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摘要 以江西省会南昌市为案例地，通过软件云采集游客旅游游记、评价的网络文本数据，综合利用ROST Content Mining软件的高频词分析和语义网络分析等技术，对旅游地的意象感知特征和意象结构进行深入挖掘与分析。结果表明，人文景观类旅游地是游客对南昌市旅游地感知的整体意象；感知意象成分可综合归纳为英雄城、历史文化名城、娱乐休闲、美食购物、自然风景、拥堵火炉6个意象主题；游客网络文本的语义网络呈现“核心三角-内包围-外包围-发散点”结构。
关键词 旅游地意象；网络文本；内容分析；南昌市
中图分类号 F590 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2017）03-0203-04
Abstract In this paper，taking Nanchang City as a case，using cloud collection technology to collect the internet text data of tourist travel.By using ROST Content Mining’s Content Analysis （CA） and Semantic Network Analysis （SNA）
to synthetically mine the image characteristics of tourism destination and the image structure indepth.The results showed that the humanities landscape tourism is the tourist destination of Nanchang City，the tourist destination image include 6 themes：hero city，historical and cultural city，entertainment，shopping，delicacy of natural scenery，crowded hot city.The graph of Semantic Network Analysis shows the structure of "Core triangle areaInner bounding areaOuter bounding areaDivergence point".
Key words Tourist destination image；Internet text；Content analysis；Nanchang City
隨著互联网技术、移动终端以及云服务器的迅速发展与普及，现代旅游活动与网络的联系也变得越来越密集。互联网已成为旅游活动中信息快速传递的关键载体，越来越多的游客利用信息网络平台分享旅游体验和感受[1]。
国内外众多学者将采集的网络数据用于旅游开发设计和游客满意度调查研究。Wenger通过分析旅游网的博客文本，研究出了游客感知下的欧洲著名山地国家奥地利旅游形象，对奥地利旅游形象有显著的积极影响[2]。有研究者运用内容分析法对旅游目的地意象进行了研究，将高频特征词用作检测旅游目的地意象指标[3-7]，受到学界广泛关注。国内学者的相关研究成果主要有：①旅游目的地形象研究，如王蕾蕾[8]的肇兴侗寨民族旅游形象设计；肖亮等[9]通过对两岸旅游、旅行社网站的内容分析，研究分析了台湾旅游目的地形象主题。②旅游满意度评价研究，如李炳义等[10]基于微博的江苏省旅游形象分维测量与调查评价及形象传播。国内学者在利用网络信息技术研究旅游地意象方向的成果日益丰富，但从旅游个体角度来分析，旅游目的地意象感知还需进一步深入，尤其是在网络数据的检索采集技术上，学者还局限于运用文本的词频分析进行相关研究分析，而对内容分析中有关的其他方法涉及不多，因此还有待进一步探索。
笔者选择了各大知名旅游门户网站上有关南昌市旅游的网络游记和评论，借助于ROST系列文本分析软件解析出南昌市旅游地意象特征及游客对各旅游景区（点）的偏好差异，分析市内与省内旅游景区（点）之间的联动捆绑机制，以期为促进南昌市旅游景区（点）间的均衡发展提供借鉴，并为今后南昌市旅游产品的开发设计提供针对性的参考建议。
