Research on Ice and Snow Tourism

Research on the influence of 2022 Winter Olympic Games on the tourism destination image of Zhangjiakou: Based on UGC text analysis

  • XU Linlin , 1, 2 ,
  • ZHOU Bin 3 ,
  • YU Hu , 1 ,
  • ZHANG Pengfei 4
Expand
  • 1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, CAS, Beijing 100101, China
  • 2. College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • 3. Department of Tourism, Ningbo University, Ningbo 315211, Zhejiang, China
  • 4. School of Economic and Management, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, Hebei, China

Received date: 2022-07-04

  Accepted date: 2023-01-16

  Online published: 2023-02-22

Abstract

The impact of mega-events on the tourism destinations image (TDI) has a time-series dynamic feature, and the analysis of the inner mechanism is conducive to promoting destination marketing and competitiveness. This paper adopted Python data mining technology and natural language processing technology (NLP) to crawl the travel reviews of well-known domestic travel websites and established a dataset based on long time series and large sample data. The analysis framework is constructed from the “cognitive-emotional-overall” dimensions to explore the temporal change of Zhangjiakou's TDI during the bidding period, preparation period and warm-up period of the 2022 Winter Olympic Games. In this way, the potential impact and mechanism of the Winter Olympics on the TDI in a special period and in a specific way can be analyzed. The results show that: (1) The composition elements of Zhangjiakou's TDI are becoming increasingly diversified and the effect of the Winter Olympics is becoming more and more significant. The key degree of ice and snow tourism image under the influence of the Winter Olympics is increasing, and it has experienced the refinement process of changing from vague to concrete image. Positive emotions are becoming more prevalent. (2) The Winter Olympic Games have a progressive influence on the TDI of Zhangjiakou City, which exerts its effect through the construction of tourism experience, the projection of image and the halo effect of brand perception. The Winter Olympics promote product innovation, infrastructure upgrade and service level improvement in Zhangjiakou, which will have a positive impact on the TDI by improving the visitor experience. This paper explores the dynamic impact path of the Games on the changing image of city tourism, which is a guide for host cities to change the TDI through festivals and post-event marketing.

Cite this article

XU Linlin , ZHOU Bin , YU Hu , ZHANG Pengfei . Research on the influence of 2022 Winter Olympic Games on the tourism destination image of Zhangjiakou: Based on UGC text analysis[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2023 , 42(2) : 422 -439 . DOI: 10.11821/dlyj020220714

1 引言

旅游目的地形象(tourism destination image,TDI)影响游客出行选择、消费决策、情感认同和推荐意愿[1],积极正面的城市TDI是取得竞争优势的关键[2]。城市TDI作为城市形象的感知维度之一,正在深刻地影响着城市旅游发展战略和营销模式。节事活动包含节庆和特殊事件,作为具有人类印迹和自然特征的一种旅游吸引物,是一个由人类建构的符号化过程[3]。对于现代城市发展而言,大型节事活动的举办已经成为一种改善城市旅游形象、扩大旅游展示面、传播旅游内涵文化的重要媒介[4]。2015年7月31日,中国成功获得2022年第24届冬季奥林匹克运动会的举办权,北京联合张家口申奥成功,张家口赛区承办了超过半数的冬奥会比赛项目。冬奥会作为国际最高等级的冰雪运动赛事和大型国际体育赛事,具有投资规模大、影响面广的特征,是改善主办城市旅游形象的催化剂[5]。冬奥会从申办成功开始就受到全球瞩目,对东道主城市旅游形象的影响是一个长期、复杂的过程。从动态视角切入研究2022年冬奥会对张家口城市TDI的影响,进行时间序列上的纵向对比,把握不同时段冬奥会对城市TDI的作用效果和影响强度,有助于总结城市TDI的阶段性发展规律及新冠疫情特殊时期冬奥会对城市TDI的作用机制,为城市旅游形象改善和营销措施跟进提供借鉴。
随着Web 2.0和移动互联网技术的应用普及,用户生成内容(user-generated content,UGC)作为表征游客对旅游地感知的新方式[6],一方面反映了游客对于游览城市旅游形象的真实认知,另一方面通过对旅游和城市TDI的认知建构和对外传播,影响潜在出行群体的目的地选择和消费决策。UGC包含的文本、图片、音频、视频等内容提供了大量直观的非结构性数据,覆盖群体广、真实性强,具有时间序列上的连续性,为深入研究TDI感知的动态演变创造了条件。目前研究多使用基于游客问卷调查的因子分析[7]、IPA分析[8]、结构方程模型[9]、语义差别量表等定量方法[10],以及内容分析法[11]、扎根理论法[12]和认知地图法[13]等质性方法。其中,基于UGC文本的内容分析现已成为TDI评价的重要手段。UGC在文本样本量、时间跨度和群体广度等方面具有显著优势,能够直观、有效地反映游客对于城市旅游形象的心理认知状态。相关研究多基于游记或游客撰写的评价,运用高频词分析[14]、情感分析[15]、语义网络分析[16]、扎根理论编码[17]、LDA主题聚类[18]等展开评价。然而,上述研究仅关注TDI的表征分析,多为一年内不同案例地的短期静态分析,长时间序列下重大节事活动对城市TDI的动态影响研究仍有待进一步挖掘。
因此,本研究选取2022年冬奥会的核心举办地张家口作为案例地,从TDI的“认知-情感-整体”三维视角切入,探究2022年冬奥会申办期、筹备期、预热举办期3个阶段张家口城市TDI的时序变化特征,总结冬奥会对城市TDI的影响作用机制,以期为冬奥会东道主城市的旅游形象建构、提升与营销提供借鉴。

2 文献综述与分析框架

2.1 城市旅游地形象

20世纪60年代对地理学计量革命的反思过程中,人文地理学出现了从“空间行为”到“空间中的行为”的转向,行为主义学派逐渐形成,开始关注人类空间行为的决策和认知过程,以及个体、空间与心理要素之间的联系,更加强调人的主观体验在地理学中的地位[19]。城市TDI即是影响游客时空行为的重要因素,TDI相关研究兴起于20世纪70年代,1998年引入中国,研究内容涵盖概念辨析、构成要素、测度方式、影响机制、提升策略等方面[20]。形象概念的异构性、复杂性和动态性导致TDI具有多种定义,目前大多数研究倾向于认同以下概念:TDI是个人对特定目的地的知识、感受和整体感知的心理表征[21]。TDI本身不是客观存在的实体,而是高度主观化的概念[22]。从游客和旅游供给方的视角出发,可以将TDI划分为投射形象与感知形象,两者之间存在动态响应的互动过程[23],游客的感知形象会受到旅游体验、旅游地投射形象、游客个人因素等多重要素影响[24]。针对旅游地感知形象的结构,一般将其分为三维度结构、因果网络结构和“核心-边缘”结构三类:① 三维度结构。Echtner等将TDI划分为“属性-整体轴”“功能-心理轴”和“普通-独特轴”3个维度[25]。② 因果网络结构。Kim等将TDI解构为认知、情感和意动3个维度[26]。Stylidis等在此基础上将TDI划分为认知形象、情感形象和整体形象[27]。认知形象和情感形象都对整体形象有直接影响[28]。Yuksel等还证实情感形象能够在认知形象和整体形象之间发挥中介作用[29,30]。③ “核心-边缘”结构。目的地形象由少数头部形象和大量长尾形象构成,遵循幂律分布特征[31]
时间是TDI始终处于复杂动态变化过程中的重要维度[32]。随着旅游地生命周期阶段的推进,旅游产品业态和服务供给水平处于动态演化之中,供给方构建的旅游形象也随之变化。加上自然景观的季相变化引起的季节波动性,导致游客主观形象感知的季节差异[33]。如Smith研究巴塞罗那百年来的城市TDI演变历程,发现政府可以通过遗址、节事活动、建筑等重塑城市形象[34]。对于游客而言,TDI是旅游地客观投射影响下的主观建构,对旅游目的地的感知形象会随游览阶段(游前、游中、游后)、涉入程度的发展而演变[35]。大型节事活动对旅游地形象的提升具有正面影响[36]

