客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的關(guān)系分析——以首都博物館為例王玉霞;王靜【摘要】以首都博物館為例,首先分析了特定時間段內(nèi)首都博物館客流量和網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度之間的變化曲線,發(fā)現(xiàn)首都博物館的客流量和網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度都出現(xiàn)周期性的波動.其次,通過VAR模型結(jié)果分析,驗證了博物館的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對客流量的前兆效應(yīng),表明網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對客流量有著顯著影響,但值得關(guān)注的是首都博物館的客流量對網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響卻并不顯著.根據(jù)實證分析結(jié)果提出提升博物館旅游服務(wù)的對策建議:一是建立網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺,做好預(yù)警工作;二是增強游客體驗,擴大口碑效應(yīng);三是注重網(wǎng)絡(luò)宣傳,增強博物館的影響力.最后文章分析了本研究存在的不足之處.期刊名稱】《北京聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》年(卷),期】2016(030)001【總頁數(shù)】6頁(P75-80)【關(guān)鍵詞】博物館;網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度;客流量;關(guān)系分析;旅游服務(wù)提升建議【作者】王玉霞;王靜【作者單位】北京聯(lián)合大學(xué),北京100101;北京聯(lián)合大學(xué),北京100101【正文語種】中文【中圖分類】G269.271節(jié)假日日益增長的博物館參觀人數(shù)，可以作為一個民族不斷走向文明的標(biāo)志。零門檻、零障礙的免費開放政策擴大了博物館的參觀群體，彰顯了博物館的公益屬性和政府實在的文化惠民舉措。隨著游客數(shù)量的攀升，階段性、突發(fā)性的極限客流出現(xiàn)的機率將逐漸增多，在擁擠的狀況下，一方面游客的參觀環(huán)境沒辦法保障，另一方面人員的安全問題將成為一大隱患。為了保證觀眾的參觀質(zhì)量和文物的安全，避免人滿為患、消除安全事故隱患，客流量預(yù)警工作應(yīng)當(dāng)引起我們的充分重視。但是，同樣值得關(guān)注的是，除節(jié)假日外，博物館門庭冷落的現(xiàn)象仍然時常出現(xiàn)。例如首都博物館這種大型的、現(xiàn)代化博物館，多以散客為主，在假日期間外地游客急劇增多，外地散客在游覽博物館時因為不確定性因素較多，大多數(shù)情況下不會提前預(yù)約，這也是博物館官方網(wǎng)站上預(yù)約功能的缺陷所在。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，許多旅游經(jīng)營者都通過互聯(lián)網(wǎng)這一重要平臺發(fā)布信息，相應(yīng)的互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為游客獲取信息的重要渠道。因此，游客無論是否提前預(yù)約，只要把博物館作為旅游目的地，都會通過網(wǎng)絡(luò)搜索、查詢相關(guān)信息?；诖?，我們可以通過網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)進行更科學(xué)、更精確的預(yù)測和安排，做好預(yù)警工作，而網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度可以很好地實現(xiàn)這一功能。博物館可以對網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的檢測實現(xiàn)常規(guī)化運作，這樣除了能做好日常安排，更重要的是可以在節(jié)假日來臨之際做到人力、物力、財力資源的充分合理利用，保證游客的參觀質(zhì)量以及人身安全，并提高游客的旅游體驗。游客的體驗效果越好，游客重游并進行二次傳播的意愿就越強，博物館的影響力就會不斷增大。在網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與游客流關(guān)系的研究上，國內(nèi)外學(xué)者主要從網(wǎng)絡(luò)信息流對人流的影響、網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度和客流量之間的相關(guān)性、影響因素和研究對象等幾方面進行了闡述。在網(wǎng)絡(luò)信息流對人流的影響方面，Adams等從新信息與通信技術(shù)(ICTs)的地理視角，對網(wǎng)絡(luò)信息在促進印度向美國移民的作用上進行了定性分析，描述了信息流對人流的導(dǎo)引作用，為同類型的研究提供了一種新的思路和方法［1］。