[最新发表] 基于目的地内游客行为的旅游吸引力识别:来自Wi-Fi数据的证据

发布日期:2023-09-08 10:08
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【关键词】旅游吸引力;游客停留时间;目的地内移动/停留轨迹;Wi-Fi技术;什刹海风景区


【研究背景】
      掌握旅游吸引力的时空特征不仅有助于游客规划游览路线,还可以帮助管理者优化旅游资源配置,进而更好地满足游客需求。然而,受到数据空间精度的局限,目前针对目的地尺度的旅游吸引力研究仍较为缺乏。近年来,位置感知技术,特别是Wi-Fi技术的普及使得获取精细化的人群活动数据得以实现。相比GPS和手机信令等定位技术,Wi-Fi技术具有较高的定位精度和较强的采样代表性,在刻画目的地内游客行为方面具有优势。


【方法介绍】
      本研究提出了一种新方法——基于游客停留时间的旅游吸引力指数(the stay time-based tourism attractiveness index, STTAI),可以基于Wi-Fi数据识别目的地旅游吸引力。基于时间地理学的概念框架,在真实地理空间中进行活动的个体,其移动和停留过程可以抽象为一条时空路径(图1a—图1b)。由于个体的社会属性和活动目的不同,多名游客在同一地理空间中的活动轨迹存在差异,表示为一簇时空路径(图1c)。由于游览活动的时间预算有限,游客更倾向于在具有吸引力的地方花费更多时间,因而,游客流量较大并且平均停留时间较长的活动站点具有更高的吸引力。STTAI采用游客流量与平均停留流量相乘的形式进行构建,进而估计特定位置的旅游吸引力(图1d)。
  
图1 概念框架:(a)真实地理空间中的游客活动轨迹,(b)一条时空路径,(c)一簇时空路径,(d)STTAI采用游客流量与平均停留时间相乘的形式估计旅游吸引力

【案例应用】
       通过在北京市著名的文化旅游目的地——什刹海风景区布设Wi-Fi探针,采集了67万余名游客在一个月内的Wi-Fi数据(图3)。经过实地预实验表明,所采集的Wi-Fi数据对到访游客的覆盖率达到70%,可以有效获取游客活动的位置和时间等信息。应用STTAI方法识别了不同地点旅游吸引力随时间的变化特征(图4),并解析了旅游吸引力水平在一天不同时间段的变化(图5)。进一步,还考察了什刹海风景区旅游吸引力的关键影响因素。


图2 研究区概况及Wi-Fi探针的布设位置



图3 不同地点的游客流量、平均停留时间及旅游吸引力(STTAI)随时间的变化
图4 旅游吸引力水平的空间格局:(a)全天,(b)上午,(c)下午,(d)傍晚




【结论】  
       据我们所知,本研究是首个利用 Wi-Fi 数据基于目的地内部游客行为识别旅游吸引力的研究。研究结果从游客行为的角度揭示了旅游吸引力的动态特征,为旅游目的地的设施规划和游客管理提供支撑。

       该研究已于近日发表在Current Issues in Tourism上。

Luning Li, Zixuan Pei, Qiang Li, Fengxin Hao, Xiang Chen & Jin Chen(2023)Identifying tourism attractiveness based on intra-destination tourist behaviour: evidence from Wi-Fi data,Current Issues in Tourism,DOI: 10.1080/13683500.2023.2252562



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