2.2 节事活动对城市TDI的影响

节事活动是建构、传播城市TDI的重要路径,根据相关研究成果可将其作用路径归纳为以下4点:① 节事活动形象的传导、转移作用。东道主城市举行具有强大节事形象的国际级赛事时,能够实现节事形象向TDI的转移[37],有研究发现节事活动通过影响城市视觉形象、城市行为形象、城市理念形象,综合塑造城市TDI[38]。② 媒体宣传曝光发挥“放大器”效应。节事举办前、中、后期均有侧重点不同的媒体宣传报道,积极正面的信息传递有利于提升城市的知名度和美誉度[39]。③ 节事活动作为城市旅游吸引物的一部分,对于城市TDI具有补充作用。节事活动留下有形或无形的文化遗产,塑造独特的城市特质[40],增强当地居民地方认同感、自豪感,营造和谐包容的城市氛围[41]。④ 通过推动城市更新发挥间接效应。节事活动的举办可以吸引外来投资,推动相关产业发展,并带动场馆新建或改造、基础设施建设、环境质量改善,提升举办城市的社会、经济、环境效益[42],有助于TDI的整体提升。
冬奥会作为国际范围内最高规模的冰雪体育赛事,也具有上述效应。如相关研究发现游客对巴西奥运会的形象感知正向影响东道主国家的TDI[43,44]。2006年意大利都灵冬奥会改变了原有的“工业城市”形象,成为都灵城市更新的催化剂[45]。但也有学者发现不同之处,由于冬季奥运会的规模和性质(冬季和山地项目的特殊性,具有特定自然和气候特征的小区域比赛等)不同于夏季奥运会,冬奥会在城市与游客之间建立的联系强度要弱于夏季奥运会[46]。Hahm的研究表明,韩国平昌冬奥会的前、中、后期,国家形象和目的地形象没有显著变化[47]。但以上研究多基于问卷调查开展,缺乏长时间序列的历时性分析,并且冬奥会举办城市的规模具有大小之分,其对城市TDI的影响难以一概而论,Hahm关于韩国平昌的分析结论是否适用于其他不同发展背景和规模体量的城市?目前不同情境下城市的对比分析严重不足,对影响作用机制的研究也需深入分析。

2.3 本研究的分析框架

2015年7月31日,2022年冬奥会申奥成功,各项筹备工作有序推进;2019年5月10日北京冬奥会进入1000天预热[48],冰雪运动推广全方位铺开,冰雪旅游市场发展驶入快车道;2022年2月4—20日,北京冬奥会正式召开,冬奥氛围达到顶峰期。因此,本研究选取申办期(2015年以前)、筹备期(2016—2019年)、预热举办期(2020—2022年)3个阶段分析张家口城市TDI的动态变化特征。本文研究框架的搭建与城市TDI结构密切相关(图1),因果网络结构能够在把握TDI内在维度的同时,理解游客感知视角的TDI形成机制,主要包括“认知-情感-意动”和“认知-情感-整体”两类框架,由于本研究仅对游客游览后的游记、评价文本进行分析,不需考虑意动形象这类反映游客未来行为意图的维度,因此选取“认知-情感-整体”的分析思路。认知形象是游客对旅游目的地各方面属性的感知,与目的地的旅游吸引物密切相关[27],针对文本中的名词和动词运用TF-IDF高频词提取和词云图,分析不同时段的认知形象特征;情感形象是游客对目的地的感受和情绪反应,可以是积极情感、消极情感或中性情感[29],运用SnowNLP情感极性分析判断情感形象的整体演变趋势;整体形象是指游客对目的地的整体印象,是一种大于各部分之和的整体感知[49],采用隐含狄利克雷分布模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA)在文本名词、动词、形容词中提取主题信息,通过聚类结果体现张家口的整体形象。
图1 本研究的分析框架

Fig. 1 The analytical framework of this study

3 研究方法与数据来源

3.1 研究区概况

张家口市隶属于河北省,紧邻北京市北部地区,是京津冀经济圈和冀晋蒙经济圈的交汇点,旅游资源以草原风光、长城文化、文物古迹见长,旅游景点众多(图2)。张家口市存雪期长达150多天,是2022年冬奥会的核心举办城市之一。2021年雪季,张家口市接待游客246.2万人次,冰雪旅游产业蓬勃发展。为迎接北京冬奥会,张家口市建设了国家跳台滑雪中心、国家越野滑雪中心、国家冬季两项中心、云顶滑雪公园等场馆,承办2022年冬奥会自由式滑雪、单板滑雪、跳台滑雪、越野滑雪、北欧两项以及冬季两项等雪上项目。截至2022年,张家口市建成大型滑雪场9家,拥有高、中、初级雪道177条,总长度164 km。建成滑冰馆20座,直接参与滑冰体验和培训人数超过6万人,累计承办和举办国际、国内冰雪赛事活动300多项(次)。
图2 张家口市主要旅游景点的分布图

Fig. 2 The distribution of main tourism attractions in Zhangjiakou City

3.2 数据来源及数据预处理

3.2.1 数据来源

本研究以全面、客观、准确为原则,选取携程网、马蜂窝、去哪儿网、同程网和穷游网共5个国内知名旅游门户网站作为分析数据源。调用Python第三方库Selenium编写网络爬虫代码,爬取2022年4月19日之前各大旅游B2C平台中关于张家口市的游客评论和游记文本。作为非结构数据,网络文本通常存在较多的噪音,需要对数据进行清洗[50]。首先去除内容的html标签,过滤重复文本及仅包含图片、视频和广告的游记,删除与张家口无关的游记内容。经过文本初筛,共得到6222条游客评论、2587篇游记,共计7940247字的文本用于分析,数据时间跨度为2000年3月26日至2022年4月19日(表1)。
表1 不同旅游B2C平台数据量统计

Tab. 1 Data volume statistics of different B2C tourism platforms

数据类型 携程网 马蜂窝 去哪儿网 同程网 穷游网
景点点评 3461 689 1100 502 470
游记 1773 258 270 85 201

注:搜索日期为2022年4月19日。

3.2.2 数据预处理

使用Python中精度最高、使用最广泛的中文分词库Jieba对数据进行分词处理,分词结束后遵循以下步骤进行数据预处理:① 去除停用词:删除英文、空格和特殊符号,并综合使用哈工大停用词表、百度停用词表等对分词结果进行过滤,剔除“你”“我”“的”“和”等高频但无实际意义的字词,以及语气助词、副词、介词等;② 同义词替换:将同一词汇更改为统一表述以提高分析准确性,比如将“冬季奥运会”和“冬奥会”统一为“冬奥会”,将“雪场”和“滑雪场”统一为“滑雪场”等。

