蕪湖方特網絡關注度分布特征及與客流量關系研究
——以PC端和移動端百度指數為例

(安徽師范大學 地理與旅游學院,安徽 蕪湖 241000)

1 引言

大數據時代,互聯網提供了海量數據,成為人們獲取信息的重要途徑。截至2016年12月,中國網頁數量為2360億個，年增長率為11.2%；中國網民數量為7.31億，網民普及率達53.2%,其中手機網民數量為6.95億，占比高達95.1%[1];中國在線旅游度假市場交易規模為962.9億元,在整體在線旅游市場中的占比為16.3%[2]?；ヂ摼W已成為人們熟悉和掌握旅游目的地信息的重要途徑。因此,基于網絡搜索數據的網絡關注度成為旅游研究的熱點問題,對推動互聯網與旅游業融合發展，實現“互聯網+旅游”大數據發展新模式具有重要參考價值。

國外學者基于網絡搜索數據的研究成果較豐碩,主要集中在旅游者網絡搜索行為特征及其影響因素[3,4]、城市旅游者的信息需求[5,6]、旅游城市酒店客房需求的預測[7]、旅游目的地游客量的預測[8-10]、網絡搜索平臺預測能力[11,12]等。國內學者基于百度搜索數據對網絡關注度的研究主要表現在:①旅游目的地網絡空間分布特征。林志慧等提出旅游景區網絡關注度呈“平日高、周末低”的周內特征與“高雙峰”的季節性特征[13];徐凡等表明長三角5A級景區網絡關注度呈周內“日前兆”、月內“月前兆”、黃金周“井噴”現象[14];何小芊等發現溫泉旅游網絡關注度呈月內“U”型、周內“V”型曲線變化趨勢[15];嚴江平等強調東、中、西部省份網絡關注度差異顯著,西部省份的差異最為明顯[16];鄒永廣等表示我國旅游安全網絡關注度呈現上升態勢,旅游高峰期會產生“前兆效應”[17]。②網絡關注度與實際游客量的相關性分析。龍茂興等、馬麗君等證實旅游網絡關注度與現實游客量之間存在顯著的積極相關性[18,19]；黃先開等運用協整理論和格蘭杰因果關系,發現含百度關鍵詞的預測模型更為精確[20];孫燁等則提出移動端百度指數模型對客流量的預測結果比PC端更為精確[21]。③居民旅游需求的時空特征。馬麗君和龍云研究發現湖南省居民對單個景區的旅游需求類型包括單峰、雙峰和多峰,空間上表現為“多中心”分布[22];馬麗君和郭留留在此基礎上增加了“W”型和“U”型旅游需求類型,空間上呈“春旅東、夏游北、秋賞西、冬觀南”的特征[23]。④網絡關注度的影響因素。諸多研究表明氣候舒適度[24]、負面事件[25]、網絡發達程度[17]等均對旅游網絡關注度產生了較強的作用。

綜觀國內外研究進展,盡管基于百度搜索數據的研究成果較多,但對主題公園網絡關注度和不同客戶端網絡關注度的比較研究少,將兩者相結合的研究鮮見。因此,本文以蕪湖方特為例,采用日際變動指數、R指數、G指數、季節指數等方法對比分析了蕪湖方特4個園區PC端和移動端網絡關注度的分布特征及其與實際客流量的關系,有助于豐富主題公園與網絡關注度的相關研究,并為不同主題公園的運營管理、網絡市場營銷及客流量預測與調控提供決策依據。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

百度指數(Baidu Index)是基于網頁搜索的網民行為數據分享平臺,主要用于揭示某一關鍵詞在過去某段時間中的“媒體關注度”和“用戶關注度”,已成為大數據時代最為重要的統計分析平臺和眾多企業營銷決策的重要依據。

