游客的目的地感知是如何形成的？

史達(dá) 張冰超 衣博文

引用格式：史達(dá)，張冰超，衣博文. 游客的目的地感知是如何形成的？基于文本挖掘的探索性研究[J]. 旅游學(xué)刊， 2022， 37（3）： 68-82. [SHI Da， ZHANG Bingchao， YI Bowen. How is tourist destination perception formed？Exploratory research based on text mining[J]. Tourism Tribune， 2022， 37（3）： 68-82.]

[摘? ? 要]游客感知是旅游目的地管理的重要研究領(lǐng)域。以往研究多基于扎根理論對(duì)素材進(jìn)行人工編碼并歸納出范疇，或以對(duì)中介變量的假設(shè)檢驗(yàn)來(lái)討論其形成機(jī)制。文章以大連市5家著名景區(qū)的10萬(wàn)余條游客評(píng)論為資料來(lái)源，首先根據(jù)游客評(píng)分，對(duì)評(píng)論文本進(jìn)行正負(fù)情感維度劃分;然后以TF-IDF和TextRank兩種算法對(duì)景區(qū)游客文本評(píng)論抽取關(guān)鍵詞，并遵循詮釋性研究的范式，提煉出游客正負(fù)感知的子范疇和關(guān)鍵范疇;隨后，利用LDA主題模型方法測(cè)算出上述游客正負(fù)感知范疇的權(quán)重次序。在此基礎(chǔ)上，最終梳理出游客目的地感知形成過(guò)程的故事線。研究結(jié)果表明：（1）游客感知的表征因素、效用因素、結(jié)構(gòu)因素和特征因素等范疇內(nèi)蘊(yùn)含著復(fù)雜的正負(fù)情感雙重維度，并呈現(xiàn)出動(dòng)態(tài)演變的特征。（2）游客感知范疇內(nèi)的正負(fù)情感主題具有顯著的差異性。（3）游客正負(fù)感知之間的轉(zhuǎn)換和調(diào)整，動(dòng)態(tài)演繹出游客對(duì)目的地的最終認(rèn)知與情感。文章建構(gòu)了游客的目的地感知形成的動(dòng)態(tài)過(guò)程，拓展了情感細(xì)粒度在游客感知理論的深度，同時(shí)拓寬了游客感知理論研究方法的邊界。

[關(guān)鍵詞]游客感知;文本挖掘;質(zhì)性分析;感知范疇

[中圖分類號(hào)]F59

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

[文章編號(hào)]1002-5006（2022）03-0068-15

Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2022.03.012

引言

游客借助在線評(píng)論平臺(tái)分享旅游體驗(yàn)信息，表達(dá)自己對(duì)旅游目的地的真實(shí)感知，已經(jīng)成為旅游活動(dòng)的常態(tài)[1]。對(duì)于旅游目的地而言，這些海量的游客評(píng)論內(nèi)容蘊(yùn)含著極有價(jià)值的感知信息，傳遞出游客對(duì)旅游目的地的真實(shí)感知和情感評(píng)價(jià)，同時(shí)也是反映游客目的地體驗(yàn)的重要信息來(lái)源。因此，精準(zhǔn)識(shí)別這些游客感知已成為旅游目的地城市品牌建設(shè)的首要任務(wù)[2]。

游客感知作為研究旅游者心理和行為的起點(diǎn)，是游客感覺(jué)和知覺(jué)的綜合體，通過(guò)多感官體驗(yàn)?zāi)康牡芈糜钨Y源、旅游環(huán)境等信息所獲得的心理認(rèn)知過(guò)程[3]，也是游客將外部的目的地旅游信息轉(zhuǎn)換為內(nèi)在思維的過(guò)程[4]。由此可見(jiàn)，游客感知是一個(gè)過(guò)程，并建立在旅游者與目的地的關(guān)聯(lián)和互動(dòng)的基礎(chǔ)之上。那么，這個(gè)過(guò)程是如何演化的呢？游客感知從始至終總是“愛(ài)”或“憎”嗎？一個(gè)給出高分評(píng)價(jià)（結(jié)果）的游客，就沒(méi)有“不開(kāi)心”的時(shí)刻嗎？Court和Lupton指出，游客感知的形成和變化在于旅游者對(duì)目的地旅游信息內(nèi)容的處理方式[5]。一方面，目的地作為信息源具有無(wú)偏性;另一方面，旅游者對(duì)于目的地旅游信息的接收和處理具有差異性和能動(dòng)性，進(jìn)而導(dǎo)致各異且變化的游客感知的形成。因而，對(duì)游客感知形成過(guò)程的研究就要求充分考慮到旅游者體驗(yàn)的動(dòng)態(tài)性及其情感態(tài)度之差異性。

現(xiàn)有對(duì)游客感知形成機(jī)制的相關(guān)研究，多采用基于深度訪談的扎根理論、民族志等定性方法。扎根理論作為質(zhì)性研究的重要方式，主要是對(duì)訪談資料的編碼以及概念的梳理和范疇的提煉。這些訪談資料通常是連續(xù)性、較長(zhǎng)篇幅的，而對(duì)片段化的資料通常不予考慮。經(jīng)驗(yàn)性的觀察發(fā)現(xiàn)，大量游客評(píng)論事實(shí)上均是“只言片語(yǔ)”，而非整理規(guī)范的“旅游攻略”。這些碎片化的評(píng)論，可能反映了游客在旅游體驗(yàn)過(guò)程中的動(dòng)態(tài)情感變化，但通常都被過(guò)濾處理[6]。對(duì)于完整形態(tài)的長(zhǎng)篇幅旅游攻略，除了可能是業(yè)內(nèi)知悉的“水軍軟文”之外，這些長(zhǎng)評(píng)論集中反映了那些愿意發(fā)表觀點(diǎn)的旅游者的看法。從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度看，其代表性存在著內(nèi)生性的偏差。

依循“在原始資料的基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，并探尋問(wèn)題的解決方法”的質(zhì)性研究范式，在海量原始碎片資料的整理和閱讀環(huán)節(jié)，借助成熟的計(jì)算機(jī)文本挖掘算法，輔助研究者進(jìn)行質(zhì)性編碼，既突出機(jī)器算法處理大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，又充分發(fā)揮質(zhì)性研究在資料觀察和深入思考方面的優(yōu)勢(shì)[7]。在質(zhì)性研究中，研究者的知識(shí)性和智能性為兩個(gè)不可或缺的前提條件。鑒于數(shù)據(jù)處理技術(shù)已經(jīng)在圍棋、作曲、現(xiàn)代詩(shī)創(chuàng)作等對(duì)“智人”要求極高的領(lǐng)域的成功應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘方法應(yīng)當(dāng)勝任“文本”這類相對(duì)比較簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)處理對(duì)象。其實(shí)，質(zhì)性研究的工具近幾年也開(kāi)始較多采用ROST、Leximancer等語(yǔ)義分析軟件對(duì)互聯(lián)網(wǎng)文本進(jìn)行分析，這已經(jīng)顯示出研究者在研究方法上尋求外延和拓展[8]。但是由于ROST算法是固化的，通常只是對(duì)詞頻進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，高頻詞普遍集中在地名或者景點(diǎn)名并以靜態(tài)結(jié)果為主，淡化了游客感知的關(guān)鍵詞匯和情感變化，可能導(dǎo)致研究結(jié)論偏差[9]。而TF-IDF1此類成熟的算法能很好地挖掘出游客真實(shí)感知的統(tǒng)計(jì)特征，深入分析游客感知體驗(yàn)結(jié)果的情感細(xì)粒度[10]。而且這些算法及其優(yōu)化版可以在多個(gè)編程軟件中被隨時(shí)調(diào)用，非常便于非計(jì)算機(jī)專業(yè)人士使用。

對(duì)于“游客感知形成過(guò)程”的定量研究而言，通常借助中介變量的方式來(lái)發(fā)現(xiàn)哪些因素影響了游客感知的形成過(guò)程[11-12]。這些數(shù)量較少的定量研究，雖然局部揭示了某些因素在游客感知形成過(guò)程中扮演的角色，但并未全畫(huà)面展示游客感知形成過(guò)程的動(dòng)態(tài)性，尤其是游客感知蘊(yùn)含的多維度的復(fù)雜情感。另外，這些研究主要采用問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)獲取方式存在數(shù)據(jù)樣本量小、調(diào)查成本高、問(wèn)項(xiàng)有限等問(wèn)題，致使研究結(jié)論存在一定的局部性和主觀色彩[13]。傳統(tǒng)的問(wèn)卷調(diào)查方式也無(wú)法細(xì)致深入探討游客感知內(nèi)部的情感細(xì)粒度問(wèn)題。

