社交媒体下游客情感-满意度时空分异及机制研究

The present research is carried out relying on the big data of social media. It mainly discusses problems concerning tourist emotional measure and its spatial and temporal distribution, tourist satisfaction and its spatial and temporal distribution, distinct spatial and temporal distribution of tourist emotion and satisfaction and its formation mechanism. Guided by tourism geography, consumer psychology, data mining and other theories, employing the big data of social media (micro-blog), based on semantic analysis, text analysis, spatial and temporal analysis, this research builds a new model of quick measure of tourist emotion and satisfaction. Using the new model, an in-depth analysis is made of the spatial and temporal distribution pattern of tourist emotion and satisfaction, the laws governing distinct spatial and temporal distribution of tourist emotion and satisfaction and its formation mechanism. Compared with the traditional research methods, analyzing tourist emotion and satisfaction by using social media data can get to the authentic tourist emotion and satisfaction, find out the characteristics and laws of spatial and temporal distribution of the changing tourist emotion and satisfaction, and probe into the mapping relationship between tourist emotion and satisfaction and its mechanism, which is of great practical value for tourism management departments and enterprises to instantly and massively improve tourist emotion and satisfaction measure. Such a research perspective based on big data provides a new method for studying tourist emotion and satisfaction, and therefore is theoretically important for expanding the research field of tourism geography and bringing in new ways of research.

本研究在社交媒体大数据背景下，围绕“游客情感测度及时空分布”、“游客满意度及时空分布”、“游客情感-满意度时空分异及其形成机制”等问题展开。在旅游地理学、消费者心理学、数据挖掘等理论指导下，采用社交媒体大数据，基于语义分析、文本分析、时空分析等方法构建游客情感和游客满意度快速测度新模型。在此基础上深入探讨游客情感和满意度的时空分布模式，以及游客情感-满意度时空分异规律，并探寻其形成机制。利用社交媒体数据进行情感、满意度分析，相对于传统的研究及应用而言能够挖掘出游客真实情感和实际满意度，进而摸清游客情感和满意度变化的时空特征和规律，探索游客情感-满意度之间的映射关系及其机制，这对于旅游管理部门和企业即时、大规模测度游客情感和满意度以及提升游客满意度具有重要的实践价值。基于大数据的研究视角，为游客情感-满意度的研究提供一种新的方法，对于旅游地理学的研究领域拓展和方法创新具有重要的理论意义。

在大众旅游时代，游客越来越重视旅游体验，其中情感体验是最重要的一个方面，在社交媒体数据的支持下，利用大数据挖掘、深度访谈、跟踪调研和脑电等多种方法进行游客情感测度、情感时空分布等方面的研究，旨在发现情感-满意度的时空分异规律和机制。主要开展了8个方面的研究，具体工作如下：①开发了适合景区游客情感跟踪测量的情感轮，适合我国城市旅游目的地情感测度的量表和基于文本大数据的游客情感深度学习测量方法。②基于微博大数据探索西安市游客的情感分布规律和情感主题。以秦始皇帝陵博物院为案例，探索景区尺度游客情感的时空规律。③以西藏为案例地探讨省级尺度游客旅游线路情感体验时空变化规律，发现西藏旅游的“时间阈值”和“空间阈值”。④分析气温、相对湿度、风速、气候舒适和游客情感体验的关系，发现它们具有很强的相关性。⑤空气质量和游客情感体验的关系分析。研究发现影响城市空气质量的首要污染物中，PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2均与游客微博情感值呈现显著负相关，其中NO2对游客情感值的影响最为严重。⑥分析饮食对游客情感和满意度的影响。发现游客的饮食感知对游客满意度及情感存在正面显著影响，且影响作用仅次于旅游服务与管理因子，影响力排在第二位。饮食在游客旅游过程中发挥着极为重要的作用，是提升游客满意度及情感的重要工具。⑦游客情感和满意度的时空分异分析。研究发现积极情绪对游客满意度有促进作用，消极情绪对游客满意度有负向影响，满意度对行为意向的正向影响更为显著，构建了情感影响满意度的模型：Y=0.369X-1.478。⑧游客情感体验的影响因素研究。利用访谈、脑电等多种方法研究了影响游客情感的因素。研究发现游客情感和满意度具有显著时空耦合关系，基于情感体验研究发现西藏旅游重要的时间阈值，分别为7天，13天和25天。本研究开拓了基于社交媒体的旅游者情感体验研究领域，丰富了旅游情感研究的内容，并为目的地游客满意度测算提供了新思路和新方法。