旅游網(wǎng)站信息流距離衰減形態(tài)描述與集中度計(jì)算

楊小彥,張秋孌,路 紫,張 欣,王思思

(河北師范大學(xué)旅游系,資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,河北石家莊050016)

旅游網(wǎng)站信息流距離衰減形態(tài)描述與集中度計(jì)算

楊小彥,張秋孌,路 紫＊,張 欣,王思思

(河北師范大學(xué)旅游系,資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,河北石家莊050016)

在獲取24個(gè)旅游網(wǎng)站分省訪問(wèn)量資料的基礎(chǔ)上,利用o rigin軟件描述了其距離衰減的形態(tài),運(yùn)用區(qū)位熵、空間洛倫茨曲線與基尼系數(shù)三指標(biāo)對(duì)其衰減集中度進(jìn)行了計(jì)算,總結(jié)出網(wǎng)站信息流距離衰減集中度特征,為旅游目的地確定目標(biāo)市場(chǎng)以及旅游網(wǎng)站的建設(shè)與營(yíng)銷提供了理論支持。研究發(fā)現(xiàn):1)旅游網(wǎng)站信息流距離衰減主體上符合峰值衰減形態(tài),包括指數(shù)衰減的單峰形態(tài)和高斯衰減的多峰形態(tài),證實(shí)了地理距離仍然是虛擬旅游行為的限制因素之一。2)區(qū)位熵值大于1的省份主要是網(wǎng)站所在省份或經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份,表明信息流距離衰減具有明顯的本地集中性和經(jīng)濟(jì)集中性;多數(shù)旅游網(wǎng)站的空間洛倫茨曲線呈顯著的內(nèi)凹型,且基尼系數(shù)大于0.5,表明信息流距離衰減集中度較高。映射出在導(dǎo)引現(xiàn)實(shí)旅游客流的流量和流向時(shí),考慮本地和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)訪問(wèn)者需求的必要性。3)各旅游網(wǎng)站的空間洛倫茨曲線的彎曲程度存在一定差異,且基尼系數(shù)大小不同,表明其距離衰減的集中度存在差異,各省份旅游網(wǎng)站信息使用強(qiáng)度與信息流距離衰減集中度無(wú)明顯相關(guān)性。這為旅游網(wǎng)站所在地旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了一定的指導(dǎo)。