鑒于此，本文擬基于質(zhì)性分析的研究規(guī)范，借助文本挖掘算法輔助研究者對(duì)游客的目的地感知形成過(guò)程進(jìn)行探索性研究。首先，以海量游客評(píng)論文本作為研究素材，結(jié)合TF-IDF與TextRank算法2提煉游客正負(fù)面感知范疇，識(shí)別出游客真實(shí)的感知體驗(yàn)結(jié)果;然后，以此為游客感知體驗(yàn)的關(guān)鍵因素，通過(guò)LDA主題模型3深入探討游客感知各范疇內(nèi)部的情感主題差異，解析出游客感知范疇內(nèi)的重要度權(quán)重，更好呈現(xiàn)出游客感知的復(fù)雜情感維度;在此基礎(chǔ)上，細(xì)致刻畫(huà)出游客正負(fù)面感知的動(dòng)態(tài)變化與調(diào)整，梳理出游客的目的地感知形成的脈絡(luò)。

1 相關(guān)研究進(jìn)展

1.1 游客感知及形成過(guò)程研究

國(guó)內(nèi)外學(xué)界多以旅游體驗(yàn)價(jià)值來(lái)界定旅游感知的內(nèi)涵。郭安禧等以實(shí)體價(jià)值、經(jīng)濟(jì)價(jià)值和學(xué)習(xí)價(jià)值3個(gè)維度構(gòu)建游客的感知價(jià)值[14]。同樣地，Choi和Choi以韓國(guó)為研究區(qū)域，研究旅游體驗(yàn)價(jià)值對(duì)目的地認(rèn)知和情感的影響[15]。再者，Qiu等通過(guò)游客對(duì)非物質(zhì)文化遺產(chǎn)的感知，以此建構(gòu)對(duì)于旅游目的地的整體看法和態(tài)度[16]。更具體地，Shao等[17]、Gretzel和De Mendonca[18]通過(guò)研究旅游目的地品牌的視覺(jué)和言語(yǔ)標(biāo)識(shí)等符號(hào)，指出游客對(duì)符號(hào)標(biāo)識(shí)的解讀進(jìn)一步影響到游客感知目的地品牌的過(guò)程。

在上述探討游客感知內(nèi)涵的基礎(chǔ)上，國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)也對(duì)游客感知所表征的現(xiàn)象、內(nèi)容進(jìn)行了較為系統(tǒng)的研究，相關(guān)研究主要集中在影響因素和感知過(guò)程兩個(gè)領(lǐng)域。其中，已有影響因素的研究大多聚焦于旅游者和目的地層面。在旅游者層面主要是個(gè)體特征[19]、興趣偏好[20]、旅游動(dòng)機(jī)[21]和媒體宣傳[22]等方面對(duì)旅游者決策的影響。在目的地層面的研究主要體現(xiàn)在目的地特征[9]、旅游環(huán)境[23-24]、服務(wù)與管理[25]、旅游資源[26]等方面，認(rèn)為游客感知是旅游者與目的地關(guān)聯(lián)和互動(dòng)之中生成的對(duì)于目的地的認(rèn)識(shí)和看法，是旅游者對(duì)于目的地情感態(tài)度的一種反映[27]。游客與目的地關(guān)聯(lián)與互動(dòng)的過(guò)程就是具有個(gè)體特征的游客建構(gòu)目的地認(rèn)知和情感的過(guò)程，主要是目的地的信息性、互動(dòng)性、個(gè)性化屬性對(duì)游客的滿足[28]。簡(jiǎn)言之，這些研究的成果豐富，方法規(guī)范，場(chǎng)景全面，普適性強(qiáng)，因此這些重要的研究結(jié)論被用于支撐本文后續(xù)的故事線梳理和理論提煉。

在為數(shù)不多的對(duì)游客感知形成過(guò)程的研究中，從研究方法的視角觀察，可較清晰地分為定性和定量研究?jī)深?。其中，定性研究方法主要以扎根理論為主。早期多以單一的?shí)地訪談資料或者問(wèn)卷為主，如高軍等通過(guò)12個(gè)入境城市的623句問(wèn)答的外國(guó)游客負(fù)面感知的單一訪談材料編碼提煉出7大范疇和22個(gè)小范疇，構(gòu)建入境游客負(fù)面感知過(guò)程[29]。熊偉和胡洋采用問(wèn)卷的方式，探討游客對(duì)非營(yíng)利理念的感知過(guò)程[30]。此后，扎根研究逐漸開(kāi)始采納網(wǎng)絡(luò)文本資料，并將訪談資料和網(wǎng)絡(luò)文本結(jié)合使用，如高楠等利用103篇訪談和4707條網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)評(píng)探討旅游意象感知過(guò)程，歸納總結(jié)出13個(gè)感知范疇[31]。張紅梅等結(jié)合實(shí)地訪談資料和網(wǎng)絡(luò)文本等多資料源，通過(guò)扎根方法提煉歸納出7個(gè)游客感知范疇[32]。此外，也越來(lái)越常見(jiàn)質(zhì)性研究?jī)H采用網(wǎng)絡(luò)文本信息，如白丹等通過(guò)采集攜程網(wǎng)評(píng)論3480條和大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)2145條游客點(diǎn)評(píng)，利用扎根方法歸納出5個(gè)主范疇和32個(gè)范疇，建構(gòu)遺產(chǎn)目的地的游客感知評(píng)價(jià)過(guò)程體系[33]。王君怡等以26篇網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)游記文本為資料來(lái)源，采用扎根理論的方法提煉出8個(gè)主要范疇和19個(gè)對(duì)應(yīng)范疇，探討目的地旅游形象的認(rèn)知過(guò)程[34]。上述研究盡管涉及了游客感知過(guò)程，但仍在于提煉游客感知范疇，感知過(guò)程通常并非研究的重點(diǎn)。此外，研究資料盡管已經(jīng)較為廣泛地結(jié)合多種素材，但在編碼后主要體現(xiàn)的仍是游客感知的靜態(tài)結(jié)果，對(duì)于游客感知?jiǎng)討B(tài)過(guò)程的研究依然少見(jiàn)，對(duì)于游客感知情感差異性的研究仍顯不足。

在定量方法方面，多數(shù)學(xué)者采用問(wèn)卷調(diào)查的方法，利用因子分析、回歸分析和結(jié)構(gòu)方程模型等方法，探討游客感知形成過(guò)程的關(guān)鍵變量[19]。因子分析方法是早期研究中經(jīng)常采用的方法。楚義芳通過(guò)該方法處理42份專家問(wèn)卷，提煉游客感知過(guò)程的變量，構(gòu)建目的地開(kāi)發(fā)評(píng)價(jià)體系[35]。張宏梅等利用因子分析探討1070份問(wèn)卷蘊(yùn)含的游客對(duì)目的地形象的感知過(guò)程，識(shí)別出游客感知目的地認(rèn)知形象、情感形象和整體形象的關(guān)鍵變量[36]。王嵐等運(yùn)用因子分析研究532份問(wèn)卷，生成游客感知的4大公因子范疇，構(gòu)建目的地可進(jìn)入評(píng)價(jià)體系[37]?；貧w分析主要用于研究游客感知過(guò)程的差異關(guān)系，蔣長(zhǎng)春通過(guò)481份問(wèn)卷研究國(guó)內(nèi)外游客感知紅色文化的差異[38]。劉智興等通過(guò)442份問(wèn)卷，探討5個(gè)關(guān)鍵因素對(duì)于游客感知過(guò)程的影響差異[39]。直到結(jié)構(gòu)方程模型作為主要分析工具且引入中介變量之后，定量研究才開(kāi)始較好地用于呈現(xiàn)形成過(guò)程。李靜等通過(guò)711份中外游客問(wèn)卷，研究構(gòu)建游客風(fēng)險(xiǎn)感知過(guò)程模型[40]。類似地，陳書(shū)星利用游客感知的326份問(wèn)卷，以行為因子為中介變量，探討影響游客認(rèn)知形象到情感認(rèn)可的游客感知過(guò)程[12]。綜上，與定性研究相類似，這些定量研究?jī)H重在游客感知因素的測(cè)量，尚未對(duì)游客感知的動(dòng)態(tài)演變和情感特征有深入探究。此外，盡管上述研究的問(wèn)卷量有大幅度增加，但大量數(shù)據(jù)并非大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的基本要求是海量的且無(wú)法用常規(guī)軟件處理的數(shù)據(jù)集合。而上述問(wèn)卷數(shù)據(jù)在數(shù)量的量級(jí)上和形態(tài)上均未達(dá)到大數(shù)據(jù)的門(mén)檻。

