不同来源地旅游者对北京目的地形象感知差异——基于深度学习的Flickr图片分析

摘要：

社交网络图片是旅游目的地形象传播的重要载体,基于图片表征内容的营销传播越来越受到旅游目的地营销组织重视,本文选取Flickr上中国港澳台(香港特别行政区、澳门特别行政区、台湾省)、英国和美国旅游者拍摄的北京图片作为研究素材,采用计算机深度学习算法分析图片表征内容,并从认知和情感2个层面分析、比较了不同来源地游客在北京旅游目的地形象感知方面的异同.研究表明,在认知形象方面,入境旅游者均对自然、建筑较为关注,但在文化艺术、人物、食物等具体维度上关注内容不尽相同.在情感形象方面,令人愉快(Pleasant)的、兴奋的(Exciting)是所有入境旅游者表现的主要情感,但中国港澳台和美国旅游者所拍摄图片隐含投射出困倦疲乏的(Sleepy)情感,而英国旅游者拍摄的图片则暗含不安苦恼(Distressing)的情感.本文利用计算机深度学习算法分析海量UGC图片表征内容为目的地形象研究提供了大数据的方法参考.

关键词：用户生成内容、Flickr图片、深度学习、旅游大数据、目的地形象、北京

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资助基金：北京市社会科学基金项目17JDGLB006;北京市教委科技项目SQKM201710031001;北京第二外国语学院校级科研项目

在线出版日期：2019-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：415-429