第31卷第2期2013年2月河南科学HENAN SCIENCEVol.31No.2Feb.2013收稿日期：2012-11-20基金项目：国家自然科学基金项目（４１００１０７７）；中国博士后科学基金特别资助项目（２０１２Ｔ５０７９４）；中国博士后科学基金面上项目（２０１１Ｍ５０１４２９）；教育部人文社会科学青年基金项目（１１ＹＪＣ７９０２３４）作者简介：冯娜（1989-），女，江西萍乡人，硕士研究生，研究方向为旅游市场开发及旅游信息化通信作者：李君轶（1975-），男，宁夏固原人，副教授，硕士生导师，博士，研究方向为旅游市场开发及旅游信息化.文章编号：1004-3918（2013）02-0244-06基于因特网的重大事件旅游客流前兆效应研究———以西安世园会为例冯娜，李君轶，张高军（陕西师范大学旅游与环境学院，西安710062）摘要：以西安世界园艺博览会为例，探索重大事件网络关注度和现实客流量之间的内在关系.通过百度搜索获取西安世界园艺博览会的用户关注指数，并搜集世界园艺博览会的日接待人数.运用相关和回归分析方法对其网络关注度和现实客流量的关系进行探讨.研究发现：重大事件网络关注度和现实客流量之间存在较强的相关关系，其网络关注度是现实客流量的前兆.具体表现在西安世园会上为：①周内网络关注度是其现实客流量的前兆，前兆效应大约为4d ；②节前后网络关注度的变化较之于现实客流量具有超前性，其前兆效应大约为7d ；③“十一”假前后网络关注度是现实客流量的前兆，其天数大约为6d .关键词：网络关注度；旅游客流；前兆效应；世界园艺博览会；西安市中图分类号：F 590文献标识码：ATourist Flows ’Precursor Effect of Event Based on Internet———A Case of Xi ’an World Horticultural Exposition Feng Na ，Li Junyi ，Zhang Gaojun（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＴｏｕｒｉｓｍａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ＳｈａａｎｘｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００６２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：T ｈｅｃａｓｅｏｆX ｉ’ａｎＷｏｒｌｄＨｏｒｔｉｃｕｌｔｕｒａｌＥｘｐｏｓｉｔｉｏｎwas taken to ｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｉｎｔｒｉｎｓｉｃｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｄｅｇｒｅｅｏｆｃｏｎｓｕｍｅｒａｔｔｅｎｔｉｏｎｏｆｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｔｏｕｒｉｓｍｆｌｏｗｏｆＭｅｇａ－ｅｖｅｎｔ．ＴｈｒｏｕｇｈｔｈｅB ａｉｄｕｓｅａｒｃｈｅｒ，ｗｅｇｏｔｔｈｅｃｏｎｓｕｍｅｒａｔｔｅｎｔｉｏｎｉｎｄｅｘｏｆＸｉ’ａｎＷｏｒｌｄＨｏｒｔｉｃｕｌｔｕｒａｌＥｘｐｏｓｉｔｉｏｎ，ａｎｄｇａｔｈｅｒｅｄｔｈｅｔｏｕｒｉｓｔｆｌｏｗｅｖｅｒｙｄａｙ．T ｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎｄｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓwas used ｔｏｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｉｔｓｄｅｇｒｅｅｏｆｃｏｎｓｕｍｅｒａｔｔｅｎｔｉｏｎｏｆｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｔｏｕｒｉｓｔｆｌｏｗ．Ｗｅｃａｎｄｒａｗｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎthat t ｈｅｒｅｉｓａｓｔｒｏｎｇｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｎｅｔｗｏｒｋａｔｔｅｎｔｉｏｎａｎｄｔｏｕｒｉｓｍｆｌｏｗｏｆＭｅｇａ－ｅｖｅｎｔ，and ｎｅｔｗｏｒｋａｔｔｅｎｔｉｏｎｉｓｔｈｅｐｒｅｃｕｒｓｏｒｔｏｔｏｕｒｉｓｍｆｌｏｗ．Ｓｐｅｃｉｆｉｃｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅs ｉｎｔｈｅＸｉ’ａｎW ｏｒｌｄH ｏｒｔｉｃｕｌｔｕｒａｌE ｘｐｏｓｉｔｉｏｎare as follows ：F ｉｒｓｔｌｙ，ｗｉｔｈｉｎｔｈｅｗｅｅｋ，ｄｅｇｒｅｅｏｆｃｏｎｓｕｍｅｒａｔｔｅｎｔｉｏｎｏｆｎｅｔｗｏｒｋｉｓｔｈｅｐｒｅｃｕｒｓｏｒｏｆｉｔｓｔｏｕｒｉｓｔｆｌｏｗ，and ｉｔｓｐｒｅｃｕｒｓｏｒｅｆｆｅｃｔｉｓａｂｏｕｔ４ｄａｙｓ；S ｅｃｏｎｄｌｙ，ｉｎｈｏｌｉｄａｙｓ，ｄｅｇｒｅｅｏｆｃｏｎｓｕｍｅｒａｔｔｅｎｔｉｏｎｏｆｎｅｔｗｏｒｋｉｓａｈｅａｄｏｆｔｏｕｒｉｓｔｆｌｏｗ，and ｉｔｓｐｒｅｃｕｒｓｏｒｅｆｆｅｃｔｉｓａｂｏｕｔ７ｄａｙｓ；T ｈｉｒｄｌｙ，ｄｕｒｉｎｇｔｈｅN ａｔｉｏｎａｌD ａｙholiday ，ｔｈｅｐｒｅｃｕｒｓｏｒｅｆｆｅｃｔｉｓａｂｏｕｔ６ｄａｙｓ．Ｋｅｙw ｏｒｄｓ：ｄｅｇｒｅｅｏｆｃｏｎｓｕｍｅｒａｔｔｅｎｔｉｏｎｏｆｎｅｔｗｏｒｋ；ｔｏｕｒｉｓｔｆｌｏｗ；ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ；ＷｏｒｌｄＨｏｒｔｉｃｕｌｔｕｒａｌＥｘｐｏｓｉｔｉｏｎ；Ｘｉ’ａｎＣｉｔｙ重大事件（Ｍｅｇａ－ｅｖｅｎｔ）是指能够使事件主办地产生较高的旅游和媒体覆盖率、赢得良好声誉或产生经济影响的事件，重大事件是事件旅游研究的重点领域之一[1].根据Hall 对事件旅游的分类，世界博览会与奥运会、世界杯等全球重大事件类似，由于面向目标观众/市场规模大（全球）以及媒体类型覆盖面广（全球电网络出版时间：2013-03-21 10:46网络出版地址：/kcms/detail/41.1084.N.20130321.1046.029.html2013年2月视），同属于重大事件[2].同时，旅游的经济功能、政治功能、社会文化功能、优化环境功能等使发展旅游成为一种潮流[3].由于重大事件旅游对举办地所带来的巨大经济、社会、文化效应，各地争相申请举办各类型事件，特别是国际性活动.同时，网络交流所固有的实时性、交互性、易用性等特点，使得多数游客倾向于在网络上分享他们的体验或感受，从而使得有关重大事件的大量舆论信息在网络中得以汇聚和展示[4].在旅游者决策模型研究中认为，旅游者决策制定包含３个完全不同的活动:信息搜索、假期计划和预定[5].在作出任何旅游计划之前，人们总是大范围的搜索旅游信息，搜集信息的渠道对旅游者决策有重要影响[6].有调查表明，互联网已经成为人们获取旅游信息的首选渠道[7]，即多数游客通过网络获取旅游信息，并最终完成旅游活动.这种现象使得探寻网络数据和事件旅游客流之间的内在关系成为可能.近年来，随着互联网的普及，人们越来越多的使用网络进行生产、生活和休闲活动，同时，越来越多的游客借助互联网进行目的地信息查询，并最终进行旅游决策，完成旅行活动.游客网络使用行为及其与旅游流之间的关系也逐渐引起学术界的关注，Skadberg ，等（2005）对人们访问旅游网站时的在线旅游经历进行了研究探索，研究的焦点是考察网站吸引人们访问其提供的目的地的有效信息流经历等[8].路紫等（２００７）通过对旅游网站访问者行为的时间分布及导引的分析，证明了旅游信息流对客流具有导引作用[9]．路紫，刘娜（２００７）就澳大利亚旅游网站信息流对旅游人流的导引过程、强度和机理展开探讨[10]．柳礼奎、路紫（２００６）等以携程同伴游为例，对旅游网站对潜在人流的导引率进行了研究[11].李山（2008）等人经过研究发现旅游景区网络关注度是现实客流量的前兆，周内表现为日前兆，年内表现为旬前兆[12].