總之，對(duì)于游客感知過(guò)程的研究，無(wú)論是定性還是定量研究，均集中在游客感知范疇的提煉歸納。在資料來(lái)源上，雖都開(kāi)始采用網(wǎng)絡(luò)評(píng)論，但處理方法仍延續(xù)常用的方式。因此，現(xiàn)有研究對(duì)于實(shí)際場(chǎng)景中的正負(fù)情感交互調(diào)整的動(dòng)態(tài)過(guò)程審視不足，對(duì)于情感特征分析的細(xì)粒度仍較為粗略，對(duì)于游客感知的內(nèi)在形成機(jī)制的變化性還關(guān)注不夠。基于此，本文擬采用文本挖掘方法輔助詮釋范式分析，基于海量信息提煉和歸納游客感知的關(guān)鍵因素，并重點(diǎn)關(guān)注游客感知過(guò)程的情感變化。

1.2 旅游文本分析技術(shù)

旅游者通過(guò)社交媒體或者在線網(wǎng)站生成的文本數(shù)據(jù)在旅游領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸上升[41-42]。就文本分析方法出現(xiàn)的時(shí)間順序而言，大致包括人工編碼、ROST語(yǔ)義分析、文本挖掘算法等3種方式。人工編碼仍是重要的文本分析方式，也不可能完全被機(jī)器編碼所替代。同時(shí)，鑒于游客文本信息的海量化，研究者已經(jīng)開(kāi)始較為頻繁地采用ROST語(yǔ)義分析工具，實(shí)現(xiàn)高頻詞處理和語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)圖。雖然ROST軟件一定程度上避免了研究者的主觀因素和預(yù)設(shè)想法，但存在較嚴(yán)重的效度問(wèn)題[43]。ROST語(yǔ)義分析以關(guān)鍵詞、主客觀詞語(yǔ)為參考或者根據(jù)詞典進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，常造成專屬名詞和常用詞語(yǔ)的詞頻過(guò)高，未能深度挖掘出評(píng)論主題，比較容易忽略評(píng)論中有用的信息，增加了后續(xù)分析的誤差。比如在對(duì)北京故宮的文本研究中，出現(xiàn)詞頻最高的是“故宮”和“北京”[8]。而實(shí)際上，這兩個(gè)高詞頻可能并非游客的關(guān)注點(diǎn)，只不過(guò)在評(píng)論過(guò)程中，需要多次強(qiáng)調(diào)兩個(gè)地理位置而已，游客真正關(guān)心的可能是“雪景”或“留念”。類似地，在天門(mén)山景區(qū)的游客情感特征研究中，詞頻最高的是“天門(mén)山”和“景區(qū)”[9]，可能導(dǎo)致本應(yīng)是網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)中心詞的“游覽”或“索道”被弱化，由此造成研究結(jié)論可能出現(xiàn)偏差。那些本應(yīng)被突出的關(guān)鍵因素由于算法的原因極易成為研究盲點(diǎn)。

相比之下，文本挖掘算法不直接基于詞頻來(lái)判斷文本中的關(guān)鍵詞，從而可以避免上述弊端并比較精準(zhǔn)識(shí)別出文本中最有代表性的關(guān)鍵詞[44]。鑒于游客在線評(píng)論文本是一種典型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，文本挖掘算法的優(yōu)勢(shì)在于能夠快速地處理海量的非結(jié)構(gòu)化信息，并且深度挖掘出文本隱藏的內(nèi)容，這對(duì)于研究游客感知顯得尤為重要[45]。根據(jù)工作重點(diǎn)的不同，目前文本挖掘方法大體有3類：第一類是抽取關(guān)鍵詞和關(guān)鍵短語(yǔ)。關(guān)鍵詞語(yǔ)的抽取是文本處理的基本工作。TF-IDF和TextRank兩種常用的成熟算法，針對(duì)游客評(píng)論文本信息主觀色彩濃厚、信息相對(duì)冗雜的特點(diǎn)，可獲得對(duì)評(píng)論文本中心思想有概括的關(guān)鍵詞語(yǔ)，準(zhǔn)確識(shí)別出游客的真實(shí)思想[46]。第二類方法是主題建模。該方法主要用于挖掘游客評(píng)論文本數(shù)據(jù)的主題并進(jìn)行歸納操作[47]。主題建模常通過(guò)“降維技術(shù)”來(lái)消除多重語(yǔ)義和術(shù)語(yǔ)的歧義，將評(píng)論文本和語(yǔ)料庫(kù)中隱藏的維度顯現(xiàn)出來(lái)。本文將采用比較常用的LDA主題建模方法。第三類是情感分析。情感分析是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的重要任務(wù)，研究最廣的問(wèn)題是情感分類問(wèn)題[48]。因此，本文根據(jù)研究目標(biāo)的遞進(jìn)性，逐次采用上述3種方法對(duì)文本進(jìn)行挖掘，并對(duì)文本挖掘出的關(guān)鍵詞和關(guān)鍵短語(yǔ)進(jìn)行情感分類，判斷游客評(píng)論文本表達(dá)的正負(fù)面的情感類別，最終識(shí)別出游客的情感變化過(guò)程。

1.3 游客感知的情感維度

旅游者情感的維度構(gòu)成在旅游者情感體驗(yàn)中占據(jù)極為重要的位置[49]。探析游客感知體驗(yàn)情感維度的研究多通過(guò)訪談、問(wèn)卷等方式，針對(duì)旅游者對(duì)目的地主客觀事物的情感評(píng)價(jià)結(jié)果，集中探討測(cè)度游客感知的積極或者消極情感維度[50]。例如，Hosany和Gilbert的研究指出旅游者的目的地感知情感主要由快樂(lè)、愛(ài)、驚喜3個(gè)維度構(gòu)成[51]。黃瀟婷研究開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)“痛苦-快樂(lè)”情感維度的問(wèn)卷量表來(lái)測(cè)度旅游者的情感體驗(yàn)[52]。隨著學(xué)者們對(duì)游客感知體驗(yàn)中情感維度的分析不斷深耕，越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始關(guān)注旅游者情感的粗粒度和細(xì)粒度。粗粒度情感一般用于判斷文本整體的情感極性;細(xì)粒度情感多被用于判斷游客對(duì)評(píng)論對(duì)象中具體屬性或維度的情感[53]。情感細(xì)致化研究逐漸在旅游感知體驗(yàn)中占據(jù)重要地位。如Nawijn等探討黑色旅游情境中以痛苦、同情和積極為代表的旅游者情感維度，并解析出痛苦情感維度包含5種負(fù)向情緒，積極情感維度包含4種正向情緒，同情情感維度則介于正負(fù)向情緒之間[54]。國(guó)內(nèi)學(xué)者李君軼等則以8類積極情感、8類消極情感和4類中性情感構(gòu)建旅游者情感輪，進(jìn)一步細(xì)化旅游者情感維度，比較全面理解游客的情感體驗(yàn)[55]。上述研究多通過(guò)研究者對(duì)旅游者的訪談或問(wèn)卷資料進(jìn)行歸納演繹，解讀出旅游者的情感傾向和特征。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)在旅游者情感細(xì)粒度研究中的深入應(yīng)用，通過(guò)“貼情感標(biāo)簽”來(lái)區(qū)分旅游者情感維度，成為深入研究旅游者情感體驗(yàn)差異的常用方式。例如李春曉等將游客評(píng)論數(shù)據(jù)事先貼上正負(fù)向情感兩類標(biāo)簽，然后分別挖掘游客正負(fù)面情感體驗(yàn)的關(guān)鍵因素和情感特征差異[13]。與之類似，Liu等通過(guò)中國(guó)游客對(duì)澳大利亞目的地的在線評(píng)價(jià)，以情感詞典的方式為旅游者“貼情感標(biāo)簽”，據(jù)此探討中國(guó)游客的情感畫(huà)像以及與國(guó)際游客的情感特征差異[43]?！百N情感標(biāo)簽”實(shí)際上是借助大數(shù)據(jù)技術(shù)探究旅游者感知體驗(yàn)的情感維度，有利于呈現(xiàn)出旅游者正負(fù)面情感的細(xì)粒度和動(dòng)態(tài)變化[56]。同時(shí)，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)探討游客感知的情感維度有利于深入理解旅游者的行為特征和表達(dá)傾向，在很大程度上刻畫(huà)出旅游者的內(nèi)在心理機(jī)制，是對(duì)旅游體驗(yàn)的深入剖析[49]。本文擬在“貼情感標(biāo)簽”的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步關(guān)注情感的變化。因?yàn)槿绻麅H從旅游體驗(yàn)結(jié)果上看，旅游者似乎總是“愛(ài)憎不變”，始終處于某種情感的穩(wěn)態(tài)，而這與慣常的旅游體驗(yàn)中情感變化的豐富性并不一致。因此，本文擬注重游客情感維度的差異化，并以此為基礎(chǔ)，關(guān)注旅游者“愛(ài)憎”轉(zhuǎn)換的動(dòng)態(tài)情感過(guò)程。

