基于微博大数据的游客情感与气候舒适度关系研究 ·...
TRANSCRIPT
第!"
卷!
第#
期 陕西师范大学学报!自然科学版"
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年#
月,%-./0&%12300/45(%.60&7/589.:5;
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文章编号!
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收稿日期!
)*#@A*CA)#
基金项目!国家自然科学基金#
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%
!#!*#@DB
$'旅游业青年专家培养计划#
Nc>N_)*#D!!
$'中央高校基本科研业务
费专项资金#
#!2 I*)
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通信作者!李君轶%男%教授&
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基于微博大数据的游客情感与气候舒适度关系研究
)))以西安市国内游客为例
高慧君!李君轶4
#陕西师范大学 旅游与环境学院%陕西省旅游信息科学重点实验室%陕西 西安+#*##B
$
摘!
要!基于气候舒适度评价模型和情感倾向性分析理论#利用)*#!
年西安市逐日平均气温)平
均风速)平均相对湿度)日照时数等气象数据和游客微博数据#计算出气候舒适度指标和游客情感
值分析气候舒适度与游客情感的相关关系$在单因素以及气候舒适度相关指标分析中#游客消极
情感值与气温)温湿指数和风效指数呈负相关关系#与着衣指数显著正相关%游客积极情感值与气
候舒适度不具有相关性%游客综合情感值与气温)相对湿度)温湿指数和风效指数呈显著负相关关
系#与着衣指数显著正相关$研究表明#气温)风速)相对湿度及其不同组合对游客消极情感和游客
综合情感会产生一定的影响$
关键词!微博%游客情感%气候舒适度%西安市
中图分类号!
M"B*
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文献标志码!
K
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H
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H
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96%;5%/G0:.9890&9?S0:9?%/;39=&560;96%?9&980&-0;5%/0/?96%;5%/0&=%61%.;
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H
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'
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<
!!
第#
期!!!
高慧君 等&基于微博大数据的游客情感与气候舒适度关系研究---以西安市国内游客为例###
!!
!!
旅游业已经进入多元化发展时代%旅游业的未
来竞争将更多地体现为游客市场的竞争&因此%游
客在旅游目的地所表现出的情感可以为不同规模*
不同类型旅游目的地竞争的比较和评价提供一个独
特的研究视角(
#
)
&旅游系统主要由旅游客源地*旅
游目的地和旅游通道三部分组成%旅游目的地是整
个旅游系统的核心%在旅游系统中有着极为重要的
地位与作用(
)
)
&
情感倾向性分析主要是针对说话人的言语或者
文字进行情感性分析%也就是对文本中的主观性信
息和情感倾向进行分析(
D
)
&统计显示!网民中使用
博客"个人空间的比例为+*'+g
%使用微博的比例
为!"'"g
%使用社交网站的比例为!"'*g
(
!
)
&越来
越多的人通过微博获取和发布信息%而这些微博中
往往包含大量情感信息和观点&因此%微博文本情
感分析成为情感分析研究的热点方向&就国外而
言%研究成果主要是基于NG5;;9.
的抓取平台来分
析文本数据%情感分析方法包括基于词典的方法*完
全监督的机器学习方法和非完全监督方法&国内研
究主要集中在理论方面%中文微博情感分类主要有
两类方法!情感词典的情感分类和机器学习的情感
分类(
"A#*
)
&
气候舒适度评价研究最早起源于国外%共经历
了D
个阶段!早期的仪器直接测定评估阶段*基于统
计结果的经验模型阶段及近期基于人体热平衡的机
理模型阶段%并逐步呈现由简单的经验模型向复杂
的机理模型*由时空局限性模型向客观普适性模型
发展的趋势%而未来的趋势是普适性的机理模
型(
##
)
&
#B@@
年%特吉旺(
#)
)提出气候舒适性指数'
#B+D
年奥利佛(
#D
)在暴露实验的基础上建立了风效
指数量表'
#B+B
年%美国学者2;90?60/
(
#!