Skadberg等發(fā)現(xiàn)好的網(wǎng)絡(luò)體驗?zāi)軌蛑苯雍烷g接地影響人們對旅游目的地的態(tài)度和行為，在一定程度上激發(fā)人們實際到訪的意愿［2］。吳世峰認(rèn)為網(wǎng)站信息流對我國旅游人流有增強作用，信息流的增長快于人流的增長［3］。在網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與客流量之間的相關(guān)性上，龍茂興等人基于百度指數(shù)用戶關(guān)注度數(shù)值的研究發(fā)現(xiàn)，在沒有發(fā)生意外事件與活動的慣常環(huán)境條件下，區(qū)域旅游網(wǎng)絡(luò)的關(guān)注度與實際旅游客流之間具有極強的正相關(guān)性［4］。馬麗君等認(rèn)為游客的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與客流量在時空變化上有較強的相關(guān)性［5］龍茂興和龍珍付也認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的變化是旅游客流變化的前兆［6］。路紫等分析了旅游相關(guān)網(wǎng)絡(luò)搜索量與實際游客人數(shù)之間的相關(guān)性及網(wǎng)絡(luò)信息流對旅游流的導(dǎo)引作用［7］。李山等利用百度指數(shù)，在探討網(wǎng)絡(luò)空間信息流與現(xiàn)實世界旅游流的關(guān)系時，使用的是前兆而不是導(dǎo)引［8］。黃先開等以故宮為例，在探討百度搜索指數(shù)與客流量的關(guān)系時也得出：隨著各個百度關(guān)鍵詞搜索指數(shù)的增加，故宮的實際游客量也會相應(yīng)增加的結(jié)論［9］。龍茂興等人還研究了影響旅游地網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與客流的地區(qū)分布差異及兩者呼應(yīng)關(guān)系顯著性的因素，認(rèn)為影響因素主要有旅游主體、旅游客體和旅游介體三個方面［10］。綜上所述，國外利用網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)專門研究旅游人流的文獻還很少，而國內(nèi)對網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與旅游客流關(guān)系的研究方法上，主要是對網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)進行分析，或者是將搜索的數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)通過圖表的形式進行比較，從而探討它們之間的關(guān)系，而把網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)結(jié)合起來，通過圖表和建立模型的方式來動態(tài)地分析兩者關(guān)系的文獻還很少。另外，國內(nèi)學(xué)者在探討完網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與客流量的關(guān)系后并沒有提出對現(xiàn)實情況中博物館服務(wù)的影響和作用。因此，本文以首都博物館為例，利用百度搜索指數(shù)，運用計量經(jīng)濟學(xué)中的VAR模型，動態(tài)研究網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與實際客流量之間的關(guān)系，并提出提升博物館旅游服務(wù)質(zhì)量的對策建議，為博物館更好地實現(xiàn)旅游服務(wù)提供理論依據(jù)。某一事物網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的高低很大程度上是由搜索數(shù)據(jù)體現(xiàn)出來的，人們在網(wǎng)絡(luò)上對該事物搜索的次數(shù)越多就表示人們對它的關(guān)注度越高。網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與旅游客流量變化之間相關(guān)關(guān)系的形成源于現(xiàn)代人們獲取信息方式的改變，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為用戶獲取資料和信息最快捷的途徑之一，而搜索引擎又是游客從互聯(lián)網(wǎng)上獲取信息最常用的信息檢索工具。一方面，游客通過搜索引擎可以很方便地獲取游前及游中的相關(guān)信息，包括吃、住、行、游、購等各方面信息，以便為出游做好充分準(zhǔn)備。這種搜索數(shù)據(jù)就反映出網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與旅游客流量變化之間的相關(guān)關(guān)系。另一方面，游客旅游結(jié)束后，有的還會通過微博、朋友圈、論壇、博客和空間等方式展示或評價本次旅游，這又成為后續(xù)游客利用搜索引擎檢索的信息庫，同時也提高了各旅游目的地的關(guān)注度。數(shù)據(jù)的獲得本研究中以百度指數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)來反映某旅游目的地的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度。