2 研究設(shè)計(jì)與實(shí)施

2.1 數(shù)據(jù)收集說(shuō)明

攜程網(wǎng)與去哪兒網(wǎng)擁有用戶數(shù)量超過(guò)1億，具有海量的游客評(píng)論數(shù)據(jù)。兩個(gè)平臺(tái)均采用5分制的評(píng)級(jí)打分機(jī)制，評(píng)價(jià)層級(jí)分明。因此，本文將其作為游客感知數(shù)據(jù)來(lái)源平臺(tái)。同時(shí)，選擇大連市作為研究區(qū)域，主要是因?yàn)榇筮B是我國(guó)著名的旅游城市，游客體驗(yàn)評(píng)論數(shù)據(jù)豐富，原始資料的代表性好，易于形成普適性較強(qiáng)的研究結(jié)論。目的地選取了大連市評(píng)論數(shù)量最多且百度指數(shù)關(guān)注度最高的5個(gè)著名景區(qū)，分別是金石灘風(fēng)景區(qū)、老虎灘海洋公園、棒棰島風(fēng)景區(qū)、星海廣場(chǎng)、圣亞海洋世界。再者，考慮到游客感知的時(shí)效性和建模所需的原始材料數(shù)量，本次數(shù)據(jù)選取2018年1月至2020年1月的游客評(píng)論文本。剔除掉無(wú)用和雜亂的評(píng)論信息，總共收集到用于文本挖掘的游客評(píng)論文本174 667條。

從原始材料的信度看，游客在線評(píng)論信息可被視為具有獨(dú)立意義的文本內(nèi)容，是游客真實(shí)感知的表達(dá)，具有良好的內(nèi)在信度[57]。從原始材料的飽和性要求看，在整理分析資料的過(guò)程中，本文不斷反省已有資料是否存在缺陷或者不足。本文在初期僅收集了攜程網(wǎng)的數(shù)據(jù)，鑒于目的性抽樣的邏輯在于選擇信息豐富的案例來(lái)進(jìn)行深度研究，研究者從中可以獲得很多對(duì)研究目的至關(guān)重要的信息[58]。后又補(bǔ)充收集了與攜程網(wǎng)打分機(jī)制類似，但用戶群體不同的去哪兒網(wǎng)數(shù)據(jù)。最后通過(guò)對(duì)2018—2020年相關(guān)評(píng)論的隨機(jī)瀏覽以及長(zhǎng)篇幅評(píng)論的重點(diǎn)閱讀，認(rèn)為新的素材已不再提供新的信息，原始材料達(dá)到飽和。

為保證研究的效度，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)游客評(píng)論信息與研究者基于經(jīng)驗(yàn)性的預(yù)判基本一致。同時(shí)本文采用了三角互證法。三角互證法要求采訪者從不同的視角，讓不同的受訪者去分析評(píng)價(jià)同一現(xiàn)象或問(wèn)題，他們觀點(diǎn)之間的一致性和差異性對(duì)研究的結(jié)果都極為重要。本研究從游客（當(dāng)?shù)睾屯獾兀?、景區(qū)管理者兩個(gè)方面來(lái)搜集關(guān)于游客感知問(wèn)題的觀點(diǎn)。由于研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)與當(dāng)?shù)鼐皡^(qū)管理者建立起了信任關(guān)系，因此獲取了較全面和真實(shí)的信息。同時(shí)，研究團(tuán)隊(duì)在2020年9月中旬至10月中旬在上述5處景點(diǎn)，與游客進(jìn)行非正式訪談，獲取相關(guān)信息。經(jīng)比較兩方對(duì)該問(wèn)題的看法，發(fā)現(xiàn)與網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本信息一致，網(wǎng)絡(luò)文本信息可靠有效。

2.2 數(shù)據(jù)初步處理

（1）數(shù)據(jù)分析步驟說(shuō)明

本研究遵循質(zhì)性研究的規(guī)范并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本的特點(diǎn)，按照如下步驟開(kāi)展研究：首先，對(duì)文本進(jìn)行提純，以獲得合格的文本數(shù)據(jù);其次，對(duì)游客評(píng)論文本先貼上“情感標(biāo)簽”，劃分正負(fù)面的游客情感評(píng)論，以此區(qū)分游客的感知狀態(tài);然后，進(jìn)行研究一，利用文本挖掘方法進(jìn)行關(guān)鍵詞提取，該項(xiàng)工作類同于開(kāi)放式編碼;接著，研究者通過(guò)詮釋性研究來(lái)理解關(guān)鍵詞闡發(fā)的意義，再對(duì)這些關(guān)鍵詞進(jìn)行子范疇歸類，并總結(jié)出范疇。子范疇與范疇的提煉均由研究者人工進(jìn)行。研究一雖然歸納出關(guān)鍵詞，但并不知道其重要性的差異。在大多數(shù)研究中，通常將開(kāi)放式編碼默認(rèn)為權(quán)重相等。已有一些研究通過(guò)人工統(tǒng)計(jì)的方式，計(jì)算子范疇在某文本中的比例[59]，但仍未能獲得各編碼相互間的重要程度。故研究二以研究一所梳理出的4個(gè)范疇為基礎(chǔ)，進(jìn)一步呈現(xiàn)出游客正負(fù)兩種感知情緒中各關(guān)鍵詞（編碼）的重要性區(qū)別。此外，研究二的另一個(gè)作用在于，通過(guò)更換算法再次驗(yàn)證研究一的關(guān)鍵詞提取是否準(zhǔn)確。最后，在上述研究的基礎(chǔ)上，研究三梳理出游客感知形成過(guò)程的故事線。

（2）數(shù)據(jù)提純

由于通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)收集的游客評(píng)論文本不可以直接使用，故處理文本信息之前首先對(duì)文本作中文匹配，只保留游客評(píng)論的文字部分。其次，進(jìn)行數(shù)據(jù)去重，刪除游客評(píng)論中部分重復(fù)的文本，提高文本分析效率。再次，刪除缺失數(shù)據(jù)。收集的游客評(píng)論的完整文本理應(yīng)包括游客昵稱、游客評(píng)分、游客評(píng)價(jià)、評(píng)價(jià)時(shí)間4個(gè)維度，但是實(shí)際上對(duì)于每條游客評(píng)論文本可能存在維度不全的情況，導(dǎo)致部分游客評(píng)論無(wú)效失真等問(wèn)題，影響到文本的信度和效度。此外，游客評(píng)論內(nèi)容中字?jǐn)?shù)特短的語(yǔ)句，可能無(wú)法正確表達(dá)出游客的真實(shí)感受，也比較難提煉出有效的特征項(xiàng)和關(guān)鍵詞。借鑒趙宇晴等的經(jīng)驗(yàn)，刪除少于或等于4個(gè)字的評(píng)論文本[60]。最后，去除無(wú)效文本。游客評(píng)論文本包含大量并沒(méi)有實(shí)際意義的停用詞和特殊名詞，如“的”“了”等。這些無(wú)效文本會(huì)降低文本挖掘的準(zhǔn)確性，屬于文本分析中的“噪音”。

（3）數(shù)據(jù)標(biāo)簽

本部分對(duì)游客評(píng)論文本“貼情感標(biāo)簽”。從游客的打分結(jié)果看，各分值分布不均衡，1分和2分的評(píng)論數(shù)比較少。因此，為提高游客評(píng)論文本的平衡性，本文借鑒李春曉等的方法[13]，采用合并少數(shù)的方法將游客評(píng)分為1分和2分的劃分為負(fù)面情感數(shù)據(jù)，將評(píng)分是5分的劃分為正面情感數(shù)據(jù)，將評(píng)分3分和4分的劃分為灰色數(shù)據(jù)，其中灰色數(shù)據(jù)是指好壞參半的游客評(píng)論，游客感知的情感差異區(qū)分度不高，由此刪除灰色數(shù)據(jù)。具體分布見(jiàn)表1。

由表1可知，5個(gè)目的地景區(qū)的游客評(píng)分的均值和標(biāo)準(zhǔn)差均比較穩(wěn)定，說(shuō)明游客評(píng)論信息能夠較好反映出游客感知的基本結(jié)構(gòu)與內(nèi)容。此外，在5個(gè)目的地景區(qū)的正負(fù)情感數(shù)據(jù)與灰色數(shù)據(jù)的數(shù)量占比上，星海廣場(chǎng)的正向情感的感知占比最高，表明游客認(rèn)可程度較高。棒棰島風(fēng)景區(qū)的負(fù)向情感的感知占比最高，表明游客對(duì)棒棰島風(fēng)景區(qū)的感知體驗(yàn)相對(duì)其他景區(qū)較低。