3.3 研究方法

3.3.1 TF-IDF算法

TF-IDF是一种用于数据挖掘的常用加权技术,通过词频(term frequency,TF)和逆文件频率(inverse document frequency,IDF)这两项指标的乘积来实现关键词的判断提取和权重计算。词频TF表示关键词在文档中出现的频率,通常会被归一化处理以防止文本篇幅的影响,计算公式为:
T F ( w ) = N w N
式中: T F ( w )表示词 w的词频; N w是某一文档中词 w的出现次数; N为该文档中的总词条数。
逆文件频率IDF可以由总文档数目除以包含该词语的文档数目,再将商取对数得到,计算公式为:
I D F ( w ) = l n Y 1 + Y w
式中: I D F ( w )表示词 w的逆文件频率; Y是文本库的文档总数; Y w为包含词 w的文档数,加1以避免所有文档都不包括该词导致分母为0的情况。如果包含关键词 w的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力。借助TF-IDF算法对文本库中的每个词计算TF-IDF值,并按照从大到小的顺序排序,可以挖掘出城市TDI的关键词。

3.3.2 LDA主题聚类

LDA是David等在2003年提出的一种无监督学习算法,包含词、主题和文档三层结构,用来识别大规模文档集或语料库中潜藏的主题信息[51]。本研究通过LDA主题聚类算法,计算出包含主题概率及主题下对应词语分布概率的主题向量,得出张家口城市TDI的聚类结果。
本研究选择困惑度(perplexity)这一指标确定文档中最优的主题个数。困惑度常用来度量一个概率分布或概率模型预测样本的优劣程度,可用于调节主题个数[52],公式为:
p e r p l e x i t y ( D ) = e x p d = 1 M l g P ( W d ) d = 1 M N d
式中:D表示文档中所有词的集合;M表示文档数量; W d表示文档d中的词; N d表示每个文档中d的词数; P ( W d )表示文档中词出现的概率。困惑度越低,概率模型对样本的预测性越高。

4 结果分析

4.1 认知形象分析:形象演变的表现特征

选取3个阶段TOP 20的关键词并比较TF-IDF值的变化情况(表2)。通过对关键词进行两次筛选,提炼出张家口市的旅游吸引物并绘制词云图(图3),分析3个时段游客对张家口旅游吸引物感知的演变情况。
表2 三阶段关键词TOP20及TF-IDF值

Tab. 2 TOP20 keywords and TF-IDF value in three periods

序号 2015年前 2016—2019年 2020—2022年
关键词 TF-IDF值 关键词 TF-IDF值 关键词 TF-IDF值
1 草原 0.0530 草原 0.0806(↑) 草原 0.0744(↓)
2 高速 0.0286 景区 0.0270(↑) 滑雪 0.0409(↑)
3 北京 0.0278 张家口 0.0263(↑) 滑雪场 0.0341(↑)
4 张家口 0.0247 酒店 0.0249(↑) 景区 0.0323(↑)
5 收费站 0.0220 公里 0.0219(↑) 酒店 0.0314(↑)
6 景区 0.0192 天路 0.0194(↑) 太舞 0.0282(↑)
7 张北 0.0176 高速 0.0191(↓) 张家口 0.0244(↓)
8 门票 0.0175 坝上 0.0186(↑) 小镇 0.0218(↑)
9 宾馆 0.0175 北京 0.0184(↓) 崇礼 0.0210(↑)
10 坝上 0.0128 张北 0.0175(↓) 雪道 0.0184(↑)
11 住宿 0.0119 自驾 0.0158(↑) 自驾 0.0176(↑)
12 国道 0.0111 风景 0.0140(↑) 北京 0.0172(↓)
13 时间 0.0111 桦皮岭 0.0134(↑) 张北 0.0163(↓)
14 景色 0.0101 滑雪 0.0124(↑) 公里 0.0157(↓)
15 内蒙 0.0099 住宿 0.0119(↓) 天路 0.0155(↓)
16 行程 0.0098 门票 0.0112(↓) 体验 0.0154(↑)
17 长城 0.0097 野狐岭 0.0107(↑) 景点 0.0153(↑)
18 路况 0.0092 古城 0.0106(↑) 坝上 0.0151(↓)
19 蔚县 0.0086 蔚县 0.0099(↑) 高速 0.0133(↓)
20 旅游 0.0081 长城 0.0095(↓) 风景 0.0131(↓)
图3 张家口旅游吸引物认知形象词云图

Fig. 3 The word cloud of cognition image of tourism attractions in Zhangjiakou City

4.1.1 申办期:草原自驾为认知形象主体

“草原”为张家口城市TDI最核心的认知要素,TF-IDF值为0.053,远超其他要素。该时期与“草原”相关的“坝上”“张北”等关键词权重也位于前列。张家口是京津冀地区重要的自驾旅游目的地,“高速”“路况”等与自驾游直接相关的关键词TF-IDF值也整体较高。此阶段,张家口的旅游吸引力主要来自草原、森林、沙漠的大尺度景观。由图3可知,张北草原天路、桑干河大峡谷、怀来天漠等自然景观占据游客认知形象的主体,“长城”“古城”等人文景观认知度不高。而“滑雪”等冰雪旅游形象要素尚属认知边缘,关键词权重未能进入TOP20。

4.1.2 筹备期:冰雪旅游形象要素开始显现

该阶段游客对TDI的感知要素呈现多元化趋势,张家口市冰雪旅游形象要素显著增加。“滑雪”的TF-IDF值由申办期的0.0054增加至筹备期的0.0124,“崇礼”“滑雪场”等旅游吸引物也在词云图中有所体现。自然景观仍然占据认知形象主体,同时游客对人文类旅游资源的认知形象加深,“博物馆”“城墙”“文化”“建筑”的认知度显著提升,鸡鸣驿古城、大境门、长城等历史文化遗址均成为重要旅游吸引物。非物质文化遗产也开始成为张家口市TDI的重要组成部分,包括蔚县最具代表性的打树花、剪纸艺术以及美食文化等。作为军事重镇的张家口市,草原游牧文化和中原农耕文化相互交融,历经朝代更迭和社会变迁,留下较多文化遗产,TDI呈现自然景观、人文景观、冰雪旅游多元并存的格局。

4.1.3 预热举办期:冰雪旅游形象要素显著增加

预热举办期间,张家口市冰雪旅游迈向高速发展阶段,“滑雪”的TF-IDF值已增至0.0409,仅次于“草原”。“崇礼”“滑雪场”“雪道”等关键词权重均呈现倍增趋势。北京冬奥会筹备对张家口市的基础设施产生大幅改善,加之国家对冰雪经济的大力推动,“太舞滑雪小镇”“万龙滑雪场”“密苑云顶乐园”等滑雪度假村、滑雪场的关键词权重显著提升。滑雪已不仅是一个整体的认知形象,还随着张家口冰雪旅游的高速发展不断细化,“太舞”“万龙”“云顶”等滑雪场、滑雪小镇独立成为游客感知的目的地形象。冰雪旅游吸引物在认知形象中的地位快速升高,与张家口传统旅游吸引物共同支撑张家口旅游发展。预热举办期“冬奥会”也进入关键词权重TOP50范畴,表明冬奥会已成为游客对张家口城市认知形象的重要意向元素。
对旅游景区、滑雪场等旅游吸引物的TF-IDF值进行空间可视化处理(图4),可以进一步分析游客对张家口市主要旅游吸引物认知度的时空分布和演化情况。申办期,旅游者认知集聚区以张北草原天路为中心,沿海张高速一线延伸,天鹅湖、野狐岭、大境门等景区的认知度均居于较高水平;筹备期,原草原天路集聚区的总体认知度有所下降,位于坝下崇礼与坝上张北交界处的桦皮岭自然风景区的认知度得到提升,同时,崇礼县涌现出一批新的滑雪场和冰雪度假地,包括太舞滑雪小镇和富龙滑雪场等;预热举办期,张家口市形成了张北草原自驾区与崇礼冰雪旅游区的双核心结构。在冬奥会带来的知名度提升、冰雪产业快速发展等多重带动下,张家口冰雪旅游地的认知度迅速提升,且在崇礼县高度集聚。这种集聚与区域冰雪产业的快速发展相辅相成,冰雪全产业链条的发展也有利于下游冰雪旅游消费的全面升级,从而对张家口城市TDI产生积极影响。
图4 张家口市主要旅游吸引物认知度的空间分布