百度指數(shù)是以百度網(wǎng)頁搜索和百度新聞搜索為基礎(chǔ)的免費海量數(shù)據(jù)分析服務(wù)，它反映不同的關(guān)鍵詞在過去一段時間里的用戶關(guān)注度和媒體關(guān)注度。其中，用戶關(guān)注度即為網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，是以數(shù)千萬網(wǎng)民在百度的搜索量為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以關(guān)鍵詞為統(tǒng)計對象，分析并計算各個關(guān)鍵詞在百度網(wǎng)頁搜索中搜索頻次的加權(quán)和，并以曲線圖的形式進行展現(xiàn)［11］。通過分析游客出游前想要獲得的旅游信息的內(nèi)容，選取了首都博物館、首都博物館預(yù)約、首都博物館地址、首都博物館官網(wǎng)、首都博物館門票、首都博物館開放時間等關(guān)鍵詞進行百度指數(shù)的搜索，最后根據(jù)這些關(guān)鍵詞搜索量的大小，確定關(guān)鍵詞為首都博物館、首都博物館地址、首都博物館預(yù)約。因此本文分別收集了這些關(guān)鍵詞在相應(yīng)時間段內(nèi)百度指數(shù)的日搜索量，將數(shù)據(jù)進行疊加，再將其與實際客流量進行比較、分析并建立模型。網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度和實際客流量之間的比較分析選取2013年9月1日—2013年11月30日期間每日進入首都博物館的游客量以及在此期間以首都博物館、首都博物館地址、首都博物館預(yù)約為關(guān)鍵詞的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的數(shù)據(jù)、加和作為研究對象，運用Excel復(fù)制出首都博物館的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度和客流量的曲線圖（如圖1所示）。雖然人們的基本情況不同，但從統(tǒng)計意義上而言，網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)確實存在某種規(guī)律從圖1可以看出，搜索數(shù)據(jù)的變化趨勢與實際旅游客流量的變化趨勢表現(xiàn)出較強的一致性。首都博物館的客流量曲線(由于周一閉館，所以有的客流量為零)和網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度曲線總是以周為周期呈現(xiàn)波動特征。與客流量不同的是，客流量每周的高峰除節(jié)假日外均出現(xiàn)在周末，而網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的高峰期幾乎都出現(xiàn)在工作日。網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度每周出現(xiàn)峰值的時間要比實際客流量出現(xiàn)峰值的時間提前1~3d。因此人們主要在工作日期間搜集各種相關(guān)信息，為周末出游做準(zhǔn)備。模型估計與分析VAR模型鑒于首都博物館客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的關(guān)系，采用非結(jié)構(gòu)化方法建立向量的自回歸模型，即VAR模型。這種模型采用多方程聯(lián)立的形式，它不以經(jīng)濟理論為基礎(chǔ)。在模型的每一個方程中，內(nèi)生變量對模型的全部內(nèi)生變量的滯后項進行回歸，從而估計全部內(nèi)生變量的動態(tài)關(guān)系。p階VAR模型(記為VAR(p))是以N個第t期變量y1ty2t...,yNt為應(yīng)變量，以N個應(yīng)變量y1ty2t....yNt的最大p階滯后變量為解釋變量的方程組模型，定義式為EYt-i+Ut二niYt-1+n2Yt-2+..「PYt-P+Ut,式中，ni(i=12...,P)是第i個待估參數(shù)NxN階矩陣;Ut=(u1tu2t...uNt)T是Nx1階隨機誤差列向量;p為模型的最大滯后階數(shù)。VAR模型的建立本文將旅游客流量(rs)、網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度(gzd)作為內(nèi)生變量，估計兩者之間的動態(tài)關(guān)系。但是在建立模型之前，兩序列必須滿足以下條件：為避免客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度指標(biāo)變量的不平穩(wěn)而產(chǎn)生偽回歸現(xiàn)象，需利用Eviews軟件，采用ADF方法檢驗兩序列的平穩(wěn)性。客流量和關(guān)注度的ADF值分別為-3.310199和-4.381132，小于5%的臨界值，概率P值分別為0.0175和0.0006均小于0.05?？土髁?、關(guān)注度序列在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即客流量和關(guān)注度的原序列是平穩(wěn)的。