旅游網(wǎng)站;信息流;峰值衰減形態(tài);距離衰減集中度

0 引言

隨著信息經(jīng)濟(jì)地理學(xué)研究的不斷深入,地理虛擬空間已成為備受關(guān)注的熱點(diǎn)研究領(lǐng)域,尤其是網(wǎng)站信息流及其距離衰減更被作為經(jīng)典理論問(wèn)題對(duì)待。回顧國(guó)外文獻(xiàn)可見網(wǎng)站信息流的研究已進(jìn)入通過(guò)模型進(jìn)行精準(zhǔn)研究的階段。例如,Skadberg等[1]研究了網(wǎng)站訪問(wèn)者瀏覽與網(wǎng)站吸引力效用之間的關(guān)系,并構(gòu)建了信息流模型;Davidson等[2]以西方旅游者的視角對(duì)臺(tái)灣相關(guān)的36個(gè)“名牌”旅游網(wǎng)站進(jìn)行了事件分析,指出網(wǎng)站信息流具有為現(xiàn)實(shí)旅游者提供導(dǎo)引的潛力;Lexhagen[3]的研究建立了消費(fèi)者決策過(guò)程模型,發(fā)現(xiàn)旅游網(wǎng)站信息流在顧客搜索和購(gòu)買階段非常重要;Kannan等[4]從互聯(lián)網(wǎng)信息傳輸距離及使用價(jià)值對(duì)信息支付費(fèi)用的影響入手論述了信息網(wǎng)絡(luò)傳輸,發(fā)現(xiàn)信息流與現(xiàn)實(shí)空間存在多種關(guān)系,距離延伸產(chǎn)生的不斷衰減僅是其中一種表現(xiàn)形式; Lu等[5]利用智能決策模型分析了網(wǎng)站信息流對(duì)現(xiàn)實(shí)人流的影響,指出網(wǎng)站信息流對(duì)現(xiàn)實(shí)人流具有增強(qiáng)和替代作用;A ntonellis等[6]通過(guò)實(shí)驗(yàn)建立了適用于數(shù)據(jù)處理的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)聚類新模型。國(guó)內(nèi)針對(duì)網(wǎng)絡(luò)空間信息流距離衰減的理論及實(shí)證研究也取得一定進(jìn)展,學(xué)者們探討了信息流傳輸?shù)挠绊懸蛩?、距離衰減的形態(tài)及研究方法等。邵雋等[7]研究了 Web點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)的特性,介紹了Web點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)分析在旅游研究中的價(jià)值;李彥麗等[8]通過(guò)比較影響中美旅游網(wǎng)站使用者決策的空間距離因素,提出了“虛擬距離衰減”的概念,并構(gòu)建出使用者數(shù)量與虛擬距離衰減之間的關(guān)系模型,同時(shí)證實(shí)了基于訪問(wèn)者角度研究網(wǎng)站信息流距離衰減的有效性;路紫等[9]通過(guò)分析旅游網(wǎng)站訪問(wèn)者的時(shí)間分布,證明旅游網(wǎng)站虛擬訪問(wèn)量與旅游者人數(shù)間在部分時(shí)間和區(qū)域類型上具有相關(guān)性;孫中偉等[10]從地理學(xué)角度透視了流空間的基本性質(zhì);杜麗娟等[11]以留學(xué)網(wǎng)站、旅游網(wǎng)站及戶外運(yùn)動(dòng)網(wǎng)站等專類網(wǎng)站為例,提出了信息流對(duì)人流的導(dǎo)引機(jī)理。綜上所述,前人研究已從模型構(gòu)建和實(shí)證視角描述了網(wǎng)站信息流及其距離衰減的現(xiàn)象,使網(wǎng)站信息流距離衰減研究進(jìn)入探索距離衰減復(fù)雜性的新階段,所建立的各種研究方法也為進(jìn)一步的探討奠定了基礎(chǔ)。

本文選取了24個(gè)旅游網(wǎng)站訪問(wèn)量作為研究對(duì)象,首先利用origin軟件對(duì)其進(jìn)行多種模型模擬,旨在整體描述旅游網(wǎng)站信息流的距離衰減形態(tài);然后借用區(qū)位熵、空間洛倫茨曲線、基尼系數(shù)3個(gè)指標(biāo),分析信息流距離衰減集中度的特征。這項(xiàng)研究既可以為區(qū)域旅游目標(biāo)市場(chǎng)確定提供理論支持,也可以為旅游網(wǎng)站自身功能完善提供技術(shù)依據(jù)。

1 資料與方法

2007年9月15日至10月20日,通過(guò)“Baidu”、“Google”等搜索引擎,收集到國(guó)內(nèi)24個(gè)旅游網(wǎng)站自建站以來(lái)至數(shù)據(jù)采集日期為止的訪問(wèn)量資料,這些資料覆蓋全國(guó)31個(gè)省份;為了表述旅游網(wǎng)站信息使用強(qiáng)度的分省差異,應(yīng)用中國(guó)指南針旅游網(wǎng)2009年11月發(fā)布的全國(guó)31個(gè)省份各種類型的5 640個(gè)旅游網(wǎng)站的點(diǎn)擊量資料,作為各省份旅游網(wǎng)站信息流的流量強(qiáng)度。

采用區(qū)位熵指標(biāo)可衡量網(wǎng)站信息流距離衰減集中程度[12],本文按照各省省會(huì)與網(wǎng)站所在省省會(huì)的實(shí)際地理距離的升序?qū)Ω魇》菥嚯x賦值為“31、30、29…2、1”;設(shè)各省份的賦值距離占總賦值距離的比重為 xi′,設(shè)各省份對(duì)某一網(wǎng)站的訪問(wèn)量占總訪問(wèn)量的比重為 yi′,可獲得各省區(qū)位熵 qi=yi′/xi′。對(duì)區(qū)位熵進(jìn)行升序排列后,計(jì)算出各省賦值距離累計(jì)百分比 Xk′,訪問(wèn)量累計(jì)百分比 Yk′,繪制各網(wǎng)站的空間洛倫茨曲線。根據(jù)公式可計(jì)算出各網(wǎng)站的基尼系數(shù)G,G值越大表示網(wǎng)站信息流距離衰減集中度越高。

