Volume 2,Issue 8
基于地理标记照片的长三角入境旅游流网络结构演化研究
入境旅游是中国旅游业的长期发展战略。长三角地区入境旅游在全国处于领先地位。本文基于长三角地区2010年1月-2025年10月Flickr地理标记照片元数据，采用社会网络分析方法，研究长三角入境旅游流网络结构的演化特征。结果表明：长三角入境旅游流网络的不均衡性呈持续增加的态势，网络密度较低，旅游网络边缘区的城市数量呈扩大趋势。上海是入境旅游流的绝对核心，浙江省部分城市的节点中心度呈现上升态势，而江苏省、安徽省部分城市则呈现出下降态势，浙江省部分城市的结构效能和核心度呈现显著的上升趋势。长三角地区入境旅游发展需进一步加强区域合作。
[1]Kádár Bálint,Gede Mátyás. Tourism flows in large-scale destination systems[J]. Annals of Tourism Research, 2021,87: 103-113.
[2]HPKEN W, MARCEL M, FUCHS M, et al. Flickr Data for Analyzing Tourists’ Spatial Behavior and Movement Patterns[J]. Journal of Hospitality and Tourism Technology,2020, 11(1):69-82.
[3]Jin C，Cheng J，Xu J. Using User-generated Content to Explore the Temporal Heterogeneity in Tourist Mobility[J]. Journal of Travel Research，2018，57(6):779-791.
[4]Mou N X, Yuan R Z, Yang T F, et al. Exploring spatiotemporal changes of city inbound tourism flow: The case of Shanghai, China[J]. Tourism Management,2020,76:103955.
[5]Shao Y H，Huang S，Wang Y Y，et al. Evolution of international tourist flows from 1995 to 2018：A network analysis perspective[J]. Tourism Management Perspectives，2020(36)：1-14.
[6]Xu D, Zhang J, Huang Z, et al. Tourism community detection: A space of flows perspective[J]. Tourism Management,2022, 93: 104577.
[7]LI L, TAO Z, LU L, etal. The impact of COVID-19 on the regional tourism flow network: an empirical study in Hubei Province[J]. Current Issues in Tourism, 2022, 25(2):287-302.
[8] 周李，吴殿廷，虞虎，王永明，马腾 . 基于网络游记的城市旅游流网络结构演化研究—— 以北京市为例[J]. 地理科学，2020,40（2）：298-307.
[9] 刘军．整体网分析：UCINET软件使用指南[M]. 上海：上海人民出版社. 2014
[10] 王朝辉, 乔浩浩, 张姗姗, 等. 入境旅游流空间格局演化及大都市旅游高质量发展: 以上海市为例[J].自然资源学报, 2022, 37(12): 3167-3182.
[11] 邓宁，刘耀芳，牛宇，等．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[J]. 资源科学，2019， 41( 3) : 416- 429
[12] 郑允豪，张毅，牟乃夏，蒋琪，刘瑜 . 网络科学理论与方法在旅游领域中的应用：研究进展与展望[J]. 地球信息科学学报，2024，26 （2）：259-273.
[13] 朱海珠, 曹芳东. 基于地理标记照片的游客流动网络结构特征及其流动模式: 以扬子江城市群为例[J]. 长江流域资源与环境, 2020, 29(11): 2374-2383.
[14] 卢淑莹, 陶卓民, 李涛, 等. 泛长三角区域入境游客空间格局与意象研究[J]. 地理研究, 2021, 40(1): 263-278.
[15] 杨勇, 眭霞芸, 刘震. 中国省际虚拟旅游流网络结构的空间演变特征研究[J]. 地理科学进展, 2022, 41(8): 1349-1363.
[16] 秦静, 李郎平, 唐鸣镝, 等. 基于地理标记照片的北京市入境旅游流空间特征[J]. 地理学报, 2018, 73(8): 1556-1570.
[17]蒋依依, 刘焱序, 王宁, 等 . 2004 — 2019 年全球旅游流网络中心度时空演变[J]. 地理研究, 2022, 41(3): 698-712.
[18] 林志慧, 陈瑛, 刘宪锋, 等 . 中国入境旅游城市合作网络时空格局及驱动因素[J]. 地理学报, 2022, 77(8): 2034-2049.
[19] 石建中，范齐. 亚太经合组织旅游流网络结构演化及影响因素[J]. 自然资源学报，2022，37(8)：2169-2180
[20] 刘大均, 陈君子, 贾垚焱. 高铁影响下成渝城市群旅游流网络的变化特征[J]. 世界地理研究,2020,29(3):549-556.