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大数据时代的区域旅游产业发展时空差异研究

来源:光明网2023-12-20 11:55

  信息时代的到来区域旅游产业得到了蓬勃发展,通过区域旅游调整区域产业结构,增加当地旅游经济收入,促进我国现代化建设,运用大数据技术获取海量信息材料,了解游客的行为特征和旅游倾向,开拓多元化的区域旅游产业宣传路径,制定出多元化的旅游体验项目,让区域旅游更好的满足市场需求。文章将区域旅游产业发展时空差异分析过程分为指标构建、模型设计、结果论述等方面,在此基础上分析大数据时代区域旅游产业发展时序、空间的差异,通过大数据分析的方式,构建符合区域旅游发展需求的产业经营环境,打造生态化区域旅游产业体系。

  区域旅游产业发展时空差异评价指标的构建需要遵循科学性、对比性和操作性的基本原则,真实有效地反映出区域旅游产业复杂系统的运行规律,了解旅游业发展的真实情况。考虑到区域经济发展水平调整的重要性,建立共性综合指标,利用搜索引擎进行关键词检索,采用频度分析法,将网络搜索数据作为参考指标,了解相关指标数据在学术期刊和公共讨论的出现频数,通过指标筛选将其纳入到区域旅游产业发展时空差异分析的重要参考依据。在区域旅游产业发展时空差异分析的过程中,时空差异分析指标体系的构建需要遵循真实性、独立性、针对性的基本原则,选择在旅游事业发展过程中使用频率较高的数据参数,按照特定的分析思路严格进行各类要素划分,结合专家所选的指标精准的进行计算与分析。如果只是将最大值与最小值作为数据取值的上下限,能够计算得到的数据结果属于相对结论,当某一省份得到快速发展,计量结果的准确性将会下降。一部分区域某项经济增长速度缓慢,在整体旅游曲线上呈现出增长速度过慢或者停滞的现象。在我国旅游政策的加持下全国的旅游业呈现出爆炸式发展趋势,如果只是参考固定标准将形成大同小异的数据结果,想要真实有效地了解区域旅游产业发展的时空特性,需要结合区域旅游发展水平的差异变化情况,有针对性的选择浮动标准作为参考。

  时空差异分析需要获取真实有效的数据作为支撑,借助大数据网络平台,拓展数据搜集渠道,建立大数据旅游系统,分为客源市场信息获取模块、出行数据分析模块、目的地查询模块、旅游咨询服务模块。当搜索信息包括客源地、旅游目的地和涉及两个及以上的旅游场所,确定发生旅游活动,旅游目的地与客源地可以在同一个区域,但相互不能重叠并伴有一定的距离。以市场分析为基础了解广大游客对旅游服务产品的需求,调整旅游供应市场的供需关系,严格划分供需要素,包括客源市场的活动背景、参与旅游的主要人群。旅游服务系统是以帮助游客达到出游目的为核心,为广大游客提供休闲项目、娱乐体验和餐饮食宿等查询服务。旅游系统是一个复杂的管理系统,需要明确各系统模块的演化规律,结合海量数据材料建立复杂的分析模型,在时空差异分析阶段,判定市场的供需关系。区分本省游客与外省游客的难度较大,出行系统不仅能够保证游客的顺利出行,还要分析影响游客确定目的地的主要因素,想要实现供需市场的协调发展,需要进行旅游资源的优化配置。例如:旅游景区的交通条件会影响到游客的旅游选择,将一个地区作为分析整体,可以单独将交通条件作为分析要素,采用合适的计算方式,为广大游客提供优质的旅游服务。旅游产业的业务转型与游客的关注度密切相关,通过解锁关键词计算分析区域旅游产业的网络关注度,利用百度指数快速截取不同时间段区域旅游的关注度和发展趋势。根据调查需求运用区域旅游旅游攻略、区域旅游网等关键词叠加搜索,获取2021、2022、2023年的区域旅游示范单位以及日均网络关注度,生成时空变化曲线图,截取真实的关注数据。

  在进行时空差异分析模型设计的过程中,选择合适的分析方法,包括主因子分析法、价值函数分析模型。主因子分析法是通过降维思维,将一组变量通过几个线性组合进行变量方差解释,运用斜方差结构假设总体样本,每个样本的计算需要参考指标中的数据结论,判断指标之间的线性相关性,用线性代数的计算原理,提炼出综合指标。价值函数模型的构建可以与理想排序法进行有机结合,判断最优方案与理想方案之间的距离,采用规范化的向量计算方式得到决策矩阵,将低维系数降为一维系数,保证评价结果的准确性。运用主成分分析法确定各因素的计算权重,结合相应的区域旅游业发展指标,对原始数据进行充分概括,生成标准化主成分系数,建立系数分析矩阵。