2 旅游網(wǎng)站信息流距離衰減形態(tài)的描述

運(yùn)用多種模型模擬旅游網(wǎng)站信息流距離衰減形態(tài)[13],發(fā)現(xiàn)高斯多峰模型和指數(shù)衰減模型模擬效果最好(表1)。表1顯示:高斯多峰模型擬合中,20個(gè)網(wǎng)站的R2大于0.8,表明大多數(shù)網(wǎng)站擬合效果良好; 2個(gè)網(wǎng)站的 R2大于0.5小于0.8,表明基本符合。指數(shù)衰減模型擬合中,12個(gè)網(wǎng)站的 R2大于0.8,表明大多數(shù)網(wǎng)站擬合效果良好;3個(gè)網(wǎng)站的 R2大于0.5小于0.8,表明基本符合。這說(shuō)明旅游網(wǎng)站信息流距離衰減主體上符合峰值衰減形態(tài),其中包括指數(shù)衰減的單峰形態(tài)和高斯衰減的多峰形態(tài)。這一峰值衰減特征證實(shí)了地理距離在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的虛擬網(wǎng)絡(luò)世界中仍然發(fā)揮著作用,它仍然是虛擬在線旅游發(fā)展的重要限制性因素,這與Choi[14]所認(rèn)為的地理距離仍然是信息流傳輸先決條件的觀點(diǎn)相符。

3 信息流距離衰減集中度的計(jì)算

3.1 區(qū)位熵的比較

依前文所述,對(duì)于特定旅游網(wǎng)站信息流距離衰減而言,某省的區(qū)位熵值大于1說(shuō)明訪問(wèn)者在該省集中,比較旅游網(wǎng)站區(qū)位熵值大于1的省份具有明顯意義:1)24個(gè)網(wǎng)站中有11個(gè)網(wǎng)站的區(qū)位熵最高值出現(xiàn)在網(wǎng)站所在省份,說(shuō)明信息流距離衰減普遍具有本地集中性。2)區(qū)位熵排在前5位的省份存在明顯的重疊現(xiàn)象,除網(wǎng)站所在省份外,廣東出現(xiàn)頻率為95.83%(23次),且有5次位居第一,上海出現(xiàn)頻率為66.67%(16次),北京出現(xiàn)頻率為54.17%(13次);另以區(qū)位熵值大于1比較,主要省份有廣東(頻率100%,24次)、北京(頻率95.83%,23次)、上海(頻率87.50%,21次)、浙江(頻率62.50%,15次),說(shuō)明旅游網(wǎng)站信息流不完全按照距離均等衰減,而是具有明顯的經(jīng)濟(jì)集中性。3)上述旅游網(wǎng)站信息流距離衰減的空間集中性特征映射出潛在旅游客流的流量和流向特征,這既為旅游目的地目標(biāo)市場(chǎng)基于本地和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)定位提供了理論依據(jù),也為旅游目的地市場(chǎng)營(yíng)銷、產(chǎn)品開發(fā)以及線路組織提供了技術(shù)支持。此外,這一空間集中性特征也要求旅游網(wǎng)站應(yīng)該基于本地訪問(wèn)者和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)訪問(wèn)者的需求完善自身功能與內(nèi)容設(shè)置。

表1 各網(wǎng)站衰減形態(tài)擬合優(yōu)度指數(shù)及基尼系數(shù)Table 1 Index of fitting goodness of attenuation patterns and Gini coefficient of websites