Fig. 4 Distribution of the perception of the main tourism attractions in Zhangjiakou City

4.2 情感形象分析:情感倾向的时序变化

为了计算和分析情感极性,本文调用Python中的SnowNLP库,载入BosonNLP情感词典计算三阶段每条文本的情感得分。整体情感分布如图5所示,图中横坐标代表情感得分,越靠近0消极情感越高,越靠近1积极情感越高。在参考前人文献基础上[53],将情感得分0.6以上的文本划分为积极情感,0.4以下的文本划分为消极情感,介于0.4~0.6之间的界定为中性情感,其情感倾向变化如表3所示。游客对张家口市的整体情感呈现两极分化、中部凹陷的U字形,且以积极情感为主。从时序变化来看,从2022年冬奥会申办到筹备、预热举办阶段,积极情感占比不断上升,由77.32%上升至82.67%,消极情感则呈现相反的变化趋势,由19.71%下降至13.36%,中性情感较为稳定。
图5 旅游者整体情感极性分析

Fig. 5 The overall emotional tendency distribution of tourists

表3 三时段情感倾向变化

Tab. 3 The transformation of emotional tendency in three periods (单位:%)

申办期 筹备期 预热举办期
积极情感 77.32 79.81 82.67
中性情感 2.97 4.11 3.97
消极情感 19.71 16.07 13.36
北京冬奥会影响下,游客对张家口产生了正面的情感倾向变化,进一步对表达积极情感的文本进行剖析,可以发现其潜在原因是多元的:一方面,冬奥会提升了张家口的城市知名度和美誉度,“冬奥之城”成为张家口对外宣传的城市名片,尤其进入预热举办期后,张家口借助城市景观进行冬奥氛围的营造,如文本中提到“随处可见2022冬奥会的宣传雕塑”,冬奥文化符号的具象化能够直接影响旅游消费者的情感体验,正如文本中评价“大好河山张家口,一座正在冉冉升起的奥运城市”;另一方面,冬奥会对张家口旅游基础设施和服务水平的提升,也对张家口情感形象产生积极影响,根据UGC文本可知,游客对冬奥会举办场地的满意度和认同感普遍较高,如“云顶不愧是冬奥会比赛场地,从设施到雪道都很棒”等评价,冬奥会的品牌附加价值得到充分体现。

4.3 整体形象分析:形象主题的聚类挖掘

通过困惑度来判断提取的最优主题个数,选择困惑度下降的拐点所对应的主题数作为LDA模型训练的最优参数。结合困惑度结果(图6),根据奥卡姆剃刀定律[54],本文研究选择7个潜在主题,分析3个阶段主题挖掘结果,探讨2022年冬奥会对张家口城市TDI的影响规律。
图6 困惑度折线图

Fig. 6 The line chart of confusion degree

依据主题关键词划分结果(表4),可以将张家口城市TDI的整体形象归纳为旅游体验、旅游交通、旅游服务3个方面,其中旅游体验又可细分为“草原风情”“历史文化”“冰雪旅游”“生态旅游”等主题。从七大聚类主题的时序变化来看,3个阶段的主题类型稳中有变,旅游体验相关主题变化较大,旅游交通和旅游服务则基本保持稳定。
表4 主题聚类结果及权重

Tab. 4 Topic clustering results and weights (单位:%)

主题排序 申办期 筹备期 预热举办期
主题1 草原风情(25.77) 草原自驾(24.18) 历史文化(22.06)
主题2 历史文化(19.73) 冰雪旅游(21.59) 草原风情(18.52)
主题3 营地户外(13.98) 历史文化(20.19) 冰雪运动(16.15)
主题4 旅游服务(11.59) 旅游交通(11.00) 旅游服务(13.98)
主题5 旅游交通(10.06) 旅游服务(9.85) 生态旅游(10.19)
主题6 生态旅游(9.96) 草原风情(8.37) 地方美食(9.49)
主题7 冰雪旅游(8.91) 民俗文化(4.82) 冰雪度假(8.80)

4.3.1 申办期

张家口城市TDI整体形象主题以“草原风情”和“历史文化”为主,占比分别为25.77%和19.73%,内容涵盖草原地区具有代表性的骑马射箭、篝火晚会等民俗活动,以及鸡鸣驿古城、大境门等历史遗存。其次为“营地户外”形象主题,该阶段张家口作为自驾避暑胜地,可开展露营、登山等户外休闲项目。“冰雪旅游”作为末位形象主题出现,占比仅为8.91%,且主题内关键词较少与滑雪直接相关,表明此阶段游客对张家口冰雪旅游形象的认知较少。“旅游交通”主题关键词多与“高速公路”“国道”相关,表明自驾是该阶段前往张家口旅游的主要交通方式。

4.3.2 筹备期

草原相关形象主题分化为两类,一类包含由“草原天路”引申出的关键词“公路”“东线”等,将其命名为“草原自驾”,占比高达24.18%;一类为申办期高居首位的主题“草原风情”,包含“烤全羊”“奶茶”等草原特色美食,但占比仅为8.37%。该阶段冰雪旅游主题权重得到大幅提升,占比由8.91%上升至21.59%,与“草原自驾”“历史文化”共同成为筹办期三大核心主题形象。主题关键词覆盖场地专业设施(滑雪场、缆车、雪道、雪具)、配套设施(酒店、餐厅、乐园)、服务品质(体验、服务、价格、性价比)等多方面,崇礼地区丰富的冰雪旅游资源得到充分开发,成为京津冀地区重要的冰雪旅游目的地,游客对张家口冰雪旅游的感知维度也逐步拓展。旅游交通的形象主题倾向于“铁路”“飞机”“客运”等,表现出北京冬奥会对张家口立体式交通网络建设的推动作用,游客市场的范围得到较大拓展。

4.3.3 预热举办期

冰雪相关主题由“冰雪旅游”进一步细分为“冰雪运动”和“冰雪度假”,关键词划分愈加精细化,且“冰雪运动”与“冰雪度假”的主题权重加和为24.95%,超过占比22.06%的“历史文化”,表明预热举办期冰雪旅游已成为张家口城市旅游的首位主题形象。“冰雪运动”以万龙等滑雪场为核心吸引物,“教练”“单板”等关键词体现出张家口大众滑雪培训发展和滑雪体验者的消费选择倾向。“冰雪度假”则以崇礼冰雪旅游国家级度假区为核心标识,营地度假、节事活动、亲子研学等产品业态创新在该主题中得到集中体现,不断丰富游客的旅游体验和形象感知。此外,生态旅游在预热举办期的主题权重有所上升,关键词中体现出张家口森林、沙漠、草甸、峡谷等多元生态系统类型的发展导向。