1 研究设计
1.1 研究对象 南昌市是全国著名红色旅游城市，也是国务院批准的第2批国家历史文化名城，设东湖区、西湖区、青云谱区、湾里区、青山湖区、新建区6个区，南昌县、安义县、进贤县3个县以及南昌经济技术开发区（昌北区）、南昌高新技术产业开发区（高新区）、红谷滩新区和桑海经济技术开发区。南昌市作为江西省省会，不仅有着优秀的红色基因和深厚的历史文化底蕴，还有丰富的生态旅游资源。据《南昌市2015年国民经济和社会发展公报》统计，南昌市全年旅游总人次达5 534万，同比增长29.1%；旅游综合收入537.6亿元，同比增长39.2%。
尽管南昌旅游业相对以往有所发展，但仍落后于中部六省省城，甚至不及上饶、九江等省内城市（表1）。据《2015上半年江西省旅游满意度报告》调查结果显示：2015年上半年江西省游客满意度综合指数为76.79，其中上饶市（79.18分）、鹰潭市（78.93分）、九江市（78.74分）的满意度评价较高，处于全省领先水平；抚州市（74.85分）、新余市（74.28分）的游客满意度评价较低，而南昌市（74.17分）游客满意度最低，低于全省平均水平。
1.2 数据来源 研究数据来源于游客在国内知名旅游门户网站中分享的游记和评论的文本数据，知名旅游网站受众群体数量较多，用户黏性较高，对潜在游客用户具有更强引导力。该研究选择国内较为知名的旅游门户网站：百度旅游、途牛网、去哪儿网、驴妈妈旅游网、蚂蜂窝、携程网。 具体获取流程如下：①首先在各门户网站首页找到游记和点评页面，利用云采集软件进行聚焦式搜索采集，获取初始实验文本来源；②再以“南昌旅游”为搜索词，对上述网站进行数据云采集，扩大搜索范围，采集剩余文本来源；采集的样本时间范围是2014年10月1日到2016年10月20日，通过初步样本筛选，最终得到有效游记样本总数为1 663篇，来源网站是百度旅游（322篇）、途牛网（53篇）、去哪儿网（199篇）、驴妈妈旅游网（28篇）、蚂蜂窝（258篇）、携程网（803篇）；有效评价样本总数为3 187条，来源网站是百度旅游（695条）、去哪儿网（1 211条）、驴妈妈旅游网（1 281条）。③依据上述方法遴选出相应是游后体验评价的游记或评论，且仅保留内容（剔除广告类、装备类、纯图片类数据）；④把采集的游记和评价样本存储为TXT文档格式，对其进行文本预处理，生成分析文本，再进行分词处理，归并、生成初步的研究文本数据包。
1.3 大数据清洗 对归并好的文本数据包进行进一步数据处理，针对不同来源的样本采取不同的数据清洗格式，对于只含有图片或表情符号的文本样本，软件采集后正文为空或乱码，对其采取去除处理。对于软件采集之后显示样本重复的文本，则采取去重处理。旅游门户网站撰写的跟景点宣传、酒店服务体验、APP购票感受有关的广告宣傳样本较容易分析识别。为保证研究数据的准确性，对其予以删除处理。
2 研究结果与分析
2.1 网络文本数据内容分析 利用ROST Content Mining软件对数据清洗后的文本数据包进行内容分析（Content Analysis，CA）。首先导入待分析的文本文档，由软件进行自动分词。对明显错的分词进行修正，将误屏蔽的分词词语加入免屏蔽区。在此基础上重新进行分词处理，过滤掉与研究无关的词汇和单字，如“的”“小时”“公里”“行程”等无明显指代或意义广泛的词，增加中文分词的准确性。按频率由高到低选取与研究有关的TOP 50词汇生成词汇频率表，作为分析依据（表2）。
2.2 高频词分析 从TOP 50词频表中分析发现，“南昌”作为最高词频，反映出游客对旅游目的地地名的感知十分强烈，“八一广场、滕王阁”是南昌旅游最重要的吸引要素，也是南昌市的城市旅游符号。其次，游客关注的其他意象内容包括特色景点、交通、美食、住宿、娱乐、安全等，基本涵盖了旅游行为的各个要素，从侧面也充分说明网络信息文本内容非常丰富，具有客观参考性，能较好地反映出游客行为特征。
根据高频词汇的含义属性，将游客感知的南昌市旅游地意象归纳为以下6个意象主题（表3）。
