旅游和食物有着密切的联系。食物作为旅游业的重要组成部分,占据游客旅程花销的四分之一,甚至更多。2000年以来,旅游营销组织(DMOs)逐渐意识到可以利用食物吸引游客并增强游客在目的地的体验感,随后,美食旅游(以体验食物为目的的旅游活动)成为旅游研究的热门主题。
美食旅游研究分为2个阶段:①早期的美食旅游研究集中在供给侧,多关注美食对旅游目的地的营销作用;②近年来,研究视角逐渐转移到需求侧,开始关注美食游客的感受。已有美食旅游研究侧重于探讨游客的旅行体验和就餐偏好,缺少对游客就餐移动行为特征的关注。
传统的移动行为研究多采用调查问卷的形式,然而调查问卷数据需要大量人力和时间投入。随着社交媒体平台的发展,地理标记照片、GPS、评论文本、游记数据等众源数据为旅游移动行为研究提供了新的数据源。
游客行为大多是与旅游同伴沟通协商的结果,旅伴对旅游行为的影响引起了关注。已有研究证实,同伴是影响游客旅游行为和旅行体验的因素。美食作为游客在旅途中最乐意分享的事物之一,促进了游客同旅伴的沟通,增强了游客旅途的幸福感。
总的来说,现有美食旅游研究缺少游客就餐行为特征的分析,且忽视了旅伴的影响。本文选取被誉为中国火锅之都的重庆市进行研究,引入社交媒体数据,从网络视角探讨旅伴效应下的游客就餐行为特征,以期从人群移动视角探讨美食旅游中的旅伴效应。
美食已成为游客旅途中乐意分享的热点话题,分析不同旅伴角色下游客就餐行为的差异能更好地理解旅游中的旅伴效应。
重庆地处中国西南部,是渝菜的发源地,也是火锅的发源地之一,于2007年被授予"中国火锅之都"的美誉,吸引了大量美食爱好者。
图1 研究框架
数据来自于全球最大的中文在线旅行网站去哪儿网。该平台提供的游记数据包含基础信息,还包含游客自发填写的出行时间、旅伴角色(独自一人、闺蜜、家庭、情侣、三五好友)、人均消费等信息。
本文获取了重庆市2012-2020年831篇以美食为主题的地理标记游记和重庆市的餐厅数据。经过预处理,提取出647篇有效游记数据和游记涉及的424家餐厅信息。
图2 重庆市网络游记涉及的餐厅分布
社会网络分析法用于分析社会网络的关系结构及其属性,能够对节点之间的关系进行精确的量化分析。本文将餐厅(食物类型)抽象为节点,游客的流动具象成边,移动频次为权重。根据节点和边信息,使用邻接矩阵构建就餐流动网络。
包括度中心性、中介中心性和接近中心性3个指标,用于分析节点在网络中的中心地位以及关键程度。
衡量网络节点关联的紧密程度,是评价网络内部节点交流效率的重要参考指标。
反映任意节点之间的平均距离以及网络的整体效率,用于说明餐厅之间连通需要借助的平均节点数。
使用Louvain算法探测社区结构,它是一种基于模块度的社区发现算法。该算法先将节点自身作为社区标签,每个节点遍历自己的所有邻居节点,尝试将自己的社区标签更新成邻居节点的社区标签,选择模块度增量最大(贪婪思想)的社区标签,直到所有节点都不能通过改变社区标签来增加模块度。
图3 游客食物类型流动变化
图4 不同旅伴角色食物网络度中心性变化
图5 食物网络的社区探测指数分布
图6 社区探测最优结果
将5种特色食物类型划分到3个社区,彼此关系存在明显割裂,呈现"被动保守型"就餐
将5种特色食物类型划分到一个社区,关系密切,呈现"遍历型"就餐
图7 不同旅伴食物流动社区分级
图8 游客就餐餐厅网络
图9 关键餐厅中心性变化
旅伴影响游客对食物类型的选择,家庭游客更倾向选择口味丰富的川菜和特色小吃
旅伴的加入帮助体验更多特色食物类型,亲密关系影响特色食物的体验程度
旅伴增强旅程安全性,促使游客尝试远距离转移,扩大转移范围至5个区县
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