本文以蕪湖方特歡樂世界、方特夢幻王國、方特水上樂園和方特東方神畫4個園區為研究對象。由于各園區開業時間存在先后差異,最新一期的蕪湖方特東方神畫開業時間是2015年,為保證數據的相對完整性,選取蕪湖方特2016年的相關數據進行研究。在百度指數搜索頁面中依次輸入“蕪湖方特歡樂世界”、“蕪湖方特夢幻王國”、“蕪湖方特水上樂園”、“蕪湖方特東方神畫”四個關鍵詞,分別獲取2016年1月1日至2016年12月31日PC端和移動端逐日網絡搜索指數趨勢數據,探究蕪湖方特及其4個園區PC端與移動端網絡關注度的分布特征,揭示蕪湖方特PC端、移動端網絡關注度與實際客流量之間的關系。

2.2 研究方法

日際變動指數:日際變動指數用于測量目的地客流量的日際變動規律,是根據馬耀峰等提出的月際變動指數[26]修正而來。本文用于分析蕪湖方特年內逐日網絡關注度的波動特征,計算公式為:

式中,Wυ為年內網絡關注度的日際變動指數;xi為年內某日的網絡關注度。以100%作為基準值,年內各日際變動指數值越接近于基準值,表明年內網絡關注度日際差異較小;反之,網絡關注度日際差異較大。

R指數:R指數是周內各日比例的標準差,本文用于反映蕪湖方特網絡關注度的周內波動程度。計算公式為:

G指數:G指數是周內客流分布的偏度指數,由反映客流分布的Gini系數[27]修正而來。本文用于揭示蕪湖方特網絡關注度周內分布的集中性。計算公式為:

式中,fi為周內第i天的網絡關注度比值。G指數取值分布于[-6/7,0],表明網絡關注度分布偏向周時段前期;G指數取值為0,表明網絡關注度為對稱分布;G指數取值分布于[0,6/7],表明網絡關注度分布偏向周時段后期。

季節指數:季節指數用于分析客流量年內變化特征,包括季節強度指數和季節變動指數。本文用于表示蕪湖方特以月為研究單元的網絡關注度特征。

季節強度指數計算公式為:

式中,Rm為旅游季節強度指數;xk為年內第k月的網絡關注度比值。Rm值越大,表明網絡關注度季節性差異越顯著;Rm越接近于0,表明網絡關注度分布越均勻。

季節變動指數計算公式為:

式中,Sk為旅游季節變動指數;Xk為年內k月的網絡關注度。Sk值越接近于基準值100%,表明網絡關注度的月分布越均勻,季節性越弱;反之,網絡關注度的季節性越強。

3 時段特征分析

3.1 日時段分布特征

蕪湖方特日時段總體特征分析:為了預測蕪湖方特主題公園的日游客量,調控其合理承載量,分析其日際網絡關注度波動特征顯得尤為重要。根據式(1)計算蕪湖方特年內總體日際變動指數,見圖1。蕪湖方特PC端網絡關注度年內總體日際變動指數曲線的制高點為8月4日,制低點為1月17日;移動端的制高點為8月4日,制低點為1月28日,這可能與8月份處于暑假假期、1月份天氣寒冷相關。在清明節、勞動節、端午節、國慶節期間,蕪湖方特PC端網絡關注度總體日際變動指數曲線的制高點依次為4月1日、4月29日、6月8日、9月30號,處于假期之前;移動端的制高點依次為4月2日、4月30日、6月10日、10月3日,處于假期中段,表明蕪湖方特PC端網絡關注度日際變動特征與李山等提出的景區網絡關注度存在周內“日前兆”效應[28]相吻合,而移動端弱化了網絡關注度的“日前兆”效應[16]。

圖1 蕪湖方特PC端與移動端網絡關注度日際變動指數

蕪湖方特PC端與移動端網絡關注度日際變動指數曲線波動趨勢相近,但在春節、國慶節、暑假期間呈現出移動端網絡關注度日際變動指數顯著高于PC端的特征,其他時間段基本為小幅度上下波動。這表明移動端在人們出游過程中依然扮演著重要的角色,游客在節假日出游時更傾向于使用移動端搜索旅游目的地相關信息,與移動端相對便攜性的特點密切相關。同時,蕪湖方特PC端與移動端網絡關注度日際變動指數在假期期間呈高度集中狀態,出現“井噴”現象,五一勞動節、十一國慶節和暑假假期前后的網絡關注度差距較大。

