手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)在旅游領(lǐng)域的應(yīng)用綜述

鄭偉民 李夢(mèng)玲 莊歆怡 高勝男

（廈門大學(xué)管理學(xué)院 福建廈門 361005）

引言

隨著通信技術(shù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，海量多源數(shù)據(jù)被大量采集并被廣泛應(yīng)用于旅游領(lǐng)域，極大提升了旅游研究的廣度和深度（Li，Xu &Tang，et al.，2018）。在旅游領(lǐng)域的研究中，手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)被認(rèn)為是一種極具潛力的大數(shù)據(jù)類型（Chantre-Astaiza，F(xiàn)uentes-Moraleda &Mu?oz-Mazón，et al.，2019）。所謂的手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)指由移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商自動(dòng)存儲(chǔ)在日志文件中的信息（Ahas，Aasa &Roose，et al.，2008），包括通過(guò)基站定位的經(jīng)緯度信息、時(shí)間戳等內(nèi)容。

自愛沙尼亞學(xué)者Ahas 開創(chuàng)將手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)應(yīng)用于旅游研究的先河以來(lái)（Ahas，Aasa &Mark，et al.，2007；Ahas，Aasa &Roose，et al.，2008），越來(lái)越多學(xué)者關(guān)注到了這個(gè)領(lǐng)域。在梳理旅游大數(shù)據(jù)的研究進(jìn)展時(shí)，有學(xué)者開始將手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)的其中一種類型加以評(píng)述（Shoval &Ahas，2016；Li，Xu &Tang，et al.，2018；袁雨果、鄭偉民，2019）。然而，目前鮮有學(xué)者對(duì)手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)在旅游領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行微觀地、專門性地梳理。因此，本文將對(duì)手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)在旅游領(lǐng)域的研究進(jìn)行回顧和評(píng)述，討論與其他領(lǐng)域研究相比存在的不足，并提出未來(lái)潛在的研究方向，以期推動(dòng)相關(guān)研究的認(rèn)識(shí)、發(fā)展與創(chuàng)新。

本文篩選文獻(xiàn)的時(shí)間截至2020年2月，篩選過(guò)程如下：首先，在Web of Science 核心合集上，以英文組合關(guān)鍵詞“tourism/tourist/trip/tour/journey”及

“mobile phone data/call detail records/mobile tracking data/cellular signaling data/mobile phone positioning data”檢索到522 篇文獻(xiàn)，再在中國(guó)知網(wǎng)上，以中文組合關(guān)鍵詞“旅游”和“手機(jī)數(shù)據(jù)”檢索到63 篇文獻(xiàn)；其次，根據(jù)關(guān)鍵詞及摘要進(jìn)行初篩，剔除非旅游領(lǐng)域或與“手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)”相關(guān)性低的文獻(xiàn)；最后，根據(jù)全文內(nèi)容進(jìn)行二次篩選，采取滾雪球的方法，挖掘并提取已檢索文獻(xiàn)中相關(guān)性高的施引和被引文獻(xiàn)進(jìn)行補(bǔ)充，最終共保留42 篇中英文文獻(xiàn)。

一、手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)的介紹

本節(jié)旨在厘清手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)的概念及分類、特點(diǎn)、研究過(guò)程，以便更好地理解手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)在提供基于位置的服務(wù)和應(yīng)用方面的潛力。

1.概念及分類

手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)指由移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商自動(dòng)存儲(chǔ)在日志文件中的信息。它主要包含手機(jī)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的位置坐標(biāo)信息，可用于客戶計(jì)費(fèi)、網(wǎng)絡(luò)維護(hù)和性能監(jiān)視 （Ahas，Aasa &Roose，et al.，2008）。手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)可細(xì)分為3 種類型：（1）話務(wù)量數(shù)據(jù)，即以手機(jī)基站為單元的匯總性手機(jī)通話或上網(wǎng)流量數(shù)據(jù)，能按照小時(shí)、天、周等不同的時(shí)間尺度進(jìn)行劃分；（2）話單數(shù)據(jù)（call detail records），通過(guò)計(jì)費(fèi)系統(tǒng)運(yùn)行，是用戶在通話和收、發(fā)短信時(shí)產(chǎn)生的通話詳細(xì)記錄；（3）信令數(shù)據(jù)（signaling data），即手機(jī)用戶在切換基站、位置更新等事件時(shí)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（鈕心毅、丁亮、宋小冬，2014；趙瑩、張朝枝、金鈺涵，2018）。

2.特點(diǎn)