5 张家口城市TDI的变化机制

5.1 TDI阶段性变化模式

关于TDI阶段性变化的探究,多数仅关注节事活动举办前和举办后两个阶段,也有研究进一步细分举办前阶段,发现从申办期到筹备期,奥运会对TDI的影响强度显著提升[55]。本研究由张家口认知形象、情感形象和整体形象在3个时段的时序变化,对张家口市TDI阶段性变化模式进行总结(图7)。
图7 北京冬奥会对张家口TDI的影响作用机制

Fig. 7 The effect mechanism of 2022 Winter Olympics on TDI in Zhangjiakou City

5.1.1 申办期

冰雪旅游形象尚不明显,冰雪产业发展处于萌芽阶段。该阶段冬奥会与城市TDI之间仅存在较弱的作用关系。张家口崇礼县由于承办北京冬奥会雪上项目,知名度大幅提升,但对于游客而言,北京冬奥会申办成功无法对旅游体验产生即时影响,其影响作用尚未传导至城市TDI。

5.1.2 筹备期

冰雪旅游形象重要度大幅加强,冰雪旅游形象成为城市TDI的核心组成部分,冬奥会形象与城市TDI之间存在中等强度联系。日益多样化的旅游产品、旅游新业态促进城市TDI走向多元化。筹备期间,旅游地生命周期演化和冬奥会的推动作用双线交织,共同对城市TDI形象演变产生影响。

5.1.3 预热举办期

冰雪旅游形象成为城市TDI的主导,冬奥会形象与城市TDI产生强作用关系,北京冬奥会已成为张家口市最具影响力的城市品牌。该阶段冰雪旅游产业已基本布局完成,崇礼冰雪旅游度假区成为国内最大的高端滑雪度假区,滑雪场、滑雪小镇均按照国际化标准进行提档升级。北京冬奥会对张家口的TDI影响强度在赛事举办期间达到顶峰。

5.2 冬奥会对城市TDI的影响机制

综上可知,冬奥会与城市TDI之间具有鲜明的内在联系和互动关系,通过改变旅游体验和旅游地投射形象,在张家口TDI演变中发挥“催化剂”作用,塑造具有独特文化烙印的城市品牌。具体表现为旅游体验的建构作用、投射形象的引致作用和品牌感知的晕轮作用,其作用过程如图7所示。

5.2.1 旅游体验的建构作用

2022年冬奥会对游客旅游体验的演变发挥间接作用,主要通过产品业态创新、基础设施升级、服务水平提升等途径对旅游体验产生积极影响:① 崇礼冰雪旅游目的地的集聚为冰雪产业提供了良好的发展基础,北京冬奥会吸引一系列国际知名企业、服务商积极涉入,产业规模不断扩张,形成完整的冰雪产业链条。完备的产业基础为冰雪产品业态创新提供条件,冰雪旅游业态不断丰富,除滑雪培训、体验外,还引进冰雪度假、温泉康养、冰雪嘉年华、冰雪研学等一系列新业态项目,并通过四季经营丰富游客的参与性体验,由具身体验产生的“感觉”“知觉”再到“印象”,建构起对张家口旅游地的认知形象。同时,旅游体验的提升有利于消极情感向积极情感的转化,人与场所、人与人互动产生的畅爽(flow)体验也促使游客作出积极评价[56]。② 交通配置改善提升了游客进入的便利性,京张高铁、延崇高速公路全线通车,京张高铁和奥运专列的开通将张家口与北京的时间距离缩短至1小时。预热举办期“旅游交通”已不在张家口七大主题形象之列,表明交通条件的提升为游客提供了多元化的出行选择和体验质量,进而推动张家口TDI的正向变化。③ 针对酒店、医疗机构等,2022年冬奥会提出“三个赛区,一个标准”,张家口成立冰雪学院、冰雪实践教育基地推广滑雪教学、训练、培训工作,为游客提供了高品质、高水平的旅游体验,游客对各种服务及整体环境的认知评价得到优化,从而改善张家口的整体旅游形象。

5.2.2 投射形象的引致作用

由上述分析可以看出,“冬奥之城”已成为张家口对外宣传的城市名片,尤其随着2020年北京冬奥会预热举办期的到来,张家口的官方或非官方投射形象中,“冬奥会”均为重要组成之一。北京冬奥会对张家口城市知名度、美誉度的提升是显著的,“冬奥文化”“冰雪文化”也籍此成为张家口文化空间再建构过程中的全新演绎,嵌入至张家口的城市品牌形象传播中,为张家口旅游投射形象赋予独特的文化内涵,作为一种新的符号和象征影响着游客的感受和想象空间。北京冬奥会影响张家口市的投射形象,作为一种先验知识对游客感知形象产生引致作用,甚至会激发民众的民族自豪感和认同感,“带着‘家门口办冬奥’的自豪,大家一起为冬奥会加油助力”,该作用无疑也是积极、正向的。

5.2.3 品牌感知的晕轮作用

滑雪场、滑雪度假区等冰雪旅游载体在空间上由点及面发展,为游客提供更多实地感受冬奥文化、冰雪文化的场所空间。冬奥会品牌也逐步加强对外传播,尤其在预热举办期,社会各界对北京冬奥会的关注度达到峰值,冬奥品牌的辐射作用范围更广、强度更高。借助冬奥会这一重要城市形象塑造与传播契机,冬奥品牌成为游客感知张家口市的重要方式,增强游客对崇礼冰雪旅游品牌的感知程度。游客带着对冬奥会、崇礼冰雪旅游形象的初步认知,结合在张家口市体验冰雪旅游项目、冰雪度假产品和冰雪节事活动等产生的实际感知,最终形成对张家口城市TDI的整体感知,品质化的滑雪体验产品、多元丰富的旅游产品业态、基础设施服务保障等均发挥关键作用。

6 结论与讨论

6.1 结论

本研究立足于“认知-情感-整体”的分析框架,通过对张家口旅游UGC文本的全平台爬取、清洗以及自然语言处理,分析了2022年冬奥会对张家口城市TDI的历时性影响,研究发现了由一个渐进式动态过程、三个影响作用(建构作用、引致作用和晕轮作用)、一条影响路径共同构成的作用机制。主要结论如下:
(1)在认知形象上,草原景观、草原文化始终是张家口认知形象的核心部分。张家口TDI以草原、森林、沙漠等大尺度景观为本底,不断融入历史文化、民俗文化和冰雪旅游要素,旅游交通、旅游服务作为支撑形象贯穿始终。在冬奥会影响下,冰雪旅游形象的关键程度不断提升,冰雪旅游认知形象要素日趋多元化,包括冰雪旅游活动、冰雪设施、冰雪度假小镇、冬奥会等。崇礼冰雪旅游和张北草原自驾共同构成张家口旅游核心产品。
(2)在情感形象上,张家口城市TDI以积极情感为主,冬奥会影响下情感形象产生积极变化。从冬奥会申办到筹备、预热举办阶段,积极情感比例不断上升,消极情感持续下降,中性情感占比最低,变化呈现波动态势。冬奥城市品牌传播、冬奥氛围营造以及设施服务水平提升等均对情感形象变化起到正面作用。
(3)在整体形象上,3个阶段的主题类型稳中有变,最终形成以“冰雪旅游”“历史文化”“草原风情”为代表的3大核心主题形象。随着2022年冬奥会筹备工作的推进,冰雪旅游主题在整体形象中的占比大幅提升,在预热举办期成为张家口城市旅游的首位主题形象。冰雪产品业态的日益多元化推动张家口冰雪旅游形象由模糊向具象转变,在预热举办期分化出“冰雪运动”和“冰雪度假”两大主题。冬奥会影响了张家口城市TDI的演变方向和速度,这一结论与多数研究相一致[43,44],而Hahm的研究却发现韩国平昌冬奥会并没有对目的地形象产生显著影响[47],这可能是城市规模差异导致的。不同于温哥华、都灵等国际化冬奥会举办城市,平昌的城市规模较小,且长期将滑雪度假胜地作为城市定位,压缩了冬奥会对城市TDI的影响作用空间。2022年冬奥会则充分挖掘了张家口冰雪产业的发展潜力,通过冰雪产业发展引导城市TDI的变化方向,创造了TDI重塑的可能性。
(4)2022年冬奥会对张家口城市TDI的作用效果由弱渐强,在城市TDI塑造中发挥中长期作用。影响机制方面,冬奥会通过对旅游体验的间接影响对城市TDI发挥建构作用,推动产品业态创新、基础设施升级、服务水平提升,进而提升旅游体验以改善城市TDI;官方的冬奥会投射形象对游客感知形象产生引致作用,激发正向认同感;品牌感知的晕轮作用由点及面地影响游客对张家口城市TDI的认知,并在实地体验中加以验证。