蕪湖方特及其4個園區的日時段波動特征分析:根據式(1)計算蕪湖方特及其4個園區的年內日際變動指數,比較分析蕪湖方特及其4個園區日際變動指數波動值的變化情況見表1。蕪湖方特PC端網絡關注度的日際波動指數最大值、最小值分別為2.61、0.37,波動值為2.24;移動端網絡關注度的日際波動指數最大值、最小值分別為3.07、0.26,波動值為2.81,波動幅度明顯高于PC端,表明蕪湖方特移動端的網絡關注度比PC端更集中。蕪湖方特水上樂園的日際變動指數波動最大,PC端波動值為3.91,移動端的波動值為5.91,分別高于方特歡樂世界的2.66、2.43,方特夢幻王國的1.95、5.80和東方神畫的1.85、3.00,表明不論是PC端還是移動端,方特水上樂園的網絡關注度均比其他3個園區更集中,這與其僅在每年5月30—8月31日的營業時間有關。蕪湖方特東方神畫PC端網絡關注度的日際變動指數波動值最小,方特歡樂世界移動端網絡關注度的日際變動指數波動值最小,表明方特東方神畫PC端與方特歡樂世界移動端的網絡關注度較分散,這可能與PC端、移動端的使用率有關。2014年,我國手機使用率為83.4%,首次超過PC端,手機成為第一大上網終端[29],而方特歡樂世界、方特東方神畫分別于2007年、2015年開業,表明人們搜索方特歡樂世界相關信息更多地依賴于PC端,而方特東方神畫則更多地依賴于移動端。

表1 蕪湖方特4個園區網絡關注度日際變動指數波動值比較

3.2 周時段分布特征

蕪湖方特周時段總體特征分析:為研究蕪湖方特主題公園網絡關注度月內、年內變化特征,觀察網絡關注度周內變化特征成為前提。我們將2016年蕪湖方特PC端和移動端的網絡關注度數據按照星期相加求均值,得到年度周內網絡關注度的日均分布情況(圖2)。除周二外,PC端網絡關注度自周一至周五出現小幅度上升,周五達到最高,這符合人們常常在工作日使用PC端搜索信息的習慣,而且越是接近周末,人們的出游意愿越強烈,網絡搜索量會隨之增加,以便于周末的直接出游。周六、周日的網絡關注度處于下降狀態,周日最低,這是由于人們出游PC端攜帶的不便性以及處于游玩狀態的游客對旅游目的地信息搜索頻率減少引起的。移動端網絡關注度自周一至周三出現小幅度下降,周三達到最低,這與人們在工作狀態中較少使用移動端有關。周四至周六呈上升態勢,周日由于已出游網絡關注度有所下降,但仍然高于周一至周四的網絡關注度。移動端周內日均網絡關注度均高于PC端,表明隨著互聯網的普及、移動端的易攜帶與易使用性,人們更愿意使用移動端進行網絡搜索。綜上所述,PC端周內網絡關注度呈“工作日高,周末低”的特征,移動端呈“工作日低,周末高”的特征,且移動端周內日均網絡關注度始終高于PC端。