手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)作為手機(jī)定位系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類型之一，會(huì)根據(jù)用戶手機(jī)分配到的發(fā)射塔的位置來(lái)確定時(shí)空信息。與之對(duì)應(yīng)，手機(jī)定位系統(tǒng)還可以產(chǎn)生基于不同射頻信號(hào)的位置數(shù)據(jù)（見圖1），主要包括：（1）內(nèi)置GPS，即通過(guò)手機(jī)帶有的GPS 技術(shù)對(duì)衛(wèi)星發(fā)射的無(wú)線電信號(hào)進(jìn)行處理來(lái)獲取高分辨率的時(shí)空信息數(shù)據(jù)；（2）Wi-Fi，即根據(jù)手機(jī)接收到的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度從信號(hào)接入點(diǎn)推斷出位置；（3）藍(lán)牙，即基于短波長(zhǎng)來(lái)確定一個(gè)手機(jī)設(shè)備到另一個(gè)設(shè)備的距離（相對(duì)位置間的距離）（Wang，He &Leung，2018）。

圖1 手機(jī)定位系統(tǒng)Fig.1 Mobile positioning system

相較于其他3 種手機(jī)定位數(shù)據(jù)，手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)具有一定的優(yōu)勢(shì)（見表1）：能夠在不干擾游客的前提下（Zhao，Lu &Liu，et al.，2018），進(jìn)行全天候、全過(guò)程的記錄（Ratti，F(xiàn)renchman &Pulselli，et al.，2006）；能以簡(jiǎn)單、低成本的方式獲取大樣本數(shù)據(jù)（Cheng，Qiu &Ran，2006）；獲取的數(shù)據(jù)不僅時(shí)間跨度大（黃瀟婷、柴彥威、趙瑩等，2010）且地理覆蓋面積廣（Wu，Shi &Wang，et al.，2016；Vanhoof，Hendrickx &Puussaar，et al.，2017）。因此，手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)是目前旅游研究中應(yīng)用最廣的手機(jī)定位數(shù)據(jù)類型（Wang，He &Leung，2018）。

表1 手機(jī)定位數(shù)據(jù)各類型對(duì)比Tab.1 Comparison of different types of mobile phone positioning data

然而，手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)在獲取性和數(shù)據(jù)質(zhì)量方面面臨著一些挑戰(zhàn)。目前僅能通過(guò)特定許可證和協(xié)議從運(yùn)營(yíng)商處獲?。˙ucci &Morton，2014）；數(shù)據(jù)不僅缺乏全面性，如用戶社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息（Nour，Hellinga &Casello，2016），而且其質(zhì)量和精度在很大程度上取決于基站密度（Chung &Kuwahara，2007）、基站位置和采樣周期（Wu，Shi &Wang，et al.，2016）。雖然手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)存在一定的不足，但相對(duì)其他數(shù)據(jù)源，具有能獲取海量位置數(shù)據(jù)（Ratti，F(xiàn)renchman &Pulselli，et al.，2006）、反映用戶行程的關(guān)鍵特征（Wu，Shi &Wang，et al.，2016）的優(yōu)勢(shì)，因此具有廣泛的適用性。

3.研究過(guò)程

手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)在旅游領(lǐng)域的研究一般遵循3 個(gè)階段，即數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用（見圖2）。在數(shù)據(jù)處理階段，通過(guò)當(dāng)?shù)匾苿?dòng)通信運(yùn)營(yíng)商獲取匿名化的手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)，保留所需時(shí)間跨度和地理范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理以剔除無(wú)關(guān)、冗余、無(wú)法讀取的無(wú)用數(shù)據(jù)（Saluveer，Raun &Tiru，et al.，2020）。在數(shù)據(jù)分析階段，首先從游客軌跡中判斷該數(shù)據(jù)是否為旅游行程，并確定游客屬性。接著提取游客的出行信息，如根據(jù)停留點(diǎn)檢測(cè)游客的興趣點(diǎn)，從大量軌跡中提取出完整的出行鏈，并根據(jù)地圖匹配識(shí)別出行路線，根據(jù)移動(dòng)速度識(shí)別出行交通方式等（Lu &Zhong，2016；Sikder，Uddin &Halder，2016）。最后提取游客目的地過(guò)夜數(shù)、訪問(wèn)景點(diǎn)類型等行為特征，最終應(yīng)用于主題研究，并將研究結(jié)果與其他來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較以驗(yàn)證結(jié)果的有效性（Caceres，Romero &Benitez，2020）。

