主题公园旅游体验记忆的结构维度与模型构建

胡润鸿，邢露雨，徐玉梅

(安徽师范大学 地理与旅游学院，安徽 芜湖 241000)

0 引言

根据国际主题娱乐协会(Themed Entertainment Association)和艾奕康咨询集团(AECOM)2019年发布的主题公园报告显示，2017～2018年，全球十大主题公园集团游客量增长率首次超过5%，游客总量达到5.102亿人次*，不断扩大的主题公园市场推动了中国本土主题公园品牌的发展。连续3年位列全球主题公园集团第五名的方特主题乐园*，已在中国投入运营“方特欢乐世界”“方特梦幻王国”“方特东方神画”“方特水上乐园”等20余个主题乐园，遍布中国十几个城市，其一直致力于运用全息成像、虚拟现实等新技术和新形式，深挖中国传统文化，讲中国故事[1]，将高新技术和传统文化完美融合，实现深度的高科技文化互动体验效果，给游客留下深刻记忆，同时还将主题乐园输出法国等国家和地区，开创了中国文化科技主题乐园“走出去”先河。主题公园作为一种参与性、互动性、体验性强的旅游活动形式，很好地适应和满足了游客从观光科普到体验休闲这一消费需求的转变。

在旅游体验研究领域，旅游体验记忆已经成为热点话题[2]，探索如何将旅游体验转换成旅游体验记忆，它是被储存的旅游体验过程[3]，可以被很好地保留和事后回忆[4]，是旅游者未来旅游目的地决策的重要参考[5]，积极正向的体验记忆是影响游客重游行为的重要指标[6]，对旅游目的地营销和宣传也发挥着重要作用[7]，游客在旅游过程中，追求的不再仅仅是令人满意的和高质量的体验经历，更加关注这段体验过程的独特性和难忘性[4，8]。

尽管在旅游体验研究中旅游体验记忆的重要性愈见显著，但是由于旅游体验记忆是一个新兴的研究热点话题，国内关于旅游体验记忆的研究数量较少，在中国知网以“旅游体验记忆”为关键词进行搜索，共有9篇相关文献，尚未形成明显的研究集聚群。首先，本文借助CiteSpace(可视化文献分析软件)对国外旅游体验记忆的研究开展分析，在Web of Science核心数据库以“Memorable Tourism Experience”为关键词进行搜索，共有136篇相关文献，选取关键词进行共现图谱分析，反复出现的关键词代表该研究领域的研究热点[9]。只要把握该领域的研究热点，就可以预测未来研究趋势。从旅游体验记忆关键词共现图谱(图1)，可发现研究热点主要集中在休闲(leisure)旅游[10]及美食体验(food experience)[11]、酒店业(hospitality)[12]等相关研究；由于旅游体验记忆属于比较新的一个概念，所以很多学者对其测量量表(scale)进行探索性开发和研究[4]；另外，大量研究关注其影响(impact)作用研究，比如对游客的满意度(satisfaction)[13]、忠诚度(loyalty)[14]、行为意向(behavior intention)[15]，及对目的地形象(destination image)[16]、目的地营销(destination marketing)[7]等的影响，说明旅游体验记忆对于游客行为及旅游目的地管理具有重要影响作用。

图1 旅游体验记忆(Memorable Tourism Experience)关键词共现图谱

随着互联网技术的进步，旅游网络平台成为旅游者分享旅游经历的重要媒介[17]，游记是旅游体验过程的再现和讲述，是旅游体验记忆的重要载体[18]。本文选择“方特”为研究对象，以网络游记作为数据来源，对旅游体验记忆的结构维度进行探索，旨在构建主题公园背景下的旅游体验记忆构成模型，以期为中国本土的主题公园游客体验管理和市场营销提供参考。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