)提出实感
气温模型'
#BC"
年%加拿大气象局建立了气候舒适
性指数测评的标准模型(
#"
)
'
)***
年%
Y5
和Q30/
(
#@
)
将风速引进公式%提出净有效气温#
(>N
$'
)**#
年%
(L2
和>Q
首次利用/新风寒等效气温0
(
#+
)指标%
这是研究气候舒适度的典型代表&
)*
世纪C*
年代
在借鉴国外研究的基础上%我国气候舒适度研究取
得了丰硕成果!在理论研究方面%
#BCB
年陆鼎煌
等(
#C
)提出综合舒适度指数%
#BB@
年钱妙芬和叶
梅(
#B
)提出评价气候宜人度的数学模型%马丽君
等(
)*
)构建了旅游气候舒适度的综合评价模型'在实
践研究方面%以气候舒适度相关衡量指标的应用最
为广泛(
)#A)D
)
&旅游与气候的研究起步于)*
世纪D*
年代%在旅游气候资源评价方面%国内学者也做了大
量研究%主要集中于气候要素对旅游地气候适宜性
的评 价(
)!A)@
)以 及 对 旅 游 地 客 流 量 的 影 响 等
方面(
)+AD)
)
&
西安市是我国唯一名列世界四大古都的城市%
也是首批历史文化名城*首批优秀旅游城市%是
)*#!
年最佳国内旅游城市之一&但当前旅游与气
候的研究较少涉及气候舒适度与游客情感的相关关
系&在此背景下%本文以西安市为案例地研究气候
舒适度与游客情感的相关性&
>
!
模型与数据
>'>
!
气候舒适度评价模型
气候舒适性受多种影响因素制约%如所处经纬
度*温度*相对湿度*日照时数*风速等(
DD
)
&气候舒
适度根据不同的影响因素分为不同的评价方法%本
文采用温湿指数*风效指数(
#D
)和着衣指数(
DB
)进行
评价&
#
#
$温湿指数&温湿指数#
M
NU
%
;96
R
9.0;-.90/?
3-65?5;
<
5/?94
$是通过气温和湿度两个指标的组合
来反映人体和周围环境之间的热量交换%是人类感
知气候的首要指数&计算公式为
M
NU
h
#
#VC/kD)
$
d*V""
#
#d
)
$.
!!
#
#VC/d)@
$% #
#
$
式中!
M
NU
表示温湿指数'
/
表示摄氏气温#
s
$'
)
表
示相对湿度#
g
$&
#
)
$风效指数&风效指数#
>
$既考虑了风速与
温度也考虑了日照时数%它是反映体表单位面积的
热交换量率#正值为吸热%负值为散热$&
>
的计算
式由风冷力或风效指数#
M
LQ
%
G5/?A=35&&5/?94
$演变
而来%计算公式为
>hd
#
#*槡Ek#*V!"dE
$#
DDd/
$
kCV""*
%#
)
$
式中!
>
表示风效指数'
E
表示风速#
6
"
:
$'
/
表示摄
氏气温#
s
$'
*
表示日照时数#
3
"
?
$&
#
D
$着衣指数&着衣指数#
M
QY
%
5/?94%1=&%;3
&%0?5/
H
$是澳大利亚学者M.95;0:
考虑人们会通过
穿衣来减缓气候产生不舒适感的情况提出的&计算
公式为
!!
M
QY
h
DDd/
*V#""G
d
Gk-(=%:
!
#
*V@)k#B槡E$
G
% #
D
$
式中!
M
QY
表示着衣指数'
/
为摄氏气温#
s
$'
G
代表
人体代谢率#
L
"
6
)
$总数的+"g
%本文取轻活动量
情况下的代谢率%即GhC+L
"
6
)
'
-
表示人体对太
##)
!!
陕西师范大学学报!自然科学版" 第!"
卷
阳辐射吸收的情况%为常值*V*@
'
(
表示垂直太阳
光单位面积地表所接收的太阳辐射单位#
L
"
6
)
$'
!
指太阳高度角%取平均的状况%若#
表示纬度%则各
地太阳高度角!夏季!
hB*d
#
k)Do)@[
*冬季!
h
B*
4
#
4
)Do)@[
*春 秋 季!
hB*
4
#
'
E
表 示 风 速
#
6
"
:
$&
文中采用气候统计上的四季!
D
月*
!
月*
"
月为
春季'
@
月*
+
月*
C
月为夏季'
B
月*
#*
月*
##
月为秋
季'
#)
月*
#
月*
)
月为冬季&各指数的分类等级见
表#
&
表>
温湿指数$风效指数和着衣指数的分级标准及赋值
,35I>
!
]%3!#<
H
0*3<!3%!3<!300#
H
<2)<*"/)
,\
%
&3<!)
=
温湿指数
分级值 人体感觉
风效指数
分级值 人体感觉
着衣指数
分级值 人体感觉符号 赋值
%
!*
极冷%极不舒服%
d#)**
酷冷*
)'"
羽绒或毛皮衣9 #
!*
)
!"
寒冷%不舒服d#)**
)
d#***
冷#'C
)
)'"
便服加坚实外套? D
!"
