Виды узлов в туризме: Как вязать туристические веревочные узлы

Рисунок 7 и таблица 4 показывают, что режим пространственной организации Индустрия туризма Даляня представляет режим пространственной организации сетевой индустрии туризма с 5 центральными узлами и d 12 вторичных центральных узлов, что в сумме составляет 17 узловых, в сочетании с 10 основными путями и 12 вторичными путями, что в сумме составляет 22 луча, чтобы сформировать 5 туристических доменов первого уровня и 17 туристических доменов второго уровня, в общей сложности 22 туристических домена.Этот режим объединяет преимущества режима агломерации, режима излучения и режима расширения. Центральные узлы наделены превосходными туристическими ресурсами и частыми туристическими мероприятиями. Им нравятся места с быстрым движением по основным дорогам, и поэтому они могут легко собирать туристов, образуя региональный источник и центр сбора туристов. Они являются полюсами роста первого уровня индустрии туризма Даляня и несут ответственность за стимулирование роста туризма, одновременно выступая в качестве транспортного узла, приемной и информационной службы, управления отраслью, а также распространения и радиации.В то же время центральные узлы выполняют наиболее полные функции туристических услуг, собирая туристов, увеличивая плотность движения на своих соответствующих спицах и генерируя преимущества масштаба, агломерации и пространства. В этом режиме узловая сеть может использоваться для разработки туристических продуктов на маршруте узловой звезды. Центральные узлы собирают туристов и создают эффект «подпитки» второстепенных центральных узлов (или туристических достопримечательностей) через спицы. Туристы предпочитают останавливаться в туристических объектах размещения в центральных узлах и посещать живописные места через прилегающие «спицы» этих узлов.Режим реализует пространственный туристический поток и сбалансированное развитие регионального туризма посредством пространственной связи между центрами и спицами в регионе.

5. Обсуждение

5.1. Построение модели индекса центральности туристических узлов

Построение модели индекса центральности туристических узлов основано на шести элементах индустрии туризма: еда, жилье, транспорт, туризм, покупки и развлечения. Эти факторы обогатили теоретическую основу исследования оптимизации туристических узлов, но модель нуждается в улучшении.Из-за доступности рассматриваются только данные о туристических достопримечательностях, отелях, туристических агентствах, условиях дорожного движения и т. Д., Которые тесно связаны с развитием региональной туристической индустрии в пределах юрисдикции поселков и округов. Факторы, влияющие на индекс центральности туристических узлов, такие как количество туристов, уровень регионального экономического развития, природная и человеческая среда, культурная грамотность и гостеприимство жителей, не рассматриваются. В то же время постоянное появление новых туристических форматов вызовет изменения в типах доступных туристических ресурсов.В будущем необходимо будет регулярно обновлять данные и корректировать выбор основных элементов индекса для туристических узлов, тем самым повышая научность и обоснованность выводов исследования. Кроме того, исследовательская перспектива может быть расширена от рассмотрения только индустрии туризма и регионального экономического развития до рассмотрения духовных и психологических сфер жизни и культуры жителей. Это позволит более полно понять расположение туристических узлов.

5.2. Выбор методов сетевого анализа

Технология сетевого анализа ГИС используется в исследованиях туристической тематики для оптимизации туристических узлов и каналов. На основе этого строится режим пространственной организации индустрии туризма; это отличается от большинства современных исследований, в которых обычно используются качественные методы исследования для определения центров распределения туристов и способов организации [25, 27]. На основе набора данных транспортной сети и моделирования распределения туристических предприятий получена схема расположения; это дает больше результатов научных исследований и превосходит метод эмпирической компоновки [3, 13, 20] в прогнозировании эффекта обслуживания, количества и масштаба обслуживания туристических узлов.Результаты исследования, основанные на наборе данных о транспортной сети, совершенствуют исследовательские идеи, предложенные Дэном и Чжэн [15, 21]. Используя метод сетевого анализа, все туристические предприятия охвачены туристическими узлами, и реализуется кратчайший путь движения между ними, что повышает эффективность использования элементов туристической индустрии. Это преодолевает недостатки метода анализа буфера [53] и метода анализа близости [54] при решении таких задач. В будущем настройку имитируемого транспортного сопротивления следует уточнить, чтобы схема оптимизации в большей степени способствовала повышению научной обоснованности принятия решений в сфере туризма.

5.3. Ограничительные факторы

Поскольку объекты приема туристов, такие как общественное питание, магазины и развлечения, обслуживают как туристов, так и нетуристов, нет подходящего метода разделения данных, поэтому для построения индексной системы выбираются только некоторые репрезентативные предприятия. Количество и типы элементов индекса влияют на индекс центральности туристических узлов, тем самым влияя на определение количества и местоположения туристических узлов на всех уровнях, что в некоторой степени ограничивает более научное понимание туристических узлов.

Расчет временного расстояния между туристическими узлами в настоящее время завершен в соответствии с законами скорости движения в соответствующих областях. Необходимо повысить точность этого метода определения центральности туристических узлов. Данные навигации можно использовать для улучшения метода расчета временного расстояния в будущем, чтобы индекс центральности туристического узла мог быть более реалистичным.

Поскольку масштаб исследования — поселки и районы, выводы основаны на оптимизации дорожной сети без учета железных дорог.С изменением вида транспорта система дорожной сети постепенно улучшается, доступность между узлами улучшается, а региональная туристическая сеть еще больше расширяется. В будущем необходимо усилить динамическое регулирование и долгосрочное отслеживание, а последующие исследования следует проводить путем объединения данных из нескольких источников и данных в разных масштабах. Имея несколько видов транспорта, сети и сообщества используются в качестве исследовательских единиц для создания туристических узлов и туристических каналов выше третьего уровня и для улучшения модели пространственной организации туристической индустрии.Данное исследование предлагает точку отсчета для решения аналогичных проблем. Результаты анализа основаны на определенных предположениях и предпосылках моделирования и требуют многократной проверки на практике.

6. Заключение

(1) С точки зрения количества туристических узлов, 17 туристических узлов второго уровня и 5 туристических узлов первого уровня оптимизированы с использованием модели «минимизации точек объекта» на основе учета трафика. расположение и актуальность туристических предприятий. Ресурсы туризма являются основными условиями развития индустрии туризма.Уровень и количество туристических достопримечательностей играют важную роль в ведущих туристических узлах. Туристические узлы полагаются на туристические достопримечательности для развития и роста. (2) Что касается масштаба обслуживания туристических узлов, в рамках модели «максимального охвата» 3138 туристических предприятий обслуживаются туристическими узлами. Средний размер обслуживания туристических узлов второго уровня в городских районах составляет 469, тогда как объем услуг туристических узлов второго уровня в пригородных районах — 92. По сравнению с пригородными районами, туристические предприятия в городских районах расположены густо, и меньший радиус обслуживания может охватить больше туристических предприятий.(3) Всего 10 туристических каналов первого уровня и 12 туристических каналов второго уровня оптимизированы с использованием модели ближайшего объекта. Каналы туризма первого уровня в основном распределены в центральных и южных районах Даляня. Эти каналы устанавливают связи между туристическими узлами в основном через национальные и провинциальные дороги и обладают высокой способностью распределения туристов. Каналы туризма второго уровня в основном распределены в центральных и северных районах города Далянь, где туристические предприятия относительно редки, и поэтому в ближайшем будущем нецелесообразно создавать каналы туризма первого уровня.(4) Схема оптимизации позволяет всем туристическим предприятиям подключаться к туристическим узлам и туристическим каналам, тем самым в полной мере используя элементы индустрии туризма. Туристические предприятия могут получать услуги от ближайших туристических узлов, что позволяет им реализовать кратчайший путь движения между туристическими предприятиями и туристическими узлами, тем самым сводя к минимуму общую стоимость сетевых услуг. (5) Режим пространственной организации индустрии туризма Даляня прошел три стадии: развитие, а именно конденсация, излучение и расширение.На основе результатов оптимизации туристических узлов и туристических каналов построен режим пространственной организации индустрии туризма в Даляне, который представляет 5 центральных узлов и 12 второстепенных центральных узлов, добавляя до 17 узлов. Эти узлы объединяются с 10 основными путями и 12 второстепенными путями, добавляя до 22 лучевых точек, чтобы сформировать 5 туристических доменов первого уровня и 17 туристических доменов второго уровня, всего 22 домена. Эта модель объединяет преимущества режимов конденсации, излучения и расширения.

Доступность данных

Данные, использованные для подтверждения выводов этого исследования, можно получить у соответствующего автора по запросу.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации этой статьи.

Благодарности

Это исследование было поддержано Национальным фондом естественных наук Китая (грант № 41771132), Программой стратегических приоритетных исследований Китайской академии наук (грант №XDA23000000), Базы ключевых исследований гуманитарных и социальных наук Министерства образования Китая (грант № 14JJD7
) и Стартап-фонд исследований Университета Шаньси Датун (2019). Авторы выражают признательность коллегам по лаборатории за конструктивные предложения.

(PDF) Исследование на уровне города по оптимизации узлов пространственной организации туристической индустрии и режиму организации для туристических дестинаций

[22] З. Чжу и QY Хуанг, «Система оценки эффективности для

крупномасштабных туристических маршрутов и ее эмпирические данные. тест на экскурсию по Европе

турпродукта, «Туризм Трибьюн», т.34, нет. 1,

pp. 23–33, 2019.

[23] YW Chai, T. Liu, ZL Liu et al., «Георетическое строительство центра туризма

и его применение в планировании туризма

провинции Цзилинь. ”Scientia GeographicaSinica, vol. 5, pp. 547–553,

2003.

[24] Б. Лян и Ю. Мао, «Исследование сети узлов и спиц

пространственная структура туризма в столичном районе Ухань»,

Economic Geography, vol. . 29, нет. 07. С. 1214–1217, 2009.

[25] Л. Т. Чжу, Л. Ф. Ван и М. Ф. Хуанг, «Пространственная структура

эволюция и способ развития центральных равнин

туристический круг провинции Хэнань», Экономическая география,

т. 32, нет. 07, pp. 147–151, 2012.

[26] Л. Ян, М. Ван, В. Ву и Л. Чжан, «Анализ транскриптома

холодового синдрома с использованием микроматрицы», e American

Journal китайской медицины, т. 35, нет. 4, pp. 609–620, 2007.

[27] X. L.Ченг и В. Х. Ху, «Схема комплексного развития ресурсов культурного туризма в международном туризме

и демонстрационная зона культуры на юге провинции Аньхой»,

Географические исследования, т. 31, нет. 1, pp. 169–177, 2012.

[28] Л. Ван, Т. Ли, Х. Гао и XC Гао, «Анализ доступности

и пространственная дифференциация живописных мест Сиань с

различные режимы, основанные на путешествии в реальном времени baidu », Китайский

Географические науки, т.29, нет. 5, pp. 848–860, 2019.

[29] JG Ma, JP Song и BX Zhou, «Пилотное исследование туризма

hub: целостность, механизм трансформации и саморегулирование:

С точки зрения структурализма, ”Человеческая география,

т. 26, вып. 2, pp. 116–121, 2011.

[30] Дж. Чжун, Дж. Чжан, Д. Ли, Ю. Чжао, С. Лу и Ч. Ши, «Узлы

и поле происхождения туристов в древняя деревня — пример

деревни хуанчэн в провинции Шаньси, Китай », Китайский

Географические науки, т.17, нет. 3, pp. 280–287, 2007.

[31] Л. Ван и З.Л. Хан, «Теория и демонстрация

различных масштабов регионализации космического развития», Science

Press, Пекин, Китай, 2010.

[32] К. Ню и К. Пэн, «Предварительное исследование оптимальной модели расположения

общественных и муниципальных общественных объектов на основе

на реальной дорожной сети», Транспорт и компьютер, т. 5,

pp. 49–53, 2004.

[33] C.G. Zhu, C.L.Гу, Р. Х. Ма и др., «Факторы влияния

и пространственное распределение плавающего населения в Китае», Acta

GeographicaSinica, vol. 56, нет. 5, pp. 549–560, 2001.

[34] С.П. Чен, Урбанизация и городская географическая информация.

, Science Press, Пекин, Китай, 1999.

[35] Джулиано Дж., П. Гордон, Q Цишенг Пань и Дж. Парк, «Ac-

, оценка доступности и жилой земли: некоторые тесты с новыми показателями

», Urban Studies, vol.47, нет. 14, pp. 3103–3130, 2010.

[36] Й. Ли, Х. Ким и Х. Юн, «Пространственное представление

общих пространств, предпочитаемых жителями», Indoor and

Built Environment, vol. . 19, нет. 1, pp. 163–174, 2010.

[37] Н. Йошида и У. Дайхманн, «Измерение доступности

и его приложений», Journal of Infrastructure Development,

vol. 1, вып. 1, pp. 1–16, 2009.

[38] Д. М. Смит, С. Камминс, М. Тейлор и др., «Окрестности

продовольственная среда и территориальная депривация: пространственная доступность

продуктовых магазинов, торгующих свежими фруктами и овощами в городских и

сельских районах», Международный журнал эпидемиологии, том. 39,

pp. 277–284, 2010.

[39] З.Л. Ханг, П. Ду, Л. Ван и др. «Метод оптимизации

распределения региональной инфраструктуры государственных услуг: пример

исследования Начальная школа на улице Синхуа, Scientia Geo-

graphicaSinica, vol.34, pp. 803–809, 2014.

[40] П. Харпер, AK Шахани, Дж. Э. Галлахер и др., «Планирование услуг здравоохранения

с явным географическим учетом: подход стохастического местоположения

?», Omega , т. 33,

нет. 2, pp. 141–152, 2005.

[41] Р. К. Менезес и Н. Д. Пиццолато, «Размещение государственных школ в

быстрорастущих областях: применение емкостной p-медианы

и моделей размещения с максимальным охватом», Pesquisa Oper —

национал, т.34, нет. 2, pp. 301–317, 2014.

[42] Ф. Каро, Т. Ширабе, М. Гиньяр и А. Вайнтрауб, «Перераспределение границ школы

: внедрение инструментов ГИС с целочисленной программой —

мин», Журнал Общества оперативных исследований, вып. 55,

нет. 8, pp. 836–849, 2004.

[43] А. Т. Мюррей, «Оптимизация пространственного расположения городских пожарных станций

», Fire Safety Journal, vol. 62, pp. 64–71, 2013.

[44] З. Б. Сюй, Л. Чжоу, Т. Лан и др., «Пространственная оптимизация распределения городских пожарных станций мегаполиса

на основе данных точки интереса:

исследование в пределах 5-й кольцевой дороги в Пекине, Прогресс в

География, т.37, pp. 535–546, 2018.

[45] ZX Yin, «Исследование региональной сети экспресс-доставки

Оптимизация услуг на основе технологии ГИС — пример

станции для новичков в Даляне», докторская диссертация, Liaoning Normal

University, Dalian, China, 2018.