本研究主要采用内容分析研究方法。内容分析法是一种观察式的研究方法，它被用来对各种形式的传播内容进行客观、系统和量化分析[19]。内容分析法常被用在社会科学领域，用来分析书面文件、照片、电影、录像带和录音带等多种人际传播形式[20]。近些年来，越来越多的学者将内容分析法引入到旅游研究领域，如旅游形象[21]、旅游体验[22]、游客行为特征研究[23]。旅游体验记忆具有再现性特征[24，25]，它是对过往旅游体验经历的再现和故事讲述，这与网络游记的事后回忆和记录相一致。本文旨在探索主题公园旅游体验记忆构成因素及其机理，以方特为例，通过对其网络游记文本内容的词频分析提取描述主题公园游客旅游体验记忆的高频特征词，将这些高频特征词作为主题公园旅游体验记忆要素构建的依据。

1.2 数据来源

本文采用八爪鱼大数据采集软件，对马蜂窝、携程、同程、去哪儿网等旅游网站上游客发布的游记文本进行抓取，以上旅游网站在专业中文网站流量统计分析系统“站长之家”统计的旅游网站排行榜中排名前十[26]，它们是游客分享旅游体验经历的理想平台和重要载体，其游记内容较为全面地反映和代表游客体验记忆。因此，以“方特”为关键词，时间设定为2018年5月～2019年5月，剔除广告宣传、旅游景区推介、民宿员工招聘、涉及多个旅游目的地及纯图片分享等游记，而且按照旅游体验记忆是长时记忆这一特征[18]，依据艾宾浩斯遗忘曲线[27]，将游玩时间和写下游记时间间隔设定为至少7天。通过以上筛选原则，最终共过滤出362份有效游记，总字数为503 575字。将从八爪鱼软件导出的excel表格文件中的游记正文这一栏内容复制到word文档中，将其保存为txt格式，作为数据分析的样本内容。

2 研究结果

采用ROST Content Mining内容挖掘软件对保存后的文档进行内容分析，由软件对文本内容进行自动分词，根据分词结果，对分词结果进行修正，识别出如“方特”“欢乐世界”“丛林飞龙”等与研究相关的词汇，及“每个”“这次”“各种”等无效词汇，生成新的分词自定义词表和过滤词表。而且将意义相近的词汇进行合并，如“人比较多”“人很多”“人太多”与“很多人”合并成“人多”，“导游图”与“地图”合并成“地图”等，以及将英文形式的词语转换成中文形式，如“APP”转换成应用程序，“WiFi”转换成无线网等。

2.1 主题公园旅游体验记忆高频特征词分析

通过Rost Content Mining 6.0软件提取描述方特主题公园旅游体验记忆构成要素的排名前八十位高频词词频及词性统计表(表1)，其中，动词总计有56个，占比70%，主要为园区、项目、人物及目的城市等名词，“方特”“项目”作为游客进行旅游活动的核心主体和主要内容，成为最频繁出现的词，另外，项目开放“时间”和排队“时间”是游客在体验过程中感受最为显著的方面，“孩子”是主题公园的主体受众，这与人们围绕主体展开记忆的方式有关联[28]；动词占比17.5%，包括游前的“提前”“准备”和“出发”，游中的“选择”“排队”“体验”和“游玩”的项目，游后的根据自身体验效果，给其他游客提供“建议”和注意事项等；形容词占比12.5%，“刺激”“惊险”“梦幻”说明体验活动给游客带来的冲击感和幸福感，“大型”“特色”“好玩”“方便”表现出主题公园体验项目的多样性、创新性和便利性，总体上游客是“开心”的，与“要欢乐，来方特”的这一口号是契合的，从以上高频形容词可看出，游客的体验记忆基本上都是正向的，说明大多数游客对在方特旅游体验的经历是满意和认可的。

表1 方特旅游体验记忆高频词

数据来源：作者整理.

