区网络关注度的影响最大,其次是人均 GDP。

6 结论与建议

6.1 结论

结合百度指数数据共享平台获取山西省6个代表性红色旅游经典景区的网络关注度数据,利用季节性集中指数、地理集中指数等数理统计模型分析山西省红色旅游经典景区网络关注度的时空分异特征,并从时空维度探析网络关注度影响因素。主要结论如下。

1)时间维度上,网络关注度指数年际特征上总体呈现出先降后升的趋势,同比增长率呈现波动起伏的态势。5年间山西省红色旅游经典景区的网络关注度存在月度差异性,其中8月为月际最高峰值,旺季持续性明显。季节特征上,网络关注度存在夏高冬低、春秋平的分配特征,与游客出游的季节特性基本一致。

2)空间维度上,2015—2019年各省份网络关注度呈现总体分布不均衡态势,东高西低,整体上全国对山西省红色旅游经典景区网络关注度空间分布较为集中的态势,反映出山西省红色旅游经典景区在全国范围内的知名度较低的现象。区域分布差异上,7大区域的网络关注度空间差异程度总体偏高,且空间分布集中性较强。华北为山西红色旅游的核心市场;华东为中程市场;华中、华南、东北、西北、西南为远程市场。

3)影响因素方面,气候条件、社会事件、闲暇时间是影响网络关注度时间特征分异的因素。两地的经济联系以及客源地人均国内生产总值是山西省红色旅游经典景区网络关注度空间分布的主要影响因素。另外,客源地的互联网发展水平通常被视为重要影响因素,但本研究结果却未将其纳入回归模型,根据相关文献得知,其原因在于地区网络发展水平与其经济发展水平是高度相关的,因此经济发展水平的影响作用已包含网络发展水平的影响作用。

6.2 建议

6.2.1 加强红色旅游资源开发利用的活化与融合

对于资源特性较为单一薄弱的旅游资源,应避免进行传统的开发利用方式,不断灵活创新走“新路”,可借助自身所蕴含的红色基因与红色故事,与各学校加强合作,联合开展“讲好红色故事,传承红色基因”的研学活动,开设相关纪念展览馆。对于红色旅游资源特性较为多样,或与周围旅游资源联系较为密切且距离较近的景区,可加强多景区旅游资源的联合发展,合理整合旅游资源。例如以知名度较高的红色旅游资源为吸引,配合青山绿水的自然旅游资源景区,多景区联合发展,用红色故事为静态旅游资源的发展带来鲜活的脉动。

6.2.2 注重营销战略的差异性和针对性制定

根据网络关注度反映出的潜在客源市场的差异性,制定具有针对性的营销机制与策略。对于近程市场,保持并继续扩大景区影响力,争取形成稳定游客源;对于中远程市场,加快形成有利于游客信息获取与传递的多样化服务通道,通过现代信息技术与众多新媒体平台建立多维信息展示、推送与营销渠道,增强红色旅游信息的传送即时性与高效性,结合微博、微信、短视频等新兴媒体中介讲好红色故事与英雄事迹,不断扩大红色旅游资源的影响力与受众面。

6.2.3 提高旅游从业者信息化、技术化程度及文化水平

红色旅游资源属于人文旅游资源,相比于自然旅游资源,更需要旅游从业者深入了解其中的红色故事与历史脉络。因此,红色旅游资源的高效发展必然少不了一支领悟深刻的从业人员,要不断提高从业人员自身的文化素养与职业道德,加强政府、企业、学校的紧密合作,可从院校选取优秀学生作为红色旅游景区的实习讲解员,充实从业队伍的力量,树立榜样,增强旅游从业者的思想认识。同时,加强与政府的合作,加强旅游产品创新、管理机制创新、营销战略创新,做好旅游从业者队伍的信息化培训与建设,为旅游景区的信息化创新发展提供保障。