基于关键词选择的在线旅游信息搜寻行为模式研究(2)

　　在游客在线信息行为研究中，大多使用网络日志、访谈法等采集数据。近年来，开始有国内外学者运用实验方法研究游客网络信息行为。。为了更好地研究游客使用关键词的模式、规律，使研究更加接近实际，本研究采用旅游任务情景模拟的实验方法，让被测试者在完全熟悉和宽松的环境之下，自主地使用搜索引擎搜寻所需要的信息。拟定“北京7日游”的模拟旅游任务，假定被测试者有2000元人民币作为旅游费用，要求被测试者根据该任务通过互联网进行旅游信息搜寻，最终完成一张详细的旅游行程计划表，包括长途交通、预订宾馆、具体的日程安排等。在进行信息搜寻之前，实验组织者详细告诉被测试者实验的目的和意义、演示录屏软件的安装和操作过程。同时，要求被测试者首先了解实验要求（搜寻的时间要求、搜寻的内容限制）、填写实验表格（包括年级、专业、学校、网龄等）。在测试过程中，由被测试者根据自己的实际情况进行信息搜寻，获取真实的网络搜寻视频数据。
　　游客在线信息搜寻行为的影响因素极其复杂，搜寻过程难以严格控制，被试变量（如个体知识水平、任务认知）也难以随机化。为了能够成功进行实验，本研究采取方便样本方法，征集自愿者参与实验，样本来源于陕西师范大学、西安财经学院、西安邮电学院以及西安文理学院等4所高校。实验主体主要是高校学生，一方面，学生旅游群体具有一定代表性，且具有相当市场潜力，而网络搜寻行为具有“习惯性”特征，另一方面，现在的高校学生是未来几年旅游的主力军，因此，研究该群体的网络搜寻行为具有现实意义。
　　于2011年3～11月进行实验测试。回收实验数据共166份，剔除不合格数据，一共获得有效实验视频数据136份，有效率为81.9%。被测试者的基本情况见表1。
　　4数据分析
　　我国游客旅游信息的搜寻是以搜索引擎为核心，因此在信息搜寻中，关键词的输入、查询是影响搜寻结果和行为的主要因素。关键词的选择和使用成为游客信息搜寻行为研究的重要组成部分。对实验获取的样本关键词进行统计分析，发现在旅游信息搜寻中被测试者共输入各类关键词1051次。利用语义分析对关键词频次、长度和语义模式等进行分析。
　　4.1关键词查询频率分析
　　每个被测试者平均输入关键词次数为8.54次。关键词输入次数相差比较悬殊，被测试者中输入关键词最少的仅1次，而最多的则输入了38次。输入10次以内关键词的搜寻占73.2%，输入超过20次关键词的仅占到5.7%，输入关键词次数所占比例最高的为6次。就性别来看，女性平均输入关键词的次数为9.81次，而男性输入关键词的次数为5.88次，女性输入关键词的次数明显高于男性。根据被测试者去北京的旅游经历、搜寻时间、性别和网龄的相关性分析发现，搜寻时间、性别和关键词输入次数在0.01水平上显著相关（表2）。
　　进一步以关键词输入次数为因变量，取北京的旅游次数、搜寻时间为自变量进行回归分析（表3）。发现搜寻时间越长，关键词输入次数越多。搜寻时间越长，表明信息需求越强，进而会进行多次的信息搜寻，因此输入关键词的次数也会随之增加。就前往目的地的旅游次数来看，有过旅游经历的被测试者关键词输入数量较少。一般情况下，游客对旅游目的地的熟悉程度会随着前往次数的增加而增加，与此同时，相关信息需求会降低，因而关键词查询次数就会减少。
　　4.2关键词长度分析
　　关键词长度是指被测试者在信息搜寻时在搜索引擎的输入栏输入的关键词字数。整体来看，输入的关键词长度集中在4～8个字，共占了关键词总量的65.1%。其中，6个汉字长度的关键词出现频次最高，占总体的14.4%。平均输入的汉字数量为6.98个字。输入最长关键词为19字，分别为“从北京城市青年酒店到各大旅游景点的路线”和“汉庭快捷酒店（国贸二店）旁边有什么景点”，而最短的输入为2字，如“天坛”、“故宫”，以知名景点的名称为主。6个汉字长度的关键词常表现为“地点+修饰词+搜索目标”的形式，如“北京天坛门票”、“北京快捷酒店”、“北京胡同文化”。被测试者很少使用“的”、“地”之类的助词。