2.2 主题公园旅游体验记忆语义网络分析

高频词投射出的是词组属性所属的类别，并不能反映出样本内容之间的深层次结构关系[29]。因此，本文采用ROST的语义网络分析(图 2)，发现方特主题公园背景下的旅游体验记忆之间并非独立存在的，形成了“两核三心多点”的语义网络，两大核心为“方特”和“项目”，“方特”作为中国本土乐园代表和游玩核心，给旅游者留下了深刻印象；方特一直致力于挖掘中华民族传统文化，用高科技进行故事讲述和演绎，开发了丰富多样的“项目”，给游客留下了深刻的记忆；由“方特”和“项目”这两个核心发散出3个中心词汇——“园区”“排队”“时间”，以及衍生出多个边缘词汇——“东方神画”“迪士尼”“小朋友”“故事”等。

从网络中心节点词可得出，方特旅游体验经历主要集中于“园区”和“项目”上，“欢乐世界”和“梦幻王国”是最受欢迎的两个园区，以“丛林飞龙”为代表的“过山车”及“真人”“表演”等室内演艺活动成为热点项目，各园区“入园”“时间”及“排队”一些热门项目也是让游客印象深刻的记忆点，“应用程序”和“地图”离核心节点都比较近，说明它们对于游客的体验效果是至关重要的因素，可以帮助游客实时定位，实现游玩路线灵活规划和减少排队时间。除此之外，“孩子”“朋友”与“方特”“项目”核心节点词相距较近，表明这是旅游同伴的两大主力军，“工作人员”在协调各项目时间方面发挥着重要作用，同时游客也会通过自身游玩经验，对潜在旅游者提出如何安排项目游玩顺序和合理规划时间方面的建议。

图2 方特旅游游记语义网络

2.3 主题公园旅游体验记忆模型构建

以ROST高频词汇的社会语义网络分析结果为基础，结合方特主题公园实际情况，借鉴前人在旅游体验记忆方面的研究成果[7]，将旅游体验记忆分为3个阶段：旅游前期待与准备——现场体验——旅游后体验记忆形成，逐个阶段建构旅游体验记忆的构成要素，构建以方特为例的主题公园旅游体验记忆构成模型(图 3)。

图3 主题公园旅游体验记忆构成模型

游前：游客通过身边亲友的口碑相传、网络游记攻略等形式提前了解有关目的地的信息，制作相关的游玩攻略，安排好诸如住宿酒店等，提前了解各项目的开放时间，制定游玩路线，提前购买雨衣等装备，对这趟旅行的花费成本提前做出预估。所以，在旅游前主要包括体验预演[6]和成本估计这两个维度。

游中：在旅游体验过程中，游客对于主题乐园所在城市形成了一定的形象认知，比如游客来到芜湖方特，对于“欢乐芜湖”这一城市形象定位的获取；大多数游客是带着逃离世俗生活、放松身心和寻找童真的动机来到游乐园，体验作为小朋友的快乐和无忧；在各种类型的园区中全身心参与到形式多样的游玩项目中，感受这些活动带来的刺激、惊险和梦幻；游客带着孩子前来或与朋友结伴同行，过程中与旅游同伴形成依赖关系，同时接受工作人员的服务和结识陌生人，形成新的人际交往关系；方特主题乐园推出“方特旅游APP”这一应用程序，在园区门口也都会提供导览图，并且实现了WIFI全覆盖，让游客感知到体验过程的智慧化和便捷化；大部分游客对于在方特旅游体验的全过程给予了“好玩”和“值得一玩”的评价。因此，现场体验这一阶段主要包含以下6个维度：城市形象、身份重构、参与涉入、互动交往、配套支持和感知价值。

游后：体验结束后，游客以图片、文字等形式记录下这段旅游体验活动中个体的情感和认知[4]，形成旅游体验记忆，供游客长期储存[3]。根据自身体验过程和经验获得，对其他游客选择游玩项目提出建议，并且推荐他人前去，表达下次再去的意愿。以上表明旅游体验结束后旅游体验记忆形成，对游客的推荐意愿及未来旅游决策等行为意向产生影响。