[46] Дж. Ся, «Исследование метода оптимального распределения спортивных объектов

, планирование объектов в сообществе — пример тонглинга»,

Магистерская диссертация , Аньхойский университет архитектуры, Хэфэй, Китай,

2014.

[47] XH Yang, Размещение объектов в непрерывном пространстве для максимизации пространственных требований

на основе ГИС, Университет Цинхуа, Пекин,

Китай, 2013.

[48] CSR RLChurch, «Теоретические и вычислительные ссылки

между медианой, покрывающей набор местоположений, и максимальной

, покрывающей проблему местоположения », Географический анализ, т. 8,

нет. 4, pp. 406–415, 1976.

[49] Q. L. Reng, макет и оптимизация логистических узлов и канала

в Даляне, доктор философии.Докторская диссертация, Ляонинский педагогический университет,

Далянь, Китай, 2017.

[50] WY Yang, Высшая экономическая география, Пекинский университет

Press, Пекин, Китай, 1997.

[51] Q. Niu, Urban планирование, руководство по применению технологий ГИС,

China Building Industry Press, Пекин, Китай, 2012.

[52] Я. Тиан, Дж. Луо, Дж. В. Сунь и др., «Городские пространственные связи и сеть

со спицами. структура в Уханьском столичном районе

, Прогресс в географии, т.38, нет. 7, pp. 1093–1102,

2019.

[53] NX Mou et al., Географическая информационная система ArcGIS10

учебное пособие: От новичка до профессионального, Геодезия и картография

Press, Пекин, Китай, 2012.

[54] Дж. Чен, Р.Л. Чжао и К.Ф. Цяо, «Исследование пространственного анализа ГИС

на основе диаграммы Вороноя», Журнал Уханьского университета

(издание по информационным наукам), вып. 28, вып. 1,

pp. 32–37, 2003.

Сложность 13

Система туристических маршрутов — модели схем путешествий

«Поездки к месту назначения и обратно и события, связанные с этими этапами, были проигнорированы.Лучшее понимание поведения путешественников может помочь в маркетинге вторичных поездок, остановок и второстепенных достопримечательностей, расположенных в непосредственной близости от более крупных и популярных направлений. Такие отношения требуют сотрудничества психолога и туриста. Путешественников, а не лабораторных субъектов, следует изучать в пути, в гостиницах, дома и на территории. Профессиональный турист может сделать эту интегративную работу возможной, если будет учитывать важность и значение этого типа исследований.»(Фридген, 1984, с. 33).

1 Несмотря на то, что Фридген — социальный психолог, а этот автор — географ, мы все заинтересованы в изучении того, что происходит во время путешествия к месту назначения и обратно, в попытке понять поведение в целом во время поездки. Я считаю, что без такого понимания всей поездки во многих исследованиях по месту назначения не будет важной информации. Поскольку большинство туристов «любят путешествовать», их поведение в пути следует рассматривать как неотъемлемую часть их полного опыта путешествия.

2Эта статья посвящена «маршрутам», «местам» и «туристам». Многочисленные тома определили «туриста», и они не будут здесь повторяться. Вместо этого основное внимание в этой презентации будет уделено маршрутам, используемым туристами, а иногда и местам вдоль этих маршрутов. Конечно, определения типов и сегментов туристов и путешественников будут использоваться в связи с моделями и анализом.

3Маршруты были важной частью туристических продуктов еще задолго до того, как туризм был определен.Некоторые из древних маршрутов очень хорошо известны, и среди них есть название страны, из которой происходит этот автор, — Norge — или Норвегия, что означает маршрут на север. Конечно, это был водный путь вдоль длинной береговой линии на север. Транспорт на лодках был единственным способом быстрого передвижения в горной стране до строительства железных дорог.

4 Ранние маршруты путешествий были либо частью торговой системы, либо связаны с религиозными обрядами. Большинство названий маршрутов создаются позже, чтобы объяснить суть маршрута или направление.Шелковый путь через Азию — один пример, маршруты паломничества из Центральной Европы в Нидарос (современный Тронхейм) в Норвегии могут быть другим. Первой реальной системой туристических маршрутов мог быть Гранд-тур, сложная сеть маршрутов, почти все ведущих в Рим (Towner, 1996).

5Туристическим маршрутам всего полтора века. Первые организованные туры составили тыс. Грн. Повара с 1841 г. В Норвегии тыс. Беннетт начал аналогичную практику вскоре после этого.

6 Изобретение автомобилей, а затем и автобусов открыло новые возможности для путешествий. Однако дороги строились в основном не для туристических и рекреационных целей. Система Scenic Byways в США началась еще в 1913 году (Lew, 1991). С тех пор система разработана для использования в большинстве штатов США. В дополнение к указателям и картам для некоторых из этих маршрутов доступны специальные справочники. Зеленые маршруты сначала были просто обозначением на картах (т.е., карты предоставлены Michelin или Hallwag). Летом 1998 г. впервые в Норвегии официально использовались такие маршруты с указателями, получившие название «Национальные туристические дороги».

7 Быстрое появление путеводителей и программ о путешествиях по телевидению, а в некоторых странах также отдельных каналов для путешествий, также способствовало быстрому появлению систем тематических маршрутов. Оба средства массовой информации нуждаются в «рассказе» — и путешествие по туристическому маршруту хорошо удовлетворяет эти потребности.

8Другая система маршрутов используется путешественниками по всему миру.По словам Прайера (1997), существует группа «зрелых авантюристов», которые много лет путешествуют по миру либо потому, что у них есть для этого финансовые средства, либо потому, что они «работают своим путем». Этой группе не нужны путеводители и т. Д., Но позже они могут стать авторами справочников. Они в некотором роде настраивают маршруты для использования другими.

9Правительство также было важной причиной для путешествий по Норвегии, как и по всей Европе, и система постоялых дворов (на норвежском «skysstasjoner») была расположена вдоль маршрутов, в основном для обслуживания путешествий людей короля.Обеспечение жильем или едой, а также смена лошадей входили в обязанности трактирщиков, которые, кроме того, могли продавать свои кровати другим состоятельным путешественникам.

10Такие гостиницы хорошо известны, их местонахождение задокументировано, как и маршруты, по которым ездили эти путешественники. В то же время существовала и другая, менее известная система размещения — «домики отдыха путешественников» (по-норвежски «фердманнсквилер»). Это была система, дающая разрешения некоторым небольшим фермам или домам вдоль дорог для размещения путешественников, нуждающихся в приюте и еде.Такие укрытия могут быть однокомнатными с одной большой кроватью или несколькими кроватями. Коммивояжеры, перевозчики, фермеры, доставляющие свои товары на далекие рынки, и смешанные вместе мигранты — вот такие убежища. Те, кто вырос в таком доме, часто были хорошо обучены национальным и международным мероприятиям, поскольку путешественникам было что рассказать (Forfang, 1978-85). Сегодня и гостиницы, и дома отдыха все еще могут быть частью системы размещения в пути, даже несмотря на то, что их названия изменились, а дома перестраиваются или улучшаются.

11В течение последних двух десятилетий специально разработанные туристические маршруты стали более привлекательными во всем мире — особенно тематические маршруты, такие как винные туры, Bier Route (Бавария, Германия), Malt Whisky Trail (Шотландия), Belgian Textile Route, Franco-Swiss Clock Маршрут, Стеклянная тропа (Швеция) и Романтише Штрассе (Германия). Но также были продвинуты более общие живописные или зеленые маршруты, часто для того, чтобы туристы выезжали за пределы основных магистралей. Даже старые маршруты паломничества были вновь открыты и предназначены как для туристов, так и для «новых» паломников (Maier, Ludwig & Oergel, 1994; Dewailly, 1998; Delbaere, 1994).

12 Туризм и путешествия как темы исследований основаны не на единой теории, а на серии моделей, некоторые из которых содержат основные определения, с которыми согласны большинство исследователей.Одно из этих общих соглашений заключается в том, что быть туристом означает уехать из дома, затем отправиться в путешествие по маршруту и, наконец, вернуться домой. Лейпер (1979, 1989) описал этот процесс в базовой модели (рисунки 2 и 3).

13 Пункты также являются важными частями поездок. Однако их необходимо рассматривать и сортировать в соответствии с их ролями в рамках всей поездки, а не всегда, как — место поездки . Наши результаты показывают, что на каждом сайте на определенном маршруте может быть что-то, что делает остановку на этом месте особенной по крайней мере для одного сегмента путешественников.Однако большинство исследований и учебников по туризму по-прежнему «делают вид», что туризм происходит в одном месте или в одной достопримечательности. Конечно, каждый автор прекрасно понимает, что каждое путешествие — это динамичное путешествие, содержащее как минимум одну остановку и два переезда. Тем не менее, эта «неподвижная часть путешествия» редко фокусируется в более широком смысле. Даже книги о туризме и устойчивом развитии часто концентрируют свои примеры на направлениях или местах, ничего не рассказывая о том, как туристы путешествовали по этим направлениям или как они возвращаются домой.

14Цель данной статьи — объединить исследование поведения туристов на участках или в зонах назначения с характеристиками, основанными на исследованиях движения по самому маршруту . Таким образом, автор надеется, что читатели смогут лучше понять важность маршрутизации для других типов туристического поведения — как в пунктах назначения, так и на участках. Первое обсуждение основано на некоторых общих моделях региональных систем, транспортных и туристических систем.Позже будут представлены более конкретные модели, объясняющие развитие туризма и поведение туристов.

15 Этот документ имеет как минимум четыре аналитических измерения:

• История маршрутов в туристических продуктах.

• Диверсификация маршрутов на виды путешествий или тематические путешествия.

• Поведение сегментов движения на маршрутах или в пунктах назначения на основе маршрутов, выбранных для поездки.

• Стратегии будущего анализа путешественников и дестинаций, основанные на этих выводах, также будут сфокусированы.

16 Перед тем, как начать этот анализ, необходимо представить некоторые модели и теории, основанные на измерении маршрута туризма, начиная с простых, а затем переходя к более сложным.В более описательном анализе, приведенном ниже в этой статье, необходимо вернуться к этим моделям, иногда с добавлением новых и более тематических моделей.

17 Чтобы начать описывать, что акцент на маршрутах означает для развития туризма, важно вернуться к общим моделям географического положения. В шестидесятые и семидесятые годы Хаггетт (1965) завершил серию учебников по «Географическим моделям». Его цель состояла в том, чтобы создать географическую науку, в отличие от более описательных этапов предмета.Его иллюстрация этапов анализа региональной системы, рисунок 1, также может быть использована для демонстрации развития маршрутов и регионов в туризме. Важно подчеркнуть, что еще до того, как туризм стал рассматриваться как область исследований, транспорт и передвижения были изучены географами, такими как Хаггетт, некоторые из них также выбрали туризм в качестве предмета для изучения (в Скандинавии, Nordstrom & Mårtenson, 1965; Sømme , 1965 и 1970; в другом месте Кристаллер, 1966).

Рисунок 1.Этапы анализа региональной системы. По материалам Haggett, 1965.

A Движения B Сети C Узлы D Иерархии E Поверхности

18 Как можно рассматривать общую модель местоположения, показанную на рисунке 1, в качестве инструмента для анализа развития туризма? В таком случае рисунок следует рассматривать как описывающий этапы процесса, подобного тому, который используется в модели Miossec (1976). Эти этапы описаны как:

• Перемещения будут первыми попытками покинуть дом, но в основном это будут попытки вернуться в тот же день или на то же место.Движение происходит не по зарегистрированному треку или морскому маршруту, а просто описывается как регистрация того, куда человек переместился. Как показывает Miossec (1976), движения также можно охарактеризовать как открытия.

• Как только маршрут (или трек) будет использован для более чем одной организованной поездки, будет произведена регистрация сети . Такая регистрация обычно будет содержать все три основных элемента модели Лейпера (рисунки 2 и 3).Однако на этом этапе сеть будет в основном рассматриваться как маршрут в модели Лейпера.

• При добавлении региона назначения и дома к моделям Leiper, этап C на рисунке 1 показывает систему узлов с одинаковой мощностью. Тем не менее, развитие туризма основывается только на принципах «домой -> маршрут -> пункт назначения и возвращение», где каждая часть поездки так же важна, как и другая.

• Когда некоторые части маршрута либо посещаются дольше других, либо имеют большее количество посетителей, разрабатывается система иерархий .Большинство систем маршрутов будут основаны на иерархии либо в качестве основных достопримечательностей (Leiper, 1990) для посещения, либо в качестве основных пунктов назначения. Но иерархии также можно рассматривать как рынки.

• Использование поверхностей можно рассматривать как часовые пояса от домов или как ценовые зоны за пределами туристического центра. Поверхности на этом рисунке также можно рассматривать как зоны различных рынков: внутреннюю зону как зону возможностей для дневных занятий, таких как вечернее катание на лыжах или культурный отдых; следующая зона — как ограничение для поездок на выходные, а внешняя зона — как зона отдыха.

19 Этапы развития курорта в модели Miossec:

• Открытие района

• Начало строительства курорта «Пионер»

• Увеличение количества курортов в зоне назначения

• Организация дачного участка

• Иерархическая специализация или насыщенность

20Все этапы развития Miossec также исследуются на предмет доступности или транспорта, туристического поведения и отношения.Последнее рассматривается с точки зрения лиц, принимающих решения, и местного населения.

21 Несмотря на то, что туризм прошел через этапы, еще до нашей эры туристические маршруты были хорошо развиты как в Египте, так и в Еленистической и Римской империях. Каждую стадию развития можно было обнаружить пару тысяч лет назад, и их можно было найти при описании того, что произошло за последние пятьдесят лет.

22 Модель курортного цикла Батлера (1980) также могла бы уместиться здесь.Но поскольку это только говорит о пункте назначения, а не представляет собой модель путешествия, дальнейшая презентация должна быть произведена позже. Прайер (1997) рассматривал путешествующих со всего мира туристов, особенно тех, кто покидает обычные «автомагистрали» ради новых открытий. Он установил несколько этапов, в основном сосредоточившись на двух начальных:

• Открытие

• По стопам первопроходцев

23После этого этапа репортеры начинают издавать путеводители и наборы для выживания (Lonely Planet), а полуорганизованный туризм заменяет первых путешественников.Прайер (1997) также делит путешественников на путешественников с ограниченным бюджетом и путешественников с кредитными картами.

24 В соответствии с развитием узлов в модели Хаггетта, Прайер (1997) цитирует Фогта (1976), который определил важный аспект культуры путешественников как потребность в «местах сбора» вдоль туристических маршрутов, в основном с целью расслабления. и общение. Эти места сбора позже превратились в туристические центры. Такие разработки принимают разные направления как из-за сегментов путешественников, посещающих сайт, так и из-за местной адаптации к потребностям этих путешественников.Прайер определяет четыре центра:

• Межсетевые приемные пункты

• Аттракционы

• «Центры фриков»

• Святилища путешественников

25Многие другие типы центров могут быть добавлены при описании схем перемещения различных сегментов.