圖2 手機(jī)定位數(shù)據(jù)在旅游領(lǐng)域的研究過(guò)程Fig.2 Research process of mobile phone positioning date in tourism

二、手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)的研究主題

手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)的應(yīng)用可追溯到2000年左右，早期研究主要展示了其在居民出行行為（Asakura &Hato，2001）及城市規(guī)劃和管理中（Ahas &Mark，2005）的應(yīng)用潛力。手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)自2007年開始應(yīng)用于旅游領(lǐng)域以來(lái)，為研究游客時(shí)空行為規(guī)律、旅游景區(qū)時(shí)空優(yōu)化、旅游市場(chǎng)變化提供了科學(xué)依據(jù)（柴彥威、趙瑩、馬修軍等，2010）?，F(xiàn)有研究可劃分為5 個(gè)相互影響的主題，即游客識(shí)別和分類、旅游統(tǒng)計(jì)、旅游流分析、游客行為及旅游活動(dòng)影響。

1.游客識(shí)別和分類

從手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)中提取和檢測(cè)游客信息是交通預(yù)測(cè)、旅游規(guī)劃和服務(wù)管理的重要內(nèi)容（Mamei &Colonna，2018）。識(shí)別游客的主要指標(biāo)是SIM 卡的注冊(cè)地和到目的地的次數(shù)及停留時(shí)間（郭旸、胡雅靜、林玥，2020）。例如，徐菲菲、王旭和徐俐等（2019）將一天內(nèi)被不同基站接收到3 次/小時(shí)以上信號(hào)頻率的外來(lái)用戶歸類為游客，并根據(jù)到訪數(shù)量、空間距離及到訪時(shí)間差異，以省份為單位劃分南京市的客源市場(chǎng)；郭旸、胡雅靜和林玥（2020）則是將持續(xù)一個(gè)月及以上的在滬漫游用戶剔除出游客類型。近期的研究開始嘗試以用戶行為模式來(lái)識(shí)別游客，例如，Mamei 和Colonna（2018）采取機(jī)器學(xué)習(xí)的方式，通過(guò)輸入行為特征向量，將手機(jī)用戶劃分成5 類，即普通居民、通勤者、過(guò)境者、多日游客和一日游游客；Sikder、Uddin 和Halder（2016）提出了一種克服話單數(shù)據(jù)位置跟蹤局限性的游客識(shí)別方法。

2.旅游統(tǒng)計(jì)

收集有關(guān)旅游業(yè)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)于衡量不同地理尺度目的地的旅游業(yè)數(shù)量、規(guī)模、影響和價(jià)值至關(guān)重要。旅游統(tǒng)計(jì)部門的主要目標(biāo)是獲取游客的出行次數(shù)、在目的地的過(guò)夜天數(shù)和最常去的地區(qū)等信息（Mamei &Colonna，2018）。常用的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源有住宿統(tǒng)計(jì)、過(guò)境統(tǒng)計(jì)、旅行社數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)和游客調(diào)查（Saluveer，Raun &Tiru，et al.，2020），但是這些數(shù)據(jù)源難以準(zhǔn)確地分析游客在整個(gè)旅行期間的移動(dòng)狀況及揭示游客時(shí)空行為模式（Batista e Silva，Marín Herrera &Rosina，et al.，2018）。主要原因在于：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源獲取成本高、缺乏細(xì)節(jié)、推廣性差（Beaman，Huan &Beaman，2004）；覆蓋面小，難以統(tǒng)計(jì)非正式住所（如民宿）游客人數(shù)（De Cantis，Parroco &Ferrante，et al.，2015）；作為回顧性的事后統(tǒng)計(jì)，難以對(duì)游客進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)管。手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)則能夠有效減少傳統(tǒng)調(diào)查中因抽樣、未覆蓋、未響應(yīng)和測(cè)量誤差等因素產(chǎn)生的干擾（de Dios Ortúzar &Willumsen，2011）；Caceres、Romero 和Benitez（2020） 通過(guò)比較同一地區(qū)手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)旅行調(diào)查數(shù)據(jù)的差異證實(shí)了這一點(diǎn)。