从高频词所代表的旅游景观类型来看，游客大部分感知到的是南昌市的人文类景观，主要是以八一南昌起义为代表的红色革命景观和以滕王阁、海昏侯为代表的古色历史景观，而对自然类景观关注较少，主要与城市景观的固有特性、宣传策划的轻重取舍和当地自然景观优势不明显有关。此外，从词頻分析表也不难看出，有些不属于南昌市管辖范围内的地域景点也出现在词频分析表内，如“庐山”“婺源”“井冈山”“景德镇”“龙虎山”“三清山”等，这说明游客来南昌市旅游是其旅游途中的目的地之一，亦或是其旅游途中的交通枢纽中转站。南昌市作为省会城市，具有完善的综合交通运输体系，为游客去省内其他景点旅游提供了便利的交通中转服务。
2.3 高频词语义网络分析 利用ROST Content Mining软件对游记文本进行语义网络分析（Semantic Network Analysis，SNA）。利用共现分析方法，根据高频词中的词语与其他词语同时出现的频率进行语义网络分析，从而得到旅游地意象的语义网络图，进而挖掘旅游者对南昌市旅游地意象感知的关键词，构建文本的语义网络（图1）[11]。
语义图中线条的粗细代表词汇间共现频率的高低，线条越粗，表示二者间共现的频数越高，游客感知中对相关概念的关联就越密切。综合分析，语义网络图可大致分为4个部分。
第1部分是核心三角区，即由“南昌”“滕王阁”和“八一广场”构成的内部最小三角区，这部分是词组语义联结最紧密的区域，共同构成了南昌市游客旅游地意象的最核心特征。
第2部分是内包围区，由“庐山”“婺源”“井冈山”等组成，这些额外的组成部分是游客旅游途中必不可少的一部分，反映了游客对省内其他旅游地吸引物的强烈感知。
第3部分是外包围区，由“八一大桥”“秋水广场”“中山路”“火车站”等组成，主要是对核心三角区的进一步认识拓展，反映对核心区总体旅游地意象的补充和边缘意象拓展。
第4部分是发散点，主要包括餐饮、出行、娱乐、情感等要素，是对核心三角区和外包围区域进一步的拓展和丰富。
游客的文本语义网络通过“核心-内包围-外包围-发散点”4层结构，将整个旅游地意象体系结构较完善地展现出来，为未来旅游地形象策划宣传和旅游地形象体系的构建提供参考。
3 研究结论与启示
3.1 结论 游客对南昌市旅游地整体的感知意象是人文景观类旅游地，这与目的地自身的红色、古色资源特色和相关管理部门所宣传的旅游地形象基本一致。游客认知成分包括英雄城、历史文化名城、娱乐休闲、美食购物、自然风景、拥堵火炉6个意象主题。在未来实践中，南昌市仍然应以建设独具当地特色的红色革命景观和古色历史文化名城为中心，加强地方文化创意旅游产品开发，对现有的旅游产品进行精划整合，打造王牌红色旅游综艺和旅游演艺节目。
3.2 启示 南昌市游客网络文本的语义网络呈现“核心三角-内包围-外包围-发散点”的包围发散结构。在未来实践中，提出以下建议：
（1） 结构的核心三角区是未来旅游目的地形象体系建设和江西特色品牌打造的核心区域，在旅游形象公关设计、旅游商品营销设计等方而应予以着重考虑。
（2） 语义网络结构的内包围区域为省内其他区市著名景点。应合理开发市内景区（点）与省内各区市著名旅游景区（点）间的联动捆绑机制，精划好中转交通线路，将南昌市打造为江西省旅游的交通枢纽中心，为游客赴省内其他景点旅游提供便利，将“江西风景独好”旅游品牌形象做大做强。 （3） 语义网络结构的外包围区域的结构要素成分主要代表着新兴市场，反映了旅游个体的独特喜好，这部分小众市场在日渐饱和同质化的旅游地市场将会产生独特的催化效应，差异化的旅游感知会对游客具有一定的吸引力。應对这些小众市场给予重视，开发相对应的旅游产品。管理者应重视边缘意象成分的研究和开发，这部分市场对旅游目的地而言可能是创新性群体，有可能会演化成大众型消费群体[11]，重视开发的自然类旅游产品、乡村旅游等，使其在旅游产品体系中与核心旅游产品形成互补。
（4） 语义网络结构的发散点主要是游客对旅游地意象中的情感成分，其中消极的情感占较高比例，“拥堵、素质、骗子、摩的”等是影响游客情感的主要因子。消极情感所形成的负面感知容易产生水波效应，对于旅游产品的营销和后期公关形成阻碍。因此，相关部门应对负面感知进行及时有效地处理，合理规划旅游公共交通体系和停车场配置，加强对非机动车的监管力度，合理规划游步道，引导旅游人流车流规律移动，缓解交通过度拥挤，着力提高市民文化素质，严厉打击偷窃犯罪。
参考文献
[1] 滕茜，杨勇，布倩楠，等.基于网络文本的景区感知及互动研究：以上海为例[J].旅游学刊，2015，30（2）：33-41.