26В течение долгого времени делалось много попыток описать туризм как систему. Просмотр путешествий по маршрутам — это динамический подход к таким описаниям. Как географ, я хотел бы начать с «движения», начиная с места, которое часто называют «домом» и каким-то «рынком», или, точнее, Лейпером (1979), называемым «регионом, генерирующим туристов», а затем показывать маршруты. и направления с точки зрения путешественников.

27Лейпер (1979, 1989) сам и многие другие пытались воспроизвести исходную модель (рис. 2) в новых (рис. 3 и 4).Другие пытались расширить содержание путешествия (рисунки 5 и 6).

Рисунок 2. Географические элементы туризма — A.

Рисунок 3. Географические элементы туристической системы — B.

Рисунок 4.Туристическая система Mill & Morrison 1985.

Рисунок 5. Система туристической среды.

Рис. 6. Перспектива места назначения для отпуска.

Источник: Murphy, 1985

28 В своей оригинальной статье 1979 года Лейпер указывает, что он частично взял свои элементы из «туристической среды» Ганна (1972).Его описание каждого элемента важно, поскольку многие авторы позже «цитируют» эту статью. Поэтому здесь цитируется длинный отрывок:

«Базовая модель географического элемента показана на рисунке 2. Последующее обсуждение ролей и последствий каждого географического элемента в системе показывает, что модель может быть разработана за пределами представления структур туристических потоков. Он может служить аналитическим инструментом для описания ресурсов, задействованных в туристическом процессе, в частности, индустриальных ресурсов.Кроме того, это облегчает разграничение туристических зон.

Регионы генерирования туристов можно определить как постоянные базы проживания туристов, место начала и окончания туров и, в частности, те особенности региона, которые случайно вызывают или стимулируют временный отток туристов. Это определение включает основные географические условия, а также необходимые поведенческие факторы, относящиеся к мотивации.Существование и значение «толкающих» факторов в регионах, генерирующих туристов, было признано в причинно-следственных исследованиях.

Регион генерации является местом расположения основного рынка туристической индустрии, источника потенциального туристического спроса. Соответственно, здесь выполняются основные маркетинговые функции туристической индустрии: продвижение, реклама, оптовая и розничная торговля. В основе маркетинговой функции лежит вопрос о том, почему в определенных регионах наблюдается массовый отток туристов, вопрос, имеющий коммерческое и социологическое значение.Соответственно, есть и удар. Каковы экономические, социальные и культурные последствия для сообщества, когда значительное количество его членов уезжает в туры в другие регионы?

Туристические регионы можно определить как места, которые привлекают туристов для временного проживания, и, в частности, те места, которые по своей сути способствуют этой привлекательности. В этом контексте аттракцион можно рассматривать как ожидание туристом некоторой качественной характеристики, отсутствующей в регионе туристского поколения, которую турист хочет испытать лично.В более широком контексте определение туристической достопримечательности предполагает признание того, что не все достопримечательности привлекают туристов в регион: некоторые из них обнаруживаются в пути.

Большинство туристических исследований было направлено на регион назначения. Именно здесь проявляются наиболее важные и драматические аспекты. Здесь также расположены многие части туристического бизнеса: объекты размещения, услуги, развлечения и отдых.

Транзитные маршруты — это маршрутов, связывающих регионы, генерирующие туристов, с регионами назначения туристов, а также путешествия туристов. Они включают в себя остановки в пути, которые могут использоваться для удобства или из-за наличия достопримечательностей. Транзитные маршруты являются жизненно важным элементом системы. Их эффективность и характеристики влияют на качество доступа к конкретным направлениям и, соответственно, на размер и направление туристических потоков.Они также являются особым случаем воздействия туризма, то есть когда изменения, связанные с более быстрым или дальним транспортом, приводят к тому, что точки остановки обходятся. На транзитных маршрутах располагается основная транспортная составляющая туристической индустрии ». (Лейпер, 1979, стр. 396-397).

29 Несмотря на то, что Лейпер показывает, что транзитные маршруты могут включать в себя остановки на достопримечательностях, слишком мало усилий прилагается для демонстрации важности самого маршрута. В течение последних двух десятилетий развитие тематических маршрутов, таких как «die Romatische Strasse», «Маршрут солодового виски», «Живописные маршруты», было не менее важным элементом развития курортов и путешествий.В США это развитие началось очень рано, первая Scenic Road появилась в 1913 году (Lew, 1991). Если добавить к использованию автомобилей и автобусов для передвижения на лодках, парусных, велосипедных и пеших прогулках, то путешествие по маршруту — это не просто «транзит».

30 В Норвегии, однако, такой официальный статус «дороги туристического маршрута» не был получен ни одной дорогой до лета 1998 года, когда были выбраны четыре национальных туристических дороги. Это дорога на Хардангер-фьорд, горная дорога Согнефьель, дорога на Старый Стринефьель и прибрежная дорога в округе Нурланд.Все они расположены недалеко от областей наших полевых исследований и будут прокомментированы позже как информационная система.

31Конечно, у некоторых дорог есть «неофициальные названия», представленные в брошюрах, а иногда даже на дорожных знаках. Большинство из них были дорогами, пересекающими границу между Норвегией и Швецией (Голубая дорога, Медная тропа и т. Д.), Но даже некоторые дороги, такие как Атлантическая дорога, Золотая дорога и Дорога к Северному морю).

32 Сам Лейпер и другие позже перерисовали или расширили рисунок.На рисунке 3 более четко определена транзитная зона или «среда маршрута», а маршруты обозначены линиями направления. Таким образом по-прежнему отображаются три основных географических элемента:

• Регион или дом туристического происхождения, иногда называемый «рынком»

• Транзитный регион или маршруты, иногда называемые «средой передвижения»

• Туристический регион или иногда его называют туристическими достопримечательностями.

33 Этот взгляд был позже расширен многими другими авторами, но ключевые элементы всегда будут найдены! Следующим шагом может быть дальнейшее развитие пункта назначения, в первую очередь на основе маркетинга или передачи информации, затем включение поведения пункта назначения, а в конце — цель данной статьи — расширение поведения в пути.

34Некоторые модели развития туризма представлены под названием «туристическая система».Первый учебник с таким названием был написан Миллем и Моррисоном (1985). Эта книга в основном рассматривается как книга по маркетингу, показывающая два «пути коммуникации»:

• Маршрут осведомленности или маркетинга — где пункт назначения пытается продать свой имидж или продукты на рынке

• Транспортная магистраль — , по которой туристы фактически идут по маршруту, пытаясь добраться до места назначения.

35Содержание модели систем Mill & Morrison (рис. 4) не сильно отличается от моделей Leiper, но добавляет «маркетинг» как специальный инструмент для убеждения людей отправиться в определенное место назначения. Как система паутины, анализ может начинаться с любого блока модели.

36 Милл и Моррисон (1985, стр. Xviii) присвоили каждой части подстрочный индекс:

• Рынок — Подход потребительского поведения к рыночному спросу, подчеркивающий как внешние, так и внутренние влияния на путешествия, включая альтернативы путешествию, рыночный вклад поставщиков туристических услуг и процесс принятия решения о покупке.

• Маркетинг — Изучение процесса, с помощью которого регион назначения и отдельные поставщики продают свои продукты и услуги потенциальным клиентам с упором на эффективное использование каналов сбыта

• Пункт назначения — Идентификация процедур, которым должна следовать область назначения для исследования, планирования, регулирования, развития и обслуживания туристической деятельности

• Путешествие — Описание и анализ основных сегментов путешествий, транспортных потоков и используемых видов транспорта.

37 В представленных ранее моделях пункты назначения не были описаны, и были показаны либо продукты, либо заинтересованные стороны в процессах разработки пунктов назначения.

38Моделей для анализа моделей путешествий в связи с дестинацией или развитием курорта существует множество. Трэвис (1989) объединил базовую модель путешествий Лейпера с другой моделью сайта с учетом впечатлений от места назначения, включая роли продюсеров.Другой способ объяснить это — сказать, что Трэвис также включил систему Mill & Morrison в модель развития дестинации. Также включены передача различных типов информации и маркетинговые мероприятия. То, как эта модель представлена ​​на рисунке 5, немного изменено этим автором после личного обсуждения с Трэвисом.

39 Верхний круг в модели Трэвиса аналогичен кругу Mill & Morrison. Но Трэвис расширяет блок назначения, создавая еще один круг, где «достопримечательности» считаются ядром пункта назначения только потому, что они кажутся причинами для посещения «пункта назначения».Двумя другими элементами нижнего круга являются «услуги и удобства» и «люди и место». Если мы попытаемся показать роль различных продюсеров или заинтересованных сторон в модели Трэвиса, они могут быть:

• человек — представлены самим туристическим населением. Часто поездка полностью производится путешественниками, но другие производители могут быть «туроператорами»

• Перевозчики, включая как самих пассажиров (на собственном автомобиле или транспортном средстве), так и различных транспортных средств

• Специалисты по маркетингу и информации — позже эту часть следует изучить подробнее

• Девелоперы, включая специалистов по строганию, государственных служащих и инвесторов

• Менеджеры по привлечению внимания — представляющие как коммерческие, так и некоммерческие организации.Что касается деловых поездок, то «достопримечательностями» являются места для встреч и конференц-залы.

• Поставщики услуг и объектов — включая группу производителей, ранее считавшуюся «туристической отраслью», сектором размещения и общественного питания. Шоппинг тоже помещен в этот блок

40 и наконец:

• Региональная среда обитания человека, культуры и природы.Конечно, во многих случаях природа также является главной достопримечательностью для путешественников, особенно тех, кто посещает арендованные или собственные коттеджи.

41 Это означает, что модель Трэвиса также хорошо подходит для описания того, кто может быть заинтересованным лицом в стратегии развития туризма. В расширении Флогнфельдтом модели Трэвиса (рис. 5) транспортная часть делится на «транспортировку по маршруту» и «транспортировку в пределах зоны назначения».Последнее важно, но в оригинальной модели Трэвиса о нем напрямую не сообщалось.

42 Подводя итог, можно сказать, что разработка моделей на основе Leiper перешла от перемещений к транзитным маршрутам к транспорту, а включение «магистрали информации» или «маркетингового сообщения» должно двигаться в противоположном направлении. Тогда я буду исследовать, корректируют ли реальные туристы на маршруте свое поведение в соответствии с этими моделями или наоборот.

43 Модель Лейпера также может быть расширена на систему маршрутов другим способом, рассматривая «расширенный маршрут» как способ отображения поведения поездки.Это традиция середины шестидесятых, еще до выступления Лейпера (1979). В исследовании, в основном посвященном оценке ценности отдыха на природе, Клоусон и Кнетч (1965) описали пять этапов поездки. Их этапы имели большое значение и использовались несколькими авторами по-разному. Комментарии ниже к каждому этапу сделаны этим автором и описывают, как данные полевой работы студентов Лиллехаммера использовались в различных анализах.

• Ожидание — включая личное планирование поездки и советы друзей и родственников

• Поездка на участок — большая часть фактической поездки, а также вещи, которые происходят во время этой поездки

• Опыт на месте — конечно, во время поездки может быть более одного места

• Возвращение домой — оставшаяся часть поездки

• Воспоминание — процесс, который никогда не заканчивается, поскольку воспоминания об определенной поездке постоянно меняются из-за новых впечатлений от путешествий по другим направлениям.

44 Чаще всего в поездку включается более одного объекта. Таким образом, поездка на объект может быть повторена, но будет только один этап, названный «возвращение домой».

45 Мерфи (1985) поместил этапы Clawson & Knetsch в более всеобъемлющую модель развития (рис. 6). Модель разделена на три овала или описания. Внешняя часть представляет «точку зрения (рекламную) точку зрения», средняя часть «точка зрения туристов с точки зрения », а внутренняя часть — «модель отдыха на природе», как показано Клоусоном и Кнетчем (1965).Такой вид очень полезен при изучении как пунктов назначения, так и схем передвижения.

46 Аналогичная модель Ганна (1998) расширена до семи этапов путешествия:

1. Накопление мысленных образов о впечатлениях от отпуска

2. Модификация этих изображений дополнительной информацией

3. Решение о поездке в отпуск

4. Путешествие в пункт назначения

5. Участие в пункте назначения

6. Возвращение домой

7. Модификация изображений на основе впечатлений от отпуска

47 (Источник: Murphy 1985)

48 Перенося фазы 1, 2 и 7 Ганна (1998) в модель Мерфи, все они могут рассматриваться как этапы формирования целевого изображения.Если все эти модели трансформировать в ситуацию опроса туристов, на рисунке 7 показаны некоторые различия в зависимости от того, где и когда проводятся интервью. Одна из серьезных проблем — использовать разные этапы путешествия в маркетинговых и информационных стратегиях.

Рис. 7. Этапы во время длительного отключения.

Источник: Flognfeldt & Onshus, 1998

49 В статье, цитируемой в начале этой статьи, Фридген (1984) рассмотрел каждую стадию модели Клоусона и Кнетча.Фридген объяснил отсутствие исследований, основанных на всей поездке и этапах транспортировки, и попросил провести дополнительные исследования. Обсуждая элементы этапа «Путешествие к месту назначения», Фридген говорит:

«Транзитные регионы и направления конкурентоспособны. Задача транзитного региона — привлечь и удержать туристов. Искусственная среда — это среда, используемая сообществом для самовыражения, информирования путешественников о своих достопримечательностях и гостеприимстве.Мало что известно о том, как у путешественников пробуждается сочувствие и любопытство при встрече с сообществом ».

50Для многих постоянных посетителей Норвегии, особенно из Германии и Нидерландов, такая закономерность кажется обычной:

«Первый визит в Норвегию — это длительная поездка продолжительностью 3-5 недель, включая Западные фьорды, Лофотенские острова или мыс Нордкап.Следующая поездка является региональной, что дает возможность более длительного пребывания в определенных направлениях и более коротких дневных туров. Если они продолжат посещать Норвегию, в качестве базы для размещения выбираются одно или несколько ранее посещенных мест ». (Флогнфельдт, 2000а)

51Fridgen (1984) также обсуждал направленные эффекты — есть ли разница в том, как туристы рассматривают местность на дороге к месту назначения, по сравнению с тем, что они видят на обратном пути.Он не обнаружил различий при просмотре красоты (пейзажей, природы и деревень).

52 Фаза назначения , , однако, как по мнению Фридгена, так и по нашим наблюдениям за последние 30 лет, будет областью, на которой сосредоточено большинство исследований. В этой области роли хозяев включены во многие исследовательские проекты, в отличие от исследований сообществ хозяев вдоль маршрута. Они могут даже быть «хозяевами против своей воли» — просто обеспечивая проход для караванов автомобилей, направляющихся к «зеленым или экологическим туристическим направлениям» дальше на север (Flognfeldt, 1997a).