變量間具有相關(guān)關(guān)系是建立VAR模型的基礎(chǔ)，具體可用格蘭杰因果關(guān)系來進行檢驗，但首先要根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則(AIC)和施瓦茨準(zhǔn)則(SC)值最小的原則確定模型中的最大滯后階數(shù)P。根據(jù)AIC和SC值最小的原則確定模型中的最大滯后階數(shù)為2。對兩變量進行格蘭杰(Granger)因果關(guān)系檢驗，檢驗結(jié)果如表1所示。由表1可知，客流量和關(guān)注度之間存在單向的格蘭杰因果關(guān)系，即客流量不是影響網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的重要因素，而網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度是客流量的格蘭杰原因，因此，在一定程度上可以認(rèn)為首都博物館的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對客流量存在前兆效應(yīng)?？土髁坎皇蔷W(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的格蘭杰原因，即在一定程度上客流量的變化不是引起網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度變化的原因，出現(xiàn)該結(jié)果是否是因為首都博物館的社會鏈條較短、影響力不大、不能引起游客二次出游的動機，這是一個值得進一步探討的問題。對于含有兩個變量的VAR(2)模型，用線性方程組可表示為O將內(nèi)生變量旅游客流量(⑸、網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度(gzd)對它們的滯后項進行回歸，得到以下方程rs=-0.0518003778223xrs(-1)+0.0218192130378xrs(-2)+4.2487440218xgzd(-1)+0.900366314563xgzd(-2)+145.243798035,gzd=-0.0261634893097xrs(-1)-0.00693768077323xrs(-2)+0.610323780574xgzd(-1)+0.23260529399xgzd(-2)+313.049300139。式中，兩個方程的擬合優(yōu)度R2rs=0.619516,R2gzd=0.552605。滯后一天和滯后二天的關(guān)注度的回歸系數(shù)均為正，表明其與實際游客量存在正相關(guān)，也就是說，隨著前兩天搜索量的增加會引起實際游客量的相應(yīng)增加，只是增加的幅度不同而已。而滯后一天和滯后兩天的游客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度并沒有出現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，即前兩天客流量的增加不能引起網(wǎng)絡(luò)搜索量的增加。脈沖效應(yīng)函數(shù)分別給客流量和網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度一個沖擊后，得到如圖2所示的首都博物館客流量和網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。其中橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)/天，縱軸表示客流量/人或網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度/人次，實線代表脈沖響應(yīng)函數(shù)，代表客流量對自身和網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度沖擊的反應(yīng)，或者是網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對自身和客流量沖擊的反應(yīng)。虛線表示正負(fù)2倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。從圖2可以看出，當(dāng)給客流量一個正沖擊后，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對客流量的沖擊從一個較小值不斷趨向于零，說明客流量的增加對網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度沒有太大影響。當(dāng)給網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度一個正沖擊后，客流量在前3天的反應(yīng)很大，在第2天達到最大值，而后逐漸趨于平穩(wěn)，而且此反應(yīng)具有較長的持續(xù)效應(yīng)，這說明給網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度一個沖擊也會給客流量帶來同向的沖擊，即網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的增加會引起客流量的增加，且在第2天客流量增加的數(shù)量最多。