[2] WENGER A.Analysis of travel bloggers′ characteristics and their communication about Austria as a tourism destination [J].Journal of vacation arketing，2008，14（2）：169-176.
[3] ANDSAGER J L，DRZEWIECKA J A.Desirability of differences in destinations[J].Annals of tourism research，2002，29（2）：401-421.
[4] ECHTNER C M.The content of Third World tourism marketing：A 4A approach[J].The international journal of tourism research，2002，4（6）：413-434.
[5] ECHTNER C M，RITCHIE J R B.The measurement of destination image：An empirical assessment[J].Journal of travel research，1993，31（3）：3-13.
[6] REILLY M D.Free elicitation of descriptive adjectives for tourism image assessment[J].Journal of travel research，1990，28（3）：21-26.
[7] TAPACHAI N，WARYSZAK R.An examination of the role of beneficial image in tourist destination selection[J].Journal of travel research，2000，39（8）：37-44.
[8] 王蕾蕾.基于內容分析法的民族旅游形象设计研究：以肇兴侗寨为例[D].广州：广东商学院，2012：27-35.
[9] 肖亮，赵黎明.互联网传播的台湾旅游目的地形象：基于两岸相关网站的内容分析[J].旅游学刊，2009，24（3）：75-81.
[10] 李炳义，王仲迅.基于微博的江苏旅游形象传播[J].江苏商论，2011（7）：113-115.
[11] 王永明，王美霞，李瑞，等.基于网络文本内容分析的凤凰古城旅游地意象感知研究[J].地理与地理信息科学，2015，31（1）：64-67.
关键词 旅游地意象；网络文本；内容分析；南昌市
中图分类号 F590 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2017）03-0203-04
Abstract In this paper，taking Nanchang City as a case，using cloud collection technology to collect the internet text data of tourist travel.By using ROST Content Mining’s Content Analysis （CA） and Semantic Network Analysis （SNA）
to synthetically mine the image characteristics of tourism destination and the image structure indepth.The results showed that the humanities landscape tourism is the tourist destination of Nanchang City，the tourist destination image include 6 themes：hero city，historical and cultural city，entertainment，shopping，delicacy of natural scenery，crowded hot city.The graph of Semantic Network Analysis shows the structure of "Core triangle areaInner bounding areaOuter bounding areaDivergence point".