53 Если, как подчеркивает Фридген, исследователи мало интересовались «путешествием на сцену», то фаза возвращения еще менее понятна. Темы, представляющие интерес для таких исследований: направленные эффекты, модели социального взаимодействия и ограничения времени и денег. Фридген также поднимает вопрос о необходимости изучения того, где в схеме путешествий побочные поездки наиболее распространены? Все эти вопросы будут иметь большое значение для тех, кто пытается зарабатывать на жизнь транзитным туристом.Это также включает исследования воздействия местных указателей и создание живописных переулков и пешеходных дорожек на основе краткой информации.

54 Для исследований потребления эти географические области будут разделены на шесть основных временных периодов (или этапов в процессе потребления), чтобы показать, как получить полную информацию обо всех расходах на поездки. Примеры таких этапов:

1. Этап до принятия решения. Расходы на этом этапе связаны с процессом принятия решений — карты, путеводители и другие информационные материалы являются основными. Как только решение будет принято, к «предоплаченным расходам» могут быть добавлены также некоторые медицинские расходы, такие как освежение вакцинации.

2. Предварительный ход. Маршрут или пункт назначения или хотя бы страна для посещения — теперь выбраны.Большинство расходов приходится на оплату целых пакетов или билетов, страховки и других частей поездки. Кроме того, этот этап расходов завершат одежда, спортивное снаряжение, справочники, фильмы и медикаменты. Некоторые из них могут быть платой за услуги в пункте назначения, другие — за транспорт до пункта назначения и обратно, а третьи связаны с поездкой независимо от того, куда она будет направлена.

3. Поездка на главный пункт назначения (Норвегия). В нашем случае поездки (для иностранцев) с домашнего адреса респондентов в Норвегию. Поскольку Скандинавия до этого года была «островным полуостровом», большинство иностранных гостей должны использовать автомобильные паромы, железнодорожные паромы или самолеты, чтобы попасть в этот район.

4. Гастроли по Норвегии. В нашем случае это будет разделено на три подэтапа:

5. D-1 В турне, до интервью.

6. D-2 На месте интервью.

7. D-3 В турне после интервью.

8. Возвращение домой с этапа Норвегии.

9. После возвращения домой — воспоминания .Наиболее целевая часть этого — обработка пленки.

55 Для респондентов из Норвегии этапы D-1 и D-3 заменяют этапы C и E.

56 Этот список возможных этапов (и в то же время географических областей) во время продолжительного путешествия должен сопровождаться списком возможных способов сбора информации или географических областей, где этот сбор может происходить. Поэтому могут быть составлены пересмотренные модели, чтобы показать точные этапы каждого процесса сбора данных.

57 Модель на рисунке 7 может быть расширена для использования в анализе потребления туристов. «Стадия ожидания» Clawson & Knetsch — , разделенная на две стадии:

58 Для многих практических целей такое разделение важно, например, при изучении реакции на различные средства информации о путешествиях (Flognfeldt & Nordgreen, 1999) или на модели потребления (Flognfeldt, 2000).

59В течение десяти лет сбора данных на местах и ​​анализа поведения на маршруте возник важный вопрос: какие типы сегментов лучше всего использовать для объяснения поведения на маршруте? Традиция в Норвегии, как и повсюду, заключалась в том, чтобы при объяснении поведения во время путешествия уделять внимание исключительно национальностям.Выражения вроде: «Немцы делают это, в отличие от туристов из США, которые ведут себя как…», похоже, широко используются даже среди профессиональных аналитиков рынка. Опыт полевых исследований и планирования туризма показывает, что стереотипы о национальности , часто представляемые маркетологами, не всегда следует принимать как научные без дальнейшего изучения, которое включает тесты других сегментов. Следовательно, задача должна заключаться в тестировании других типов сегментов, помимо национальности, таких как способы передвижения, использование транспорта, условия проживания и некоторые социально-демографические переменные.

60 «Способы передвижения» были протестированы в ходе первых полевых исследований (Flognfeldt, 1992 a & b). Источником была модель, представленная Пирсом (1987), основанная на Кэмпбелле (1966), которую я подумал, может быть интересно использовать. Опперманн (1995) думал так же, показывая некоторые модели структур туристических потоков. Рисунок 8 требует пояснения немного дальше.

Рис. 8. Режимы движения согласно модифицированной модели Кэмпбелла / Флогнфельдта 1999 года.

61 Еще один из методов анализа заключался в изучении моделей путешествий в регион и через него с помощью географических пространственно-временных моделей — таких, как тот, который описывает поездки, организованные турами. Другой — сосредоточиться на ряде различных сегментов, часто описываемых как способы передвижения.

62 Эта сегментация основана на модели Кэмпбелла (1966), но в обратном порядке. Описаний поездок по режимам проезда:

• Однодневные поездки — поездок, которые начинаются и заканчиваются дома в тот же день.Как посетителей, их следует охарактеризовать как краткосрочных гостей. Иногда однодневные поездки называют «экскурсиями»

• Курортные поездки — поездок в места, где большая часть пребывания приходится на место проживания. Этих гостей часто отдают предпочтение маркетинговым усилиям — это может быть связано с убеждением, что чем дольше они остаются в регионе, тем более прибыльными для него являются эти гости. В некоторых исследованиях курорты расширены до «мест назначения».

• Базовые поездки на отдых — основная поездка проводится из дома в единицу проживания с проживанием дольше трех ночей. Эти посетители действительно совершают несколько однодневных поездок за пределы жилой зоны, т.е. е. для посещения достопримечательностей, в дополнение к использованию аттракционов на территории.

• Эту группу путешественников следовало разделить на две: тех, кто остановился на базе в полевых условиях, и тех, кто остался снаружи.В данной статье рассматривается только последняя группа, поскольку они будут краткосрочными гостями. Базы отличаются от мест назначения фактическим поведением во время посещений.

• Tour, организованный поездками туда и обратно — в основном автобусами — путешественники посещают новые места каждый день и ночь. Некоторые из этих поездок основаны на совмещении железных дорог и местных регулярных автобусных маршрутов. Эти группы очень часто останавливаются на очень короткое время, либо посещают достопримечательности в дневное время, либо просто чтобы выспаться в местной гостинице.

• Поездки туда и обратно на частных автомобилях или транспортных средствах для отдыха — в принципе организованы как экскурсионные, но те, кто едет на частных автомобилях, имеют большую свободу индивидуального выбора во время поездок. Некоторые туристы остаются на одном месте на пару дней, другие просто проезжают мимо.

63 Цель модели Кэмпбелла состояла в том, чтобы исследовать способы путешествий для отдыха.Что касается способов передвижения с точки зрения местной туристической индустрии, также должны быть включены другие способы передвижения: в большинстве исследований деловые поездки и поездки, связанные с работой или организациями, поэтому должны быть добавлены к «Кэмпбеллу». модели способов передвижения »как важные сегменты.

64 Не все части путешествия будут проходить в районе проживания. В Норвегии виды базового опыта могут проходить на значительном расстоянии от баз размещения.Для дневных посетителей Рёруса мы проследили базы на расстоянии до 250 км, сообщив, что однодневные поездки длились до 500 км плюс 4-6 часов пребывания на аттракционе. Аналогичные расстояния измерены для горнолыжных курортов (Хафьель, Трюсил, Ховден, Оппдал и Хемседал) и тематических парков, таких как семейный парк Хундерфоссен.

65 Два разных расстояния перемещения или поля для однодневных поездок показаны на рисунке 9:

• Поля посетителей — указывающие, как далеко от базовой зоны может происходить опыт, если посетители смогут вернуться на свою базу в тот же день

• Поля аттракционов — указывает, на какое расстояние однодневные туристы будут идти к аттракциону и возвращаться обратно в тот же день

Рисунок 9.Однодневные поездки на работу в поля.

66Оба эти расстояния имеют большое значение для этих маркетинговых зон размещения.

67 Наиболее распространенный способ сегментирования поездок — использовать деловую поездку и поездку на отдыхе как два разных направления. Этот автор показал способ сегментирования поездки в зависимости от того, когда она совершается и кто ее оплачивает — см. Рисунок 10.

68Фигура 10 имеет три измерения: Работа <-> отдых; кто оплачивает поездку и учебную поездку.Flognfeldt (1979) включает пять различных типов путешествий, основанных на этих измерениях:

• Отпуск и досуг

• Поездки на работу и с работы

• Поощрительные поездки

• Деловые поездки

• Семинары и конференции

Рисунок 10.Сегментирование по работе <-> отдыху и тем, кто оплачивает поездку.

Источник: Flognfeldt, 1979

69При рассмотрении того, какой тип жилья предполагается использовать человеку, просто при изучении его социально-демографического статуса может не хватать важной информации, например: «Кто оплачивает эту поездку?». Использование аттракционов будет отличаться, когда заинтересованный путешественник посещает курорт и деловой путешественник, даже если оба путешественника получают деньги от своих работодателей.В субботнем ночном поезде, возвращающемся из сельских районов Норвегии в Осло, группа, использовавшая свой второй дом для катания на лыжах, и пригородный поезд, отправляющийся на работу на строительство дороги, будут в разных поездках.

70 Что делать, если нужно повернуть обзор и увидеть его с близлежащей территории? Другой способ использования модифицированной модели Кэмпбелла / Флогнфельдта — это просмотр различных групп туристов с точки зрения их использования на одном сайте. Это показано на рисунке 10, где точка обзора — из области назначения.Таким образом, местное восприятие сегментов путешествия отличается от восприятия всей поездки.

71По крайней мере, пять различных схем движения «попадают» в эту модельную область.

72 Модель на рисунке 11 показывает очень обычную структуру таких горных муниципалитетов в Норвегии, которые сильно зависят от туризма. Модель основана на исследованиях горнолыжных курортов в горных долинах. Сервисный центр, который часто также является административным центром муниципалитета, расположен внизу в долине.Кроме того, один или несколько горнолыжных курортов расположены выше в гору из-за лучшего снежного покрова. Между этими двумя типами центров часто будет конкуренция, особенно в сфере предоставления услуг и возможностей для покупок (Flognfeldt, 1999 a).

Рис. 11. Модели туристических путешествий — взгляд с местной точки зрения.

Источник: Flognfeldt, 1995 a

73 Модель указывает пять различных схем движения, названных в честь наиболее распространенных сегментов, с использованием схемы:

• Курортный туризм — сюда можно включить городской туризм, нарисовав сервисный центр и функции курорта (например,грамм. RBD) близко друг к другу

• Туристы в пути — либо просто проезжают мимо, либо выбирают короткую остановку

• Деловые поездки, в том числе:

• Продавцы

• Администраторы

• Работники сферы обслуживания

• Поездки в связи с потребностями в местных услугах

• Базовый туризм

74 Эта модель кажется очень полезной, особенно при планировании предоставления услуг на территории.Кроме того, была протестирована сегментация, основанная на реальном поведении респондентов, например:

• Использование жилья в ночь перед собеседованием

• Использование видов транспорта, чтобы добраться до места интервью

• Количество предыдущих посещений территории, в том числе тех, кто ранее постоянно проживал на этой территории

• Индексные группы отключения

75 Также набор социально-демографических и психографических дескрипторов будет позже в более поздней расширенной версии этой статьи быть протестирован в качестве инструментов сегментации.Они кажутся очень хорошими в изучении поведения аттракционов на туристических маршрутах.

76 Традиция использования моделей географии времени, введенная Хэгерстрандом (1974 и 1978 a & b) в начале семидесятых. Одна из целей использования таких моделей состояла в том, чтобы более пристально изучить, как разные сегменты путешественников (в основном люди, совершающие ежедневные поездки) используют разные виды транспорта между домом и офисом и на различных мероприятиях (Mårtensson, 1978).

77 Очень специфическим результатом этих исследований стало введение системы «гибкого рабочего времени» в Стокгольме, Швеция.Это нововведение было позже адаптировано во многих других средах, что привело к гораздо более эффективному использованию транспорта.

78Такие географические модели использовались в исследованиях поведения местных туристов, путешествующих во время отдыха, но, насколько известно автору, а не в каких-либо исследованиях поведения во время туристических поездок, согласно его знаниям?

79 Почему же тогда в анализе туризма используется так мало моделей времени-географии? Одна из причин может заключаться в том, что большая часть изучения географии времени проводилась в семидесятые годы, за некоторое время до того, как изучение туризма действительно стало популярным.Другое дело, что географы и другие люди не так интересовались динамикой путешествий, как Фридген (1984) также показал психологам. Исследования, проводимые на отдельном курорте или на региональном уровне, имели приоритет.

80 Попытка показать три разных временнóй географической модели путешествия в течение одного дня описана на рисунке 11 выше.

81Рисунок 12 показывает стандартизированную географическую схему дня в поездке, организованной туром.Другие рисунки построены, чтобы показать типичную однодневную поездку и аналогичный день на курорте или в тематическом парке аттракциона.

Рис. 12. Стандартизированная схема однодневной поездки на автобусе, организованном туром, с посещением одного очень привлекательного музея — например, музея под открытым небом Майхауген в Лиллехаммере или деревянной церкви Лом.

82 При попытке обобщить эти различные модели путешествий, основанные на географическом времени, в модель потенциального посещения, на рисунке 13 показан пример модели, использованной Флогнфельдтом (1999) для описания и анализа схем движения в муниципалитете Лом в горах Йотунхеймен в Норвегии.

Рисунок 13. Расположение сайтов на разных маршрутах.

83 Путешественники, принадлежащие к каждой из четырех различных моделей посетителей, описанных на рисунке 13, ведут себя по-разному как в отношении посещения достопримечательностей, так и в отношении расходов. Те, кто находится по схеме A, гораздо чаще привлекают посетителей, чем те, кто находится по схеме B. Это редко понимают местные промоутеры туризма, поскольку их основная цель — привлечь тех, кто останавливается на ночлег.Поскольку краткосрочные остановки (люди, которые останавливаются менее чем на одну ночь) не регистрируются в большинстве статистических данных, их поведение недостаточно сфокусировано в большинстве исследований потребления и других исследований, основанных на статистике размещения.

84 Чаще всего краткосрочные посетители полностью игнорируются в таких исследованиях как клиенты. При попытке объединить экономические исследования, основанные на расходах, с исследованиями, основанными на доходах фирм, занимающихся туристической отраслью, это отсутствие измерения краткосрочных остановок может быть одной из причин, по которым существует несоответствие между двумя методами (Onshus, 1997). .

