基于网络文本分析的景区旅游形象感知研究

黄佩红 丁长韬

摘 要：目的地形象感知会影响游客的旅游动机、旅游体验、旅游消费、口碑传播和评价等游客行为。现今互联网背景下，通过大数据分析游客对目的地的认知和情感已成为一种趋势。本研究基于互联网网络爬虫技术ROST CM6和文本分析工具NVivo 11进行文本分析，利用扎根理论和认知—情感模型的相关理论，从牛首山认知评价和游客情感评价这两个角度出发，研究了游客感知的牛首山形象以及影响游客情感的积极、中性和消极因素，以期给景区管理提供一些建议。

关键词：南京;牛首山;旅游形象感知;网络文本分析

中图分类号：F592.6文献标识码：A文章编号：1008-4428（2019）06-0069-03

一、 引言

旅游形象关乎一个景区旅游乃至城市旅游经济的发展。而在现实社会中，景区规划者和管理者们想要展现的旅游形象和游客实际真实感知的旅游形象是有差异的。随着旅游经验的积累，人们已经从过去走马观花式的浅层次旅游逐渐转变为有精神需求和滋养的深层次文化旅游。牛首山作为国内外著名的佛教文化圣地，拥有得天独厚的文化资源和自然资源，每年吸引了海内外成千上万的游客参观。

尽管如此，相关调研的数据显示，牛首山景区的规划和管理还是存在诸多问题，导致游客感知到的牛首山旅游形象和景区预期形象存在较大的差异。因此，本研究基于真实有效的游客网上评价，对评价文本进行深度挖掘和分析，以期得到牛首山风景区整体形象感知和游客各类情感感知的影响因素，为解决牛首山景区预期旅游形象和游客感知旅游形象的不对称性提供参考性建议。

二、 研究现状

旅游目的地形象（Image Presentation）最初源于20世纪70年代，美国学者Hunt（1975）为了测量四个地方的区域旅游形象而提出来的，并将目的地形象定义为潜在旅游者对目的地的感知。虽然概念源于人本身的感知感受，但是在目的地形象研究的早期，学者们更倾向于研究对目的地形象的设计。随着Pearce（1982）和Gunn（1988）等一些学者研究积累，90年代的学者逐渐意识到，目的地形象应该是游客和旅游地的交互关系。

中国学者吴必虎（2001）将目的地形象的设计纳入区域的旅游规划设计中。程金龙（2011）从机理层面对城市旅游形象感知进行界定，但是缺乏相应调查研究做理论支撑。为了科学有效地解释游客目的地形象感知的形成过程，探究游客的深层次需求，本研究选取经典的“认知—情感模型”，由Baloglu和McCleary（1999）提出，它包含认知评价（Cognitive Evaluations）、情感评价（Affective Evaluations）和整体形象（Overall Image）三个部分，其中认知形象是游客对目的地物理特征的认识，情感评价是游客对目的地形象的情感和认同，认知形象和情感评价直接作用于整体形象。

三、 研究设计

（一）案例地选取

牛首山位于南京市江宁区，是国家4A级风景区、中国佛教名山和释迦牟尼佛顶骨舍利供奉地，含牛首山、翠屏山等大小山，总面积约500万平方米。牛首山不仅孕育了佛禅文化、儒家的治道文化、郑和海洋文化和江南文化，而且自然旅游資源充足。据江苏省林业局相关数据显示：牛首山的森林覆盖率高达92%，古树和野生动物数量众多。

（二）研究方法

本研究在整体分析过程中贯穿内容分析法，分析工具是现清华大学新闻与传播学院沈阳教授开发的ROST CM6。情感形象感知采用了扎根理论方法，分析工具是NVivo11，具体如下：

内容分析法是一种对传播内容进行客观、系统和定量描述的研究方法。首先运用ROST CM6的“文本处理”对获取的一手文本数据进行筛选和处理。

扎根理论（Grounded Theory）是质性研究的一种著名方法。它是1967年由美国学者格拉泽和施特劳斯创立，主要通过经验资料研究的方式建构理论。扎根理论的方法分为：资料收集和分析、资料编码过程、理论生成与检验。

（三）研究步骤

1. 获取网络评论

通过Python大数据编程和爬虫的方式，笔者收集了携程、去哪儿、同程旅游和驴妈妈四个在线旅游网络平台自牛首山开放以来至2019年3月1日，共11816条网络评论。其中，携程3360条、去哪儿3624条、同程旅游2717条、驴妈妈2115条。

2. 筛选处理网络文本

为了提高网络评论样本的有效性和准确性，对收集到的11816条评论进行筛选和处理，步骤如下：保留近两年的样本;删除无效评论;语义一致的改为统一的词语。最终获得有效评论4922条，总计22万余字。

3. 文本分析

根据“认知—情感模型”，文本分析主要分为“认知形象”和“情感形象”两个部分。其中，认知形象借助工具ROST CM6的词频分析得出前50个高频词，再结合语义网络分析的结果图，分析得出游客认知的牛首山风景区形象。“情感形象”首先借助ROST CM6的情感分析得出情感分布结果，进一步分离积极情感和非积极情感（中性情绪和消极情绪），再使用NVivo11对文本进行编码，最终得到游客对牛首山情感的形象。最后，结合以上分析整理得到游客对牛首山的“整体形象”。