此外，保繼剛、王亞娟和湯勇剛等（2020） 指出國(guó)家旅游統(tǒng)計(jì)存在著由旅游人數(shù)重復(fù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)回收質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑不合理等原因帶來(lái)的數(shù)據(jù)“縱向不可加，橫向不可比”的問(wèn)題。因此，他們以三大通信運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立了一套以實(shí)用為導(dǎo)向的大數(shù)據(jù)旅游統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)。類似地，Saluveer、Raun和Tiru 等（2020）在愛沙尼亞建立了一套調(diào)查出入境游客數(shù)量的旅游統(tǒng)計(jì)框架；Setiadi 和Uluwiyah（2017）在印度尼西亞得出的研究結(jié)果表明，手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)對(duì)游客人數(shù)的統(tǒng)計(jì)值遠(yuǎn)大于普通調(diào)查；Peak、Wesolowski 和zu Erbach-Schoenberg 等（2018）提出了利用手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)評(píng)估旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)影響的理論模型。

3.旅游流分析

旅游流是旅游發(fā)展的基礎(chǔ)內(nèi)容，也是旅游研究的核心問(wèn)題之一（保繼剛、楚義芳，2012）。旅游流可分為出發(fā)地到目的地的流動(dòng)、目的地內(nèi)景區(qū)之間的流動(dòng)及景區(qū)內(nèi)部的流動(dòng)，涵蓋流動(dòng)方向、連接方式、人流密度等基本要素（Bowden，2003）。利用手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)進(jìn)行旅游流分析，可為目的地流量控制、游客分流、交通疏導(dǎo)、安全管理等提供實(shí)時(shí)有效的支持（Qin，Man &Wang，et al.，2019）。

在目的地視角下，Vanhoof、Hendrickx 和Puussaar 等（2017） 探索了法國(guó)32 個(gè)城市間的旅游流；Lu 和Zhong（2016）分析了不同時(shí)段各區(qū)縣的游客流量。此外，關(guān)注到假期、氣候和風(fēng)景等要素的影響，Silm 和Ahas（2010） 研究了愛沙尼亞居民隨季節(jié)性向第二住所（second-home）流動(dòng)的情況；顧秋實(shí)、張海平和陳旻等（2019）則選取了國(guó)內(nèi)法定節(jié)假日期間的游客數(shù)據(jù)研究南京市的客源空間層次和客流強(qiáng)度差異；Park 和Pan（2018）將手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)與航空交通數(shù)據(jù)、酒店接待等方面的數(shù)據(jù)結(jié)合來(lái)確定目的地直航航線市場(chǎng)。

在景區(qū)視角下，旅游流的統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)手段主要為入口門禁、視頻監(jiān)控等。出入口的閘機(jī)雖能較為精確地獲得景區(qū)游客的出入情況，但僅能應(yīng)用于封閉式景區(qū)，且無(wú)法實(shí)時(shí)獲知客流分布狀況；視頻監(jiān)控雖能提供遠(yuǎn)程監(jiān)控，但受天氣、光線等環(huán)境因素的影響較大，且只能作簡(jiǎn)單的人次統(tǒng)計(jì)（陳圣威、萬(wàn)紅生、宋逸等，2020）。手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)的有效性和便捷性為景區(qū)計(jì)算各個(gè)時(shí)段游客的總流量、滯留流量及變化量提供了契機(jī)。Qin、Man 和Wang 等（2019）利用話單數(shù)據(jù)生成了北京市重點(diǎn)景區(qū)的游客出發(fā)—目的地矩陣（origin-destination matrix），研究景區(qū)內(nèi)不同時(shí)間尺度下的客流量變化規(guī)律，為緩解旅游線路交通壓力、促進(jìn)景區(qū)運(yùn)營(yíng)管理提供依據(jù)。郭旸、胡雅靜和林玥（2020）則分析了來(lái)滬的迪士尼游客在國(guó)慶期間對(duì)其他熱門景點(diǎn)的選擇差異。

4.游客行為研究

游客行為本質(zhì)上是大量個(gè)體行為的總和，手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)含有研究游客行為模式和規(guī)律所需的大量時(shí)空信息，是研究游客空間行為的重要工具，為旅游研究提供了新視角（Birenboim &Shoval，2016）?，F(xiàn)有基于手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)對(duì)游客行為開展的研究主要分為三種類型。

一是研究不同類別游客的行為差異。從客源地的角度，Chen、Xie 和Tinn等（2017）研究了不同國(guó)家的游客在安道爾的景區(qū)偏好和旅游路徑差異。從散客和團(tuán)隊(duì)的角度，Zhao、Lu 和Liu 等（2018）將游客團(tuán)隊(duì)人數(shù)劃分為5 個(gè)規(guī)模，研究不同規(guī)模下游客團(tuán)隊(duì)景點(diǎn)類型偏好、景點(diǎn)轉(zhuǎn)換序列及停留時(shí)間的差異。此外，還有研究比較了散客和團(tuán)隊(duì)游客在交通方式選擇和使用趨勢(shì)（Hu，Zhu &Hu，et al.，2018），以及景點(diǎn)平均停留時(shí)間、行程靈活度和行程距離等方面的差異（Zhu，Sun &Yuan，et al.，2019）。

