科研动态 | 基于地理标记照片的上海市入境旅游流时空变化分析
Editor's Note
没想到我之前的硕士小论文居然成了高被引，拿了小奖杯！！！
The following article is from 轨迹时空 Author 轨迹时空
研究背景
旅游业在世界各国经济中都发挥着重要作用，可以有力地推动旅游目的地经济发展。随着互联网的流行，游客会通过旅游网站如携程，和社交媒体网站如Flickr等写游记、上传照片、签到等，用于记录旅行中的点滴，而这些上传分享的内容为相关学者研究旅游流提供了丰富的数据集。
用户上传的这些资源中包含着用户的地理位置和游览顺序，通过数据处理与分析，可以挖掘游客旅游流的时空分布与变化特征。
研究框架
本文针对入境旅游流的时空分布研究提出了一个基于Flickr的入境旅游流研究方法框架，该框架包括两个部分，提取城市旅游AOI区域和旅游流网络的结构特征探究。框架的总体思路：采用R-HDBSCAN提取城市旅游AOI区域，提取AOI聚类中心并构建入境旅游流网络，采用复杂网络算法计算入境旅游流网络的各项指标和变化情况。框架的技术路线图如图所示。
基于Flickr数据的入境旅游流研究框架
研究现状
• 基于统计年鉴数据、调查问卷，此类数据一般研究的是旅游者在一定区域内的数量变化规律，不容易研究旅游者的空间流动特征。
研究区
上海是中国的四个直辖市之一，也是中国的科技、贸易、信息、金融和航运中心。2017年上海GDP在中国城市中排名第一，在亚洲城市中排名第二，是世界著名的国际大都市，上海旅游业发达，旅游资源丰富，拥有东方明珠、南京东路和外滩等著名景点，2018年上海市全年入境外国游客人数为540.86万。
上海市Flickr照片分布情况
旅游AOI提取
R-HDBSCAN
• 使用HDBCAN算法提取原始聚类中心Ci。
• 利用城市二级路网获取城市街区地块Bi 。
• 将分割完成的城市街区地块Bi与原始聚类结果Ci进行空间关联，对原始聚类结果Ci进行基于城市二级路网的约束，得到最终的聚类中心。
Flickr数据的R-HDBSCAN聚类结果
构建旅游流网络
提取热点旅游AOI区的聚类中心，并视为复杂网络中的节点，从而建立上海市入境旅游流网络。按照入境游客游览热点旅游区的时间顺序，生成了每个入境游客的旅行路线，例如 { 外滩→南京东路→豫园→东方明珠→世博公园 }，任意两个热点旅游区之间的旅游路径视为网络中节点对之间的无向边，游览路径的个数计为网络中边的权重。
上海市入境旅游流网络
空间分布
三环内主要旅游AOI分布
网络分布
前世博会时期网络结构
世博会及持续热度期网络结构
后世博会时期网络结构
讨论
本文提出了一种入境旅游流时空分布与变化研究框架，该框架结合了R-HDBSCAN算法和复杂网络计算指标。R-HDBSCAN解决了传统密度聚类算法提取AOI存在的多观光点问题，复杂网络方法定量的研究了上海市入境旅游流网络的时空演化过程。
主要结论
· 时间变化特征
入境旅游流以世博会为界表现为明显的三个时段：前世博会时期（2004-2009），世博会时期（2010），后世博会时期（2011-2018）。
· 空间分布格局
内环线内热点旅游区数据量最多且分布密集，主要集中在黄埔江两岸，例如外滩、南京东路、豫园和东方明珠等；城市外围区域热点旅游区数量少且较为分散，如崇明岛等。
· 网络特征
入境旅游流网络的景点（节点）和旅游路径（边）分布遵循一般的幂律分布，87.78%的游客集中于排名前20的热门景点内，大量非热门景点只有12.22%的游客，这也符合上海市入境游客的空间分布特征。
入境旅游流网络具有小世界特征，改变少量几个关键节点，就可以剧烈地改变网络的特性。改变少量几个关键节点，就可以剧烈地改变网络的特性，例如上海世博会的举办，游览路径随之增加了52条，聚类系数由0.515增加到0.687。
中国元素对入境游客具有很强的吸引力。
展望
• 研究方法对游客地理位置信息数据是通用的，将来会结合入境游客的其他社交媒体位置数据和入境游客的手机信令数据等。
• 未来将会结合地理标记照片的照片信息和文本信息，研究上海市入境游客的情感特征和上海市目的地形象，将Flickr数据所包含的信息更加深入的挖掘。
• 未来的工作将会对上海市旅游AOI进行社区划分形成上海市入境旅游功能区，从而研究上海市入境旅游功能区的演化过程。
引用格式
Mou, N., Yuan, R., Yang, T., Zhang, H., Tang, J. J., & Makkonen, T. (2020). Exploring spatio-temporal changes of city inbound tourism flow: The case of Shanghai, China. Tourism Management, 76, 103955. doi: 10.1016/j.tourman.2019.103955
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