1. Турист, посещающий участок Y только в дневное время

2. Турист, ночевавший на площадке Y

3. Туристы, которые собираются посетить участок Y в однодневной поездке из дома или базы отдыха

4. Турист, который выбирает участок Y в качестве пункта назначения / курорта для проживания более чем на одну ночь

85 Флогнфельдт (1999) представил исследование, проведенное в Оттадален в 1995 году.Одна из его гипотез заключалась в том, что опрошенные на объекте между 12.00 и 17.00 с большей вероятностью посещали музей в том месте, где они были опрошены, чем те, у кого интервью было позже той же ночью в месте проживания. Последние, однако, могли быть посетителями музея в тот же день — на другом месте.

86 Таким образом, , где проводится интервью, , и , когда имеют большое значение для результатов исследований как потребления, так и использования аттракционов.

87Рисунок 14 показывает схему путешествий, зарегистрированную в Оттадален в 1995 году. В этом регионе есть множество природных и культурных достопримечательностей. Согласно Лейперу (1990), многие природные достопримечательности являются первичными, но только одна культурная достопримечательность такова. Это деревянная церковь в Ломе, которой более 900 лет, и она все еще используется местными прихожанами. Таким образом, Лом — это сайт, который посещают представители всех четырех категорий, показанных на рисунке 13.

Рисунок 14.Оттадален, 1995 г. Способы передвижения оценили 2368 респондентов.

Рисунок 15. Мобильность населения в пространстве и времени.

88 Когда длительная туристическая поездка становится частью миграционного процесса? Белл и Уорд (2000) показали, как можно использовать пространственно-временную диаграмму для отображения различных типов путешествий.В эту модель включено большинство типов движения во времени и пространстве. Большинство видов туризма находятся в затененной части рисунка с продолжительностью от дня до года.

89 Этот рисунок позволяет более подробно обсудить временные и пространственные измерения как в туризме, так и в других видах путешествий.

90 Измерение поведения в пути на месте короткой остановки или для более широкой зоны назначения также может быть выполнено с использованием индекса поездки (Flognfeldt, 2000).Одна из проблем, связанных с использованием индекса поездок, может заключаться в том, что сбор данных ограничивается интервью в жилых единицах.

Влияние воспринимаемых расстояний на международный туризм

Образец цитирования: Verma T, Rebelo L, Araújo NAM (2019) Влияние воспринимаемых расстояний на международный туризм. PLoS ONE 14 (12): e0225315. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0225315

Редактор: Димитриос Циотас, Университет Фессалии, ГРЕЦИЯ

Поступила: 15.02.2019; Одобрена: 2 ноября 2019 г .; Опубликовано: 4 декабря 2019 г.

Авторские права: © 2019 Verma et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Файлы всемирной сети авиакомпаний доступны в базе данных https://openflights.org/data.html. Все файлы данных по международному туризму доступны в https://www.e-unwto.org/toc/unwtotfb/current базе данных.

Финансирование: Данные предоставлены третьими сторонами с веб-сайтов с открытым исходным кодом.Все файлы World Airline Network доступны в базе данных https://openflights.org/data.html. Все файлы данных по международному туризму доступны в https://www.e-unwto.org/toc/unwtotfb/current базе данных. Авторы подтверждают, что у них не было особых прав доступа.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Человеческая эволюция всегда была отмечена мобильностью, начиная с первых Homo erectus , которые начали расселяться из Африки вскоре после своего появления в поисках выживания [1, 2].Исторически движение народов заложило основы для исследований и роста: возникли поселения, деревни стали городами, а поселки превратились в города [3]. В настоящее время человеческие путешествия в первую очередь связаны с бизнесом и туризмом и зависят от транспортных сетей, которые являются местными, региональными или глобальными.

За последнее десятилетие доходы от туризма увеличились с 495 миллиардов долларов США в 2000 году до 1340 миллиардов долларов США в 2017 году, в то время как число международных туристских прибытий выросло с 674 до 1322 миллионов долларов США за этот период и, как ожидается, достигнет 1.По отраслевым прогнозам [4]. Хотя географически расширяющиеся тенденции в сфере туризма указывают на рост культурных познаний со временем [5], существует пробел в нашем понимании того, как развивается спрос на туризм и предложение через такие инфраструктурные системы, как Всемирная сеть авиакомпаний (WAN). Согласно теории уменьшения расстояния, спрос на туризм достигает пика в соседних направлениях и экспоненциально спадает дальше [6]. Таким образом, он должен дать основу для прогнозов роста туризма во всем мире и предоставить четкие стратегии для формирования глобальных туристических рынков на основе геолокационных туристических потоков.Однако влияние расстояния на выбор людей часто смягчается их мотивацией путешествовать, которая эволюционировала [7]. Николо и др. . обдуманно объяснять положительное и отрицательное влияние различных мотивов на выбор маршрута путешествия в зависимости от расстояния. Кроме того, транспортная инфраструктура играет важную роль в развитии туристических направлений и международном развитии туризма [8, 9]. WAN, возможно, является крупнейшей глобальной транспортной сетью, обслуживающей потребности бизнеса и туризма в мире, и позволяет путешествовать на большие расстояния прямыми рейсами по всему миру.Это обсуждение побуждает нас задаться вопросом, каково влияние воспринимаемых расстояний , на которые может повлиять основная транспортная система через прямые дальние связи, на процесс принятия решений туристами.

Представление Международной туристической сети (ITN) как сложной системы позволяет нам использовать методы и идеи комплексного сетевого анализа и науки о данных для количественного исследования потоков международного туризма [10, 11]. Одновременно эта формулировка также помогает анализировать структурные различия туристической сети [12, 13] с вездесущей инфраструктурной сетью, такой как WAN, которая, в принципе, может позволить путешествовать в любую точку мира.Большое количество реальных систем, от социальных до биологических, инфраструктурных и финансовых [14–21], также было успешно изучено с помощью сетевой науки для классификации их структуры и динамического поведения [22–26].

У этой статьи двоякая цель. Во-первых, мы вводим концепцию воспринимаемых расстояний в форме величины, называемой химическое расстояние , которая контекстуализирует мировую туристическую сеть в свете доступной транспортной инфраструктуры.Мы изучаем, как возникают закономерности на мировом туристическом рынке в зависимости от географических расстояний, и сравниваем их с предполагаемыми расстояниями. Затем мы охарактеризуем роль расстояний в процессе принятия решений о туристическом поведении. Во-вторых, кумулятивная тенденция в выборе направлений во всем мире помогает нам понять, как воспринимаемые расстояния могут управлять спросом и предложением, которые определяют пары отправления и назначения в туризме. Исходя из этого, мы предлагаем возможные последствия этого исследования для формирования развития туристических рынков через глобальную сеть.

Материалы и методы

Наборы данных

Данные ITN были предоставлены Всемирной туристской организацией (ЮНВТО) и включают данные о происхождении и количестве «прибытий туристов-нерезидентов на национальную границу» с 2004 по 2008 годы (включительно) для каждой страны. Эти ночные посетители — это люди, которые едут в страну, отличную от страны их проживания, но за пределами своей обычной среды, на период, не превышающий 12 месяцев, и чья основная цель поездки не связана с какой-либо деятельностью, оплачиваемой посещаемой страной [4].Источники и методы сбора данных различаются в зависимости от страны: от пограничной статистики (полиция и иммиграция) и дополненной пограничными обследованиями до жилых домов (например, отелей, курортов и т. Д.). предназначены для туризма и стандартизированы ЮНВТО. В наборе данных учитываются только ночные посетители, т. Е. Если человек из страны A едет в B и вылетает стыковочным рейсом в C , но не остается там на ночь, он будет считаться туристом в стране B. , а не в C .Для сглаживания статистических колебаний мы анализируем агломерированный набор за все годы, доступные из данных. Эти данные также охватывают несколько лет, что позволяет нам изучать свойства, зависящие от времени. Построение сети гарантирует отсутствие петель, поскольку мы объединяем все аэропорты одной страны в один узел, тем самым устраняя необходимость анализа поведения при перемещении внутри страны. Это предлагает сосредоточить наше исследование на измерении влияния расстояний между странами на туризм без предвзятости.

Данные для глобальной сети, используемые в этом анализе, взяты из OpenFlights [27]. Он состоит из примерно 3500 аэропортов в 214 странах, входящих в ITN, и более 6000 стыковок рейсов. В самом наборе данных также есть грузовые рейсы, но для нашего анализа мы рассматриваем только те рейсы, которые имеют более одного коммерческого пассажира (бизнес, туризм или прочие). Мы начинаем с грубой версии WAN на уровне страны, то есть каждый аэропорт страны агрегируется в один узел, а ссылки агрегируются между странами (все расчеты с WAN относятся к исходному состоянию, а упрощение — к уровню страны. было сделано только для установки WTN).Затем мы рассматриваем страны, представленные в WAN, как узлы ITN и добавляем связь между ними, если есть поток туристов из одной страны в другую. В упрощенной глобальной сети, если существует рейс из страны A в B , значит, должен существовать соответствующий рейс в обратном направлении и по тому же маршруту. В ITN это не так, поскольку туризм не обязательно является взаимным явлением. Мы классифицируем типологию сетевых связей по взаимности туристических потоков, т.е.е., если между узлами существует двусторонний поток, ссылка, соединяющая их, неориентирована, в противном случае, если направление потока является релевантным, ссылки помечаются как направленные. Кроме того, мы добавляем вес ссылкам, используя интенсивность туристического потока по пути.

Расстояния

Мы определяем величину восприятия расстояния, называемую химическим расстоянием, как минимальное количество требуемых полетов между двумя странами с использованием WAN).

Для расчета географического расстояния между двумя странами мы использовали формулу Хаверсина [28], полученную следующим образом: (1) где d соответствует географическому расстоянию, R радиусу Земли, ϕ ₁ , ϕ ₂ широте точек 1 и 2 и λ ₁ , λ ₂ до их долгота соответственно.Уравнение 1 дает ортодромное расстояние между двумя точками на Земле. Мы использовали центроид (географический центр) каждой страны для расчета географического расстояния между странами. Обратите внимание, что на S1 Fig, мы показываем, что распределение расстояний от аэропортов до центроида их страны составляет ≈ [200, 600] км, что значительно меньше, чем расстояния полета в WAN. Наиболее известные аэропорты попадают в этот диапазон, за исключением России (2600 км) и США (1600 км).Что еще более важно, для небольших стран расстояния от аэропорта до центроида настолько малы, в среднем около 500 км, по сравнению с выбросами, что наши результаты не различаются при использовании местоположений преобладающих аэропортов.

Взвешенная взаимность

Для количественной оценки среднего отношения туристического потока () между узлами мы определяем взвешенную взаимность как, (2) где — набор стран, принимающих туристов из –, и — количество двунаправленных связей с туристическим потоком в обоих направлениях.

Коэффициент циклической кластеризации

Коэффициент циклической кластеризации определяется как, (3) где представляет количество циклических треугольников, включающих узел i , и представляет количество потенциальных циклических звеньев. Взвешенный коэффициент кластеризации равен, в котором треугольник представляет собой трио узлов, которые замкнуты, если все узлы соединены [29].

Баланс сети

Показатель структурного и функционального баланса туристов, B ^s и B ^t , учитывает степень и туристический поток от (до) каждого узла, (6) (7) где — количество въезжающих (выезжающих) туристов из (в) узла и .

Результаты

Чтобы понять роль расстояний в возникновении туризма, мы сначала рассматриваем туризм в контексте сети, которая формируется туристическими потоками между странами. ITN состоит из N, = 214 узлов (стран) и L, = 4148 направленных ссылок (поток туристов), с редкой плотностью ссылок (8) только 9,1% направленных пар стран в сети обеспечивают туризм. Обратите внимание на S2 Fig, что ITN неоднородна, как граф Эрдеша-Рейни [30], в то время как WAN следует усеченному степенному распределению с функцией спада [31].Среднее количество стран, которые посетили жители страны, выражается в виде средней окончательной степени, (9) со значением стандартного отклонения σ _{< k ^out >} = 11,67. Поскольку все ссылки в ITN имеют начальный и конечный узел, общие входящие и исходящие степени такие же, как и их средние значения. Среднее значение выездной степени указывает на то, что поток выездного туризма не является широко распространенным, а его стандартное отклонение отражает неравенство в различных моделях туризма в странах.Хотя средние степени одинаковы, гораздо большее отклонение во внутренней степени σ _{< k ^в >} = 45,89 объясняет, почему туристы приезжают из многих стран мира, но путешествуют только в одну их мало. Интересно отметить, что распределение вне степени для ITN заметно отличается от физической инфраструктуры WAN, которая в первую очередь обеспечивает возможность для дальнего туризма [31].

Различное распределение входящих и исходящих ссылок является убедительным показателем кластеров в международном туризме.Эти кластерные регионы обычно образуются ограниченным числом стран, поток туристов между которыми значительно больше, чем поток туристов на другие территории (см. Рис. 1 (а)). Мы наблюдаем шесть известных сообществ [32] в разных регионах нашей планеты, используя поток туристов в качестве веса и стандартный метод определения сообществ [33]: Западная Европа, Восточная Европа, Средний и Дальний Восток с Океанией, Южная Америка, Северная Америка и Африка. . Определенные исключительные связи Суринама, Французской Гайаны и Мадагаскара в рамках центральноевропейского сообщества (рис. 1 (а)) могут указывать на более сильные туристические связи, вытекающие из колониальной истории [34].Учитывая, что в каждой стране свой масштаб выездного туризма, мы анализируем сообщества, используя пересчитанные веса туристического потока по населению страны происхождения. На рис. 1 (b) показано, что люди предпочитают путешествовать в страны своего континента или субконтинента, даже несмотря на то, что в результате глобализации возникла сложная сеть авиакомпаний по всему миру с межконтинентальными связями, составляющими 68,08% ITN. Однако есть несколько исключений: сообщество 12 показывает, что потоки между Соединенными Штатами Америки, Нигерией, Марокко и Египтом, нормализованные по численности населения, сильнее, чем за пределами сообщества.Мы считаем, что это предвзятость населения, объединяющая страны. С другой стороны, община 4 выявляет тенденцию развития туризма между Южной Америкой и Западной Африкой, что может быть связано с ее экономикой дикой природы (эволюцию туристических связей см. В таблице S1 и рис. S3). Сообщества устойчивы и были извлечены путем случайной выборки начальных условий для алгоритма обнаружения.

Рис. 1.

(a) Взвешенная структура сообщества в ITN : ссылки взвешиваются по потоку туристов.Количество сообществ — шесть, а значение модульности — Q = 0,54. (b) Нормализованная взвешенная структура сообщества в ITN : ссылки взвешиваются как поток туристов, деленный на население страны отправления. Количество сообществ — 13, модульность — Q = 0,7. Различные числа и цвета на рисунке относятся к сообществам, найденным с помощью случайной выборки начальных условий для алгоритма обнаружения. Страны, по которым у нас нет данных о туризме, показаны серым цветом.Этот рисунок был создан с помощью программного обеспечения с открытым исходным кодом Gephi , которое распространяется под CDDL 1.0 и GNU General Public License v3 [35].