圖2 蕪湖方特PC端與移動端網絡關注度周內日均值變動趨勢

蕪湖方特及其4個園區周時段集中性分析:根據式(2)、式(3)計算周內各日比例的標準差指數、周內分布偏度指數,進一步探析蕪湖方特及其4個園區網絡關注度的周內分布情況(表2)。蕪湖方特PC端網絡關注度的R值為0.0116,高于移動端的0.0068,表明蕪湖方特移動端的網絡關注度分布較均勻;蕪湖方特PC端網絡關注度的G值為-0.0304,移動端為0.0166,表明蕪湖方特PC端的網絡關注度偏向周時段前期,移動端的偏向周時段后期。蕪湖方特4個園區PC端的R值分布為0.0095—0.0134,其中方特水上樂園的值最小,方特歡樂世界的值最大,表明方特水上樂園網絡關注度分布較均勻、方特歡樂世界最為失衡;G值均小于0,表明蕪湖方特4個園區PC端的網絡關注度主要分布在周時段前期,其中方特歡樂世界最偏向周時段前期,方特東方神畫周時段前期的偏向度最低,發現方特歡樂世界PC端網絡關注度分布最失衡且最偏向周時段前期。蕪湖方特4個園區移動端的R值分布為0.0057—0.0124,其中方特歡樂世界的值最小,方特夢幻王國的值最大,表明方特歡樂世界的網絡關注度分布最均勻、方特東方神畫最失衡;G值均大于0,表明蕪湖方特四個園區移動端的網絡關注度主要分布在周時段后期,其中方特東方神畫最偏向周時段后期,方特歡樂世界周時段后期的偏向度最低,表明方特東方神畫移動端網絡關注度分布最失衡且最偏向周時段后期,方特歡樂世界分布最均勻且最不偏向周時段后期。

表2 蕪湖方特4個園區網絡關注度周內時間分布指標

3.3 月時段分布特征

蕪湖方特月時段總體特征分析:為研究蕪湖方特主題公園網絡關注度的季節性問題,將2016年蕪湖方特PC端和移動端的網絡關注度數據按照月相加求均值,得到年內網絡關注度的月均分布情況(圖3)。蕪湖方特PC端的網絡關注度月均值始終低于移動端,但它們的網絡關注度月均分布變化趨勢相近,4月和8月均為高峰期,5月、9—11月均為低谷期,表現出網絡關注度月均變動的季節性。1—4月、6—8月網絡關注度月均值呈上升趨勢,可能受到天氣回暖、學生暑假的影響;5月天氣漸熱,9—11月暑期結束,人們出游需求下降,網絡關注度月均值呈下降趨勢;12月為年末,人們開始為新的假期出游做準備,網絡關注度月均值略有增加。

圖3 蕪湖方特PC端與移動端網絡關注度總體月均值變動趨勢

蕪湖方特及其4個園區的月時段季節特征分析:根據式(4)、式(5)計算旅游季節強度指數與旅游季節變動指數,明確蕪湖方特及4個園區網絡關注度的季節變動特征。蕪湖方特PC端與移動端網絡關注度的旅游季節強度指數值分別為8.2467、8.2468,表明蕪湖方特PC端與移動端網絡關注度的旅游季節性差異顯著。以100%為基準線,根據旅游季節變動指數(圖4)可見，4個園區PC端與移動端網絡關注度的旅游季節變動指數變化十分顯著。從PC端分析,盡管方特歡樂世界、方特夢幻王國和方特東方神畫5月旅游季節變動指數略有下降,但4—9月位于基準線之上,表明這3個園區自4月份進入旅游旺季,9月結束;11月—次年1月為旅游淡季,其他月份為旅游平季。而方特水上樂園的旅游旺季為5—8月,即其營業時間。從移動端分析,方特歡樂世界除5月份外, 3—9月均位于基準線之上,表明該園區從3月進入旅游旺季,9月結束;方特夢幻世界、方特東方神畫的旅游旺季依次為7—10月、4—9月;11月—次年1月為這3個園區的旅游淡季,其他月份為旅游平季。方特水上樂園的旅游旺季為6—8月。同時,蕪湖方特4個園區PC端與移動端的網絡關注度季節高峰為7—8月,表現出明顯的淡旺季差異。