四、 牛首山景区旅游形象感知分析

（一）牛首山景区认知因素分析

高频词是反映牛首山游客关注焦点的重要手段之一。通过对得到的有效文本进行词频分析，得到频数排名前50的高频词，见表1。以“牛首山景区”为主题，高频词主要有：风景、建筑、建设、环境、景色、景点、地宫、开发、舍利、牛首山、佛教等。以“牛首山服务”为主题，高频词有：门票、购票、交通、票价、身份证、电梯、自助。以“牛首山旅游体验”为主题的高频词有：方便、值得一（游）、值得、漂亮、开心、金碧辉煌、优美、大气、震撼、壮观、优惠、宏伟、适合、干净。

语义网络图反映了词与词之间千丝万缕的关系，同时也是更深层了解游客认知牛首山风景区旅游形象的重要图谱。结合图1，得到以“牛首山景区”为主题的“景区”和“景点”核心词，以“牛首山服务”为主题的“方便”核心词，以“牛首山旅游体验”为主题的“值得一（游）”核心词。从景区的整体认知来看，游客对牛首山的认知定位是地处南京的佛教文化圣地，旅游时部分区域还在建设中。游览的景点中地宫最为深刻，其次还有舍利子（释迦牟尼佛的顶骨）。从旅游服务来看，最大的亮点就是方便，体现在门票购买方便、自助取票方便、身份证验票入园方便、门票优惠、交通方便、服务人员的态度、游客的时间等。在牛首山旅游的体验方面，游客评价玩得开心、环境优美、景区比较干净、景点地宫给游客带来的体验是漂亮、壮观和震撼。

（二）牛首山景区情感因素分析

情感分析是对文本进行情感区分的过程，主要的方法是按照各个评论句子中的关键词进行赋分加总，最终得出总分，划分为积极情绪、中性情绪和消极情绪三个等级，见表2。经ROST CM6计算，最终得到积极情绪有4101条，占比83.32%，中性情绪和消极情绪共有821条，占比16.68%。对积极情绪和非积极情绪（中性情绪和消极情绪）进行文本分离和进一步分析。

1. 牛首山游客积极情绪分析

对积极情绪的文本进行词频分析，得到前300个积极情绪的高频词，并将高频词分类归纳，最终得到以下15个积极情绪因素的频数图，如图2所示。每个因素的频数来自于高频词的分类加总，在数字上并不完全代表评论数，但可以代表游客积极情绪因素的比重大小。

影响游客情绪最积极的因素是佛顶宫的建筑设计和佛顶骨的存在震撼人心，高频词频数比例占比25.62%，与之匹配的高频词有：金碧辉煌、壮观、神圣、雄伟、气势恢宏、奢华、富丽堂皇、地宫、舍利、顶骨、大佛、气势磅礴等34个。

影响游客情绪比较积极的因素还包括：自然环境好（21.35%）、购票方便快捷优惠（11.36%）、节事和旅游体验活动丰富（7.81%）、佛文化气息浓厚（5.35%）、服务人员态度良好（5.08%）、人文建筑壮观（5.05%），这6个因素的高频词频数占比56.01%。

一般积极情绪的因素有8个，主要包括：期待未完成建设景区（4.58%）、景区内交通方便（3.84%）、对比其他景区满意度高（2.40%）、旅游设施现代化（1.69%）、停车方便（1.60%）、厕所干净美观（1.53%）、人性化的电梯和扶梯设计（1.41%）、餐饮特色（1.33%）。

在景区的管理方面，可以继续保持影响游客情绪比较积极的因素，包括：保护好自然环境资源和旅游文化资源、维护好现有的购票售票验票模式、持续举办各类节事和旅游体验活动。值得加大力度提高的方面是：餐饮种类的丰富和餐饮质量的提高、人性化的服务设施设计、厕所的干净整洁等。

2. 牛首山游客中级和消极情绪分析

对中性和消极的情绪所有文本导入NVivo11进行文本逐步编码，得到一级编码33个，二级编码9个，三级编码4个，参考点298个，见表3。

在負面评论中，旅游环境问题所占比例最大，高达36.91%，主要原因首先是在生态环境方面，景区的部分景点还在建设中不开放，游客买票后心理有落差，部分游客认为门票性价比不高。其次是景点的景色一般，游客认为景区大部分景点是人造景观，缺乏有特色和文化内涵的景点。景区步行爬山的绿道遮阳的树木少，不利于游客在炎热的天气里步行走路。旅游环境的第二个方面是交通环境，主要针对交通的三个方面：景区内游览车的交通管理、停车场私家车的交通管理以及牛首山外部可达性交通的便利性。