  我国不同区域的旅游业发展差异较大,内部发展不平衡,采用分类聚集进行旅游业发展强、中、弱等层次划分,根据分析曲线将区域旅游业分为上升型、平稳型和下降型。旅游业的发展与本地的经济实力不存在一致性关系,发达地区旅游业发展不一定是最强区,而且发达地区在现有的经济建设情况下,旅游业发展的空间要高于发达区。在区域旅游产业发展时空差异分析的过程中,需要对纵向动态比较数据和不同区间内横向比较结果进行全面总结,判断不同区域之间的相互耦合关系,做出合理的数据评价。通过定量分析的方式,根据数据曲线的动态变化过程,建立时空差异分析模型,选择科学的计量方法,检验区域旅游产业的发展情况。最终的分析结果表明,区域旅游产业的总体发展趋势越来越好,东西部发展对比,东部发展快于西部;南北方区域数据对比,南方旅游发展快于北方。但随着旅游产业整体水平的不断提高,经济发达城市的竞争优势将逐渐减弱,利用百度指数对区域旅游关注度时态进行分析,得出结论2021~2023年,日均关注度呈明显增长状态,说明网络搜索平台在区域旅游信息获取上得到了进一步发展。

  时序差异分析,分析区域旅游产业发展的持续特征,以周、月、年为单位建立不同层次的分析模块。例如:根据区域旅游产业发展一年内的季节变化特点和每周同一时段的变化形态,分析旅游发展与数据变化趋势之间的内在联系,将一周内每日特定时段的数据作为量变聚集效果的计算参数。针对得到的年变化特征,分析近三年关注度变化差距,求取日平均关注指数,通过趋势方程解析法对未来的区域旅游产业发展做出合理预测。根据计算的日平均关注度指数,制定数据曲线图,游客在出行之前会进行旅游景区信息搜索,在大数据获取过程中,需要在节前的一个月到假日十天内整理信息数据,得到完整的关注度分布数据图。当遇到国家法定假日时,搜索区域旅游假期前后一段时间内的日平均网络关注度,采用对比与分析的方式获得直观的数据统计结果。

  空间差异分析,根据特定区域的空间演变特征进行综合讨论,了解区域内旅游产业的经济重心转移轨迹,分析区域旅游的空间格局,直观的展示出区域经济收入呈现的空间格局变化趋势。用“持续激化”和“缓慢扩散”两种形态表示空间差异变化情况,区域旅游产业的收入扩散速度相对缓慢,建立空间差异分析模型,采用可视化数据材料,了解区域旅游收入的空间变化情况。区域旅游空间差异分析需要搜索2022年国家旅游局公布的区域旅游示范点信息检索数据,根据最终的搜索情况,按照网络关注度进行区域旅游产业时空差异分析。对旅游示范区的分布情况进行调查,根据网络关注度的高低进行区域旅游产业对比,计算区域旅游示范项目占区域建设贡献率的程度。

  时空差异分析,协调度分析:在进行旅游协调度时空差异分析的过程中,了解旅游协调度的基本内涵,引入耦合和协调两个概念对系统运动方式和各类要素之间的彼此影响进行全面统计。了解不同区域旅游业的发展供给情况,采用定量分析的方式计算各类要素之间的耦合关系,形成协调发展指数,将协调指数作为基础的时间点,区域旅游产业的协调程度会跟随时间的变化发生改变,最终呈现出波动的曲线结构。在进行空间概念分析的过程中,将协调度计量与区域条件进行有机结合,从区域的角度出发,在计算与分析中参考的数据材料包括客源地信息、景区服务、旅游目的地材料、交通条件、教育条件等等。关注度分析:在时空差异分析阶段得到2021年~2023年区域旅游网络关注度的年变化特征、周变化特征、季节变化特征以及特殊黄金周变化特征。以大数据为基础对区域旅游的创新发展进行全面分析,时空差异分析结果显示,不同时间内关注度不均衡,采用科学的对比方式,直观的展现出我国区域旅游产业发展现存的不足。发展潜力分析:考察我国区域旅游产业的动态化发展情况,计算2022年各省市旅游产业的发展潜力,通过客观评价,判断不同省市地区旅游资源拥有情况,分析旅游资源的整体质量。严格参考旅游场馆数量、区域环境承载力等多项指标,根据最终的分析结果判定区域旅游产业的发展潜力,从时间维度、空间结构两个方面进行有效对比,为促进我国旅游行业的平稳发展提供有效参考。

  区域旅游产业发展建议,我国区域旅游产业的发展潜力存在明显差异,各地区发展不平衡,主要受到旅游产业综合性特性的影响,区域旅游产业发展过于依赖经济建设和其他产业的带动,非均衡性的经济发展格局将会影响到区域旅游业产业的发展。区域所处的地理条件,区域内部的旅游资源和政府制定的旅游产业发展策略,都会对区域旅游产业的集聚效应产生影响。区域旅游产业的发展潜力与综合旅游产业竞争实力并非完全一致,但两者之间具有相关性,根据时空差异分析结果对比区域旅游产业的发展潜力和整体发展实力。建立综合分析系统模型,根据时空差异分析参数调整区域旅游产业的经营结构,争取将发展潜力转变为发展实力。

  综上所述,大数据时代针对区域旅游产业发展时空差异的分析数据获取方式多元化,将传统数据调查与现代化网络搜索进行有机结合,判断影响旅游产业发展成果的主要因素,通过时空差异分析促进区域旅游业的协同发展。采用定性定量分析方式拓展区域旅游信息获取途径,构建区域旅游信息服务体系,将大数据分析结果作为区域旅游产业开发的重要参考依据。在市场营销与经营决策制定中发挥旅游产业的竞争优势,促进区域旅游产业的均衡发展,提高景区知名度。

  作者:梁振然,桂林理工大学副教授

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