3.2 空間洛倫茨曲線與基尼系數(shù)的比較

3.2.1 旅游網(wǎng)站信息流距離衰減集中度整體較高

根據(jù)邵暉[15]的研究,空間洛倫茨曲線的彎曲程度越大,旅游網(wǎng)站信息流距離衰減集中度越大。從圖1可以看出所有曲線呈內(nèi)凹型,多數(shù)曲線與絕對(duì)均勻線相距較遠(yuǎn),表明多數(shù)旅游網(wǎng)站的訪問(wèn)量在各省份的分布不均且集中度較高。為了量化描述集中度的狀況,引入基尼系數(shù)指標(biāo)[16]進(jìn)行測(cè)評(píng)(表1),發(fā)現(xiàn)24個(gè)旅游網(wǎng)站中基尼系數(shù)大于0.5的有20個(gè),介于0.4～0.5的有2個(gè),這也說(shuō)明多數(shù)旅游網(wǎng)站的訪問(wèn)量分省差距懸殊且集中度較高?？梢?訪問(wèn)者地域結(jié)點(diǎn)的空間結(jié)構(gòu)是信息流距離衰減曲線類型的決定性因素。上述特征與我國(guó)國(guó)內(nèi)旅游客源空間分布不均衡性的事實(shí)比較吻合,因此潛在客流的研究可為我國(guó)區(qū)域旅游目標(biāo)市場(chǎng)細(xì)分、旅游市場(chǎng)營(yíng)銷重點(diǎn)區(qū)域的確定提供理論指導(dǎo)。

3.2.2 旅游網(wǎng)站信息流距離衰減集中度不隨使用強(qiáng)度而變化 從圖1還可以看出,各網(wǎng)站的空間洛倫茨曲線彎曲程度不同,進(jìn)而又從表1看出基尼系數(shù)最大值與最小值差距較大,說(shuō)明信息流距離衰減集中度存在顯著差異性。前人研究認(rèn)為區(qū)域旅游網(wǎng)站發(fā)展規(guī)模與區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)基礎(chǔ)背景及旅游發(fā)展的區(qū)域分異具有較大的一致性[17],因此旅游網(wǎng)站信息流集中于信息使用強(qiáng)度較大的區(qū)域,利用信息流距離衰減數(shù)據(jù)嘗試對(duì)此進(jìn)行驗(yàn)證。應(yīng)用中國(guó)指南針旅游網(wǎng)發(fā)布的全國(guó)5 640個(gè)旅游網(wǎng)站的分省點(diǎn)擊量數(shù)據(jù),將其作為各省份對(duì)旅游網(wǎng)站信息使用的強(qiáng)度,又用24個(gè)旅游網(wǎng)站信息流距離衰減集中度的基尼系數(shù)代表該省份信息流距離衰減的集中度,將全國(guó)5 640個(gè)旅游網(wǎng)站分省點(diǎn)擊量與24個(gè)旅游網(wǎng)站信息流距離衰減集中度的基尼系數(shù)繪制出雙軸折線圖(圖2),從中看到各省份間隨旅游網(wǎng)站信息使用強(qiáng)度減弱,基尼系數(shù)無(wú)明顯規(guī)律。以上各旅游網(wǎng)站信息流距離衰減集中度的差異性特征,可為旅游網(wǎng)站所在地旅游業(yè)發(fā)展提供分類指導(dǎo):集中度較高的旅游目的地應(yīng)多關(guān)注其知名度和影響力以擴(kuò)大市場(chǎng)范圍,集中度較低的旅游目的地應(yīng)多關(guān)注核心目標(biāo)市場(chǎng)打造以確定重點(diǎn)客源區(qū)域。

圖1 各旅游網(wǎng)站空間洛倫茨曲線Fig.1 Space Lorenz curve of every travel site

圖2 24個(gè)旅游網(wǎng)站所在省份信息流距離衰減集中度的基尼系數(shù)與全國(guó)5 640個(gè)旅游網(wǎng)站分省點(diǎn)擊量關(guān)系Fig.2 The relation between Gini coefficient of information flow distance decay concentration in 24 tourism websites and provincial visits of all tourism websites in China

4 結(jié)論

(1)24個(gè)旅游網(wǎng)站中有12個(gè)旅游網(wǎng)站指數(shù)衰減模型擬合效果良好,20個(gè)旅游網(wǎng)站高斯衰減模型擬合效果良好,表明總體上符合峰值衰減形態(tài),又包括指數(shù)衰減的單峰形態(tài)和高斯衰減的多峰形態(tài),其證實(shí)了地理距離在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的虛擬網(wǎng)絡(luò)世界中仍然發(fā)揮著作用。