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0225315.g001

В WTN в качестве прокси для воспринимаемых расстояний мы определяем величину, называемую химическим расстоянием (см. рис. 2), которое является наименьшим числом рейсы, необходимые для путешествия из страны i в j по ИНН. Мы видим, что средняя длина кратчайшего пути, необходимого жителю одной страны для путешествия в другую, составляет < l > = 2.32 со стандартным отклонением σ _{< l >} = 0,69, т. Е. В среднем путешественник использует 1,32 пересадки (остановки), чтобы перейти из своей страны в любую другую. Это меньшее значение, чем сообщалось ранее для WAN [31], и в сравнении показывает, что туризм не сильно коррелирует с доступностью физической инфраструктуры в WAN, которая также может использоваться для бизнеса и других нужд, таких как семья и дипломатия.

Рис 2.Представительство ИНН.

Иллюстрация туристического потока из Испании в Ботсвану, для которого географическое расстояние составляет 7488 км, а химическое расстояние в крупнозернистой глобальной сети равно 3, демонстрируя, что туристы, направляющиеся из Испании в Ботсвану, должны совершить не менее двух межстрановых поездок. остановки в пути, например, путешествие через Германию и Кению, которые находятся на гораздо большем географическом расстоянии, чем то, что разделяет две страны. Обратите внимание, что расстояние измеряется между центроидами каждой страны.Этот рисунок был создан с помощью программного обеспечения с открытым исходным кодом Gephi , которое распространяется под CDDL 1.0 и GNU General Public License v3 [35].

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0225315.g002

Для более подробного анализа различий в географических и химических расстояниях мы подробно изучаем статистические свойства двух сетей. WAN топологически двунаправленна по своей конструкции, то есть почти всегда существует обратный рейс между парой аэропортов [36].Напротив, поскольку туристическая сеть имеет неравномерный направленный поток туристов из одной страны в другую, только 15% ссылок являются двунаправленными, то есть поток туристов в обоих направлениях. Мы разработали простую меру взвешенной взаимности как показатель степени туристического обмена между двумя странами (см. Материалы и методы, уравнение 2) по двунаправленным ссылкам. r ^f = 0,44, что показывает, что доля туристического потока (в среднем) на менее используемом направлении составляет 44% от потока в обратном направлении.Возможное объяснение неравномерного туристического потока между странами может быть связано с неоднородным характером экономики стран, включенных в ITN, и подчеркивает огромные масштабы неравномерной передачи богатства через туризм. Учитывая модульную структуру туристических потоков по всему миру, репатриация доходов от туризма и платежи за импортные товары в другие страны могут привести к утечке средств, заработанных за счет туризма [37].

Чтобы тщательно понять концепцию утечки в модульных сообществах, мы определяем поток туристического богатства, используя количество циклических кластеров, которые существуют в сети для каждой страны в форме циклов.Для неориентированных сетей существует только один возможный треугольник, образованный между каждой тройкой узлов. ITN, однако, направлен в своем движении путешественников [38], и в этом случае это число увеличивается до восьми, как показано на рис. 3. Мы рассматриваем только циклические треугольники для расчета коэффициента кластеризации, поскольку эти треугольники указывают на наличие однонаправленный циклический поток доходов от туризма между странами. Циклические треугольники образуют клики размера три, которые представляют собой тройки узлов, связанных между собой.В туристической сети клики позволили бы странам возвращать богатство самим себе, тем самым восполняя утечку своих доходов от туризма принимающими общинами. Это явление особенно хорошо работает в развивающихся странах [39].

Рис 3. Типы треугольников.

Треугольники в направленных сетях и их обозначения. Каждый тип треугольника соответствует разному произведению матрицы смежности, которая показана под каждым дополнительным рисунком. Если есть поток туристов с узла i на j , то a _ij = 1, иначе 0.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0225315.g003

С учетом этих факторов мы ожидаем, что вероятность возникновения циклов в направленной сети будет порядка плотности ссылок, поскольку если узел связан с двумя другими узлами, последним нужно только сформировать связь между собой (в правильном направлении), чтобы сформировать цикл. Среднее значение коэффициента циклической кластеризации для узлов ITN составляет < C ^cyc > = 0.015, что, как и ожидалось, порядка плотности ссылок. Тем не менее, это небольшой заказ для сети, построенной поверх WAN, которая сама по себе имеет высокое значение кластеризации (без циклов) ( C = 0,62 [32]).

Взвешенный коэффициент кластеризации ITN равен C _w = 0,0077. Если пренебречь направлением связей в ITN и рассчитать просто невзвешенный и ненаправленный коэффициент кластеризации [40], мы получим < C ^и > = 0.79, что намного больше, чем для направленной версии сети, и немного больше, чем сама WAN. Это различие подтверждает наш профиль глобального туризма, поскольку мир очень хорошо связан в контексте авиаперелетов со встроенными избыточностями в связности, но поток туризма в основном однонаправленный, возможно, что обнажает отсутствие возможностей для равноправного туризма во всем мире, где люди, как правило, уезжают из более богатых стран в более бедные, способствуя развитию третьего мира [41].

Процент циклических треугольников в ITN составляет около 6%. Уменьшение количества циклов добавляет веса утечке доходов от туризма. Более того, только 25% стран непреднамеренно образуют хотя бы один циклический треугольник. Чтобы иметь эталонный тест, мы воспроизводим конфигурационную модель , перепрограммировав все связи в сети для создания новой сети, которая не коррелирует с точки зрения корреляций узел-узел, сохраняя при этом последовательность степеней узлов неизменной [42 ].Структурные представления двух сетей (см. Рис. 4) показывают, что распределение треугольников в ITN напоминает распределение треугольников внутри случайной сети, в отличие от реальной сети. Подробный табличный отчет представлен в таблице S2.

Рис. 4. Изменение распределения и участия циклов во времени.

(a) Значения треугольного распределения для ITN и сетей модели конфигурации. (b) Значения коэффициента участия треугольника для ITN и сетей модели конфигурации.Эти сети были сгенерированы путем рандомизации ссылок, присутствующих в ITN, при сохранении степени распределения его узлов нетронутой. Представленные здесь результаты представляют собой надежное среднее значение для 100 и 1000 экземпляров этих сетей.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0225315.g004

Хотя ITN формируется на физических связях глобальной сети, его пространственная организация различается как для химических, так и для географических расстояний (см. Материалы и методы). Чтобы изучить влияние химического расстояния на глобальные тенденции в выборе направлений во всем мире, мы анализируем распределение доли туристов в зависимости от географических и химических расстояний (от 1, прямой рейс, до 4, самое большое химическое расстояние в ITN).Мы измеряем распределение туристов (см. Материалы и методы) в зависимости от географического расстояния, разделив расстояние между странами на ячейки по 1000 км. Мы замечаем, что пик доли туристов находится в интервале (0, 1000] км. Важно отметить, что первые две ячейки имеют очень похожие значения, что означает, что люди почти с такой же вероятностью отправятся в пункт назначения, который находится на расстоянии не более 1000 км, поскольку они находятся в пункте назначения на расстоянии от 1000 до 2000 км, и распределение уменьшается с увеличением расстояния после этого.Результирующее распределение доли туристов, прибывающих из страны на каждом химическом звене, представлено на вставке на рис. 5 (а), где мы наблюдаем, что в среднем для всей сети доля туристов наиболее высока на сегментах одиночного звена. в соседние страны и монотонно уменьшается с увеличением количества связей между узлами, тем самым указывая на то, что туристы предпочитают прямые ссылки. Примерно 77% туристов со всего мира путешествуют на расстояние до 4000 км. Точно так же на рис. 5 (b) показана доля соседей, которые принимают туристов между странами, исходя из географических расстояний (опять же с интервалом в 1000 км) и химических расстояний от страны происхождения.

Рис. 5. Распределение туризма и ссылок.

(a) Распределение потоков выездного туризма в ОИС с использованием географических и химических (врезных) расстояний в качестве пространственных индексов. (b) Распределение связей по соседству в ITN с использованием географических и химических (врезных) расстояний в качестве пространственных индексов. Страны, расположенные по соседству с страной происхождения, — это те страны, которые принимают туристов из нее. Планки погрешностей представляют стандартную ошибку.

https://doi.org/10.1371 / journal.pone.0225315.g005

Распределение ссылок для химических расстояний на вставке Рис. 5 (b) предполагает, что, хотя большинство исходящих туристических связей из страны в среднем находятся на расстоянии, обычно больше путешественников летают в страны, которые напрямую связаны с туризмом. С географической точки зрения, распределение ссылок не демонстрирует большой разницы в значениях, по крайней мере, для диапазона (0, 11000] км, как ранее наблюдалось для доли туризма, что указывает на то, что все еще существует некоторое разнообразие в выборе путешествия в направлении дальние страны.Что еще более важно, обратите внимание, что хотя вероятность нахождения каналов связи существенно не меняется в зависимости от географического расстояния (0, 8000] км, сеть использует нижележащую глобальную сеть только локально, что проявляется пиком в химическом распределении расстояний. Распределение является бимодальным, и первый пик может представлять соседние страны только с точки зрения географического расстояния, в то время как второй пик указывает на дальнемагистральные рейсы, которые также могут представлять собой промежуточную остановку (см. вставку на рис. 5 (b)).В целом, Рис. 5 иллюстрирует среднее распределение туризма и связей между странами на различных расстояниях. После этого большая часть трафика перемещается по меньшему подмножеству ссылок, а меньший объем трафика имеет довольно большое подмножество ссылок, доступных из-за разнообразия поведения при перемещении (см. Вставку на рис. 5 (b)).

На рис. 6 сравниваются расстояния, на которых распределение доли туризма и связей максимизируется для каждой страны. Мы замечаем, что изменчивость спроса (туристический поток) и предложения (связи) для географически разделенных (1000 км) расстояний не коррелируют.Поскольку средняя доля туристов из любой страны, которые предпочитают расстояние (0, 2000] км по прямой линии, составляет 0,44 ± 0,02, то за пределами этого диапазона расстояний недостаточно точек данных, чтобы сообщить что-либо статистически значимое. Однако, как и в уравнении 4, распределение среднего входящего потока туристов для всех химических расстояний () является косвенным показателем удовлетворения спроса. Наш анализ показывает, что в среднем страна принимает наибольшее количество прибывающих туристов по прямой ссылке ( см. рис. 7, нормализованный по всем точкам графика).Географическое распределение въездного туризма также показывает, что страны в среднем принимают примерно 72% мировых туристов с расстояния (0, 3000] км.

Рис 6. Изменчивость спроса и предложения.

График разброса показывает взаимосвязь между географическими расстояниями каждой страны в ITN, для которой доля туризма и количество ссылок максимальны. Квадраты без номера соответствуют незарегистрированным событиям. На вставке тепловая карта показывает взаимосвязь между химическими расстояниями, на которых доля туризма максимальна, и количеством ссылок.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0225315.g006

Конечно, сеть не сбалансирована, т.е. взаимность туризма не является двунаправленной и равной. Однако неравенство в распределении потоков не является следствием связности регионов, поскольку эти каналы образуют физическую инфраструктуру глобальной сети, которая является универсально взаимной. Итак, какие узлы в сети склоняют чашу весов к этому балансу? Мы измеряем структурный и функциональный баланс туристов, B ^s и B ^t , принимая во внимание степень и туристический поток от (до) каждого узла (см. Материалы и методы).По определению оба и. Большинство стран имеют значение -1, поскольку существует только строгий поток исходящих туристов, в то время как 1 указывает на страны со строго входящим потоком. Распределение структурного и функционального баланса по сети показано на рис. 8 (a) и 8 (b). Обратите внимание, что большинство стран находятся в районе [−1, −0,75], что указывает на то, что туризм, как правило, в большей степени исходящий, чем въездной. Кроме того, две величины баланса коррелируют с ρ = 0.903, как показано на рис. 9 (а). Поскольку гипотеза, лежащая в основе корреляционного графика, имеет 143 точки с нулевым или незарегистрированным показателем баланса, нет смысла отмечать p-значение . Рис. 9 (b) показывает, что четыре квадранта на графике 50% -ного квантильного деления разнесены неравномерно; большинство узлов имеют низкую входящую степень, что усиливает наш анализ. Таким образом, анализируя распределение туристических потоков, изменчивость трафика на химических соединениях и баланс в сети, мы можем обнаружить неравные потоки туризма во всем мире.

Рис 8. Структурно-функциональный баланс.

Цветная карта стран в ИНН для (а) структурного баланса и (б) функционального баланса. Большинство стран находятся в регионе [−1, −0,75], что указывает на то, что большая часть туризма носит выездной характер. Страны, по которым у нас нет данных о туризме, показаны серым цветом. Этот рисунок был создан с помощью программного обеспечения с открытым исходным кодом Gephi , которое распространяется под CDDL 1.0 и GNU General Public License v3 [35].

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0225315.g008

Рис. 9. Категориальный баланс.

(a) График рассеяния параметров B ^t и B ^s . Их коэффициент корреляции составляет ρ = 0,903, что означает, что страны обычно имеют схожий структурный и функциональный баланс. (b) 50% -ное квантильное разделение на внутреннюю и внешнюю ступени стран, представленных в ITN, с цветовым кодом, соответствующим их силе двунаправленного туризма (I — пассивный, II — доминирующий, III — посреднический, IV — Преобладают).Радиус каждого маркера пропорционален соотношению его исходящего и входящего туристического потока. Примечание: мы не включали узлы с нулевым градусом на рисунке, чтобы визуализация не имела бесконечного соотношения размеров.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0225315.g009

Перспектива всей туристической системы

% PDF-1.7 % 1 0 объект > эндобдж 6 0 obj > эндобдж 2 0 obj > транслировать 2017-05-26T10: 42: 44-07: 002017-05-26T10: 42: 44-07: 002017-05-26T10: 42: 44-07: 00Appligent pdfHarmony 2.0uuid: 5cd7971f-a5dd-11b2-0a00-782dad000000uuid: 5cd81993-a5dd-11b2-0a00-e0f9ca72fd7fapplication / pdf

Мобильные технологии в туризме | Энциклопедия

1. Введение

2.Туризм и мобильные технологии

3. Методология

В частности, в этом исследовании был проведен визуальный библиометрический анализ на нескольких уровнях исследовательских тенденций, областей исследований, ведущих журналов, сетей сотрудничества, наиболее популярных тем исследований и основ исследований мобильных технологий в туризме.