Key words Tourist destination image；Internet text；Content analysis；Nanchang City
隨著互联网技术、移动终端以及云服务器的迅速发展与普及，现代旅游活动与网络的联系也变得越来越密集。互联网已成为旅游活动中信息快速传递的关键载体，越来越多的游客利用信息网络平台分享旅游体验和感受[1]。
国内外众多学者将采集的网络数据用于旅游开发设计和游客满意度调查研究。Wenger通过分析旅游网的博客文本，研究出了游客感知下的欧洲著名山地国家奥地利旅游形象，对奥地利旅游形象有显著的积极影响[2]。有研究者运用内容分析法对旅游目的地意象进行了研究，将高频特征词用作检测旅游目的地意象指标[3-7]，受到学界广泛关注。国内学者的相关研究成果主要有：①旅游目的地形象研究，如王蕾蕾[8]的肇兴侗寨民族旅游形象设计；肖亮等[9]通过对两岸旅游、旅行社网站的内容分析，研究分析了台湾旅游目的地形象主题。②旅游满意度评价研究，如李炳义等[10]基于微博的江苏省旅游形象分维测量与调查评价及形象传播。国内学者在利用网络信息技术研究旅游地意象方向的成果日益丰富，但从旅游个体角度来分析，旅游目的地意象感知还需进一步深入，尤其是在网络数据的检索采集技术上，学者还局限于运用文本的词频分析进行相关研究分析，而对内容分析中有关的其他方法涉及不多，因此还有待进一步探索。
笔者选择了各大知名旅游门户网站上有关南昌市旅游的网络游记和评论，借助于ROST系列文本分析软件解析出南昌市旅游地意象特征及游客对各旅游景区（点）的偏好差异，分析市内与省内旅游景区（点）之间的联动捆绑机制，以期为促进南昌市旅游景区（点）间的均衡发展提供借鉴，并为今后南昌市旅游产品的开发设计提供针对性的参考建议。
1 研究设计
1.1 研究对象 南昌市是全国著名红色旅游城市，也是国务院批准的第2批国家历史文化名城，设东湖区、西湖区、青云谱区、湾里区、青山湖区、新建区6个区，南昌县、安义县、进贤县3个县以及南昌经济技术开发区（昌北区）、南昌高新技术产业开发区（高新区）、红谷滩新区和桑海经济技术开发区。南昌市作为江西省省会，不仅有着优秀的红色基因和深厚的历史文化底蕴，还有丰富的生态旅游资源。据《南昌市2015年国民经济和社会发展公报》统计，南昌市全年旅游总人次达5 534万，同比增长29.1%；旅游综合收入537.6亿元，同比增长39.2%。
尽管南昌旅游业相对以往有所发展，但仍落后于中部六省省城，甚至不及上饶、九江等省内城市（表1）。据《2015上半年江西省旅游满意度报告》调查结果显示：2015年上半年江西省游客满意度综合指数为76.79，其中上饶市（79.18分）、鹰潭市（78.93分）、九江市（78.74分）的满意度评价较高，处于全省领先水平；抚州市（74.85分）、新余市（74.28分）的游客满意度评价较低，而南昌市（74.17分）游客满意度最低，低于全省平均水平。
1.2 数据来源 研究数据来源于游客在国内知名旅游门户网站中分享的游记和评论的文本数据，知名旅游网站受众群体数量较多，用户黏性较高，对潜在游客用户具有更强引导力。该研究选择国内较为知名的旅游门户网站：百度旅游、途牛网、去哪儿网、驴妈妈旅游网、蚂蜂窝、携程网。 具体获取流程如下：①首先在各门户网站首页找到游记和点评页面，利用云采集软件进行聚焦式搜索采集，获取初始实验文本来源；②再以“南昌旅游”为搜索词，对上述网站进行数据云采集，扩大搜索范围，采集剩余文本来源；采集的样本时间范围是2014年10月1日到2016年10月20日，通过初步样本筛选，最终得到有效游记样本总数为1 663篇，来源网站是百度旅游（322篇）、途牛网（53篇）、去哪儿网（199篇）、驴妈妈旅游网（28篇）、蚂蜂窝（258篇）、携程网（803篇）；有效评价样本总数为3 187条，来源网站是百度旅游（695条）、去哪儿网（1 211条）、驴妈妈旅游网（1 281条）。③依据上述方法遴选出相应是游后体验评价的游记或评论，且仅保留内容（剔除广告类、装备类、纯图片类数据）；④把采集的游记和评价样本存储为TXT文档格式，对其进行文本预处理，生成分析文本，再进行分词处理，归并、生成初步的研究文本数据包。