2.3 數(shù)據(jù)闡釋框架

內(nèi)容分析法不適合解讀文本挖掘算法得出的關(guān)鍵詞，因此，借鑒詮釋性研究范式[61-63]，通過(guò)研究者的浸入，對(duì)游客正負(fù)面感知的關(guān)鍵詞和關(guān)鍵短語(yǔ)進(jìn)行閱讀與理解，有助于明確上述關(guān)鍵詞在一個(gè)更一般性的語(yǔ)境中所能闡發(fā)的意義。由于國(guó)內(nèi)外研究多基于“途徑-目的”理論[64-68]范式對(duì)游客感知進(jìn)行歸類，故本文依據(jù)該理論對(duì)機(jī)器編碼結(jié)果進(jìn)行梳理和詮釋?！巴緩?目的”理論多從“屬性-結(jié)果-價(jià)值”的鏈條，強(qiáng)調(diào)目的地產(chǎn)品或服務(wù)屬性與游客價(jià)值之間的關(guān)系，將目的地屬性視為達(dá)到目的的方法，反映出游客價(jià)值趨向。而游客體驗(yàn)結(jié)果作為目的地屬性與游客價(jià)值之間的橋梁，將游客對(duì)目的地屬性的體驗(yàn)結(jié)果與游客價(jià)值聯(lián)結(jié)起來(lái)[64]。具體而言，屬性層是旅游目的地的產(chǎn)品或服務(wù);結(jié)果層描述出游客通過(guò)目的地產(chǎn)品或服務(wù)屬性產(chǎn)生的體驗(yàn)結(jié)果;價(jià)值層刻畫(huà)出游客個(gè)人價(jià)值觀和理性狀態(tài)[65]。對(duì)于旅游者來(lái)說(shuō)，游客價(jià)值源于旅游體驗(yàn)結(jié)果，旅游體驗(yàn)結(jié)果體現(xiàn)在游客對(duì)目的地屬性的感知評(píng)價(jià)，是游客價(jià)值的主要決定因素[66]。張宏梅等認(rèn)為，根據(jù)“途徑-目的”范式，目的地游客感知價(jià)值存在“目的地屬性-目的地體驗(yàn)結(jié)果-旅游者的價(jià)值觀和終極狀態(tài)”這一層次關(guān)系，而且將目的地屬性與目的地體驗(yàn)分層次分析，更具有指導(dǎo)意義[67]。特別地，對(duì)于上述“屬性-結(jié)果-價(jià)值”鏈條中的價(jià)值的衡量，多數(shù)研究采用Zeithaml對(duì)顧客價(jià)值的定義，認(rèn)為顧客價(jià)值是顧客感知到的利益與其在獲取產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)所付出的成本進(jìn)行權(quán)衡后對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)效用的總體評(píng)價(jià)[68]。本文將采用此概念，因?yàn)樵摱x強(qiáng)調(diào)了顧客對(duì)于成本的權(quán)衡，突出了動(dòng)態(tài)比較的心理過(guò)程，與本文的研究目的相吻合。

綜上，本文主要依據(jù)“途徑-目的”范式，將旅游目的地的特征、環(huán)境、資源與管理等因素所賦能的目的地產(chǎn)品、服務(wù)等屬性作為互動(dòng)基礎(chǔ)，將旅游者與目的地屬性的關(guān)聯(lián)互動(dòng)生成的游客評(píng)論當(dāng)作感知體驗(yàn)結(jié)果，進(jìn)而探索以情感維度為表征的游客感知。

3 基于游客評(píng)論文本挖掘的探索性研究

3.1 研究一：提煉游客感知的關(guān)鍵詞和關(guān)鍵短語(yǔ)

關(guān)鍵詞語(yǔ)或主題詞匯是情感特征探析的基本元素，蘊(yùn)含著旅游者的特定情感傾向，表達(dá)出旅游者的情感定向[69-70]。TF-IDF與TextRank兩種算法常結(jié)合使用，交叉驗(yàn)證游客評(píng)論內(nèi)容的關(guān)鍵詞，可以彌補(bǔ)單一算法挖掘關(guān)鍵詞時(shí)準(zhǔn)確性和全面性的不足，從而清晰地呈現(xiàn)出游客的真實(shí)感知。TF-IDF的核心思想是：字詞的重要性隨著其在文件中出現(xiàn)的次數(shù)成正比增加，但同時(shí)會(huì)隨著其在語(yǔ)料庫(kù)中出現(xiàn)的頻率成反比下降。一般情況下，關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率越大，TF值就會(huì)越大，其在文檔中所占的比重就會(huì)越多，重要性也就越高[71]。但文本評(píng)論內(nèi)容包含較多無(wú)意義的通用詞語(yǔ)和專屬名詞以及特定地點(diǎn)詞語(yǔ)，削弱了游客評(píng)論中其他關(guān)鍵詞的重要性，而逆向文本頻率IDF則反映出關(guān)鍵詞的普遍程度。因此，TF-IDF算法有助于提高重要關(guān)鍵詞的權(quán)重。同樣地，TextRank算法主要通過(guò)詞語(yǔ)之間的相鄰關(guān)系構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，然后計(jì)算每個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的Rank值，最終通過(guò)排序Rank值提煉出關(guān)鍵詞。TF-IDF算法對(duì)于語(yǔ)料庫(kù)的依賴程度大，而TextRank算法可以直接對(duì)游客評(píng)論素材逐條進(jìn)行分析，進(jìn)而得到關(guān)鍵詞。因此，通過(guò)結(jié)合利用TF-IDF與TextRank算法共同提煉游客評(píng)論的關(guān)鍵詞，將關(guān)鍵詞拓展成主旨更清楚的關(guān)鍵短語(yǔ)，進(jìn)一步驗(yàn)證游客評(píng)論關(guān)鍵詞的信度和效度[72]。

因此，本文抽取出游客評(píng)論內(nèi)容前5個(gè)高頻關(guān)鍵詞和關(guān)鍵短語(yǔ)，如表2所示1。

（1）正面感知子范疇提取

金石灘風(fēng)景區(qū)出現(xiàn)頻繁的游客正面感知在于孩子，孩子的體驗(yàn)是游客感知的焦點(diǎn)。老虎灘海洋公園的關(guān)鍵詞和關(guān)鍵短語(yǔ)主要表現(xiàn)在動(dòng)物表演類詞語(yǔ)較多，說(shuō)明游客對(duì)于海洋公園的動(dòng)物和植物類資源感知較深。獨(dú)特的海洋資源景觀是棒棰島的景區(qū)特色，游客對(duì)于棒棰島的海灘、海水、海景產(chǎn)生深刻的感知。星海廣場(chǎng)的跨海大橋、城堡酒店和海鷗是目的地特色，尤其是城市夜景深受國(guó)內(nèi)外游客的喜愛(ài)。圣亞海洋世界的海洋極地環(huán)境和動(dòng)物表演是圣亞海洋世界主打的特色項(xiàng)目，也是游客直接感知所在。

（2）負(fù)面感知子范疇提取

金石灘風(fēng)景區(qū)負(fù)面感知集中于導(dǎo)游、海灘、門(mén)票、垃圾、沙子，反映出金石灘風(fēng)景區(qū)存在景區(qū)導(dǎo)游管理、游客數(shù)量和景區(qū)衛(wèi)生等問(wèn)題。老虎灘海洋公園負(fù)面感知聚焦于表演、設(shè)施、門(mén)票、工作人員等，結(jié)合景區(qū)設(shè)施舊、工作人員態(tài)度差、收費(fèi)多等問(wèn)題的感知，說(shuō)明景區(qū)的管理不到位，同時(shí)游客對(duì)于景區(qū)表演節(jié)目、票價(jià)和收費(fèi)等問(wèn)題不滿意。棒棰島風(fēng)景區(qū)負(fù)面感知圍繞著管理、司機(jī)、觀光車、接待、站崗，特別是景區(qū)的司機(jī)、觀光車、接待、站崗特權(quán)等問(wèn)題表現(xiàn)出景區(qū)的管理秩序和服務(wù)問(wèn)題。星海廣場(chǎng)的負(fù)面感知主要是啤酒味道、景色失望、管理亂、音樂(lè)吵、浴場(chǎng)垃圾等，說(shuō)明景區(qū)的管理和衛(wèi)生存在一定問(wèn)題。圣亞海洋世界的負(fù)面感知的排隊(duì)等待久、表演多、場(chǎng)館遠(yuǎn)等，側(cè)面反映出景區(qū)的產(chǎn)品規(guī)劃和管理問(wèn)題。

