基于应用程序开发工具与层次分析法的旅游目的地网络形象预警指标体系的研究

张晓玲，倪月犁

（南京旅游职业学院 旅游管理学院，江苏 南京 211100）

一、引言

近年来互联网已渗透到社会生活的各个领域，互联网舆情、网络信息已经成为旅游者出行的重要决策依据，也成为旅游目的地网络形象形成的来源。由于网络信息和舆情的聚合效应影响了旅游者对旅游目的地形象的感知力度，使旅游目的地的网络形象成为关注的热点。旅游目的地网络形象是旅游目的地整体形象在互联网中的映射。

针对旅游目的地网络形象主题的研究成果很多，目前主要可以归纳为三个方向：旅游目的地网络形象的概念与要素构成的研究、网络形象的特征研究、网络形象在网络平台间传播路径的研究。而关于旅游与预警理论相结合的研究开始于20世纪80年代，研究领域不仅包括了生态、资源环境、经济管理及风险危机理论，同时在旅游文化、旅游经济以及旅游景区等方面也开展了广泛的研究。关于旅游目的地形象与预警理论相结合的主题也得到了大量专家学者的关注。

研究旅游目的地网络形象预警机制的目的是为了监测旅游目的地网络形象动态的变化以及舆情趋势进行监测和预警，使旅游目的地可以及时采取有效的应对措施。本文的目标是构建旅游目的地网络形象预警指标体系并确定权重，为进一步研究预警体系提供理论支撑。

二、旅游目的地网络形象预警指标体系的构建

（一）旅游目的地网络形象初始指标体系的构建

研究旅游目的地网络形象预警机制的关键是预警指标筛选和预警方法设计，构建科学合理的预警指标体系是研究的关键环节，同时也关系到整个预警机制研究的正确性与客观性。本文利用数据采集软件收集了与旅游分享相关的社交平台的部分网络文本信息，基于中文分词技术和词频分析法筛选中高频关键词40个作为指标属性关键词。根据聚类分析法获得聚类结果，同时将指标属性关键词归纳总结出8个二级指标和3个一级指标（见表1）

（二）指标体系检验的统计方法

为了保证指标选取的科学性，选取长期深耕旅游行业的专家采用的Delphi法对通过聚类获得的指标归类进行检验。步骤：（1）组织进行专家进行打分，按照“不吻合、较吻合、一般吻合、吻合、非常吻合”，对应分数依次为1—5的数字，统计回收数据。（2）计算变异系数和协调系数。（3）一致性检验，保证专家评价意见的一致性，当被评指标的个数N＞7时，协调程度的显著性检验需利用皮尔逊准则进行，该检验可应用SPSS软件计算。形成变异系数、协调系数等公式：

一级指标 二级指标 指标属性（关键词）旅游资源C1自然资源c11 1.地貌、2.水体、3.生物、4.气象、5.环境、6.气候、7.空气人文资源c21 8.建筑、9.陵墓、10.宗教、11.园林、12.民族民俗、13.历史古迹、14.饮食社会环境c21全域环境C2 15.社会治安、16.地质灾害、17.疫情防控经济环境c22 18.经济、19.目的地消费政治环境c23 20.行政、21.政策基础设施c31 22.卫生设施、23.便民设施、24.安全设施、25.厕所、26.交通设施、27.娱乐设施综合管理C3目的地旅游服务c32 28.讲解、29.服务态度、30.指示牌、31.电子导游、32.接驳车、33.游乐活动、34.预约、35.信息导引目的地旅游管理c33 36.门票价格、37.景区建设、38.旅游商品、39.景区管理、40.营销

（三）指标筛选的实证分析

选取旅游学者、景区管理者、旅游政府部门负责人等10位行业专家采用Delphi法对通过聚类获得的指标归类吻合度进行打分，统计结果见（表2）。

指标 Cj vj C11 2.7 0.123 C12 4.6 0.069 C21 4.4 0.102 C22 3.8 0.109 C23 3.1 0.17 C31 4.1 0.099 C32 3.9 0.142 C33 3.0 0.098专家意见的协调系数显著性检验

专家意见的协调系数显著性检验

p=0.023＜0.05把所有专家评分均值小于3或者变异系数大于0.3的指标认为是有争议的指标，需要结合专家的意见筛选该指标。由表2可见，专家对全部指标有较高的协调性。关于协调性的显著性检验，因本文参评指标N=8＞7时，利用SPSS软件依据皮尔逊准则进行显著性检验，显著性水平结果为p=0.023＜0.05，说明专家者的意见是一致的。关于C11指标的专家评分均值小于3，经专家讨论分析一致认为C11指标中的环境、气候、空气这三个关键词需重新归类为二级指标自然环境，而自然环境这个指标应该属于全域环境，具体详见表3。

一级指标 权重 二级指标 权重 指标属性（关键词）旅游资源C1自然资源c11 0.24 1.地貌、2.水体、3.生物、4.气象0.41人文资源c12 0.18 8.建筑、9.陵墓、10.宗教、11.园林、12.民族民俗、13.历史古迹、14.饮食c21社会环境全域环境C2 0.25 0.07 15.社 会 治 安、16.地 质灾害、17.疫情防控经济环境c22 0.05 18.经济、19.目的地消费政治环境c23 0.06 20.行政、21.政策自然环境c24 0.09 5.环境、6.气候、7.空气基础设施c31 0.10 22.卫 生 设 施、23.便 民设施、24.安全设施、25.厕所、26.交通设施、27.娱乐设施综合管理C3 0.34目的地旅游服务c32 0.13 28.讲解、29.服务态度、30.指示牌、31.电子导游、32.接驳车、33.游乐活动、34.预约、35.信息导引目的地旅游管理c33 0.11 36.门 票 价 格、37.景 区建设、39.景区管理、38.旅游商品、40.营销

三、旅游目的地网络形象预警指标体系权重的计算

层次分析法(AHP)可以帮助使用者运用经验、洞察力和直觉将复杂的问题以合乎逻辑的方法进行结构化、系统化的计算，可以解决定性和定量的问题，步骤:（1）利用Delphi法筛选确定出旅游目的地网络形象预警指标体系，将一、二级指标建立AHP层级指标体系，具体见表3。（2）求解该矩阵的最大特征根和特征向量。（3）根据统计结果进行修正，直到四项指标达到Delphi法的统计标准，确定最后权重。判断矩阵的特征向量和最大特征根以及各指标权重的均值、标准差、变异系数和肯德尔和谐系数的统计计算均利用spss软件进行，最终权重结果见表3。

本文基于在互联网采集的网络文本数据，利用词频分析法和聚类分析法构建的预警指标体系基础上，利用了Delphi法对指标体系进行进一步论证和筛选，并将Delphi和AHP方法集成Delphi-AHP来确定各指标权重。针对词频分析和聚类分析法构建的旅游目的地网络形象预警指标体系难以检验的特点，本文利用专家打分法和协调系数的一致性检验，保证了旅游目的地网络形象预警指标体系的可靠性和实践性。同时，将Delphi和AHP方法集成(Delphi-AHP)来确定各指标权重，也为预警模型的科学性奠定了基础。