(2)區(qū)位熵值大于1的省份主要出現(xiàn)在網(wǎng)站所在省份或經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份,表明其具有明顯的本地集中性和經(jīng)濟(jì)集中性,映射出對(duì)潛在旅游客流的流量和流向的影響,為旅游目的地目標(biāo)市場(chǎng)定位提供了理論支持;同時(shí)也對(duì)旅游網(wǎng)站完善自身功能、合理設(shè)置欄目以及正確展示內(nèi)容提出了要求。

(3)多數(shù)旅游網(wǎng)站的空間洛倫茨曲線呈顯著的內(nèi)凹型,且其基尼系數(shù)較大,表明多數(shù)旅游網(wǎng)站訪問(wèn)量在各省份的分布不均勻、訪問(wèn)量分省差距懸殊,進(jìn)一步證明了信息流距離衰減的集中現(xiàn)象,上述特征與現(xiàn)實(shí)旅游客源空間分布不均衡性基本一致,宏觀上可為我國(guó)細(xì)分旅游目標(biāo)市場(chǎng)、確定旅游營(yíng)銷重點(diǎn)提供參考。

(4)各旅游網(wǎng)站的空間洛倫茨曲線的彎曲程度和基尼系數(shù)大小不同,均表明距離衰減的集中度的差異性,反映出各旅游網(wǎng)站所在地旅游業(yè)發(fā)展的不同特征,對(duì)于距離衰減集中度較高的旅游目的地應(yīng)重點(diǎn)擴(kuò)大其知名度和影響力,對(duì)于距離衰減集中度較低的旅游目的地應(yīng)重點(diǎn)打造其核心目標(biāo)市場(chǎng)。

(5)隨著信息流使用強(qiáng)度的減弱,旅游網(wǎng)站信息流距離衰減集中度無(wú)明顯規(guī)律性,表明各省份對(duì)旅游網(wǎng)站信息的使用強(qiáng)度與該省旅游網(wǎng)站信息流距離衰減集中度無(wú)關(guān),集中效應(yīng)更具有現(xiàn)實(shí)意義,對(duì)旅游資源的開發(fā)、旅游營(yíng)銷策略、旅游品牌創(chuàng)建和區(qū)域合作關(guān)系建立都具有重要意義。

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Abstract:In this paper,24 different tourism websiteswas selected by counting its visitors in every p rovince.Based on these data,the distance decay patterns were described by Origin software.Then,three indexes of location quotient,space Lorenz curve and Gini coefficient were used to study the concentration of its peak decay,and the concentration character of info rmation flow distance decay in tourism websites was summarized.A ll of these give a support to tourist destination defining and tourism websites building and marketing.The study showed that:1)Distance decay of tourism websites info rmation flow satisfies the peak decay mainly w hich includes the single-peak pattern of exponential decay and m ulti-peak fo rm of Gaussian decay.This can confirm geographic distance is also one of the limiting factorsof virtual tourism behavior.2)Provincesof that the location quotient greater than 1 are the site locationsor economically developed areas,this phenomenon reflects the local focus and economic concentration of info rmation flow in distance decay.Space Lorenz curve of most tourism websites are significantly concave and the Gini coefficients aremore than 0.5.It is indicate that distance decay concentration of info rmation flow is high,and reflect necessity of considering the visitors needs in local and economically developed area w hen guiding the quantity and direction of real tourist flow.3)Lorenz curves of various tourism websites are different in curvature and Gini coefficients are different in sizes. It is indicate that differencesare in their concentration of distance decay and there is no obvious relevance between the use intensity of tourism websites info rmation and its concentration of distance decay.

Key words:tourism websites;info rmation flow;peak decay pattern;concentration of distance decay

Description of Distance Decay Patterns of Tourism Websites Information Flow and Calculation of Its Concentration

YANG Xiao-yan,ZHANG Qiu-luan,LU Zi,ZHANG Xin,WANG Si-si
(Faculty of Tourism,College of Resource and Environment Sciences, Hebei N orm al University,Shijiazhuang 050016,China)

TP393.4;F590

A

1672-0504(2010)06-0088-04

2010-09-19;

2010-10-22

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(40971073);河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(D2010000419)

楊小彥(1986-),女,碩士研究生,研究方向?yàn)榻?jīng)濟(jì)地理。＊通訊作者E-mail:luzi@mail.hebtu.edu.cn