龙茂兴，孙根年（2011）等对区域旅游网络关注度与客流量进行了时空动态比较分析，结果表明区域旅游网络用户关注度变化较之于现实客流量具有超前性，其时间长度约为半个月左右[13].马丽君，孙根年（2011）等对城市国内客流量与游客网络关注度进行了时空相关分析，证明了游客网络关注度与客流量在时空变化上有较强的相关性[14].雷榕（2011）针对不同群体对旅游信息传播渠道进行了评价研究，结果虽然发现了不同群体对旅游信息传播渠道有各自的偏好，但是，他们对于网络渠道的评价是最高[15]，充分说明了网络信息对于游客影响的重要性.综上所述，关于旅游网络关注度与现实客流量的关系方面，部分研究认为旅游网络关注度对现实客流量具有导引作用，而有部分研究则认为旅游网络关注度仅是现实客流量的前兆.目前，已有部分学者就旅游景区、区域的旅游网络关注度和现实客流量关系进行了探讨，而对于重大事件的研究大多集中于节事活动的前期制作、游客感知分析、旅游产业效应、城市旅游形象影响等方面[16鄄21]，关于重大事件的旅游网络关注度和现实客流量之间的关系研究较少.究竟事件关注度和客流之间是否存在相关关系和前兆效应？具体的前兆时间又是多长？为了探明他们之间的内在关系进行，在原有研究的基础上，对重大事件旅游网络关注度和现实客流量之间的关系进行研究.1数据来源与研究方法1.1案例地选取按照国际展览局的规定，世界博览会按性质、规模、展期分为两种：一种是注册类世博会，另一种是认可类世博会.世界园艺博览会属于注册类世博会，是最高级别的专业性国际园艺博览会，能给举办地带来巨大的国际影响和综合效益.完美落幕的2011年西安世界园艺博览会以生态文明为引领，以“天人长安·创意自然———城市与自然和谐共生”为主题，是一届多元化、综合性的世界级的博览盛会.西安世界园艺博览会的举办对西部地区具有普适的重大意义，在重大事件方面有一定的代表性.世园会从2011年4月开幕到2011年10月闭幕，持续6个月，期间有“十一”黄金周、节假日以及平日.同时，它是在“网络时代”的今天举办的，众多游客会使用网络了解和关注世园会，故其网络关注度高.本文以西安世界园艺博览会为例，分析重大事件旅游网络关注度和现实客流量的相关关系和具体前兆天数，有一定的代表性.1.2数据来源与研究方法百度（baidu .com ）是全球最大的中文搜索引擎，其百度指数（Baidu Index ）是基于百度网页搜索和百度新闻搜索的海量数据，计算出每个关键词的用户关注度和媒体关注度的数值.百度指数以全球最权威的中文检索数据为基础，通过科学、标准的运算，并且以直观的图形界面展现，帮助用户最大化的获取有价值信息.其中，用户关注度是以数千万网民在百度的搜索量为数据基础，以关键词为统计对象，科学分析并计算出各个关键词在百度网页搜索中搜索的频率次的加权和，并以曲线的形式展现.本文在百度指数上输入“西安冯娜，等：基于因特网的重大事件旅游客流前兆效应研究———以西安世园会为例２４５--第31卷第2期河南科学世园会”，设定时间为2011年4月至2011年10月，得到“西安世园会”网络关注度数据.为了使数据更有代表性，还加入了与“西安世园会”相关检索词最相关的前3个词即“西安世园会官方网站”、“西安世园会门票”、“西安世园会图片”的网络关注度数据，综合得到世园会网络关注度数据.同时，为了分析世园会网络关注度和现实客流量的相关关系，还收集了世园会从开幕到闭幕每日接待的游客人数.对所搜集的数据进行了基础分析，把所有周内的数据按日相加再求平均得到日网络关注度和日均接待人次，进行周内分析.还使用SPSS17.0对网络关注度和现实客流量进行依次拟合分析，以期发现最佳的前兆天数，并建立模型.2世园会网络关注度分析将在百度指数上获得的西安世园会网络关注度数据绘制网络关注度曲线图，分析游客对西安世园会的网络关注变化，发现游客对西安世园会的网络关注呈峰状变化，在2011年4月28日达到最高值，这一日为西安世园会开幕式，西安为世园会的宣传达到一个顶峰，得到了公众的广泛关注，故其网络关注度突然攀升至最高点.随后世园会网络关注度迅速下降到平缓水平，其波动状况随人们的休闲时间而变化，表现为工作日的网络关注高于周末，平日的网络关注高于节假日.这说明游客利用平日的时间上网查询世园会相关信息，到了节假日放松自己，到达世园会园区享受“天人长安，创意自然”的佳境，成为现实旅游者.