二是分析特定事件下的游客行為。目的地的大型體育賽事和節(jié)日活動(dòng)能極大影響游客出行模式（Leung，Wang &Wu，et al.，2012）、出游動(dòng)機(jī)（Mohammad，2014）和當(dāng)?shù)芈糜螛I(yè)的發(fā)展（Hinch &Holt，2017）。Jia、Cheng和Duan（2013）分析了游客在上海世博會(huì)期間的主要活動(dòng)區(qū)域、不同時(shí)段的活動(dòng)范圍等信息。Nilbe、Ahas 和Silm（2014）比較了節(jié)事游客和普通游客在旅行距離上的差異，并綜合考慮了季節(jié)和訪問(wèn)時(shí)間等影響因素。此外，由于交通工具便捷性是影響旅游選擇的重要因素，Yamamoto（2018）研究了日本北陸新干線的開通對(duì)沿線城市游客訪問(wèn)數(shù)量和訪問(wèn)時(shí)段的影響。同時(shí)，節(jié)慶期間巨大的游客量會(huì)產(chǎn)生旅游擁擠（Fourie &Santana-Gallego，2011）和交通擁堵（Bao，Xiao &Gao，et al.，2017）等不良后果，因此對(duì)客流進(jìn)行監(jiān)控和提前預(yù)警尤為重要。傳統(tǒng)方法時(shí)間提前量小、對(duì)客流空間聚集程度缺少精細(xì)化描述，影響了客流管理效率（方家、王德、謝棟燦等，2016）。手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)能在游客來(lái)源、時(shí)空分布、疏散去向的解析方面提供技術(shù)支持，如方家、王德和謝棟燦等（2016）對(duì)比了上海顧村櫻花節(jié)節(jié)前與節(jié)后的流量，分析了居民在出游意愿、節(jié)日游憩行為方面的變化；申卓和王德（2018）探究了大型球賽中球迷的分布區(qū)域、圈層結(jié)構(gòu)、活動(dòng)軌跡特征及對(duì)周邊商業(yè)體的影響。

三是研究不同特征人群的行為差異。年齡（Cass &Faulconbridge，2017）、種族（Dougherty，2003）等人口特征差異會(huì)對(duì)旅游行為產(chǎn)生重要影響。Masso、Silm 和Ahas（2019）將愛沙尼亞居民劃分成6 組年齡段，以境內(nèi)外訪問(wèn)的地點(diǎn)數(shù)量和訪問(wèn)地點(diǎn)之間的距離為指標(biāo)，證明了各年齡組間的確存在異質(zhì)性差異；Silm 和Ahas（2014）也指出種族對(duì)個(gè)人活動(dòng)空間和長(zhǎng)途旅行選擇有顯著的影響。

5.旅游活動(dòng)影響研究

這一主題主要關(guān)注了節(jié)事活動(dòng)對(duì)目的地的影響。節(jié)事活動(dòng)具有展示某個(gè)地區(qū)和吸引游客的重要功能（Kuusik，Nilbe &Mehine，et al.，2014）。重復(fù)訪問(wèn)經(jīng)常被視為游客對(duì)目的地忠誠(chéng)度的表達(dá)（Hernández-Lobato，Solis-Radilla &Moliner-Tena，et al.，2006）。Tiru、Kuusik 和Lamp 等（2010）提出根據(jù)訪問(wèn)次數(shù)、持續(xù)時(shí)間和地理位置來(lái)識(shí)別游客對(duì)特定地區(qū)重復(fù)訪問(wèn)的方法。Kuusik、Tiru 和Ahas 等（2011）進(jìn)一步研究了具體的回頭客細(xì)分市場(chǎng)及其活動(dòng)軌跡。Kuusik、Nilbe 和Mehine 等（2014）則探究了不同節(jié)慶活動(dòng)產(chǎn)生回頭客能力的區(qū)別，量化不同活動(dòng)對(duì)目的地的長(zhǎng)期影響。這一系列對(duì)回頭客的研究，有助于政府出臺(tái)多樣化的旅游政策來(lái)吸引回頭客并延長(zhǎng)其重復(fù)訪問(wèn)時(shí)的逗留時(shí)間。了解在大型活動(dòng)期間各景點(diǎn)的游客人數(shù)增長(zhǎng)是否失衡，對(duì)于緩解人為災(zāi)害、有效配置資源具有重要價(jià)值（Bao，Xiao &Gao，et al.，2017）。Yang、Zhao 和Liu 等（2020）發(fā)現(xiàn)景區(qū)設(shè)施便利性、吸引力等級(jí)、聲譽(yù)等屬性對(duì)國(guó)慶節(jié)期間的景區(qū)游客增長(zhǎng)率具有顯著影響。Raun、Ahas 和Tiru（2016）從游客的時(shí)間、空間特征和組成成分3 個(gè)維度評(píng)價(jià)了旅游目的地。