　　长尾关键词是指网站上非目标关键词但也可以带来搜索流量的关键词，其主要特征是比较长，往往是一句话，或者是由多个词语组成。这类词的搜索量少，占到了整体的7.55%，且很不稳定。长尾关键词的搜索一般是在查询到一定程度时，即已经输入一定的关键词并查询到比较多的结果，需要缩小查询结果、获得更具体信息的情况下而进行的搜索，如“北京柏树胡同17号到天安门乘车线路”。这类搜索的出现与旅游信息搜寻进程有一定关系，也就是说，当搜寻进程接近产品预订或者购买阶段时，游客才会进行更为具体的查询。因此，这类信息的搜寻者，虽然搜寻的人数较少，但是大部分可能是潜在的购买者。也反映出游客在信息搜寻过程中关键词输入越具体，搜寻任务越明确。
　　4.3关键词词频分析
　　利用ROSTContentMining软件对所有被测试者输入的关键词进行统计分析。首先进行分词处理，由于有一些关键词是专有名词，如“世界遗产”，利用ROSTCM进行系统分词后，系统会自动分为“世界”和“遗产”两个词，这样的分词结果会影响统计。因此，对这样的分词结果进行人工再次校正，将其校正为“世界遗产”一词。经过分析后共得到281个关键词，其中，词频大于100的关键词依次是“北京”、“门票”、“景点”和“旅游”。
　　根据关键词内容，按照旅游要素可将其分为“门票”、“景区”、“交通”、“住宿”、“大学”和“地名”等6类。关键词的分类客观反映了游客对不同类型信息内容的需求。地名类关键词中，“北京”搜索频率最高，达到了666次，可见，在旅游信息搜索中，旅游目的地是最主要的关键词。景区类的查询，一般会用到“景点”、“景区”、“风景区”等关键词，其中，使用最多的是“景点”，如“北京景点介绍”。此外，在线查询中常会用到目的地最知名的具体景区名，如在实验中，“故宫”出现频次达到64次，其次是“颐和园”、“长城”、“鸟巢”、“天安门”等。此外，“附近”、“大全”和“便宜”等修饰词的出现频率也很高，这些词在一定程度上可以反映被测试者的信息诉求。“附近”一词的出现主要是以一个知名地标为关键词搜索附近的住宿情况，如“北京大学附近住宿”。“大全”主要是搜索旅游景区和住宿，如“北京旅游景点大全”、“北京旅游住宿大全”。而“便宜”则是体现在住宿价格的搜索上，如“北京哪住宿最便宜”，这可能与被测试者的学生身份有关，在一定的预算下，住宿价格的弹性较大。
　　4.4关键词语义分析
　　利用ROSTCM对搜索的关键词进行语义网络分析，结果如图1所示。在搜寻中有几个关键词处于核心节点位置，即“北京”、“门票”、“旅游”、“景区”、“西安”等，尤其是“北京”完全处于核心位置。通过对所有高频词的共词矩阵分析，发现约有70多个词和“北京”有共词关系，由此看来，在旅游信息搜寻中目的地地名至关重要，被测试者往往是以地名为前提加上“景区”、“旅游”、“门票”等关键词进行搜寻。由高频词共词分析可以看出（表4），共词最高的为“北京+旅游”，共词频次达到了112次，占到了整个输入关键词的10.66%，除此之外，是“景区+北京”、“北京+西安”、“景区+旅游”和“酒店+北京”的共词模式。
　　4.5关键词查询模式
　　关键词是重要的信息搜寻形式之一，在这种形式之中有很多可以探索、分析和探讨之处，游客关键词的使用有一定的规律和特征可循。笔者在总结实验过程和前述结果的基础上，得出以下4种重要的关键词查询模式。