6.2 讨论

城市TDI是城市综合竞争力的重要体现。本文的理论贡献在于以长时间序列、大样本数据为基础数据集,将北京冬奥会作用周期划分为3个时段,对“认知-情感-整体”的TDI理论框架进行验证,进而对不同类型形象进行非结构化测量,并总结TDI阶段性变化模式,提出冬奥会对城市TDI的影响作用机制。
与其他研究的节事活动相比,北京冬奥会具有一定特殊性。首先,2022年北京冬奥会首次在中国举办,作为具有国际影响力的冰雪运动顶尖赛事,在中国具有举国瞩目的关注度。其次,新冠肺炎疫情影响下,北京冬奥会全程采用闭环管理,对入场观众加以严格的防疫限制,疫情特殊时期观赏方式、交互方式的差异为游客带来截然不同的体验,从而影响游客对张家口TDI的感知情况。此外,北京冬奥会具有较强的产业带动效应,对中国冰雪产业发展影响深远。北京冬奥会不仅自身带有品牌效应,且通过城市TDI的影响为城市发展赋能,塑造“崇礼冰雪旅游”新品牌,将影响张家口城市TDI的未来发展。
与历届奥运会相关研究成果进行比较分析,大型节事活动对城市TDI的影响必然性已得到大量研究验证[57]。与多数研究结果一致的是,本研究验证了冬奥会对城市TDI产生的正向影响,冰雪旅游逐渐成为张家口TDI的核心形象之一,游客与目的地之间的心理联系趋向于积极。但与2008年北京奥运会相比,鸟巢、水立方等奥运场馆已成为游客认知的关键要素[58],张家口市的国家跳台滑雪中心“雪如意”等冬奥标志性建筑仍需赛后利用。大型节事活动若无法长期持续,节事活动对城市TDI的支撑作用将会减弱[59]。因此,后冬奥时代下张家口市应重视奥运遗产与城市更新的协同,将奥运战略有机融入城市发展规划中,内化为营销传播的城市文化品牌,持续发挥2022年冬奥会对张家口TDI的后效作用。
本研究的不足之处:① 由于数据获取时段的限制,未对“后冬奥”时代的TDI进行分析。有研究表明,主办城市的TDI会随着时间推移而改变,如1988年加拿大卡尔加里冬奥会的举办快速提升了主办城市的TDI,但冬奥会结束后TDI却发生了负面变化[60]。“后冬奥”时代张家口TDI将发生何种变化,2022年冬奥会的象征价值和文化认同将如何改变,都有待未来研究加以验证。② TDI并非客观现象的直接反映,而是社会话语对其进行的主观描绘,接近游客的真实感知,不同年龄、消费水平的群体感知存在差异[61],需要进一步深化研究。③ 本研究采用的“认知-情感-整体”框架存在一定的局限性,3个维度之间的关联性仍需在未来研究中加深探讨。

真诚感谢匿名评审专家在论文评审中所付出的时间和精力,专家对本文结构、理论贡献、结论梳理等方面的修改意见,使本文获益匪浅。

[1]
Afshardoost M, Eshaghi M S. Destination image and tourist behavioural intentions: A meta-analysis. Tourism Management, 2020, 81: 104154. DOI: 10.1016/j.tourman.2020.104154.

DOI

[2]
Luštický M, Štumpf P. Leverage points of tourism destination competitiveness dynamics. Tourism Management Perspectives, 2021, 38: 100792. DOI: 10.1016/j.tmp.2021.100792.

DOI

[3]
Laing J. Festival and event tourism research: Current and future perspectives. Tourism Management Perspectives, 2018, 25: 165-168. DOI: 10.1016/j.tmp.2017.11.024.

DOI

[4]
Severt K, Hahm J J. Impact of political event and political affliation on destination image and a longitudinal approach of image change. Journal of Destination Marketing & Management, 2020, 15: 100406. DOI: 10.1016/j.jdmm.2019.100406.

DOI

[5]
Gaudette M, Roult R, Lefebvre S. Winter Olympic Games, cities, and tourism: A systematic literature review in this domain. Journal of Sport & Tourism, 2017, 21(4): 287-313. DOI: 10.1080/14775085.2017.1389298.

DOI

[6]
Wang J, Li Y, Wu B, et al. Tourism destination image based on tourism user generated content on internet. Tourism Review, 2020, 76(1): 125-137. DOI: 10.1108/TR-04-2019-0132.

DOI

[7]
Bruwer J, Pratt M A, Saliba A, et al. Regional destination image perception of tourists within a winescape context. Current Issues in Tourism, 2017, 20(2): 157-177. DOI: 10.1080/13683500.2014.904846.

DOI

[8]
Jeng C R, Snyder A T, Chen C F. Importance-performance analysis as a strategic tool for tourism marketers: The case of Taiwan's destination image. Tourism and Hospitality Research, 2019, 19(1): 112-125. DOI: 10.1177/1467358417704884.

DOI

[9]
马凌, 保继刚. 感知价值视角下的传统节庆旅游体验: 以西双版纳傣族泼水节为例. 地理研究, 2012, 31(2): 269-278.

[ Ma Ling, Bao Jigang. A study on tourist experience of traditional festivals from the perspective of perceived value: An example from Dai Ethnic Group's Water Splashing Festival at Xishuangbanna. Geographical Research, 2012, 31(2): 269-278.] DOI: 10.11821/yj2012020007.

DOI

[10]
Hallmann K, Zehrer A, Müller S. Perceived destination image: An image model for a winter sports destination and its effect on intention to revisit. Journal of Travel Research, 2015, 54(1): 94-106. DOI: 10.1177/0047287513513161.

DOI

[11]
袁超, 孔翔, 李鲁奇, 等. 基于游客用户生成内容数据的传统村落形象感知: 以徽州呈坎村为例. 经济地理, 2020, 40(8): 203-211.

[ Yuan Chao, Kong Xiang, Li Luqi, et al. Traditional village image perception research based on tourist UGC data: A case of Chengkan Village. Economic Geography, 2020, 40(8): 203-211.] DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2020.08.025.