负面评论的第二大方面是旅游体验（30.54%），主要问题表现在个体差异、客观因素和景区破坏上。通往地宫需要步行走路或坐车，部分游客表示自己产生消极情绪的因素来源于选择坐车旅游才不会累和爬楼梯走路太累。还有部分游客把牛首山和无锡灵山大佛做比较，认为牛首山不及其他景点震撼。少部分游客认为商业气息太浓厚等等。在客观因素方面，天气不好和景区的规划不合理也是导致游客有负面情绪的原因。此外，佛顶宫和新建的寺庙油漆味和装修味道重、景点有历史底蕴但没有历史味道、服务设施损坏等，也是导致游客产生负面情绪的原因。

负面评论的第三个方面是旅游服务（18.46%）。主要的问题表现在景区管理和服务意识。首要的问题是景区的管理问题：游客认为门票有点贵，主要的原因是牛首山的部分景区还在修建中，游客看不到完整的景区，加上进入景区坐游览车还要收费，心理产生落差。另外，景区的管理问题中，游客投诉买票不能退票、停车费高、旅游线路不合理（旅游指南路线图）等，都是亟待解决的管理问题。在服务意识方面，有少部分游客投诉服务人员态度差、游览车没有播报景点。

负面评论的最后一个方面是旅游设施（14.09%），主要表现在服务设施和餐饮的硬件条件上。服务设施方面，有相当一部分游客投诉景区缺少指示标识导致走错路、老人买票后发现自己应该免票是没有看到明显的指示告示、景区内交通缺乏指示导致交通混乱、地下停车场和厕所缺乏标识等等。服务设施除了指示标识之外，还存在景区缺少配套设施、取票系统有问题等。在餐饮方面，多数游客抱怨素食自助餐、小卖部餐饮的食物不好吃，景区内餐厅数量少等问题。

五、 牛首山景区的整体形象感知和形象提升建议

（一）牛首山整体形象感知

游客对牛首山的认知评价为：牛首山是位处南京的佛教文化圣地，最为深刻的景点是地宫和舍利子。牛首山的旅游服务最大特点是方便，游客体验的评价是环境优美、干净、漂亮、壮观和震撼。对牛首山的情感评价是：83.32%积极情绪、6.89%中性情绪和9.79%消极情绪。其中，积极的情绪包括：佛顶宫令人震撼、自然环境好、购票方便快捷优惠、节事和旅游体验活动丰富、佛文化气息浓厚等15个因素。中性和消极的方面包括旅游环境、旅游体验、旅游服务和旅游设施。

（二）关于牛首山形象提升的建议

1. 改善旅游环境

改善景点的环境，对新开发建设中的景点进行视觉景观的改造和维护，消除或减少佛顶宫和寺庙的异样气味。完善交通系统，在景区内游览车的交通管理上，做到规范、服务专业和人性化，有助于提升游客的满意度。内部完善绿色慢行道的游客舒适度，区外提升外部可达性交通的便利性。

2. 提升旅游体验

平衡好牛首山景区经济效应和社会、文化效应的关系。加强景区商业区域的规划，减少商业区域与主要景点的串联和集聚。明确景区的文化定位，适当减少商品同质化竞争，精心打造特色旅游产品。加强景区餐饮的规划，提升餐饮品质。

3. 提高旅游服务

景区应该提前做好门票价格预算，再以打折的门票价出售，并且将打折利好的消息和未开放景区特色提前传达给消费者，从价格上消除游客的缺憾心理。加强旅游服务人员的培训和服务态度，特别是售票员、游览车司机和小卖部里面的服务员。在餐饮方面，针对牛首山佛禅文化、江南文化等主题设计多样化的餐饮服务，增加景区内餐厅数量。

4. 完善旅游设施

景区应该完善指示标识，特别是景区入口的指示告示、地下停车场和厕所标识等等。服务设施除了指示标识之外，还应该完善和维护好景区的配套设施，特别是景区的取票系统。停车场可以通过引入智能停车系统，对停车场的停车、取车和计时计费等功能进行升级和改造。

参考文献：

[1]Hunt， J.D. Image as a factor in tourism development [J]. Journal of Travel Research，1975：13（3）：1-7.

[2]Pearce， P.L. Perceived changes in holiday destinations [J].Annals of Tourism Research，1982（9）：145-164.

[3]Gunn， C. Vacations capes： Designing tourist regions [M]. New York： Van Nostrand Reinhold，1988.

[4]吳必虎.区域旅游规划原理[M].北京：中国旅游出版社，2001.

[5]程金龙.城市旅游形象感知的机理研究[J].人文地理，2011（3）：142-146.

[6]Baloglu S，McCleary K W. A Model of Destination Image Formation [J]. Annals of Tourism Research，1999（4） ： 868-897.

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[8]陈向明.质的研究方法与社会科学研究[M].北京：教育科学出版社，2017：1-6.

[9]Flick U， Sun Jin trans. Qualitative Study Guide [M]. Chongqing： Chongqing University Press， 2011：247-248.

作者简介：

黄佩红，女，广东揭阳人，南京财经大学工商管理学院硕士研究生，研究方向：旅游企业管理;

丁长韬，男，安徽滁州人，南京财经大学金融学院硕士研究生，研究方向：金融数据分析。