)
""
偏冷%较不舒服d#***
)
dC**
冷凉#'"
)
#'C
冬季常用服饰= "
""
)
@*
清凉%舒适dC**
)
d@**
凉#'D
)
#'"
春秋常用便服S +
@*
)
@"
凉%非常舒适d@**
)
dD**
舒适*'+
)
#'D
衬衫和常用便服K B
@"
)
+*
暖%舒适dD**
)
d)**
暖*'"
)
*'+
轻便的夏装b +
+*
)
+"
偏热%较舒适d)**
)
d"*
暖热*'D
)
*'"
短袖开领衫Q "
+"
)
C*
闷热%不舒适d"*
)
C*
热*'#
)
*'D
热带单衣I D
*
C*
极闷热%极不舒适*
C*
炎热%
*'#
超短裙> #
>'?
!
数据来源与预处理
#')'#
!
数据来源 微博数据主要利用新浪微博
数据抓取软件%按照新浪微博提供的K_Z
接口获取
西安市地理坐标范围内的微博&按微博账号注册地
筛选出)*#!
年#
月#
日至)*#!
年#)
月D#
/非西安
市0微博共计##B!C#*
条%初步确认为游客&其中
由于网络原因或机器故障%未能在#*
月#C
日*
#B
日*
)*
日抓取到当日微博数据%考虑本文的研究对
象#主要针对每日特定时段微博用户的活动状况$和
研究周期#
#
年$%认为未抓取到的数据不足以影响
本文的研究结论&
采用的气象数据来自于中国气象科学数据共享服
务网%获得)*#!
年西安市泾河气象站台的观测数据&
#')')
!
数据预处理!
为了提高计算结果的准确
度%在进行数据分析之前%运用>aQ>Y
软件对数
据进行筛选%剔除微博系统自动发布的各类广告
和新闻信息%仅保留能够反映用户真实情感倾向
的微博数据&考虑到以注册地来确定游客身份
时没有办法排除某些特殊群体%如学生*在西安
务工人员等%因此在筛选时也将这部分微博数据
剔除&经过筛选后有)D#@*B
条有效微博数据%
将有效微博文本导入/微博情感倾向算法验证程
序0进行数值计算%最后得到每条微博的游客情
感值&其中%游客积极情感值#大于*
分$的微博
文本计B#*@*
条'游客消极情感值#小于*
分$的
微博文 本计!@#"@
条&根 据2_22
分 析 算 出
)*#!
年西安游客每天的积极情感值*消极情感
值和综合情感值#积极情感值k
消极情感值$&
#')'D
!
游客情感分析指标 计算)*#!
年西安市游
客微博情感值的月平均值%绘制游客微博情感值的
月变化趋势线#图#
$&
)*#!
年西安游客消极情感
值*积极情感值和综合情感值波动均较大&
图>
!
?W>B
年西安市游客情感月均值变化趋势
G#
H
I>
!
8"<*'(
-
3J)%3
H
)&'3<
H
)*%)<!"/*":%#0*0_)2"*#"</"%a#_3<&#*
-
#<?W>B
!!
第#
期!!!
高慧君 等&基于微博大数据的游客情感与气候舒适度关系研究---以西安市国内游客为例##D
!!
!!
从图#0
中可以看出%
)*#!
年西安游客的消极
情感值在4
)"
)
4
)*
之间变动&游客的消极情感
值从#
月开始上升%
D
月游客的消极情感值达到最
高%从D
月之后%游客消极情感值有不同幅度的波
动%
@
月游客消极情感值又达到一个小高峰%但是整
体上开始下降%
##
月游客消极情感值又回升%冬季
游客的消极情感值相对较高&
图#S
中%西安游客的积极情感月均值在)D
)
)C
之间变动&西安游客的积极情感值在#
月份达
到巅峰%之后游客的积极情感值开始下降%
D
月游客
的积极情感值达到低谷%
!
月*
"
月有回升的趋势%
@
月*
+
月*
C
月*
B
月的积极情感值较低%
#*
月达到另
一个巅峰%之后游客的积极情感值再次呈下降的
趋势&
图#=
中%西安游客的综合情感值在*
)
"
之间
变动%综合情感均为正数%说明游客总体上是比较愉
快的&情感值在#
月份达到最高%之后总体上呈现
下降的趋势%在@
月*
+
月*
C
月份达到最低%在B
月*
#*
月呈急速上升趋势%之后趋于平稳&
游客的消极情感值*积极情感值*综合情感值与
气候舒适度三要素#气温*风速*相对湿度$*三指标
#
M
NU
*
>
*
M
QY
$之间可能存在某种关系&然而要验证
其到底是否具有联系%需要进一步进行分析&
?
