基于多源异构数据融合的游客多时空尺度的行为特征及其演化模式——以长江三角洲地区为例

With the rapid development of mobile Internet technology, the widespread application of social media has been gradually permeating and changing the trip mode of tourism activities, which gives rise to the rethink and preoccupation of tourists’ spatiotemporal behavior research. Therefore, how to use new technology and method, so as to clarify the tourist behavior law and evolution pattern based on multiple temporal and spatial scales, has become an important scientific proposition that must be solved. This project uses tourists behavior as an entry point, on the basis of systematic analysis on advances worldwide, by taking the Yangtze river delta region as an example, with the combination of multi-source heterogeneous data fusion, social network analysis, GIS spatial analysis, system dynamics and linear programming methods, to systematically analyze tourists’ behavior characteristic based on multiple temporal and spatial scales so that it reveals its evolutional phased and vibration law. Through analyzing the influencing factors and driving mechanism of multiple spatiotemporal tourists’ behavior, the paper refines the tourists’ behavior evolution model of different spatiotemporal scales, by comparative analysis on regional characteristics, changing process and correlation effect of typical modes, so that it builds the tour planning and optimization of multiple temporal and spatial scales. This study provides a scientific basis and decision support for the government to formulate scientific visitor behavior guiding measures and line organization, to establish an early passenger flow warning system for the hot tourist destinations, and to improve the quality of tourism products and achieve the sustainable development of tourism destination.

随着移动互联网技术的快速发展，社交媒体的广泛运用已经逐步渗透和改变着人类旅游活动的出行方式，引发了对旅游时空行为研究的重新认知和审视。因此，如何借助新的技术与方法，厘清游客多时空尺度的行为规律与演化模式，成为亟待解决的重要科学命题。本项目以游客行为为切入点，在系统分析国内外研究进展的基础上，以长三角地区为典型案例，综合运用多源异构数据融合技术、社会网络分析技术、GIS空间分析技术、系统动力学与线性规划等多种技术方法，分析游客多时空尺度的行为特征，揭示游客多时空行为演变的阶段性与分异规律，通过剖析游客多时空行为的影响因素与驱动机制，提炼不同时空尺度游客行为的演化模式，比较分析典型模式的区域特征、变化过程及关联效应，构建多时空尺度的旅游行程规划与优化模型，为政府制定科学的游客行为引导措施和线路组织，建立热点旅游地的客流预警机制，提高旅游产品质量及实现旅游地的可持续发展，提供科学依据和对策支持。

地理信息技术和网络技术的深度融合发展，为游客行为研究的数据跟踪、网络挖掘提供了强有力的技术支撑，进一步将游客行为推向了崭新的学术高度和技术平台。随着学界对“移动性”的关注以及“移动范式”的出现使得旅游时空行为被放置到极其重要的位置上，逐步推动了“新流动性范式”的转向和发展。旅游时空行为不仅是景区尺度获得游客精确轨迹的重要前提，更是基于空间组织的城市尺度和基于社会经济和旅游活动密切联系的区域尺度形成的原始动力和核心表达。因此，如何借助新的技术与方法，厘清游客多时空尺度的行为规律与演化模式，成为亟待解决的重要科学命题。. 经过四年的努力，课题组重点围绕两个方面开展系列研究，一是多源数据分析的游客行为多尺度特征，包括网络语境下官方目的地宣传形象与游客感知形象差异、OTA旅游目的地营销广告的识别与认知：来自眼动实验的证据、游客流动特征的典型案例实证（苏州、扬子江、长三角）、基于机器学习的城市旅游地个性与游客行为量表设计等内容。二是游客行为的时空格局与机制模式，包括基于在线预订数据分析的旅游流网络结构特征与影响因素、基于地理标记照片数据挖掘的游客流动特征及其形成机制、基于新浪微博签到大数据分析的城市旅游地网络结构特征及其演化模式、基于地理标记照片的游客流动网络结构特征及其流动模式、江苏省高速公路流与景区旅游流的空间关联及其耦合路径等内容。上述研究内容的有效开展和有序推进，为政府制定科学的游客行为引导措施，规范旅游市场秩序，建立热点旅游地的客流预警机制，提高旅游地的精细化管理水平与可持续发展，提供科学依据和决策支持。. 在国家自然科学面上基金的资助下，课题组先后发表学术论文23篇，其中，SSCI论文3篇，国内权威和核心期刊20篇，参加学术会议6次，培养硕士研究生6名，项目负责人入选2018年度南京师范大学“中青年领军人才”青年学术骨干培养计划（2019-2023），较好的完成了研究目标，取得了较为丰富的研究成果。