1.3 大数据清洗 对归并好的文本数据包进行进一步数据处理，针对不同来源的样本采取不同的数据清洗格式，对于只含有图片或表情符号的文本样本，软件采集后正文为空或乱码，对其采取去除处理。对于软件采集之后显示样本重复的文本，则采取去重处理。旅游门户网站撰写的跟景点宣传、酒店服务体验、APP购票感受有关的广告宣傳样本较容易分析识别。为保证研究数据的准确性，对其予以删除处理。
2 研究结果与分析
2.1 网络文本数据内容分析 利用ROST Content Mining软件对数据清洗后的文本数据包进行内容分析（Content Analysis，CA）。首先导入待分析的文本文档，由软件进行自动分词。对明显错的分词进行修正，将误屏蔽的分词词语加入免屏蔽区。在此基础上重新进行分词处理，过滤掉与研究无关的词汇和单字，如“的”“小时”“公里”“行程”等无明显指代或意义广泛的词，增加中文分词的准确性。按频率由高到低选取与研究有关的TOP 50词汇生成词汇频率表，作为分析依据（表2）。
2.2 高频词分析 从TOP 50词频表中分析发现，“南昌”作为最高词频，反映出游客对旅游目的地地名的感知十分强烈，“八一广场、滕王阁”是南昌旅游最重要的吸引要素，也是南昌市的城市旅游符号。其次，游客关注的其他意象内容包括特色景点、交通、美食、住宿、娱乐、安全等，基本涵盖了旅游行为的各个要素，从侧面也充分说明网络信息文本内容非常丰富，具有客观参考性，能较好地反映出游客行为特征。
根据高频词汇的含义属性，将游客感知的南昌市旅游地意象归纳为以下6个意象主题（表3）。
从高频词所代表的旅游景观类型来看，游客大部分感知到的是南昌市的人文类景观，主要是以八一南昌起义为代表的红色革命景观和以滕王阁、海昏侯为代表的古色历史景观，而对自然类景观关注较少，主要与城市景观的固有特性、宣传策划的轻重取舍和当地自然景观优势不明显有关。此外，从词頻分析表也不难看出，有些不属于南昌市管辖范围内的地域景点也出现在词频分析表内，如“庐山”“婺源”“井冈山”“景德镇”“龙虎山”“三清山”等，这说明游客来南昌市旅游是其旅游途中的目的地之一，亦或是其旅游途中的交通枢纽中转站。南昌市作为省会城市，具有完善的综合交通运输体系，为游客去省内其他景点旅游提供了便利的交通中转服务。
2.3 高频词语义网络分析 利用ROST Content Mining软件对游记文本进行语义网络分析（Semantic Network Analysis，SNA）。利用共现分析方法，根据高频词中的词语与其他词语同时出现的频率进行语义网络分析，从而得到旅游地意象的语义网络图，进而挖掘旅游者对南昌市旅游地意象感知的关键词，构建文本的语义网络（图1）[11]。
语义图中线条的粗细代表词汇间共现频率的高低，线条越粗，表示二者间共现的频数越高，游客感知中对相关概念的关联就越密切。综合分析，语义网络图可大致分为4个部分。
第1部分是核心三角区，即由“南昌”“滕王阁”和“八一广场”构成的内部最小三角区，这部分是词组语义联结最紧密的区域，共同构成了南昌市游客旅游地意象的最核心特征。
第2部分是内包围区，由“庐山”“婺源”“井冈山”等组成，这些额外的组成部分是游客旅游途中必不可少的一部分，反映了游客对省内其他旅游地吸引物的强烈感知。
第3部分是外包围区，由“八一大桥”“秋水广场”“中山路”“火车站”等组成，主要是对核心三角区的进一步认识拓展，反映对核心区总体旅游地意象的补充和边缘意象拓展。
第4部分是发散点，主要包括餐饮、出行、娱乐、情感等要素，是对核心三角区和外包围区域进一步的拓展和丰富。
游客的文本语义网络通过“核心-内包围-外包围-发散点”4层结构，将整个旅游地意象体系结构较完善地展现出来，为未来旅游地形象策划宣传和旅游地形象体系的构建提供参考。
3 研究结论与启示
3.1 结论 游客对南昌市旅游地整体的感知意象是人文景观类旅游地，这与目的地自身的红色、古色资源特色和相关管理部门所宣传的旅游地形象基本一致。游客认知成分包括英雄城、历史文化名城、娱乐休闲、美食购物、自然风景、拥堵火炉6个意象主题。在未来实践中，南昌市仍然应以建设独具当地特色的红色革命景观和古色历史文化名城为中心，加强地方文化创意旅游产品开发，对现有的旅游产品进行精划整合，打造王牌红色旅游综艺和旅游演艺节目。
3.2 启示 南昌市游客网络文本的语义网络呈现“核心三角-内包围-外包围-发散点”的包围发散结构。在未来实践中，提出以下建议：