三、研究評(píng)述

旅游包含三個(gè)基本要素：人、時(shí)間和空間（Caldeira &Kastenholz，2020）。個(gè)體的行為研究包含由人的屬性帶來(lái)的對(duì)象差異、空間位置間的移動(dòng)及停留時(shí)間等內(nèi)容（Masso，Silm &Ahas，2019）?，F(xiàn)有文獻(xiàn)在時(shí)間與空間維度的選擇以及研究對(duì)象與內(nèi)容方面都各不相同，從而產(chǎn)生了多樣化的研究主題。下文將從3 個(gè)角度評(píng)述現(xiàn)有研究。

1.空間維度

現(xiàn)有旅游文獻(xiàn)研究地的空間分布如圖3所示。首先，中國(guó)和愛沙尼亞在研究數(shù)量上顯著領(lǐng)先。其次，研究多聚集于中觀和宏觀尺度，如城市、省和國(guó)家，關(guān)注游客在目的地之間及景區(qū)之間的流動(dòng)。最后，熱門旅游目的地更受青睞，如海南省和上海市，鮮有研究關(guān)注小眾和偏遠(yuǎn)目的地。在全域旅游和自媒體營(yíng)銷快速發(fā)展的背景下，各類網(wǎng)紅打卡點(diǎn)流行開來(lái)，但多數(shù)研究仍基于傳統(tǒng)興趣點(diǎn)列表開展。因此，未來(lái)研究可將視角轉(zhuǎn)向新興旅游目的地的挖掘和監(jiān)測(cè)，為當(dāng)?shù)卣吐糜畏?wù)業(yè)提供即時(shí)信息。

圖3 國(guó)內(nèi)外研究空間分布Fig.3 Research on spatial distribution

2.時(shí)間維度

現(xiàn)有研究時(shí)間跨度較大，涵蓋以天、月和年為單位的時(shí)間維度（見圖4）：既有學(xué)者聚焦在節(jié)事活動(dòng)中的幾天之內(nèi)（Jia，Cheng &Duan，2013），也有學(xué)者進(jìn)行長(zhǎng)達(dá)6年的研究（Kuusik，Nilbe &Mehine，et al.，2014）。除此以外，游客活動(dòng)具有特定的節(jié)奏，如晝夜、工作日和周末、季節(jié)等規(guī)律（Ahas，Aasa&Roose，et al.，2008）。雖有研究在對(duì)游客進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)段追蹤后，分析了游客行為的季節(jié)差異（Ahas，Aasa &Mark，et al.，2007），但仍缺乏聚焦于同一區(qū)域長(zhǎng)時(shí)間的縱向?qū)Ρ?、不同區(qū)域同一時(shí)間的橫向?qū)Ρ?，以及根?jù)時(shí)間維度來(lái)劃分游客（半日游、一日游等）的研究（Baggio &Scaglione，2018）。

圖4 研究時(shí)間跨度分布Fig.4 Research on time span distribution

3.研究對(duì)象/內(nèi)容

在研究對(duì)象上，盡管現(xiàn)有研究已涉及按照客源地、停留時(shí)間及是否為散客對(duì)游客進(jìn)行劃分，但多數(shù)研究仍將游客群體一概而論，忽視了游客對(duì)象的異質(zhì)性。此外，按照年齡和種族等人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息確定游客特征的研究仍舊是孤例。因此，未來(lái)研究可進(jìn)一步關(guān)注更細(xì)致和多樣化的游客分類，并運(yùn)用到行為差異研究上。