3 结论与讨论

综合运用内容分析法和语义网络分析法，以“方特”为关键词抓取网络游记文本内容，作为本研究的数据源，对其进行高频特征词和共现网络分析，探索主题公园这一特定背景下的旅游体验记忆结构维度，尝试构建其构成因素模型。研究发现，“方特”和“项目”成为被游客提及最多的词，游客关于在方特的旅游体验记忆主要围绕着这两个特征词展开和扩散，形成了“两核三心多点”的共现网络，基于主题公园旅游体验记忆形成的“三阶段”，即游前期许与准备——游中现场体验——游后体验记忆形成，构建了包含总共9个结构维度的构成因素模型，其中旅游体验前这一阶段包含体验预演和成本估计两个维度，游客会在出游前通过他人的口碑相传和浏览游记、攻略式的故事阐述对接下来的活动有所期待和体验前的预演，同时会对接下来的旅程进行食住行游购娱各方面的安排和计划，对花费成本做出预估；在场体验阶段包括城市形象、身份重构、参与涉入、互动交往、配套支持和感知价值6个维度，游客通过交通、住宿、餐饮与当地人互动，对主题公园所在的城市形成一定的城市形象识别和认知，以一种逃离和返璞归真的旅游动机对自身的身份与角色进行重新构建，通过参与和体验各类游玩项目，以一种新身份融入到一个非惯常环境中，实现与各种群体的互动与交往，同时主题公园提供的配套支持，便捷了体验过程，让游客感受深刻，通过以上，对整段体验过程有了一定的价值感知；旅游体验后阶段包括行为意向维度，旅游结束后是体验记忆形成阶段，通过对过往体验经历的记忆恢复，对其进行再现和回顾，促使游客产生推荐意愿、重游意愿等行为意向。

以往关于旅游体验记忆的研究集中在酒店、美食体验等领域[11，12]，很少有从主题公园视角来对其进行探究，所以对该领域进行体验记忆的探索性研究，从理论方面拓宽了旅游体验记忆的研究范畴；而且关于旅游体验记忆的结构维度普遍采用Kim等学者提出的测量量表，包括享乐、恢复、参与、新奇、意义、知识和地方文化这7个维度[30]，它是基于泛旅游背景下的体验记忆量表，所以，构建主题公园背景下的旅游体验记忆是很有必要的，为以后的研究提供了一定的理论基础。

本研究对于主题公园的实践发展也有一定的借鉴意义，系统归纳和构建了主题公园旅游体验记忆的结构维度，这为方特主题公园管理层进行游客体验管理和市场营销提供了实践路径和关注重点。因此，在管理过程中，应紧密结合国家最新政策支持，推进“互联网+旅游”，推动线上线下宣传推广，建立交流平台和在线社区，为旅游者提供信息沟通的平台，让游客对旅程充满期待和充分的准备；强化智慧景区建设，进一步完善“方特旅游APP”设计，实现对游客体验过程的科学引导和服务，同时进一步促进文化与科技的相互融合，发展基于虚拟现实、增强现实等高新技术的沉浸式体验项目，鼓励打造特色类文化旅游演艺项目，丰富和优化夜间演艺等服务，保证项目设计的形式多样性和文化独特性，营造童真的和轻松的园区环境，完善园区内的配套设施和安全措施，提高工作人员服务水平；在游客体验结束后，通过构建在线社区等方式，实现对游客游后的反馈收集和跟踪调查，做好体验记忆巩固工作，提高游客的重游意愿和口碑宣传意愿，实现主题公园的可持续发展。

不容忽视的是，本文尚存在如下不足：一是研究案例主要集中于方特这一主题公园品牌，未来可尝试分析多个主题公园品牌，如以迪士尼、环球影城为代表的国际性主题乐园，以及中国本土的华侨城等主题乐园；二是数据来源主要是网络游记，未来可以将时间间隔拉长，扩大样本数据量，另外还可以针对去过游乐园的旅游者开展深度访谈，进一步来探讨主题公园旅游体验记忆的结构维度和构成模型；三是研究方法主要采用内容分析法，归纳提取了主题公园背景下的旅游体验记忆九个结构维度及其构建了构成因素模型，未来可以对该模型进行如探索性因子分析等定量分析和验证。