为了能够更加细致的研究，将百度指数按照平日和节假日两种情况进行分析.2.1周内网络关注度变化求西安世园会网络关注度的周内日平均值，得到西安世园会周内的日均分布.结果表明，总体上西安世园会的日均网络关注度（百度指数）为5541.346.其周内表现规律为：①工作日网络关注度总体偏高，周末关注度低；②周日关注度最低，周四最高，周五次之，周一、周二、周三差别细微；③总体呈现先增后减的趋势.这在一定程度上支持了李山等人提出的“手掌”模式.这可以理解为游客在工作日为周末的世园会出游做信息准备，并在周四达到最高点，周五则为出游做现实准备，故其关注度较周四低.由于周末出游，成为现实旅游者，故网络关注度出现低潮.2.2节假日网络关注度变化由于重大旅游事件是一定时间在一定的地点举办的活动，故对旅游者有一定的吸引力.但旅游者除了有游览的动机之外，还得有闲暇时间.2007年12月7日通过的《全国年节及纪念日放假办法》中，增设清明节、端午节、中秋节为国家法定节日，全年共有春节、“十一”2个7天的黄金周，以及元旦、“五一”、清明、端午、中秋5个3天的小假期，这些假期成为公共出游的最佳时机.图1、图2、图3和图4为西安世园会法定节假日前后（此处的“前后”指某一时间或事件稍前至稍后的一段时间（引自辞海），以下同.）的网络关注度曲线图，其中，2011年端午节和中秋节放假日期分别为6月4，5，6日和9月10，11，12日.经观察可以发现，西安世园会法定节假日前后网络关注度变化趋势相似，假日内网络关注度形成一个低谷，且都在节前形成高峰，在节后有所上升.因此，表明节假前高网络关注度预示了现实客流量高峰的到来，是现实客流量的“前兆”.3世园会旅游网络关注度与客流量的相关分析为了分析西安世园会网络关注度和现实客流量的关系，利用SPSS17.0对世园会网络关注度和现实客流量图12011年端午节前后世园会网络关注度Fig.1The cyberspace attention around the Dragon Boat Festival in 2011图22011年中秋节前后世园会网络关注度Fig.2The cyberspace attention around the Mid-Autumn Festival in 20110.80.60.40.20网络关注度数值（×104）5-306-16-36-56-76-96-116-13日期0.300.250.200.150.100.050网络关注度数值（×104）日期２４６--2013年2月进行相关和依次拟合分析，确定西安世园会网络关注度周内、节假日对现实客流量的前兆天数，并建立模型.3.1周内平日网络关注度与客流量的相关分析李山通过研究发现网络关注度是现实客流量的前兆，对周内网络关注度和现实客流量的相关性进行分析时，考虑前兆效应，并依次进行拟合分析.3.1.1世园会周内日均现实游客量分析对所搜集到的世园会每日游客数量按星期相加，并求星期内的日均游客量.总体上西安世园会入园人数周内分布呈以下特征：①周末达到最高值，工作日较低，差别细微；②周六为最高值，周日稍微低，其次是周五，其余4d 差别不大；③总体呈现递增的趋势.可以理解为工作日游客由于工作需要，不能外出，到了周末，由于时间充足，呈喷井式的外出游玩，放松身心，陶冶情操.比较周内网络关注度和日均游客量，可发现网络关注的周末低谷与入园人数的周末高峰形成鲜明的对比，游客在工作日进行网络查询，为其周末的现实出游做准备，证实了网络关注度和现实客流之间的“前兆”效应.3.1.2周内日均网络关注度和现实客流量分析通过依次拟合分析，发现西安世园会周内网络关注度是现实客流量的前兆，利用SPSS17.0进行相关分析，发现西安世园会网络关注度和现实客流量在0.01水平上显著相关，其相关系数R =0.900，适合做回归分析.通过线性回归分析，得出周内网络关注度和现实入园人数的模型方程为：Y =23.166X -33630.328，（１）式中：Y 表示现实入园人数；X 为周内网络关注度.根据上述分析，周内网络关注度是现实客流量的前兆，其天数大约为4d ，绘制出分析后的关注度和客流量比较图（图5）.