在研究?jī)?nèi)容上，手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)反映出的游客移動(dòng)行為特征是所有研究的基礎(chǔ)，但現(xiàn)有研究的側(cè)重點(diǎn)還停留在統(tǒng)計(jì)有效性、旅游流和游客行為的描述上，較少關(guān)注這些游客信息對(duì)目的地的影響，以及對(duì)目的地運(yùn)營(yíng)管理的實(shí)際啟示。此外，基于目的地視角的研究多聚焦于回頭客對(duì)目的地忠誠(chéng)、旅游營(yíng)銷的影響，新的視角還亟待探索。即使是同一目的地?cái)?shù)據(jù)源，研究視角的差異也會(huì)帶來(lái)豐富成果，例如，Ahas 等人在愛沙尼亞開展了外國(guó)游客季節(jié)性消費(fèi)特征（Ahas，Aasa &Mark，et al.，2007）、目的地重游者細(xì)分（Kuusik，Tiru &Ahas，et al.，2011）、多維度目的地評(píng)價(jià)（Raun，Ahas &Tiru，2016）等多項(xiàng)主題研究，通過(guò)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的多角度挖掘緩解了數(shù)據(jù)可獲取性的局限?；谝陨嫌懻摚膳袛喑瞿壳笆謾C(jī)基站定位數(shù)據(jù)還處于Shoval 和Ahas（2016）所提出的從旅游發(fā)展的描述性研究走向旅游問(wèn)題深入探討的過(guò)渡階段。

四、研究不足及未來(lái)方向

1.研究不足

手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛，根據(jù)Liao、Brown 和Fei 等（2018）的綜述研究，手機(jī)基站定位的研究集中在居民出行行為和人口分布等領(lǐng)域。相較于這些領(lǐng)域，旅游領(lǐng)域只是其應(yīng)用的冰山一角，還處于發(fā)展的起步階段（Birenboim &Shoval，2016）。

首先，為有效解決城市人口快速增長(zhǎng)帶來(lái)的交通擁堵等問(wèn)題，已有研究利用手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)對(duì)不同城市間（Isaacman，Becker &Cáceres，et al.，2010）和不同國(guó)家間（Amini，Kung &Kang，et al.，2014）的居民人口移動(dòng)模式差異展開了大量研究，加深了對(duì)城市動(dòng)態(tài)的理解，但這些研究均沒有區(qū)分旅游行程和一般行程，因此未來(lái)旅游研究的一項(xiàng)重要任務(wù)是設(shè)計(jì)能有效識(shí)別游客及劃分不同類別游客的算法，為解決城市旅游中居民和游客之間的矛盾、合理安排生活設(shè)施和旅游設(shè)施提供科學(xué)依據(jù)。

其次，大型活動(dòng)可以根據(jù)性質(zhì)劃分為正面事件和負(fù)面事件（Yang，Zhao&Liu，et al.，2020），多數(shù)旅游文獻(xiàn)僅涉及正面事件的討論，但實(shí)際上，手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)能有效解決在自然災(zāi)害、流行疾病等負(fù)面事件發(fā)生時(shí)缺乏人口遷移信息的困境，如Peak、Wesolowski 和zu Erbach-Schoenberg 等（2018）檢驗(yàn)了埃博拉疫情期間“居家隔離”政策下的居民出行的變化。在新型冠狀病毒（COVID-19）肺炎疫情暴發(fā)期間，Jia、Lu 和Yuan 等（2020）通過(guò)移動(dòng)手機(jī)數(shù)據(jù)量化真實(shí)的人口流動(dòng)，預(yù)測(cè)了新冠病毒的地理分布和傳播趨勢(shì)；Chen、Jyan和Chien 等（2020）通過(guò)追蹤鉆石公主號(hào)乘客的行動(dòng)軌跡，對(duì)一定范圍和時(shí)間內(nèi)可能存在的感染人群進(jìn)行了預(yù)警。未來(lái)研究應(yīng)重視手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)在負(fù)面事件下游客移動(dòng)和旅游恢復(fù)等方面的應(yīng)用。

再次，國(guó)外研究較早地使用手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)研究城市活動(dòng)強(qiáng)度及其在時(shí)空上的演變規(guī)律（Ratti，F(xiàn)renchman &Pulselli，et al.，2006），并評(píng)估過(guò)法國(guó)、葡萄牙和科特迪瓦等國(guó)家的人口密度（Sterly，Hennig &Dongo，2013；Deville，Linard &Martin，et al.，2014）。雖然這些研究均證明了手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)在人口數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)上的適用性，但案例地多集中在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、基站密度高的大都市，在欠發(fā)達(dá)地區(qū)的適用性還未得到有效驗(yàn)證。目前，僅愛沙尼亞和印度尼西亞兩國(guó)使用手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)作為國(guó)家官方旅游統(tǒng)計(jì)的依據(jù)（Saluveer，Raun &Tiru，et al.，2020），手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)的可靠性認(rèn)知尚未形成共識(shí)。