5. Последствия и будущие исследования

Журнал цитирования и анализ совместного цитирования, в том числе анализ сети сотрудничества и анализ совместного цитирования авторов, служат хорошим ориентиром для будущих исследователей при проведении исследований мобильных технологий в туризме. В этом исследовании анализ цитирования журналов и анализ совместного цитирования журналов показывают журналы, которые внесли наибольший вклад в эту область. В обеих частях вышли следующие четыре журнала: Transportation Research Record, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Tourism Management и Journal of Travel Research.Это понятие указывает на то, что они играют важную роль в цитируемых и цитируемых статьях. Анализ сети сотрудничества авторов, анализ совместного цитирования авторов, анализ сети сотрудничества учреждений и анализ сети сотрудничества стран / регионов исследуют наиболее известных авторов, учреждения и страны в области исследований и их соответствующие отношения сотрудничества. Wang, D., Гонконгский политехнический университет и Соединенные Штаты Америки являются наиболее представительными авторами, учреждениями и странами в этой области исследований, соответственно.Поэтому, если соответствующий персонал в академических кругах и промышленности хочет понять исследования мобильных технологий в туризме, то они могут начать с соответствующей литературы из вышеупомянутых журналов, авторов, учреждений и стран. Кроме того, за последние два десятилетия исследования мобильных технологий в туризме стали относительно зрелыми. Таким образом, существуют обширные и глубокие отношения сотрудничества между авторами, учреждениями и странами / регионами. Примечательно, что в этой области исследований большинство стран / регионов, учреждений и авторов, которые играют важную роль в объеме публикаций и партнерских отношений, являются странами / регионами с высоким экономическим уровнем или происходят из этих стран / регионов.Это событие может быть связано с тем, что экономически развитые страны / регионы могут инвестировать дополнительные средства в развитие и использование мобильных технологий, а также нуждаются в поддержке различных новых технологий. Таким образом, это исследование предполагает, что с развитием этой области исследований страны, учреждения и авторы сформируют обширную и тесную сеть сотрудничества в мире. Более того, страны с высоким уровнем развития мобильных технологий (они, скорее всего, будут странами с высоким экономическим уровнем) или учреждения и авторы из этих стран, вероятно, займут ключевую позицию в этих отношениях.

6. Выводы и ограничения

В этом исследовании использовались библиометрический анализ и визуализация для всестороннего изучения тенденций исследований, областей исследований, ведущих журналов, ведущих авторов и их сетей сотрудничества, ведущих учреждений и их сетей сотрудничества, ведущих стран и их сетей сотрудничества, тем исследований и баз знаний в мобильной среде. технологические исследования в туризме.Результаты исследований показывают, что, во-первых, исследования мобильных технологий в туризме можно разделить на три этапа и в определенной степени синхронизировать с развитием мобильных технологий. Во-вторых, в области социальных наук исследование мобильных технологий в туризме требует дальнейшего изучения, которое должно относиться к соответствующим исследованиям в области транспорта и информационных технологий, чтобы расширить круг исследований. Анализ ведущих журналов, анализ совместного цитирования журналов, анализ совместного цитирования авторов и анализ сети сотрудничества позволяют выявить наиболее репрезентативные журналы, авторов, учреждения и страны / регионы в этой области исследования.Это открытие является ценным источником информации для ученых в этой области. Кроме того, это исследование также охватывало горячие и передовые темы в этой области посредством анализа ключевых слов в этой области. Наконец, кластеризация ссылок совместного цитирования представляет собой базу знаний по исследованиям мобильных технологий в области туризма: мобильные технологии, режим путешествий, мобильные инструменты, исследования поведения во время путешествий, мобильные приложения и геологические технологии.

Основные результаты этого исследования заключаются в следующем.Во-первых, в этом исследовании использовался библиометрический анализ, чтобы обеспечить количественную перспективу изучения мобильных технологий в туризме за последние два десятилетия, дополнить предыдущие обзорные исследования и указать потенциальные направления будущих исследований с помощью систематического, всеобъемлющего и объективного метода. Во-вторых, в сочетании с визуализацией на основе максимально точного и объективного анализа работы сети были составлены визуализационные цифры и таблицы исследований мобильных технологий в туризме с разных точек зрения.Ограничением этого исследования является ограниченный статистический анализ методологии и теорий, используемых в исследованиях мобильных технологий в туризме. Более того, в исследовании рассматривались только журнальные статьи из Web of Science Core Collection. Дальнейшие исследования могут быть дополнены методологическим и теоретическим статистическим и визуальным анализом при расширении объема анализируемой литературы.

Сезонные характеристики структуры туристических потоков жителей провинции Гуандун с точки зрения социальной сети

Открытый журнал бизнеса и менеджмента Vol.08 No.02 (2020), Идентификатор статьи: 98912,13 стр.
10.4236 / ojbm.2020.82041

Сезонная характеристика структуры туристической сети у жителей провинции Гуандун с точки зрения социальной сети

Zhongyu Wang, Yi Liu

Школа менеджмента, Университет Цзинань, Гуанчжоу, Китай

Copyright © 2020 Автор (ы) и Scientific Research Publishing Inc.

Эта работа находится под лицензией Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0).

http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Поступила: 26 февраля 2020 г .; Принята в печать: 14 марта 2020 г .; Опубликовано: 17 марта 2020 г.

РЕФЕРАТ

На основе индекса Baidu живописных мест 4A и 5A в провинции Гуандун в рамках этого исследования были получены данные о внимании жителей к сети живописных мест в провинции Гуандун, а для изучения сезонных характеристик использовался метод анализа социальных сетей. структуры туристической сети жителей провинции Гуандун.Результаты показывают, что: 1) Существуют сезонные различия в производительности и входной мощности туристического потока в узловых городах в пределах сети туристических потоков жителей провинции Гуандун, и влияние основных узловых городов на другие города наиболее заметно зимой. . 2) «Ядро-край» структура сети туристических потоков жителей провинции Гуандун имеет очевидные сезонные характеристики. С весны до зимы взаимодействие между узловыми городами в центральном регионе постепенно ослабевает, а затем усиливается.3) В сети туристических потоков жителей провинции Гуандун роли туристических направлений и туристических источников каждого участка будут меняться в разные сезоны, и существуют сезонные различия в направлениях потоков и потоках туристических источников между участками.

Ключевые слова:

Туристический поток, структура сети, анализ социальных сетей

1. Введение

В последние годы туризм в Китае сильно развился. В 2018 году количество внутренних туристов составило 5.539 млрд, а общий доход от туризма за весь год составил 5,97 трлн юаней, увеличившись на 10,5% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Среди них на конец 2018 года насчитывалось 11924 живописных места уровня A по всей стране, общее количество людей, полученных за весь год, составило 6024 миллиона, а доход от туризма достиг 470,754 миллиарда юаней (Статистический бюллетень Министерства культуры и туризм, КНР по развитию культуры и туризма 2018). Среди них город, как основной компонент развития туризма, стал важной опорой для развития современного туризма.С быстрым развитием современного туризма связи между городскими туристическими потоками становятся все теснее и теснее, их взаимодействие становится все более частым, пространственная сетевая структура туристического потока в различных масштабах начинает формироваться. Текущие исследования структуры космической сети туристических потоков постепенно расширяются в последние годы; Ученые постепенно начали исследовать структуру пространства макрорегиональной сети туристических потоков. Исследования структурных характеристик туристических потоков в регионе немногочисленны, а структурные характеристики сети туристических потоков с микроскопической точки зрения в настоящее время не ясны.Между тем, существует также проблема недостаточного представления выборки на уровне сбора данных. На основе существующих исследований в данном документе в качестве объекта исследования была выбрана провинция Гуандун, собраны данные о том внимании, которое городские жители провинции Гуандун уделяли сети туристических живописных мест в провинции в 2018 году, и систематизирован анализ сезонных характеристик и специфики. различия сетевой структуры туристического потока в провинции жителей живописных мест провинции Гуандун с помощью метода анализа социальных сетей.

2. Обзор литературы

В течение долгого времени исследования туристических потоков были в центре внимания ученых, занимающихся внутренним туризмом. В этой области ученые внутреннего туризма достигли плодотворных результатов исследований. Основное содержание исследования включает в себя базовую теорию туристического потока [1] [2] [3], механизм туристического потока [4] [5] [6], поток туристического потока [7] [8], пространственный модель туристского потока [9] [10] [11], эффект туристического потока [12] [13], механизм эволюции туристического потока [14] [15] и так далее.Это стало новым центром исследований. Исследователи сосредотачиваются на использовании методов анализа социальных сетей. Большинство объектов исследования — это потоки въездного туризма. Они провели исследования в национальном, региональном и провинциальном масштабах, сосредоточив внимание на конкретных характеристиках пространственной сетевой структуры туристических потоков [16] [17], оптимизации сетевой структуры [18], эволюции сетевой структуры [19] и конкретных факторах. влияющие на структуру сети [20]. В целом, исследования характеристик пространственной сетевой структуры туристических потоков относительно слабы.Данные исследования в основном получены из данных анкетирования [16], туристических веб-сайтов, журналов путешествий [21] [22] и туристических маршрутов [23]. Источник данных единый, количество выборок ограничено и недостаточно репрезентативно, сложно точно измерить характеристики пространственной сетевой структуры туристических потоков.

С быстрым развитием Интернета туристы постепенно начали использовать Интернет для поиска информации о туристических направлениях.Размер числа в поисковом запросе может указывать на внимание туриста к цели в Интернете, а также может отражать спрос туристов на это место. В то же время некоторые исследования показали, что внимание сети туристических дестинаций тесно связано с количеством туристов, и характеристики туристического потока могут быть отражены сетевым вниманием туристических дестинаций [24] [25]. Некоторые ученые использовали индекс Baidu для изучения структуры сети туристических потоков [26] [27] [28].В данной статье в качестве примера выбрана провинция Гуандун, и на основе поисковой платформы индекса Baidu собраны данные о внимании 21 городского жителя провинции Гуандун к достопримечательностям 4A и 5A в провинции в 2018 году. Использование методов анализа социальных сетей для систематического анализа Провинция Гуандун Сезонные характеристики сетевой структуры туристических потоков жителей в туристических достопримечательностях в провинции и их специфические различия, а также глубокое понимание сезонных характеристик структуры туристических потоков жителей Гуандуна с живописного уровня, которое имеет определенная ссылка для будущего сотрудничества и развития региональных туристических рынков в провинции Гуандун и значение регионального туристического маркетинга.

3. Дизайн исследования

3.1. Источник и обработка данных

В этом исследовании используется поисковая платформа индекса Baidu (Baidu — это поисковая система в Интернете с самой высокой долей рынка в Китае. Индекс Baidu, используемый в этом документе, основан на платформе индексации Baidu, в которую вводятся конкретные ключевые слова и Индексная платформа Baidu выведет значение индекса Baidu для этого ключевого слова, включая изменение временного тренда, в сочетании со списком туристических достопримечательностей Гуандун 4A и 5A, чтобы собрать среднемесячные данные о сетевом внимании жителей города в провинции Гуандун к другим городам. ‘4A и 5A туристических достопримечательностей каждый месяц в 2018 году, а среднемесячное внимание сети было умножено на количество дней в каждом месяце.Можно получить ежемесячное сетевое внимание жителей одного города к достопримечательностям 4A и 5A в других городах, затем суммируется ежемесячное внимание Интернета и, наконец, достигается внимание Интернета к каждой области в каждый сезон.

3.2. Методы исследования

В этой статье в основном используется метод анализа социальных сетей, сеть относится к устойчивым отношениям, сформированным между многими элементами. Социальная сеть относится к структуре отношений между группами, организациями и отдельными лицами в обществе из-за зависимости от ресурсов.Метод анализа социальных сетей — это метод, используемый для анализа структуры, характера и атрибутов отношений между участниками сети [29]. Анализ социальных сетей — это набор норм и методов для анализа структуры и атрибутов социальных отношений. Объектом исследования являются отношения и атрибуты, сформированные взаимозависимостью и взаимным влиянием между акторами, а не атрибутные характеристики самих акторов. Взаимодействие между участниками является основой анализа социальных сетей, а взаимодействие и зависимость между участниками от ресурсов порождают коллективное поведение.В конкретной операции обычно используется программное обеспечение UCINET6.0 для проведения анализа. В этом исследовании в основном используется метод анализа социальных сетей, чтобы привлечь внимание жителей к туристическим достопримечательностям 4A и 5A в провинции Гуандун в программное обеспечение UCINET 6.0, проанализировать характеристики узлов структуры социальных сетей и использовать раздел «Сеть» для выполнения анализа ядра и границ. анализ блочной модели. Анализ «ядро-край» в основном разделяет внутренние узлы сети на основе модели «ядро-край», а затем выявляет структуру «ядро-край» социальной сети.Анализ блочной модели заключается в использовании программы CONCOR для разделения внутренних узлов сети и лучшего объяснения структуры социальной сети на основе взаимодействия между разделами.

4. Сезонные различия сети туристических потоков в провинции Гуандун

В этом документе в качестве узлов взят 21 город в провинции Гуандун, и построена общая матрица «туристических потоков в провинции Гуандун» на основе собранных данных о внимании сети жителей .

4.1. Характеристики узла структуры сети

Данные о внимании к сети в исходной матрице могут отражать выходной поток туристов и введение каждого узлового города в туристической туристической сети в провинции Гуандун. Напротив, весенние и летние сезоны являются пиковыми туристическими сезонами в провинции Гуандун, а узловые города в сети имеют наибольшую производительность и приток туристических потоков в весенние и летние сезоны. Что касается городов, то также существуют различия в потоке продукции и объеме туристического потока в разных узловых городах в разные сезоны.Среди них Гуанчжоу и Шэньчжэнь имеют самый высокий уровень туристических потоков в течение года (внимание Интернета составляет более 1 000 000 человек), являясь основным источником туристов в других городах провинции Гуандун. В то же время Гуанчжоу практически не зависит от времени года. Количество туристических потоков, вводимых в течение года, является самым высоким (не менее 1 000 000 онлайн-внимания), а способность притока туристов высока. Кроме того, другие города, такие как Фошань, Дунгуань и Хуэйчжоу, также обладают значительными производственными потоками и возможностями ввода и в меньшей степени подвержены сезонным эффектам.Они также являются основными туристическими направлениями и туристическими источниками в других городах провинции Гуандун. Объем туристических потоков в других городах слабый и сильно зависит от сезонности. В будущем по-прежнему необходимо укреплять связи с другими узловыми городами.

В этом исследовании дополнительно используется программное обеспечение UCINET 6.0 для измерения промежуточной центральности узлов сети туристических потоков жителей в провинции Гуандун, а также для выяснения степени контроля одного узлового города над другими узловыми городами в сети.Результаты измерений показаны в Таблице 1. Видно, что

Таблица 1. Центральность промежуточности узла.

Гуанчжоу, Шэньчжэнь, Фошань, Шаогуань, Хуэйчжоу и Дунгуань имеют более высокую центральность, чем другие города, что указывает на то, что эти города играют контролирующую роль в других узловых городах в сети и являются ядром сети. При этом количество узловых городов весной, осенью и зимой больше, чем летом. Гуанчжоу имеет наивысшую степень центральности в разные сезоны и имеет самый сильный контроль над другими узловыми городами.Вдобавок, центральная степень крупных центральных городов зимой значительно выше, чем в другие сезоны, что указывает на то, что контроль центральных городов над другими городами более очевиден зимой.