由图5可以看出，网络关注度和现实客流量几乎同步上升和下滑，当关注度上升时，随之出现实际客流量的提高，实现了良好的拟合状态.由此可得，西安世园会周内网络关注度是其现实客流量的前兆，其前兆效应大约为4d .图52011年西安世园会周内日网络关注度和现实客流量比较图Fig.5The comparison between cyberspace attention and tourist flow of Xi ’an World Horticultural Exposition within a week in 2011注：图中横坐标括弧里的日期对应的是客流量数据（下同）...网络关注度数值（×104）入园人数/万人周内日均网络关注周内日均现实客流量星星星星星星星图32011年“五一”前后西安世园会网络关注度Fig.3The cyberspace attention around the Labor Day in 2011图42011年“十一”前后西安世园会网络关注度Fig.4The cyberspace attention around the National Day in 20116420网络关注度数值（×104）4-244-264-284-305-25-45-65-8日期0.40.30.20.10网络关注度数值（×104）9-249-269-289-3010-210-410-610-8日期冯娜，等：基于因特网的重大事件旅游客流前兆效应研究———以西安世园会为例２４７--第31卷第2期河南科学3.2节假日网络关注度与客流量的相关分析由于西安世园会6月份的现实客流量数据有缺失，故剔除6月份的数据，选取“十一”黄金周和中秋节的数据进行分析.3.2.1世园会中秋节前后网络关注度和现实客流量相关分析根据上面分析的网络关注度是现实客流量的前兆，收集到世园会相关数据，绘制图6.由于9月份现实客流量出现两个高值，为世园会9月24，25日.可能是因为这两天天气多云，温度舒适，且是“十一”黄金周之前的最后一个周末，许多人为了回避“十一”黄金周的拥堵状况，都选择这两天入园，造成园内人数大增.故本文剔除这两天的数值进行分析，可发现其网络关注度和现实客流量在没有特殊事件发生情况下实现了良好的相关关系，基本同时回升和下落.由此可图Fig.6The 3.2.2世园会“量特别大的数值，用（2）式中：Y 为现实客流量；X 为常数，没有现实意义.“图72011年西安世园会“十一”假前后网络关注度和现实客流量比较图Fig.7The comparison between cyberspace attention and tourist flow of Xi ’an World Horticultural Exposition around the National Day in 20110.网络关注度数值（×104）网络关注度现实客流量网络关注度数值（×104）入园人数/万人网络关注度现实客流量日期9-9-2519-269-279-289-299-30111010101010２４８--2013年2月4结果与讨论旅游网络关注度和现实旅游客流之间关系密切，游客出游前的上网咨询是为现实出游做准备.以西安世界园艺博览会为案例，分析了重大事件网络关注度和现实客流之间的关系，研究发现，重大事件的网络关注度变化在周内随着周末和工作日而变化，表现为周末网络关注度较工作日低，在节假日前后则呈现节前形成高峰，假日内为低谷，在节后有所上升的特点.运用SPSS17.0对网络关注度和现实客流量进行依次拟合分析发现，在不受其他事件影响的情况下，重大事件网络关注度和现实客流量之间存在较强的相关关系，其网络关注度是现实客流量的前兆.具体表现在西安世园会上为：①周内网络关注度是其现实客流量的前兆，其前兆效应大约为4d ；②节前后网络关注度的变化较之于现实客流量具有超前性，其前兆效应大约为7d ；③“十一”假前后网络关注度是其现实客流量的前兆，其天数大约为6d .为了能够合理地提供旅游设施和安排旅游活动，快速、及时的预测重大事件的客流规模具有十分重要的理论和实践意义，本文初步探究了重大事件旅游网络关注度和现实客流量之间的相关关系，但是影响重大事件旅游网络关注度和现实客流量的因素有哪些？他们之间的关系如何？这些都是需要进一步探讨的问题，同时也是今后研究的一个方向.