圖4 蕪湖方特4個園區PC端與移動端網絡關注度的季節變動指數

4 與實際客流量的關系分析

旅游目的地網絡關注度反映了旅游者或潛在旅游者對該地的關注度與出游傾向,可作為旅游目的地實際游客量的預測指標[30]。本文以網絡關注度為自變量,實際客流量為因變量,探索蕪湖方特PC端和移動端網絡關注度與實際客流量之間的關系,為主題公園的客流量預測提供依據。

4.1 蕪湖方特PC端網絡關注度模擬

以2016年蕪湖方特歡樂世界、方特夢幻王國、方特水上樂園、方特東方神畫PC端的月網絡關注度與蕪湖方特的月客流量作為基礎數據,構建4個園區的PC端月網絡關注度與蕪湖方特月客流量之間的回歸方程。其中,x1、x2、x3、x4依次表示蕪湖方特歡樂世界、方特夢幻王國、方特水上樂園、方特東方神畫PC端的月網絡關注度;Y1表示蕪湖方特的月客流量。蕪湖方特PC端的回歸方程為:

Y1=-9.9971+2.0473x1+1.1185x2-0.4179x3-1.2927x4

(6)

式中,R=0.9120,R2=0.8318,表明蕪湖方特月客流量與蕪湖方特4個園區PC端的月網絡關注度高度吻合,解釋率達到91.20%。當方特歡樂世界或方特夢幻王國PC端月網絡關注度每增加1個單位,蕪湖方特月總體客流量會增加2.0473萬人次或1.1185萬人次;當方特水上樂園或方特東方神畫PC端網絡關注度每增加1個單位,蕪湖方特月總體客流量會減少0.4179萬人次或1.2927萬人次。這表明方特歡樂世界、方特夢幻王國PC端月網絡關注度對蕪湖方特月客流量產生積極作用,方特水上樂園、方特東方神畫則產生消極作用,主要與方特水上樂園和方特東方神畫PC端營銷力度不足、方特水上樂園5—8月的固定營業時段以及方特東方神畫開業時間較短有關。同時,蕪湖方特4個園區PC端月網絡關注度對蕪湖方特月客流量的作用強度由大到小依次為方特歡樂世界、方特夢幻王國、方特水上樂園、方特東方神畫。

4.2 蕪湖方特移動端網絡關注度的模擬

以2016年蕪湖方特歡樂世界、方特夢幻王國、方特水上樂園、方特東方神畫移動端的月網絡關注度與蕪湖方特的月客流量作為基礎數據,構建4個園區移動端月網絡關注度與蕪湖方特月客流量之間的回歸方程。其中,x5、x6、x7、x8依次表示蕪湖方特歡樂世界、方特夢幻王國、方特水上樂園、方特東方神畫PC端的月網絡關注度;Y2表示蕪湖方特的月客流量。蕪湖方特移動端的回歸方程為:

Y2=-11.7485+0.1843x5+0.6229x6+0.2358x7+0.6722x8

(7)

式中,R=0.9046,R2=0.8183,表明蕪湖方特月客流量與蕪湖方特4個園區移動端的月網絡關注度存在顯著相關關系,解釋率達到90.46%。當方特歡樂世界、方特夢幻王國、方特水上樂園、方特東方神畫移動端網絡關注度增加1個單位,蕪湖方特月總體客流量分別會增加0.1843萬人次、0.6229萬人次、0.2358萬人次、0.6722萬人次。這表明蕪湖方特4個園區移動端月網絡關注度對蕪湖方特月客流量均產生促進作用,作用強度由大到小依次為方特東方神畫、方特夢幻王國、方特水上樂園、方特歡樂世界。

4.3 蕪湖方特網絡關注度的模擬

以2016年蕪湖方特PC端、移動端的月網絡關注度與蕪湖方特的月客流量作為基礎數據,構建蕪湖方特PC端、移動端月網絡關注度與蕪湖方特月客流量之間的回歸方程。其中,x9、x10分別表示蕪湖方特PC端、移動端的月網絡關注度;Y3表示蕪湖方特的月客流量。蕪湖方特的回歸方程為:

Y3=-12.5261+0.5913x9+0.9817x10

(8)

式中,R=0.8910,R2=0.7939,表明蕪湖方特月客流量與蕪湖方特PC端、移動端的月網絡關注度密切相關,解釋率達到89.10%。當蕪湖方特PC端、移動端月網絡關注度增加1個單位,蕪湖方特月總體客流量分別會增加0.5913萬人次、0.9817萬人次。這表明蕪湖方特PC端與移動端的月網絡關注度均對蕪湖方特月客流量產生正向作用,且移動端月網絡關注度的積極影響顯著高于PC端。

5 結論與討論

本文選取2016年蕪湖方特PC端和移動端逐日網絡搜索指數趨勢數據,運用日際變動指數、R指數、G指數、季節指數等方法,從網絡關注度的日際、月際和年際變化視角,分析蕪湖方特不同客戶端百度指數的網絡關注度分布特征,并探索其與實際客流量之間的關系,得出如下結論:①蕪湖方特PC端與移動端網絡關注度總體日際變動指數曲線波動趨勢相近,但移動端網絡關注度日際變動指數在春節、國慶節、暑假期間顯著高于PC端;在清明節、勞動節、端午節、國慶節期間,蕪湖方特PC端網絡關注度日際變化存在周內“日前兆”效應,而移動端弱化了網絡關注度的“日前兆”效應。從蕪湖方特4個園區的日際波動情況來看,不論是PC端還是移動端,方特水上樂園的網絡關注度最集中,方特東方神畫PC端與方特歡樂世界移動端的網絡關注度較分散。②蕪湖方特移動端總體周內日均網絡關注度始終高于PC端,PC端網絡關注度周內呈“工作日高、周末低”特征,移動端呈“工作日低、周末高”特征。從蕪湖方特4個園區周內集中性來看,方特歡樂世界PC端網絡關注度分布最失衡且最偏向周時段前期,方特東方神畫移動端網絡關注度分布最失衡且最偏向周時段后期,方特歡樂世界移動端網絡關注度分布最均勻且最不偏向周時段后期。③蕪湖方特PC端網絡關注度的月均值始終低于移動端,但兩客戶端網絡關注度總體月均分布變化趨勢相近,高峰期均在4月和8月。從蕪湖方特4個園區季節性特征來看,方特歡樂世界、方特夢幻王國和方特東方神畫PC端網絡關注度的旺季均為4—9月,方特水上樂園為5—8月;移動端網絡關注度的旺季依次為3—9月、7—10月、4—9月、6—8月,且4個園區PC端與移動端的網絡關注度季節高峰均為7—8月。④蕪湖方特月客流量與蕪湖方特4個園區PC端、移動端的月網絡關注度密切相關,PC端月網絡關注度對蕪湖方特月客流量的作用強度由大到小依次為方特歡樂世界、方特夢幻王國、方特水上樂園、方特東方神畫,移動端則為方特東方神畫、方特夢幻王國、方特水上樂園、方特歡樂世界。蕪湖方特月網絡關注度與月客流量存在顯著相關關系,且蕪湖方特移動端月網絡關注度對蕪湖方特月客流量的積極影響顯著高于PC端。

本文基于PC端和移動端百度指數探析了蕪湖方特及其4個園區不同客戶端網絡關注度的分布特征,揭示其與實際客流量的關系,能拓展主題公園的研究視角,對主題公園制定、實施不同客戶端的針對性營銷,推動主題公園可持續發展具有較強的實際意義。但研究中也存在著不足,如僅以“蕪湖方特歡樂世界”、“蕪湖方特夢幻王國”、“蕪湖方特水上樂園”、“蕪湖方特東方神畫”為搜索關鍵詞,有待確定能否全面準確展現出旅游者對蕪湖方特的網絡關注度。此外,地區互聯網發達程度、網民規模等因素也會影響網絡關注度,使其與實際客流量之間存在不穩定的相關性,將在后續研究中加以完善。