（3）子范疇歸納

上述通過(guò)文本挖掘得到的關(guān)鍵詞和關(guān)鍵短語(yǔ)，類似于開(kāi)放性編碼經(jīng)初步概念化得到的編碼結(jié)果。為保證本文基于海量碎片化的文本進(jìn)行挖掘的結(jié)果與人工編碼結(jié)果之間不出現(xiàn)偏差，本文將通過(guò)TF-IDF與TextRank兩種算法抽取游客評(píng)論內(nèi)容獲得的高頻關(guān)鍵詞放寬到前50個(gè)，然后選用部分長(zhǎng)篇幅網(wǎng)絡(luò)評(píng)論，采用人工貼標(biāo)簽和概念化的方式，得出與50個(gè)高頻關(guān)鍵詞基本類同的概念。因此，筆者基于理解關(guān)鍵詞和關(guān)鍵短語(yǔ)闡發(fā)的意義歸納出12個(gè)子范疇。其中，將游客正面感知的子范疇歸納為目的地及旅游資源體驗(yàn)、情感體驗(yàn)等，將游客負(fù)面感知的子范疇歸納總結(jié)成情感體驗(yàn)、生態(tài)環(huán)境等，詳見(jiàn)圖1。需要指出的是，游客正面和負(fù)面感知在歸納和范疇化之后，并未分別得出完全一致的子范疇，故其區(qū)分度相較于人工編碼更細(xì)膩，更有助于對(duì)感知形成過(guò)程的深入探究。

（4）游客感知范疇歸類：基于“途徑-目的”理論

首先是屬性層次。從上述5個(gè)景區(qū)的產(chǎn)品屬性看，均與海（自然景觀）密切相關(guān)，有的側(cè)重于觀賞（如星海廣場(chǎng)、棒棰島），有的側(cè)重于主題公園（如老虎灘、圣亞）。從目的地屬性看，大連市內(nèi)交通便利，氣候怡人。從結(jié)果層次看，游客感知的正面結(jié)果占比比較高，負(fù)面結(jié)果占比低，且主要集中在少數(shù)幾個(gè)維度（表1）。從感知價(jià)值層面看，既有“景色不錯(cuò)，有趣好玩，性價(jià)比高，游玩一體，特別是極地海洋館表演，值得游客觀賞，水城別具一格，在其他地方?jīng)]有類似場(chǎng)，總體超贊?！保≦2154）這樣的正面利益所得，也有“景色很一般，也沒(méi)啥可玩的，全是人，景區(qū)標(biāo)識(shí)差，五一也不限流，390多的門(mén)票，還不如隨隨便便找個(gè)海邊走走。景色一般，可玩性低，性價(jià)比低，有待改進(jìn)?！保≦1234）之類的負(fù)面損失。

基于游客感知體驗(yàn)結(jié)果而對(duì)感知范疇的詮釋，主要基于如下階梯法的思考順序展開(kāi)：旅游目的地的哪些因素產(chǎn)生了吸引力？游客從不同的旅游景區(qū)獲得了哪些收益？這些收益為什么重要？即，由具體的旅游目的地屬性抽象到產(chǎn)品或服務(wù)屬性的體驗(yàn)結(jié)果，再進(jìn)一步抽象到結(jié)果生成價(jià)值，自下而上地演繹出游客感知的多層次動(dòng)態(tài)過(guò)程。根據(jù)郭安禧等[73]和李艷[74]的研究，目的地屬性主要包括吸引物屬性、體驗(yàn)屬性、旅游服務(wù)屬性以及個(gè)性化屬性等方面。因此，本文所歸納的自然資源、生態(tài)環(huán)境和人文特色等子范疇主要為目的地吸引物屬性，獨(dú)特的海洋資源和特色人文活動(dòng)（如啤酒節(jié)）聚合出以海景和地標(biāo)等為代表的正向的盛宴收益，但是也產(chǎn)生喧鬧、衛(wèi)生等負(fù)面收益，正負(fù)收益主要聚焦在目的地有形與無(wú)形的吸引物的表現(xiàn)形式，故歸納為表征因素。而目的地及旅游資源體驗(yàn)、情感體驗(yàn)等子范疇主要為目的地體驗(yàn)屬性，多樣的吸引物帶動(dòng)濃郁的娛樂(lè)休閑氛圍，提升游客以喜歡、開(kāi)心、高興等為代表的正面情感體驗(yàn)，相反，單一的情景劇和重復(fù)的舞臺(tái)節(jié)目降低游客體驗(yàn)，帶來(lái)表演不好、體驗(yàn)不佳的負(fù)面收益。這些正負(fù)面收益常為游客的主觀效用判斷，因此歸納為效用因素。另外，景區(qū)管理、景區(qū)規(guī)劃、輔助服務(wù)、內(nèi)外交通、時(shí)間安排等子范疇主要為目的地旅游服務(wù)屬性，目的地整合管理和服務(wù)的規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)，滿足游客對(duì)于景區(qū)管理、服務(wù)接待、環(huán)境衛(wèi)生、基礎(chǔ)設(shè)施等主要與輔助服務(wù)的要求，為游客打造出紀(jì)念品多、購(gòu)物方便、時(shí)間便利等正面優(yōu)質(zhì)服務(wù)，同時(shí)也表現(xiàn)出設(shè)備舊、態(tài)度差、接待坑人、管理差等的多層級(jí)管理與服務(wù)問(wèn)題，帶來(lái)游客負(fù)面收益。這些涉及目的地景區(qū)管理與服務(wù)的問(wèn)題呈現(xiàn)出多層級(jí)、多方面的結(jié)構(gòu)性特征，因此歸納為結(jié)構(gòu)因素。最后，游客特征與景區(qū)特征等子范疇主要為個(gè)性化屬性，以孩子為代表的親子與家庭旅游，多關(guān)注孩子的興趣和個(gè)性帶來(lái)的孩子適合、孩子開(kāi)心等正面收益。而以特權(quán)站崗、司機(jī)車多、海島小等為代表的景區(qū)特征，則引致游客的負(fù)面收益。李春曉等將游客個(gè)體特征與景區(qū)特征合并為特征因素，作為游客感知范疇的因素[13]。本文也將其歸納為特征因素。因此，本文最終將12個(gè)子范疇合并成為表征因素、效用因素、結(jié)構(gòu)因素、特征因素等4個(gè)感知范疇。這4個(gè)范疇為“目的”，它決定哪些“結(jié)果”（子范疇）是游客所關(guān)注的，最終決定哪些“目的地屬性”（關(guān)鍵詞和關(guān)鍵短語(yǔ)）是重要的（圖1）。

3.2 研究二：基于LDA主題模型的游客感知范疇差異

研究一已完成對(duì)游客感知范疇的歸納并總結(jié)出4個(gè)范疇，本部分將采用LDA主題模型對(duì)游客感知因素的重要性進(jìn)行排序。LDA主題模型的核心思想是將文本的主題以概率分布的形式呈現(xiàn)出來(lái)，然后對(duì)各個(gè)主題在文本中的關(guān)系進(jìn)行聚類與降維，從而計(jì)算出主題的權(quán)重[7]。鑒于以往相關(guān)質(zhì)性編碼研究并未考量各范疇在正負(fù)感知上的不同，故研究二將在研究一的基礎(chǔ)上，對(duì)同樣的研究文本進(jìn)行主題抽取并賦權(quán)，試圖探尋游客感知范疇內(nèi)部的關(guān)鍵概念之間的相對(duì)重要度（表3）1。