4.2. Core-Edge Analysis

Программное обеспечение UCINET 6.0 использовалось для выполнения краевого анализа сети туристических потоков жителей провинции Гуандун в разные сезоны.

На основании результатов анализа, представленных в таблице 2, города в провинции Гуандун, где сеть туристических потоков расположена в основных регионах в течение года, включая Гуанчжоу, Шэньчжэнь, Чжухай, Фошань, Шаогуань, Хуэйчжоу и Дунгуань.На эти узловые города не влияет сезонность, и они являются главными городами в туристическом направлении Гуандун и источником туристов. В то же время общее количество узловых городов в центральном регионе колеблется

Таблица 2. Результаты анализа на границе ядра.

, и количество городов в три сезона — лето, осень и зима — было значительно больше, чем весной. Кроме того, с точки зрения городов, Маомин и Шаньвэй летом находятся только в основном районе, что указывает на то, что эти города имеют более очевидные преимущества в развитии туризма летом.Однако осенью Чжаньцзян находится только в основном районе, что указывает на то, что его развитие туризма более заметно осенью в течение всего года. Кроме того, из сравнения региональной плотности, плотность центральной области значительно выше, чем плотность краевой области, что указывает на более тесную связь туристических потоков между узловыми городами в центральной области. Среди них, в основных районах, основная плотность туристического потока в весенний и зимний сезоны значительно выше, чем в два других сезона, что указывает на то, что узловые города в основной зоне туристического потока жителей в провинции Гуандун более тесно связаны и чаще взаимодействуют в весенний и зимний периоды.В то же время, эта часть также демонстрирует очевидные сезонные характеристики, то есть от весны до зимы взаимодействия между узлами в центральных регионах демонстрируют характеристики «сначала нисходящие, затем восходящие».

4.3. Анализ блочной модели

Чтобы лучше понять сезонные различия в соединениях внутренних секций потоковых сетей туризма, программа CONCOR в программном обеспечении UCINET 6.0 использовалась для сегментации туристической сети жителей провинции Гуандун и превращения ее в межсетевой. -секторная сеть.Результаты анализа показаны на Рисунке 1.

Тип местоположения каждого участка ясен, а сезонные различия очевидны. Среди них, с весны до зимы, первая секция является основным туристическим направлением из двух, трех и четырех секций, а ее внутренние города также являются источниками и направлениями для туристов. В то же время туристическая исходная зона первого участка в основном сосредоточена на третьем и четвертом участках весной, летом и осенью, а зимой расширяется до второго участка.В то время как

Рисунок 1. Жители провинции Гуандун путешествуют по сети раздел взаимоотношений.

Вторая секция — это основное туристическое направление третьей и четвертой секций в весенний и летний сезоны, также существуют более тесные связи между внутренними городами города. Кроме того, второй участок меньше контактирует с другими участками в осенний и зимний периоды и используется только в качестве туристического источника для третьего участка. Третья секция имеет стабильный выход и вход туристического потока с первой частью в течение года, но связь со второй частью изменяется с выхода туристического потока в весенний, летний и осенний сезоны на вход зимнего туристического потока.Тип локации четвертой секции существенно меняется в зависимости от сезона. Он поддерживает стабильный туристический поток с первой секцией в течение года, и две секции являются туристическим направлением и источником туристов друг для друга. Четвертая секция является основным туристическим источником второй секции в весенне-летний сезон, а также существует интерактивная связь с туристическим потоком в третьей секции осенью. Кроме того, в сочетании с положением каждого сезона третий участок осенью и первый участок зимой поддерживают поток туристов с другими участками.Среди них третий участок осенью, первый участок и четвертый участок являются туристическим направлением друг друга и туристическим источником. В то же время он также служит основным туристическим источником второго участка; зимой первая секция и три других секции являются туристическим направлением друг друга и туристическим источником. Что касается результатов резки секций, показанных в Таблице 3, оба типа секций включают Шэньчжэнь, Фошань и Дунгуань. Это показывает, что эти города играют важную роль в туристической сети жителей провинции Гуандун.Поскольку это самое важное туристическое направление в провинции Гуандун, туристический источник охватывает другие города провинции. Наконец, туристический поток между городами в каждом секторе очевиден в четыре сезона в году. В основном он сосредоточен в четырех городах: Гуанчжоу, Шэньчжэнь, Фошань и Дунгуань. Среди них Шэньчжэнь и Фошань не подвержены сезонным факторам, и они поддерживают стабильные туристические потоки с городами в пределах участка в течение всего года.

Результаты этого исследования показывают, что: 1) Пропускная способность туристического потока выдающаяся весной и летом во внутренних узловых городах сети туристических потоков жителей Гуандуна.Количество основных узловых городов весной, осенью и зимой больше, чем летом. 2) «Центральная» структура туристической сети жителей провинции Гуандун имеет очевидные сезонные характеристики. Количество узловых городов в основном регионе летом, осенью и зимой значительно выше, чем весной. Весной и зимой узловые города в центральном регионе также демонстрируют более тесную связь между туристическими потоками. С весны до зимы взаимодействие между узловыми городами в центральном регионе характеризуется «сначала падением, затем повышением».3) В сети туристических потоков жителей провинции Гуандун характеристики каждого участка и связи между участками имеют сезонные характеристики. Типы расположения четырех участков в разные сезоны будут меняться, и существует сезонная разница между выходом и входом туристического потока между разделами.

5. Выводы исследования

· Существуют различия в сезонных характеристиках связей туристических потоков между узловыми городами.Узлы в сети имеют наибольший выход и вход туристического потока весной и летом. Гуанчжоу, Шэньчжэнь, Фошань, Дунгуань и другие крупные узловые города наиболее тесно связаны с другими городами сети и меньше подвержены влиянию сезонных колебаний. Они также демонстрируют сильный контроль над другими городами и составляют ядро ​​сети. Кроме того, количество узловых городов весной, осенью и зимой больше, чем летом. Зимой эффект контроля основных узловых городов в других городах более очевиден.

· Сезонные характеристики структуры «Core-Edge» туристической сети жителей провинции Гуандун очевидны. Гуанчжоу, Шэньчжэнь, Чжухай, Фошань, Шаогуань, Хуэйчжоу, Дунгуань и другие города находятся в центральной зоне сети в течение всего года и узлов. Число городов летом, осенью и зимой было значительно больше, чем весной. Кроме того, между внутренними узловыми городами в центральной области существует более тесная связь туристических потоков, чем в периферийных областях.Весной и зимой узловые города в основных регионах также демонстрируют более тесные связи туристических потоков. В то же время от весны до зимы взаимодействия между узлами в центральных регионах сформировали характеристику «сначала нисходящие, а затем восходящие».

· Существует также определенная сезонность в характеристиках каждого участка и взаимосвязи между участками в сети туристических потоков жителей провинции Гуандун. Четыре типа секций будут меняться в разные сезоны, и между секциями будут сезонные различия в выпуске и вводе туристических потоков.Кроме того, третий участок осенью и первый участок зимой поддерживают стабильный поток туристов с другими участками в течение всего года. Оба типа секций включают Шэньчжэнь, Фошань и Дунгуань. В то же время внутренние города со связями туристических потоков на каждом участке в основном сосредоточены в Гуанчжоу, Шэньчжэне, Фошане и Дунгуане. Среди них Шэньчжэнь и Фошань имеют тесные туристические потоки с городами в этом районе в течение всего года.

Благодарности

Это исследование было поддержано Национальным фондом социальных наук Китая (NSSFC) [номер гранта: 17BJY230].

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации этой статьи.

Цитируйте эту статью

Wang, Z.Y. и Лю Ю. (2020) Сезонные характеристики сетевой структуры туристических потоков жителей провинции Гуандун с точки зрения социальной сети. Открытый журнал бизнеса и менеджмента, 8, 683-695. https://doi.org/10.4236/ojbm.2020.82041

Ссылки

1. 1. Tang, S.T. и Го, Л. (1998) Исследование системы туристических потоков.Туризм Трибуна, 13, 38-41.


2. 2. Wu, J.F. and Bao, H.S. (2005) Исследование расстояния туристического потока. Человеческая география, 20, 62-65.


3. 3. Чжун, С.Е., Чжан, Дж., Хан, Г.С. Ван, Л. и Чжан, Х.Л. (2010) Пространственные закономерности туристического потока: проблемы и перспективы. Человеческая география, № 2, 31-36.


4. 4. Zheng, P., Ma, Y.F., Wang, J.J., Li, J.Y. и Янг, М. (2010) Исследование факторов влияния въездных туристов из США, основанное на теории «толкай-толкай».Человеческая география, № 5, 112-117.


5. 5. Ян, X.Z., Гу, C.L. и Ван, Q. (2011) Исследование движущей силы туристических потоков. Географические исследования, 30, 23-36.


6. 6. Yao, Y.X., Guan, W.H. и Ли, З.Дж. (2016) Анализ пространственно-временной эволюции въездного туристического потока провинции Цзянсу и его влияющих факторов. Наука о туризме, 30, 52-62.


7. 7. Лу, X.B., Chen, X.Y. и Ма, Б. Б. (2015) Масштабы и потенциал туристических потоков в странах Северо-Восточной Азии.Журнал засушливых земельных ресурсов и окружающей среды, 29, 208-213.


8. 8. Zheng, T.X., Wu, R. and Luo, H.Y. (2015) Обзор автоматического обобщения геоморфологии и водной системы. География и информатика, 31, 90-96.


9. 9. Li, Z.F. и Ся, Л. (2013) Пространственные и временные характеристики туристического потока в особый период времени: тематическое исследование Золотой недели в связи с Национальным праздником. Туризм Трибуна, 28, 37-46.


10. 10. Li, C.X., Ma, Y.F. и Чжан Ю.(2012) Режим динамической эволюции индексов регионального доминирования китайских туристических потоков в период с 1993 по 2008 год: эмпирическое исследование, основанное на технологии модифицированной энтропии. Географические исследования, 31, 257-268.


11. 11. Цинь, Дж., Ли, Л.П., Тан, доктор медицины, Сунь, Ю. и Сун, X.R. (2018) Изучение пространственных характеристик въездного туристического потока в Пекин на основе фотографий с геотегами. Acta Geographica Sinica, 73, 1557–1570.


12. 12. Ван, З.Ф. и Ли, X.J. (2011) Динамический анализ пространственно-временных различий координации взаимодействия в отношении въездных туристических потоков и региональной экономики на основе региональных панельных данных 31 провинции за 1993-2011 гг.Экономическая география, 31, 2122-2127.


13. 13. Лю, Дж. С., Ма, Ю. Ф. и Ву Б. (2012) Сетевая структура туристов, въезжающих в Китай. Прогресс в географии, 31, 518-526.


14. 14. Li, C.X., Ma, Y.F. и Чжан Ю. (2012) Эффект пространственного поля и региональная структура концентрации и диффузии Эффект пространственного поля и региональная структура концентрации и диффузии потоков въездного туризма в пространственном и временном масштабе потоков въездного туризма в пространственном и временном масштабе: пример типичного района восточной части Шелкового пути.Scientia Geographica Sinica, 32, 176–185.


15. 15. Zhang, C.H., Ma, Y.F. и Бай К. (2016) Системная связь между туристическим потоком и местом назначения: эмпирический анализ въездного туризма в шести основных городах. Наука о ресурсах, 38, 1013-1027.


16. 16. Ван, Ю.М., Ма, Ю.Ф. и Ван, M.X. (2012) Сетевая структура туристов, въезжающих в Китай. Прогресс в географии, 31, 518-526.


17. 17. Лю Д.Дж. (2018) Пространственная структура и модель развития туристического потока в городской агломерации в среднем течении реки Янцзы.Экономическая география, 38, 217-223.


18. 18. Чен, X.Q. и Хуанг, Ф. (2006) Применение теории игр о бесплатной езде в неравновесной пространственной конкуренции туристических направлений. География и геоинформатика, 22, 70-74.


19. 19. Ян, X.Z. и Ву Дж. (2015) Диахроническое сравнение характеристик структуры сети туристических потоков в Нанкине. Наука о туризме, 29, 35-46.


20. 20. Сюй, М., Хуан, З.Ф., Цао, Ф.Д. и Чжу, Х.З. (2018) Особенности сетевой структуры и факторы влияния туристических потоков на основе анализа онлайн-данных — на примере региона дельты реки Янцзы.Экономическая география, № 6, с. 194-202.


21. 21. Ван, Дж., Ху, Дж., Цзя, Й.Й., Лю, Д.Дж., Сюй, X.T. и Чжу, Л. (2016) Структура городской туристической сети и вид транспорта — на примере Уханьских самодельных туристов. Экономическая география, 36, 176-184.


22. 22. Вэй, Х.Й., Дай, З.Ф., Сюй, X. и Фэн, X.G. (2018) Влияние Шанхайского Диснейленда на сеть туристических потоков Шанхая: с точки зрения цифровых следов туристов на веб-сайте Lvmama. Туризм Трибуна, No.4, 33-45.


23. 23. Ruan, W.Q., Zhang, S.N. и Чжэн, X.M. (2018) Исследование сетевой структуры китайских туристов, путешествующих в Таиланд, и механизма ее формирования. Мировые региональные исследования, № 4, 34-44.


24. 24. Ван С., Цзэн К.Ф., Тонг Дж. И Лю К. (2013) Корреляционный анализ взаимосвязи между туристами и вниманием туристической сети к живописным местам на специальной сессии. Экономическая география, 33, 182-186.


25. 25. Ли, С., Цю, X.Р. и Чен, Л. (2008) Внимание к туристическим достопримечательностям в киберпространстве на основе индекса Baidu: временное распределение и влияние предвестников. География и геоинформатика, 24, 102-107.


26. 26. Sun, Y., Zhang, H.L., Liu, P.X. и Чжан, Дж. (2017) Прогноз объема туристического потока для привлечения туристов на основе степени внимания туристов к туристической сети: тематическое исследование индекса Baidu для различных клиентов. Человеческая география, № 3, 158–166.


27. 27. Дин, X., Wang, J.Q.и Ли, Y.Q. (2018) Исследование характеристик и факторов влияния степени сетевого внимания к туристическим направлениям на основе индекса Baidu: пример Сямыня. Рынок разработки ресурсов, 34, 709-714.


28. 28. Ма, Л. и Сяо, Ю. (2018) Структурные характеристики сети внутренних туристических потоков у типичного городского жителя. Экономическая география, 38, 198-206.


29. 29. Fei, Z.L. и Ван, Дж. А. (2010) Метод анализа социальных сетей и перспективы управленческих исследований.Исследования в области управления наукой и технологиями, № 24, 217-219.