（1） 结构的核心三角区是未来旅游目的地形象体系建设和江西特色品牌打造的核心区域，在旅游形象公关设计、旅游商品营销设计等方而应予以着重考虑。
（2） 语义网络结构的内包围区域为省内其他区市著名景点。应合理开发市内景区（点）与省内各区市著名旅游景区（点）间的联动捆绑机制，精划好中转交通线路，将南昌市打造为江西省旅游的交通枢纽中心，为游客赴省内其他景点旅游提供便利，将“江西风景独好”旅游品牌形象做大做强。 （3） 语义网络结构的外包围区域的结构要素成分主要代表着新兴市场，反映了旅游个体的独特喜好，这部分小众市场在日渐饱和同质化的旅游地市场将会产生独特的催化效应，差异化的旅游感知会对游客具有一定的吸引力。應对这些小众市场给予重视，开发相对应的旅游产品。管理者应重视边缘意象成分的研究和开发，这部分市场对旅游目的地而言可能是创新性群体，有可能会演化成大众型消费群体[11]，重视开发的自然类旅游产品、乡村旅游等，使其在旅游产品体系中与核心旅游产品形成互补。
（4） 语义网络结构的发散点主要是游客对旅游地意象中的情感成分，其中消极的情感占较高比例，“拥堵、素质、骗子、摩的”等是影响游客情感的主要因子。消极情感所形成的负面感知容易产生水波效应，对于旅游产品的营销和后期公关形成阻碍。因此，相关部门应对负面感知进行及时有效地处理，合理规划旅游公共交通体系和停车场配置，加强对非机动车的监管力度，合理规划游步道，引导旅游人流车流规律移动，缓解交通过度拥挤，着力提高市民文化素质，严厉打击偷窃犯罪。
参考文献
[1] 滕茜，杨勇，布倩楠，等.基于网络文本的景区感知及互动研究：以上海为例[J].旅游学刊，2015，30（2）：33-41.
[2] WENGER A.Analysis of travel bloggers′ characteristics and their communication about Austria as a tourism destination [J].Journal of vacation arketing，2008，14（2）：169-176.
[3] ANDSAGER J L，DRZEWIECKA J A.Desirability of differences in destinations[J].Annals of tourism research，2002，29（2）：401-421.
[4] ECHTNER C M.The content of Third World tourism marketing：A 4A approach[J].The international journal of tourism research，2002，4（6）：413-434.
[5] ECHTNER C M，RITCHIE J R B.The measurement of destination image：An empirical assessment[J].Journal of travel research，1993，31（3）：3-13.
[6] REILLY M D.Free elicitation of descriptive adjectives for tourism image assessment[J].Journal of travel research，1990，28（3）：21-26.
[7] TAPACHAI N，WARYSZAK R.An examination of the role of beneficial image in tourist destination selection[J].Journal of travel research，2000，39（8）：37-44.
[8] 王蕾蕾.基于內容分析法的民族旅游形象设计研究：以肇兴侗寨为例[D].广州：广东商学院，2012：27-35.
[9] 肖亮，赵黎明.互联网传播的台湾旅游目的地形象：基于两岸相关网站的内容分析[J].旅游学刊，2009，24（3）：75-81.
[10] 李炳义，王仲迅.基于微博的江苏旅游形象传播[J].江苏商论，2011（7）：113-115.
[11] 王永明，王美霞，李瑞，等.基于网络文本内容分析的凤凰古城旅游地意象感知研究[J].地理与地理信息科学，2015，31（1）：64-67.