论文部分内容阅读
随着互联网的发展和普及，链接的价值已经被许多学科领域所认识，包括数学，理论物理学，计算机科学，信息科学，社会学等。本论文认为景区链接反映了景区的吸引力，提出了基于链接建立吸引力模型来度量景区吸引力的新方法。
通过案例研究发现了景区链接和景区吸引力之间的关联。在链接动机分析研究中，从105个北京市A级景区的22708个链接中随机抽样了600个链接，其中有效链接491个。按照景区链接的使用意义对样本链接进行分类，结果显示超过90％的景区链接（除去博物馆类型）产生动机与旅游相关。这个结论为景区链接吸引力解释提供了前提条件。在相关分析研究中，Spearman相关系数显示北京市A级景区链接和景区“与吸引力相关的”客观指标（接待人数，门票收入）呈显著正相关。此结果表明一个景区接待人数越多，门票收入越高，则它的景区链接数就越多。景区链接满足了吸引力指标的度量准则。在链接的时空分布特征研究中，相关分析显示安徽三山景区链接的空间分布和它们的实际客源分布呈现共同变化的趋势。同时，基于链接分布计算的安徽三山虚拟旅游指标和实际指标之间的相对误差较小（吸引半径平均误差大约16％，地理集中度只有0.8％），这说明它们之间的变化幅度也存在相关。这表明，除了度量准则之外景区链接也满足了吸引力指标的空间准则。以上研究结果为景区的吸引力解释提供了有力证据。
相关分析不能证明关联存在因果关系，案例研究也不能保证关联的普遍性。为了揭示景区链接和景区吸引力关联的本质，本论文提出了虚拟旅游网络理论框架。与现实中的旅游网络相对应，在互联网中存在着一个虚拟旅游网络。它是由目的地网络和客源地/目的地网络两部分组成。目的地网络中的链接反映了目的地旅游企业之间的关系。景区链接则将客源地和目的地连接起来，反映了客源地对目的地中吸引物的信息需求。这种信息需求代表了客源地和目的地吸引物之间的吸引/被吸引关系。本论文用共生理论解释链接和吸引力关联背后的因果关系。同时影响了景区链接和景区吸引力产生的公共因子决定了链接和吸引力的相似程度，而正负因子（分别是只影响了吸引力和只影响链接的因素）又导致链接和吸引力之间存在“鸿沟”。
基于景区链接的吸引力指示器价值以及共生理论，本论文提出了两个景区吸引力模型：多因子吸引力模型和GIS吸引力模型。模型的功能是计算景区吸引力的大小以及吸引力在客源地的分布。多因子模型是基于Huff模型的，它的优点是能够消除正负因子对景区链接吸引力表征的“干扰”，缺点是无法实现多空间尺度吸引力分布的计算。每个景区链接具有不同的价值，表现为它们的影响范围不同（链接的影响范围是指它的链源网站用户的地理分布）和影响强度不同（链接的影响程度是指它的链源网站的受欢迎程度）。一个链接就像是一个“灯泡”，它的影响范围就是灯泡的照亮范围，它的影响强度就是灯泡的亮度；一个景区有很多链接，就像是分布在不同位置上的具有不同亮度和不同照亮范围的“灯泡”；景区吸引力则是这些“灯泡”同时发光产生的亮度分布。根据这个“灯泡”原理，本论文建立了基于GIS的吸引力模型。它的优点是能够计算不同空间尺度的景区吸引力分布。
从应用意义讲，本论文实现的景区吸引力模型，可以用于评价景区吸引力，预测景区旅游人数，提取景区旅游者的分布，度量大型事件对主办地景区旅游的影响等。从理论意义讲，通过本论文对景区链接的研究，证明了链接是旅游学研究的新数据源。新数据源必然带来新理论和新方法的发展，例如本论文提出的“虚拟旅游网络理论框架”，“景区链接和吸引力的共生理论”，“吸引力的多因子模型和灯泡模型”。它们丰富了旅游学理论和方法。