研究二呈現(xiàn)出游客感知范疇內(nèi)蘊(yùn)含的正負(fù)面情感特征的差異性。如表3所示，在表征因素方面，游客感知的正面情感維度占據(jù)絕對(duì)主流地位，其中以表演、動(dòng)物多、浴場(chǎng)等為前5位的正面感知情感主題的權(quán)重遠(yuǎn)高于負(fù)面感知情感主題，從而表達(dá)出游客對(duì)旅游目的地特色和現(xiàn)代化的旅游資源的正向情感維度。類似地，在效用因素方面，以旅游資源與游客情感的正向體驗(yàn)為主，凸顯出以很棒、開(kāi)心等為代表的游客正向情感維度，而以喧囂與不值當(dāng)?shù)蓉?fù)面情感維度權(quán)重較小。上述兩個(gè)因素的負(fù)面情感關(guān)注點(diǎn)少、權(quán)重小，在情感體驗(yàn)中的存在感較弱。而游客感知的結(jié)構(gòu)因素主要表現(xiàn)為以游客負(fù)面情感維度為主。游客感知負(fù)面情感維度以遮陰少、辛苦、場(chǎng)館遠(yuǎn)等主題為主，負(fù)面情感主題主要聚焦于基礎(chǔ)設(shè)施、景區(qū)規(guī)劃、導(dǎo)游服務(wù)和景區(qū)管理以及內(nèi)外交通等管理與服務(wù)層面，負(fù)面情感主題比較聚集。而結(jié)構(gòu)因素的正面感知主題的權(quán)重雖相對(duì)較小，但仍有一定話語(yǔ)權(quán)，表達(dá)出部分游客對(duì)于景區(qū)購(gòu)物條件和當(dāng)?shù)氐姆?wù)尚可接受。在特征因素方面，游客感知的正負(fù)面情感主題權(quán)重差距相對(duì)較小，主要原因可能在于特征因素的客觀性，其中游客負(fù)面感知因素以站崗多、不讓進(jìn)、司機(jī)車多等主題為主，一定程度上表達(dá)出游客對(duì)旅游景區(qū)限制問(wèn)題的不滿，未能及時(shí)分流且告知游客。而游客正面感知的情感主題主要以孩子、場(chǎng)館多等為主，且孩子所占權(quán)重最高，很大程度說(shuō)明親子旅游對(duì)于特征因素的正向情感影響較大。因此，在不同的感知范疇內(nèi)，有的正面情感占絕對(duì)主導(dǎo)權(quán);有的負(fù)面情感為主要因素，但正面情感也在發(fā)揮作用;還有的正負(fù)面情感較為均衡。所以，研究二反映出游客感知范疇內(nèi)部正負(fù)面情感存在不同程度的分歧，表達(dá)出游客感知情感維度的復(fù)雜性。

3.3 研究三：建構(gòu)游客感知形成模型

承前所述，在提煉出游客感知范疇的基礎(chǔ)上（研究一），結(jié)合游客感知范疇內(nèi)部情感主題的重要性差異（研究二），將這些范疇圍繞著游客正負(fù)面感知的動(dòng)態(tài)發(fā)展進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并根據(jù)1.1部分整理出的游客感知內(nèi)涵的重要研究成果，梳理出游客感知形成過(guò)程的故事線，最終構(gòu)建出游客感知形成模型。

（1）旅游者與目的地的關(guān)聯(lián)與互動(dòng)

已有研究表明，游客感知形成過(guò)程始于旅游者獲取目的地信息，旅游者與目的地之間的關(guān)聯(lián)和互動(dòng)是游客獲取信息的關(guān)鍵所在，也是游客感知形成過(guò)程的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)[67]。旅游者在獲取目的地信息之后，通過(guò)對(duì)目的地信息內(nèi)容的處理生成對(duì)于目的地的游前印象。同時(shí)，旅游者在旅游過(guò)程中與目的地之間的關(guān)聯(lián)與互動(dòng)為游客感知提供更加深入和全面的信息，其主要體現(xiàn)于旅游者與目的地特征、環(huán)境、服務(wù)與管理、旅游資源之間的關(guān)聯(lián)與互動(dòng)。如“去大連帶孩子值得去的地方，讓寶寶可以充分了解海洋世界。（X1202）小孩子的游玩天堂。（Q5547）確實(shí)很漂亮的小島，景色宜人，鬧中取靜，值得來(lái)走走看看！帶父母一起來(lái)的，慢慢逛也不累?！保╔15228）“清澈的海水，秀麗的風(fēng)景，孤立于海中的棒棰島，度假勝地，跟網(wǎng)上宣傳的差不多?！保≦57907）也就是說(shuō)，旅游者對(duì)于目的地旅游信息的接受與處理方式導(dǎo)致游客感知形成和變化。因而，對(duì)于游客感知形成過(guò)程的研究需要充分考慮到旅游者與目的地之間的全程關(guān)聯(lián)與互動(dòng)，并以此產(chǎn)生的游客對(duì)于目的地的正面感知和負(fù)面感知。

（2）游客正負(fù)面感知的動(dòng)態(tài)變化

旅游者正負(fù)面感知的動(dòng)態(tài)變化是游客感知形成過(guò)程的核心環(huán)節(jié)，是決定游客感知體驗(yàn)結(jié)果的重要過(guò)程。準(zhǔn)確地說(shuō)，通過(guò)對(duì)游客正負(fù)面感知因素比較和調(diào)整的理解，詮釋出旅游者與目的地的關(guān)聯(lián)與互動(dòng)過(guò)程，并解構(gòu)出游客感知體驗(yàn)結(jié)果的意義。在很大程度上，借助對(duì)游客正負(fù)面感知因素的觀察與解讀，探尋和闡發(fā)游客感知的意義，增進(jìn)對(duì)旅游者復(fù)雜動(dòng)態(tài)情感的理解。具體而言，旅游者正是通過(guò)比較正負(fù)面感知因素，調(diào)整對(duì)于旅游目的地的認(rèn)知與情感。這意味著，旅游者正負(fù)面感知的比較和調(diào)整是感知體驗(yàn)結(jié)果的關(guān)鍵所在，游客正是通過(guò)正負(fù)面感知因素之間的動(dòng)態(tài)比較與調(diào)整，塑造游客的認(rèn)知與情感，以此判定旅游目的地的旅游體驗(yàn)。對(duì)于游客正面感知而言，主要分布在旅游目的地的表征因素、效用因素和特征因素;如“金石灘延綿30多公里長(zhǎng)的海岸線，匯聚了巧奪天工的地質(zhì)奇觀，如惟妙惟肖的大象吸水、大鵬展翅、猛虎撲食、恐龍吞海、貝多芬頭像等，尤以龜背石震撼世界地質(zhì)學(xué)界?！保╔21475）“不愧是國(guó)賓級(jí)的，一下車就是海邊，深呼吸，夾著海水的空氣感覺(jué)立馬把人的五臟六腑給清洗了一遍。海水非常干凈?？粗h(yuǎn)處海天合一的景色，撐把遮陽(yáng)傘一點(diǎn)都感覺(jué)不到熱。建議到大連的朋友一定要去棒棰島看看?！保╔12005）負(fù)面感知大多體現(xiàn)在旅游目的地的效用因素、結(jié)構(gòu)因素和特征因素等，主要是結(jié)構(gòu)因素。如“金石灘度假區(qū)面積很大，需要搭乘景區(qū)大巴進(jìn)入，景區(qū)內(nèi)有多個(gè)小景區(qū)，有的比較坑，萬(wàn)福鼎景區(qū)就是一個(gè)，進(jìn)去后巴士陪伴的導(dǎo)游會(huì)讓你去測(cè)字然后讓你交錢(qián)，很坑人的。”（Q42371）游客正負(fù)感知出現(xiàn)交叉意味著旅游者對(duì)于目的地大多處于正負(fù)面感知膠著的復(fù)雜狀態(tài)。因而，進(jìn)一步辨識(shí)出游客正負(fù)面感知孰輕孰重就顯得尤為重要。再者，“比較”著重于關(guān)注游客正面感知與負(fù)面感知之間的動(dòng)態(tài)變化，彰顯出游客復(fù)雜的情感狀態(tài)。而“調(diào)整”則是游客通過(guò)比較正負(fù)面感知得出新的結(jié)果。如“看以前的照片，覺(jué)得海灘變小了很多，里面基本上是一個(gè)人為修繕的大公園，可以拍照游玩，景色還行，好像也有一些賓館，可以入住，個(gè)人覺(jué)得沒(méi)什么意思。但是寶貝第一次看大海，比較激動(dòng)，看到孩子高興，我也比較滿足，下次還帶孩子來(lái)?！保╔20145）此處表現(xiàn)出游客由負(fù)面到正面的調(diào)整過(guò)程。如“海水比較清澈，人也不是太多，沙灘比較大，看起來(lái)挺不錯(cuò)的，但離市區(qū)較遠(yuǎn)，如果單獨(dú)只為來(lái)這里的話不太值得，不如在市區(qū)內(nèi)的海水浴場(chǎng)玩玩就可以了?！保≦14967）而在此處體現(xiàn)出游客由正面到負(fù)面的調(diào)整過(guò)程。因此，旅游者正負(fù)面感知的動(dòng)態(tài)變化彰顯出游客對(duì)旅游目的地復(fù)雜的認(rèn)知與情感，是建構(gòu)游客感知的重要條件。

（3）游客感知的建構(gòu)