DOI

[12]
付业勤, 曹娜. 基于扎根理论量表开发的网络舆情对旅游地形象传播研究. 统计与决策, 2016, (20): 65-68.

[ Fu Yeqin, Cao Na. Research on network public opinion's image communication of tourist destination based on grounded theory scale. Statistics and Decision, 2016, (20): 65-68.] DOI: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2016.20.017.

DOI

[13]
邬超, 邵秀英, 高楠. 旅游形象研究的知识图谱分析. 旅游导刊, 2019, 3(5): 84-99.

DOI

[ Wu Chao, Shao Xiuying, Gao Nan. Mapping knowledge domains analysis of tourism image research. Tourism and Hospitality Prospects, 2019, 3(5): 84-99.] DOI: 10.12054/lydk.bisu.107.

DOI

[14]
陆利军, 廖小平. 基于UGC数据的南岳衡山旅游目的地形象感知研究. 经济地理, 2019, 39(12): 221-229.

[ Lu Lijun, Liao Xiaoping. Research on image perception of tourism destination based on UGC data: A case study of South Mount Heng. Economic Geography, 2019, 39(12): 221-229.] DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2019.12.025.

DOI

[15]
孙晓东, 倪荣鑫. 中国邮轮游客的产品认知、情感表达与品牌形象感知: 基于在线点评的内容分析. 地理研究, 2018, 37(6): 1159-1180.

DOI

[ Sun Xiaodong, Ni Rongxin. Chinese cruisers' product cognition, emotional expression and brand image perception: A web content analysis. Geographical Research, 2018, 37(6): 1159-1180.] DOI: 10.11821/dlyj201806008.

DOI

[16]
田逢军, 吴珊珊, 胡海胜, 等. 江西省城市旅游形象的网络化呈现. 经济地理, 2019, 39(6): 214-222.

[ Tian Fengjun, Wu Shanshan, Hu Haisheng, et al. Networked presentation of Jiangxi City tourism image. Economic Geography, 2019, 39(6): 214-222.] DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2019.06.024.

DOI

[17]
郑鹏, 李阿芳, 皮瑞. 大争之寺: 中美报纸媒介对少林寺形象表征差异. 世界地理研究, 2018, 27(6): 134-145.

[ Zheng Peng, Li Afang, Pi Rui. The controversial temple: The differences of the image representation of Shaolin Temple between Chinese and American newspapers. World Regional Studies, 2018, 27(6): 134-145.] DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2018.06.014.

DOI

[18]
敖长林, 李凤佼, 许荔珊, 等. 基于网络文本挖掘的冰雪旅游形象感知研究: 以哈尔滨市为例. 数学的实践与认识, 2020, 50(1): 44-54.

[ Ao Changlin, Li Fengjiao, Xu Lishan, et al. Image perception of ice and snow tourism based on online text mining: A case study of Harbin. Mathematics in Practice and Theory, 2020, 50(1): 44-54.]

[19]
O'Brien W, Lloyd K, Riot C. Exploring the emotional geography of the leisure time physical activity space with mothers of young children. Leisure Studies, 2017, 36(2): 220-230. DOI: 10.1080/02614367.2016.1203353.

DOI

[20]
王媛, 冯学钢, 孙晓东. 旅游地形象的时间演变与演变机制. 旅游学刊, 2014, 29(10): 20-30.

[ Wang Yuan, Feng Xuegang, Sun Xiaodong. A model of temporal changes in destination images. Tourism Tribune, 2014, 29(10): 20-30.] DOI: 10.3969/j.issn.1002-5006.2014.10.13.

DOI

[21]
Crompton J L. An assessment of the image of Mexico as a vacation destination and the influence of geographical location upon that image. Journal of Travel Research, 1979, 17(4): 18-23. DOI: 10.1177/004728757901700404.

DOI

[22]
Woosnam K M, Stylidis D, Ivkov M. Explaining conative destination image through cognitive and affective destination image and emotional solidarity with residents. Journal of Sustainable Tourism, 2020, 28(6): 917-935. DOI: 10.1080/09669582.2019.1708920.

DOI

[23]
Andreu L, Bigne J E, Cooper C. Projected and perceived image of Spain as a tourist destination for British travellers. Journal of Travel & Tourism Marketing, 2000, 9(4): 47-67. DOI: 10.1300/J073v09n04_03.

DOI

[24]
Ramkissoon H, Nunkoo R. City image and perceived tourism impact: Evidence from Port Louis, Mauritius. International Journal of Hospitality & Tourism Administration, 2011, 12(2): 123-143. DOI: 10.1080/15256480.2011.564493.

DOI

[25]
Echtner C M, Ritchie J R B. The meaning and measurement of destination image. Journal of tourism studies, 1991, 2(2): 2-12.

[26]
Kim S E, Lee K Y, Shin S I, et al. Effects of tourism information quality in social media on destination image formation: The case of Sina Weibo. Information & management, 2017, 54(6): 687-702. DOI: 10.1016/j.im.2017.02.009.

DOI

[27]
Stylidis D, Shani A, Belhassen Y. Testing an integrated destination image model across residents and tourists. Tourism Management, 2017, 58: 184-195. DOI: 10.1016/j.tourman.2016.10.014.

DOI

[28]
Qu H, Kim L H, Im H H. A model of destination branding: Integrating the concepts of the branding and destination image. Tourism management, 2011, 32(3): 465-476. DOI: 10.1016/j.tourman.2010.03.014.

DOI

[29]
Yuksel A, Yuksel F, Bilim Y. Destination attachment: Effects on customer satisfaction and cognitive, affective and conative loyalty. Tourism Management, 2010, 31(2): 274-284. DOI: 10.1016/j.tourman.2009.03.007.

DOI

[30]
Stylos N, Bellou V, Andronikidis A, et al. Linking the dots among destination images, place attachment, and revisit intentions: A study among British and Russian tourists. Tourism Management, 2017, 60: 15-29. DOI: 10.1016/j.tourman.2016.11.006.

DOI

[31]
Pan B, Li X R. The long tail of destination image and online marketing. Annals of Tourism Research, 2011, 38(1): 132-152. DOI: 10.1016/j.annals.2010.06.004.

DOI

[32]
Stepchenkova S, Mills J E. Destination image: A meta-analysis of 2000-2007 research. Journal of Hospitality Marketing & Management, 2010, 19(6): 575-609. DOI: 10.1080/19368623.2010.493071.

DOI

[33]
Phelps A. Holiday destination image: The problem of assessment: An example developed in Menorca. Tourism management, 1986, 7(3): 168-180. DOI: 10.1016/0261-5177(86)90003-8.

DOI

[34]
Smith A. Conceptualizing city image change: the ‘re-imaging’ of Barcelona. Tourism Geographies, 2005, 7(4): 398-423. DOI: 10.1080/14616680500291188.

DOI

[35]
Kim S S, Mckercher B, Lee H. Tracking tourism destination image perception. Annals of Tourism Research, 2009, 36(4): 715-718. DOI: 10.1016/j.annals.2009.04.007.

DOI

[36]
Heere B, Wear H, Jones A, et al. Inducing destination images among international audiences: The differing effects of promoting sport events on the destination image of a city around the world. Journal of sport management, 2019, 33(6): 506-517. DOI: 10.1123/jsm.2018-0101.

DOI

[37]
Deng Q, Li M. A model of event-destination image transfer. Journal of Travel Research, 2014, 53(1): 69-82. DOI: 10.1177/0047287513491331.