方差分解方差分解能夠給出對VAR模型中的變量產(chǎn)生影響的每個隨機擾動項的相對重要性的信息。對首都博物館的客流量和網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度進行方差分解，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的沖擊對客流量的方差分解貢獻率達到了30.707%，說明網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的變化對客流量變化的影響較大；而客流量的沖擊對網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的方差分解貢獻率不足10%，說明客流量的變化對網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的變化影響不大，可以表明首都博物館的游覽內(nèi)容并沒有成為游客進行二次營銷的內(nèi)容。通過實證分析，揭示了網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與首都博物館游客流量之間的相關(guān)關(guān)系，并得到如下結(jié)論:首先，從案例的結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，在一定程度上證實了旅游目的地網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對客流量存在前兆效應(yīng)，本文的研究結(jié)果顯示網(wǎng)絡(luò)的關(guān)注度越高，說明未來1~3d的實際客流量就越大。其次，通過案例還可以看出博物館實際客流量的變化對網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的變化沒有影響或影響不大。因此，針對以上結(jié)論我們可以提出以下3個提升博物館旅游服務(wù)水平的對策建議。博物館可以利用網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對客流量的前兆效應(yīng)，建立網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)監(jiān)測和發(fā)布平臺，該平臺主要監(jiān)測和發(fā)布博物館在各搜索引擎上的搜索量。博物館官網(wǎng)上預(yù)約平臺顯示的數(shù)據(jù)可以近似認(rèn)為是實際到訪人數(shù)，而網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)監(jiān)測和發(fā)布平臺可以發(fā)現(xiàn)潛在的客戶量，兩平臺互補結(jié)合，可有效提高客流量的預(yù)測效果。尤其對于易發(fā)生游客擁擠的假期，可以及時發(fā)布預(yù)警并分流游客，做好館外與館內(nèi)的旅游接待服務(wù)，另一方面游客可以通過該平臺避開游覽高峰期，合理安排游覽日程。通過案例還可以看出博物館實際客流量的變化對網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的變化沒有影響或影響不顯著，可能與人們在游覽完博物館之后進行二次傳播的意愿不強烈有關(guān)，因此，博物館需要加強游客體驗，擴大口碑效應(yīng)，最有效的途徑之一就是充分利用科技。科技在博物館的復(fù)興中起到了重要作用，通過技術(shù)和數(shù)字工具讓觀眾更好地理解博物館及其藏品，為觀眾提供更為個性化的服務(wù)和新信息，讓觀眾在游覽之后能夠有所得，以便增強游客自覺傳播的意愿。注重網(wǎng)絡(luò)宣傳，增強博物館的影響力。在互聯(lián)網(wǎng)和移動客戶端時代，在旅游目的地形象的形成過程中網(wǎng)絡(luò)起到了重要作用［12］。一方面人們對旅游目的地形象的初步感知和進行旅游目的地選擇時，互聯(lián)網(wǎng)逐漸成為不可替代的工具。與此同時，互聯(lián)網(wǎng)影響的廣泛性、信息傳播的及時性以及應(yīng)用的普及性等特點，也使其成為博物館宣傳和塑造博物館形象最主要的途徑之一。博物館應(yīng)該充分利用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)監(jiān)測和官方網(wǎng)站信息發(fā)布平臺做好潛在游客信息搜集階段的網(wǎng)絡(luò)宣傳工作以及日常展覽信息的更新發(fā)布工作。不足之處：在對研究對象內(nèi)在機理的深入研究和關(guān)鍵詞的選取上還有待進一步的完善。選取關(guān)鍵詞時要保證準(zhǔn)確、全面，雖然本文也運用了一些技術(shù)方法去補充、篩選和確定關(guān)鍵詞的選取，但還是無法完全剔除主觀因素的影響，這也是需要進一步加強的地方?！鞠嚓P(guān)文獻】[1]AdamsP,GhoseR.TheconstructionofaspacebetweenIndia[J].Progressinhumangeography,2003,27(4):414-437.[2]SkadbergYX,SkadbergAN,KimmelJR.Flowexperienceanditsimpactontheeffectivenessofatourismwebsite[J].Informationtechnology&tourism,2005(7):147156.吳士鋒