最后，手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)能夠較強(qiáng)地適應(yīng)人口分布每天、每月、每年的頻繁動(dòng)態(tài)變化（Deville，Linard &Martin，et al.，2014）。已有研究關(guān)注到不同活動(dòng)類型帶來(lái)的人口動(dòng)態(tài)變化（鐘煒菁、王德、謝棟燦等，2017），如日常通勤行為（Wu，Shi &Wang，et al.，2016），但目前旅游領(lǐng)域還缺乏利用手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)對(duì)旅游流量進(jìn)行實(shí)時(shí)性檢測(cè)的研究，在實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)和實(shí)時(shí)地圖上還值得進(jìn)一步深入探究。

2.未來(lái)研究方向

手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)具有諸多優(yōu)點(diǎn)，被認(rèn)為是旅游領(lǐng)域極具應(yīng)用潛力的數(shù)據(jù)源（Chantre-Astaiza，F(xiàn)uentes-Moraleda &Mu?oz-Mazón，et al.，2019）。雖然手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)的出現(xiàn)給旅游研究帶來(lái)了新契機(jī)（Wang，He &Leung，2018），使研究者有機(jī)會(huì)重新思考和更新旅游研究中使用的概念和方法（Raun，Ahas &Tiru，2016），并從根本上改變了基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)旅游研究范式（Li，Xu &Tang，et al.，2018），然而，不可否認(rèn)的是它仍處于初級(jí)階段，目前的研究仍停留在數(shù)據(jù)實(shí)踐上，并沒有做出原創(chuàng)性貢獻(xiàn)（Liu，Li &Li，et al.，2016），手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)的未來(lái)還具有較大發(fā)展空間。

首先，隨著國(guó)內(nèi)三大運(yùn)營(yíng)商開始開展旅游大數(shù)據(jù)的實(shí)踐和探索，旅游者移動(dòng)行為的研究將會(huì)出現(xiàn)新的契機(jī)（袁雨果、鄭偉民，2019）。相信在規(guī)范使用的前提下，手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)的獲取難度將會(huì)降低，并具備推動(dòng)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面的實(shí)踐意義（Blondel，Esch &Chan，et al.，2013）。

其次，手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)研究?jī)H能獲取時(shí)空信息，研究?jī)?nèi)容較為局限，可將其與多種數(shù)據(jù)源結(jié)合，產(chǎn)生更大的應(yīng)用價(jià)值（Chantre-Astaiza，F(xiàn)uentes-Moraleda &Mu?oz-Mazón，et al.，2019）。例如，結(jié)合第三方平臺(tái)的住宿信息和支付信息，研究游客消費(fèi)水平；結(jié)合GPS、藍(lán)牙數(shù)據(jù)，提升局部位置精度；通過(guò)UGC 數(shù)據(jù)獲得游客情感信息；結(jié)合道路卡口、公交IC 卡、導(dǎo)航地圖等交通數(shù)據(jù)探究游客移動(dòng)過(guò)程。然而處理這些來(lái)源不同、質(zhì)量不同、結(jié)構(gòu)不同的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)存在諸多挑戰(zhàn)，如何構(gòu)建融合多源數(shù)據(jù)的泛化模型，如何實(shí)現(xiàn)多個(gè)數(shù)據(jù)源的知識(shí)融合，如何發(fā)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系等都是未來(lái)融合手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)進(jìn)行研究時(shí)需要重點(diǎn)解決的問(wèn)題。

再次，對(duì)手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)的研究需要研究者具有獲取數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)和對(duì)數(shù)據(jù)深度分析的能力，以及擁有可執(zhí)行算法操作的軟硬件平臺(tái)。顯然，讓每位研究者都具備這些技能是不現(xiàn)實(shí)的，取而代之的應(yīng)是促進(jìn)擁有不同專業(yè)背景、不同專業(yè)技能的研究者開展跨學(xué)科和協(xié)作性的研究項(xiàng)目（Wang，He &Leung，2018）。

最后，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，世界被連接關(guān)系而不是因果關(guān)系所主導(dǎo)（Zhang，2018），學(xué)者們大多注重描述旅游現(xiàn)象和建立相關(guān)關(guān)系模型，忽略了對(duì)傳統(tǒng)旅游理論的引用和發(fā)展。未來(lái)需更加注重研究現(xiàn)象下的因果關(guān)系和內(nèi)在機(jī)制，豐富和發(fā)展新的理論，做好理論研究。