游客感知的動(dòng)態(tài)變化正是游客正負(fù)面感知相互比較和調(diào)整過(guò)程的結(jié)果，比較并調(diào)整后的游客感知塑造游客對(duì)于旅游目的地的認(rèn)知與情感。這意味著，旅游者在旅游過(guò)程中不斷對(duì)目的地正負(fù)面感知進(jìn)行比較，調(diào)整游客對(duì)于目的地的評(píng)價(jià)和體驗(yàn)結(jié)果。如“起初到了以后感覺(jué)挺好的，景點(diǎn)比較多，景色挺美。只不過(guò)確實(shí)不需要買(mǎi)聯(lián)票，地質(zhì)公園才適合去看一下的，其他幾個(gè)館并不好，如果不是特別喜歡石頭蠟像之類的，真的沒(méi)有必要買(mǎi)聯(lián)票?！保╔4169）“園區(qū)人景挺好，體驗(yàn)比較好，但是園外很窩心。當(dāng)?shù)氐仄艛喑鲎廛?，多倍抬高車價(jià)，欺壓游客，給大連城市旅游抹黑。”（Q2453）更確切地說(shuō)，游客正負(fù)面感知的差異是旅游目的地游客感知形成過(guò)程的根本原因。

總之，游客感知是一個(gè)過(guò)程，是建立在旅游者與目的地的關(guān)聯(lián)和互動(dòng)基礎(chǔ)之上的。游客感知形成過(guò)程是旅游目的地正負(fù)面感知相互比較和調(diào)整的結(jié)果，是決定游客對(duì)旅游目的地認(rèn)知與情感的重要過(guò)程。在此主要是通過(guò)比較游客正負(fù)面感知因素的重要性和優(yōu)先度，形成游客對(duì)于目的地的動(dòng)態(tài)感知，真實(shí)地反映出游客在整個(gè)旅游過(guò)程中心理活動(dòng)的動(dòng)態(tài)變化?；诖耍诔浞挚紤]前述研究和游客感知范疇的基礎(chǔ)上，建構(gòu)游客感知形成模型（圖2）。

4 研究結(jié)論與討論

4.1 研究結(jié)論

本文通過(guò)計(jì)算機(jī)算法輔助研究者處理游客評(píng)論大數(shù)據(jù)，并遵循質(zhì)性研究的范式提煉出游客感知范疇。不同于以往研究，本文細(xì)致地考察游客感知內(nèi)部的正負(fù)情感主題數(shù)量和權(quán)重，描繪出游客感知范疇的情感詞頻和語(yǔ)義背后的深層次細(xì)節(jié)。研究發(fā)現(xiàn)，游客的目的地感知是動(dòng)態(tài)演變的，游客感知子范疇內(nèi)部的正負(fù)情感特征促成蘊(yùn)含游客感知主范疇的析出。此外，游客感知形成過(guò)程包括旅游者與目的地的關(guān)聯(lián)與互動(dòng)、游客正負(fù)面感知的動(dòng)態(tài)變化、游客感知建構(gòu)3個(gè)過(guò)程，且3個(gè)過(guò)程之間存在相互聯(lián)系。其中，旅游者與目的地的關(guān)聯(lián)與互動(dòng)是游客感知形成過(guò)程的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，游客正負(fù)面感知的動(dòng)態(tài)變化是游客感知形成過(guò)程的核心環(huán)節(jié)，是游客感知?jiǎng)討B(tài)變化的根本原因，游客感知建構(gòu)是游客感知形成過(guò)程的結(jié)果。

本研究探索發(fā)現(xiàn)和提煉出海量數(shù)據(jù)背后的關(guān)鍵概念和范疇，嘗試拓寬質(zhì)性研究的原始材料的數(shù)量，一定程度上可改善質(zhì)性研究的主觀性和內(nèi)生性。此外，本研究刻畫(huà)出游客心理的內(nèi)在活動(dòng)和情感特征，比較精準(zhǔn)識(shí)別出游客的情感態(tài)度，呈現(xiàn)出游客感知差異的動(dòng)態(tài)演進(jìn)規(guī)律，有利于拓展游客感知理論的深度，具有一定的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。

4.2 研究不足與展望

本文通過(guò)對(duì)旅游目的地游客評(píng)論信息進(jìn)行文本挖掘，識(shí)別出游客感知范疇和情感差異，盡管得到游客的正負(fù)面感知的關(guān)鍵要素，但是對(duì)于游客感知差異的演變趨勢(shì)可能受限于時(shí)間跨度的影響。首先，本研究的數(shù)據(jù)搜集完成于2020年1月初。原計(jì)劃進(jìn)行的后續(xù)數(shù)據(jù)補(bǔ)充和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研，受大連市兩次疫情的影響，直到2020年9月份旅游業(yè)基本恢復(fù)后才進(jìn)行。其次，質(zhì)性研究強(qiáng)調(diào)研究者對(duì)于語(yǔ)言材料的高度敏感和充分理解，本文并非奢望使用文本挖掘算法替代人工編碼，而是借助機(jī)器算法輔助研究者對(duì)海量文本進(jìn)行編碼工作，但未能將同一資料的文本挖掘與人工編碼的分析結(jié)果進(jìn)行比較研究。這將是本文在后續(xù)研究中著力解決的一個(gè)重要問(wèn)題。

此外，本文主要圍繞游客評(píng)論文本的單模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性研究，后續(xù)如果能夠同時(shí)處理圖片、音視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)，會(huì)使得游客的目的地感知過(guò)程的研究更充分。再次，因?yàn)橛慰透兄^(guò)程是一個(gè)心理活動(dòng)，后續(xù)研究還可借助認(rèn)知神經(jīng)學(xué)等相關(guān)理論，采用眼動(dòng)、腦電等設(shè)備進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)更有深度的結(jié)論，這也是本研究后續(xù)努力的方向。最后，本文主要對(duì)單一案例（大連市）進(jìn)行探索性研究，尚未采用多案例進(jìn)行驗(yàn)證與補(bǔ)充，研究結(jié)論可能缺乏其他案例的佐證和完善，而多案例研究在研究情境還原和故事演繹方面具有顯著優(yōu)勢(shì)?？紤]到研究結(jié)論的普適性，后續(xù)研究將拓展到多案例研究，拓寬本文研究結(jié)論的邊界，進(jìn)一步深化理論貢獻(xiàn)。

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[基金項(xiàng)目]本研究受遼寧省社科基金項(xiàng)目“基于深度挖掘的用戶情感特征圖譜研究”（L20BGL025）資助。[This study was supported by a grant from the Social Science Foundation of Liaoning province （to SHI Da） （No. L20BGL025）.]

How is Tourist Destination Perception Formed？

Exploratory Research based on Text Mining

SHI Da1， ZHANG Bingchao2，3， YI Bowen1，2

（1. Surrey International Institute， Dongbei University of Finance and Economics， Dalian 116025， China;

2. School of Tourism and Hotel Management， Dongbei University of Finance and Economics， Dalian 116025， China;

3. School of Management， Shandong Technology and Business University， Yantai 264005， China）

Abstract： Tourist perception is an important research field in tourism destination management. Previous studies have mostly applied grounded theory to code data manually and summarize the relevant categories; alternatively， they have examined the formation mechanism by hypothesis testing of mediating variables. The present study used as its data source over 100，000 text comments by tourists related to five famous scenic spots in Dalian， China. We applied text-mining methods with machine coding; in that way， we were able to identify and refine the categories related to tourist perception， and we built a process model for the formation of that perception.

We first employed two unsupervised algorithms （TF-IDF and TextRank） to encode the text comments of tourists regarding scenic spots; we refined and summarized the key categories of the tourists’ perceptions. Subsequently， we applied the LDA topic model method to organize the hierarchy and priority of the tourist perception categories; we analyzed the weight order of the tourists’ positive and negative perception factors. Adopting that approach， we were able to summarize the process model of the formation of the tourists’ perceptions; we were able to describe in detail the dynamic evolution trend and governing factors related to the formation of tourists’ perceptions.

Our findings were as follows. （1） The categories of tourists’ perceptions were mainly concentrated on representation factors， utility factors， structural factors， and characteristic factors. （2） we observed significant levels and priorities in the perception category of tourists; that was mainly reflected in the weight difference between their positive and negative perception factors. （3） Through the contrast between positive and negative perceptions， tourists dynamically adjusted their perceptions and emotional attitudes related to destinations. This study expands the methodical approach to tourist perception research; it provides a valuable reference for developing modern， experiential scenic spots in tourist destinations.

Keywords： tourist perception; text mining; qualitative analysis; perception category

[責(zé)任編輯：劉? ? 魯;責(zé)任校對(duì)：吳巧紅]

[收稿日期]2021-03-22; [修訂日期]2021-05-18

[作者簡(jiǎn)介]史達(dá)（1973—），男，江蘇吳江人，博士，教授，研究方向?yàn)槁糜文康牡毓芾?、旅游大?shù)據(jù)及旅游者心理和行為，E-mail：shidadufe@126.com;張冰超（1990—），男，山東青島人，博士研究生，研究方向?yàn)槁糜握咝睦砗托袨?，E-mail：zbingchao@126.com，通訊作者;衣博文（1994—），女，遼寧大連人，博士研究生，研究方向?yàn)槁糜握咝睦砗托袨椤?/p>

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