DOI

[38]
陈朋, 王思懿, 李云, 等. 基于CIS理论的节事活动对城市形象塑造路径研究: 以长隆广州世界嘉年华为例. 中国商论, 2022, (4): 29-32.

[ Chen Peng, Wang Siyi, Li Yun, et al. Research on shaping paths of festival activities to the city image based on the theory of CIS: Taking Changlong Guangzhou World Carnival as an example. China Business & Trade, 2022, (4): 29-32.] DOI: 10.19699/j.cnki.issn2096-0298.2022.04.029.

DOI

[39]
Selkani I. The impact of the festival on the image of the city. Annals of Social Sciences & Management studies, 2019, 4(2): 55-58. DOI: 10.19080/ASM.2019.04.555634.

DOI

[40]
Tang Chengcai, Zeng Rui, Yang Yuanyuan, et al. High-quality development path of ice-and-snow tourism in China from the perspective of Winter Olympics. Journal of Resources and Ecology, 2022, 13(4): 552-563. DOI: 10.5814/j.issn.1674-764x.2022.04.002.

DOI

[41]
Minnaert L. An Olympic legacy for all? The non-infrastructural outcomes of the Olympic Games for socially excluded groups (Atlanta 1996-Beijing 2008). Tourism Management, 2012, 33(2): 361-370. DOI: 10.1016/j.tourman.2011.04.005.

DOI

[42]
Kenyon J A, Bodet G. Exploring the domestic relationship between mega-events and destination image: The image impact of hosting the 2012 Olympic Games for the city of London. Sport Management Review, 2018, 21(3): 232-249. DOI: 10.1016/j.smr.2017.07.001.

DOI

[43]
Hahm J, Tasci A D, Terry D B. Investigating the interplay among the Olympic Games image, destination image, and country image for four previous hosts. Journal of Travel & Tourism Marketing, 2018, 35(6): 755-771. DOI: 10.1080/10548408.2017.1421116.

DOI

[44]
Bondonio P, Guala C. Gran Torino? The 2006 Olympic Winter Games and the tourism revival of an ancient city. Journal of Sport & Tourism, 2011, 16(4): 303-321. DOI: 10.1080/14775085.2011.635015.

DOI

[45]
Lee P, Koo C, Chung N. Can a negative destination image be improved through hosting a mega sports event?: The case of smart tourism city Pyeong Chang. Journal of Sport & Tourism, 2022, 26(1): 85-100. DOI: 10.1080/14775085.2021.2017325.

DOI

[46]
Essex S, Chalkley B. Mega-sporting events in urban and regional policy: A history of the Winter Olympics. Planning Perspectives, 2004, 19(2): 201-204. DOI: 10.1080/0266543042000192475.

DOI

[47]
Hahm J, Tasci A D A, Breiter Terry D. The Olympic Games' impact on South Korea's image. Journal of Destination Marketing & Management, 2019, 14: 100373. DOI: 10.1016/j.jdmm.2019.100373.

DOI

[48]
杨泽生, 高菡. 新闻场域视角下奥运会电视传播研究: 以中央广播电视总台北京冬奥会节目为例. 新闻爱好者, 2021, (2): 82-84.

[ Yang Zesheng, Gao Han. A study on tv communication of Olympic Games from the perspective of news field: A case study of Beijing Winter Olympics program of China media group. Journalism Lover, 2021, (2): 82-84.] DOI: 10.16017/j.cnki.xwahz.2021.02.020.

DOI

[49]
Wang C, Hsu M K. The relationships of destination image, satisfaction, and behavioral intentions: An integrated model. Journal of Travel & Tourism Marketing, 2010, 27(8): 829-843. DOI: 10.1080/10548408.2010.527249.

DOI

[50]
Boyd D, Crawford K. Critical questions for big data: Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon. Information. Communication & Society, 2012, 15(5): 662-679. DOI: 10.1080/1369118X.2012.678878.

DOI

[51]
Blei D M, Ng A Y, Jordan M I. Latent dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 2003, 3(1): 993-1022. DOI: 10.5555/944919.944937.

DOI

[52]
Hagen L. Content analysis of e-petitions with topic modeling: How to train and evaluate LDA models?. Information Processing & Management, 2018, 54(6): 1292-1307. DOI: 10.1016/j.ipm.2018.05.006.

DOI

[53]
李勇, 陈晓婷, 刘沛林, 等. “认知-情感-整体”三维视角下的遗产TDI感知研究: 以湘江古镇群为例. 人文地理, 2021, 36(5): 167-176.

[ Li Yong, Chen Xiaoting, Liu Peilin, et al. Research on image perception of heritage tourist destinations from the three-dimensional perspective of “cognition-emotion-integrity”: Taking Xiangjiang ancient town group as an example. Human Geography, 2021, 36(5): 167-176.] DOI: 10.13959/j.issn.1003-2398.2021.05.020.

DOI

[54]
张柳, 王晰巍, 黄博, 等. 基于LDA模型的新冠肺炎疫情微博用户主题聚类图谱及主题传播路径研究. 情报学报, 2021, 40(3): 234-244.

[ Zhang Liu, Wang Xiwei, Huang Bo, et al. Research on the topic clustering graph and the transmission path of micro-blogging users amid COVID-19 based on the LDA model. Journal of the China Society for Scientific and Technical Information, 2021, 40(3): 234-244.] DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2021.03.002.

DOI

[55]
Solberg H A, Preuss H. Major sport events and long-term tourism impacts. Journal of Sport Management, 2007, 21(2): 213-234. DOI: 10.1123/jsm.21.2.213.

DOI

[56]
Wu C H, Liang R. The relationship between white-water rafting experience formation and customer reaction: A flow theory perspective. Tourism Management, 2011, 32(2): 317-325. DOI: 10.1016/j.tourman.2010.03.001.

DOI

[57]
Ferreira L B, de Arrudaurenção M T de Arruda Lourenção M T, Giraldi J M E, et al. Economic and image impacts of Summer Olympic Games in tourist destinations: A review of the literature. Tourism & Management Studies, 2018, 14(3): 52-63. DOI: 10.18089/tms.2018.14305.

DOI

[58]
徐成龙, 刘东锋. 以海外游客视角分析北京奥运会对旅游目的地形象塑造的影响: 基于对网络旅游博客的内容分析. 湖北体育科技, 2018, 37(7): 586-590, 604.

[ Xu Chenglong, Liu Dongfeng. Impact analysis of tourism image building from perspective of overseas tourists in Beijing Olympic Games: Based on content of online travelblogs. Hubei Sports Science, 2018, 37(7): 586-590, 604.]

[59]
Gibson H J, Qi C X, Zhang J J. Destination image and intent to visit China and the 2008 Beijing Olympic Games. Journal of Sport Management, 2008, 22(4): 427-450. DOI: 10.1123/jsm.22.4.427.

DOI

[60]
Ritchie J R B, Smith B H. The impact of a mega-event on host region awareness: A longitudinal study. Journal of travel research, 1991, 30(1): 3-10. DOI: 10.1177/004728759103000102.

DOI

[61]
Chen X Y, Xu S Y, Tang C C, et al. Evaluation and promotion model of tourist satisfaction in ice and snow tourism destinations. Journal of Resources and Ecology, 2022, 13(4): 635-645. DOI: 10.5814/j.issn.1674-764x.2022.04.009.

DOI

Outlines

/