参考文献：［１］ＧｅｔｚＤ．Ｅｖｅｎｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔ＆ｅｖｅｎｔｔｏｕｒｉｓｍ［Ｍ］．ＮｅｗＹｏｒｋ：ＣｏｇｎｉｚａｎｔＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，１９９７：４－１１．［２］ＨａｌｌＣＭ．Ｔｈｅｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｈａｌｌｍａｒｋｔｏｕｒｉｓｔｅｖｅｎｔｓ［Ｊ］．Ｇｅｏｊｏｕｒｎａｌ，１９８９，１９（３）：２６３-２６８．［３］贺榴，李居信，刘书贵．旅游业的功能及其在区域发展中的作用［Ｊ］．河南科学，１９９５，１３（４）：３８２－３８８．［４］许鑫，姚占雷，柳向楠．会展旅游的网络信息实证分析———以上海世博会为例［Ｊ］．旅游论坛，２０１１，４（４）：１００－１０４．［５］ＫｅｎｎｅｔｈＦＨｙｄｅ．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｔｏｕｒｉｎｇｐｌａｎｎｉｎｇｔｈｅｏｒｙ［Ｊ］．ＡｎｎａｌｓｏｆＴｏｕｒｉｓｍＲｅｓｅａｒｃｈ，２００８，３５（３）：７１２-７３1．［６］喻海燕．网络旅游信息态度对旅游决策的影响研究［Ｄ］．长沙：湖南师范大学，２０１０．［７］巫宁．从社会信息形态变革看旅游营销［Ｊ］．旅游学刊，２００７，２２（４）：６－７．［８］ＳｋａｄｂｅｒｇＹＸ，ＳｋａｄｂｅｒｇＡＮ，ＫｉｍｍｅｌＪＲ．Ｆｌｏｗｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅａｎｄｉｔｓｉｍｐａｃｔｏｎｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｓｏｆａｔｏｕｒｉｓｍｗｅｂｓｉｔｅ［Ｊ］．ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＴｏｕｒｉｓｍ，２００５，１７：１４７－１５６．［９］路紫，刘娜．澳大利亚旅游网站信息流对旅游人流的导引：过程、强度和机理问题［Ｊ］．人文地理，２００７，７（５）：８８－９３．［１０］路紫，赵亚红，吴士锋，等．旅游网站访问者行为的时间分布及导引分析［Ｊ］．地理学报，２００７，６２（６）：６２１－６３０．［１１］柳礼奎，路紫．旅游网站对潜在人流的导引率研究———以携程同伴游为例［Ｄ］．石家庄：河北师范大学，２００７．［１２］李山，邱荣旭，陈玲．基于百度指数的旅游景区络空间关注度：时间分布及其前兆效应［Ｊ］．地理与地理信息科学，２００８，２４（４）：１０２－１０７.［１３］龙茂兴，孙根年．区域旅游网络关注度与客流量时空动态比较分析———以四川为例［Ｊ］．地域研究与开发，２０１１，３０（３）：９３－９７．［１４］马丽君，孙根年．城市国内客流量与游客网络关注度时空相关分析［Ｊ］．经济地理，２０１１，３１（４）：６８０－６８５．［１５］雷榕．不同群体对旅游信息传播渠道的评价研究［Ｊ］．首都师范大学学报，２０１１，３２（５）：５７－６１．［１６］戴光全，保继刚．西方事件及事件旅游研究的方法［Ｊ］．桂林旅游高等专科学校学报，２００４，１５（３）：１３－２１．［１７］王朝辉，陆林，夏巧云，等．重大事件游客感知价值维度模型及实证研究———以２０１０上海世博会国内游客为例［Ｊ］．旅游学刊，２０１１，２６（５）：９０－９６．［１８］陈日新，陈向阳．重大国际展会对旅游业境外游客的吸引力研究［Ｊ］．产经评论，２０１１（４）：３０－３９．［１９］陈志军，杨洪，周志强．上海世博会旅游时空效应及对策研究［Ｊ］．资源开发与市场，２０１１，２７（４）：３７４－３７７．［２０］王朝辉，陆林，夏巧云．国内外重大事件旅游影响研究进展与启示［Ｊ］．自然资源学报，２０１２，２７（６）：１０５３－１０６７．［２１］戴光全，雷嫚嫚，谭健萍．因特网视角下中国节事活动的特征及产业化［Ｊ］．云南师范大学学报，２０１２，４４（３）：４７－５６．（编辑蔡建霞）冯娜，等：基于因特网的重大事件旅游客流前兆效应研究———以西安世园会为例２４９--。