!
气候舒适度与游客情感的相关分析
游客情感带有较强的主观感受%目前没有先进
的仪器来精确测量%笔者只能通过情感分析软件对
其发表的文字进行分析'再者%游客的情感也受多种
因素的制约%本文基于气温*相对湿度*风速这D
个
气候单要素及气候舒适度指数来分析&为方便定量
研究%以下将各单要素和指数分别与游客情感进行
相关性分析与讨论&
?'>
!
气候要素对游客情感的影响
根据泾河气象站数据和)*#!
年西安游客情感
值数据%运用2_22#+'*
统计软件%对各气象单要素
与西安游客情感值进行相关性分析%来判断各气象
单要素与游客微博情感之间是否存在相关关系以及
各气象单要素对游客情感影响的强弱&结果如表)
所示&
游客消极情感值与气温的显著性小于*'*"
%说
明相关性显著%而与风速*相对湿度不相关'游客积
极情感值与气温*风速和相对湿度的显著性大于
*'*"
%不具有相关关系'游客综合情感值与气温*相
对湿度的显著性小于*'*"
%说明相关性显著%而与
风速不相关&
表?
!
气温$风速及相对湿度与游客情感值的相关系数
,35I?
!
="%%)(3*#"<&")//#&#)<*"/*)2
.
)%3*:%)
%
7#<!0
.
))!
%
%)(3*#J)':2#!#*
-
3<!*":%#0*0_)2"*#"<J3(:)
游客情感值 相关性 气温 风速 相对湿度
消极情感值 相关性d*'#D)
4
d*'*DD d*'*BB
显著性*'*#) *'""@ *'*"B
积极情感值 相关性d*'*D@ *'*D! d*'*CC
显著性*'!B! *'")" *'*B"
综合情感值 相关性d*'#)+
4
d*'**!
d*'#D"
4
显著性*'*#" *'BD+ *'*#*
!!4
在*'*"
水平#双侧$上相关&
)'#'#
!
气温与游客消极情感值)游客综合情感值的
相关分析!
气温是影响人体生理功能最重要的气候
要素%气温过高或过低均会对人体产生不利的影响&
调查有关信息资料%人体的气温阈值为#"
)
)"s
%
此时人体对气温的生理感知是凉爽*舒服&当气温
低于#"s
%人体的生理感知由凉到冷*寒冷%此时必
须添加衣物%以保证机体气温处于一个舒适的范围&
同样地%当环境气温大于)"s
%人体的生理感知由
温暖到热*炎热&
气温与游客微博消极情感值的显著性小于
*'*"
%说明相关性显著'气温与游客消极情感值的相
关系数为d*'#D)
%相关性较低%但仍能说明游客的
消极情感会受到气温的影响&气温与游客综合情感
值的显著性小于*'*"
%说明相关性显著'气温与游
客综合情感值的相关系数为d*'#)+
%虽然相关性较
低%但是同样可以说明游客的综合情感值会受到气
温的影响&
对比泾河气象站的气温数据与游客消极情感
值*游客综合情感值的变化可知%全年气温处于
#"
)
)" s
的天数共有#)@?
%占全年总天数的
D!'C#g
%主要集中于春*秋两季%此时游客的消极情
感值较低%游客的综合情感值较高&大于)"s
的天
数为+@?
%占全年总天数的)*'BBg
%均出现于夏
季%此时游客的消极情感值较高%游客的综合情感值
较低&气温小于#"s
的天数有#@*?
%占全年总天
数的!!')*g
%主要集中于冬季%气温虽低%但是没有
出现极端天气%此时游客消极情感值较春季高%较夏
季低%说明游客消极情感值受气温影响并且高温对
游客消极情感的影响较大%气温与游客消极情感值
呈相关关系'此时游客的综合情感值较高%看似不符
合气温与游客综合情感值的相关性%但这并不矛盾%
因为人的情感受到多种因素的影响(
!*
)
%比如节假
日*突发事件等%
#
月份一般包含中国传统节日%因
##!
!!
陕西师范大学学报!自然科学版" 第!"
卷
此游客的综合情感会有所上升&
)'#')
!
相对湿度与游客综合情感值的相关分析!
相对湿度是影响人体机能的一个重要气候要素&当
气温适中时%相对湿度对人体的影响并不显著%但高
温A
高湿与低温A
高湿条件都不利于人体正常的生理
需求&当空气过于干燥%空气中相对湿度过低时#低
于#*g
)
#"g
$%会引起皮肤及口*鼻*气管黏膜开
裂出血%甚至引起感染&理论上%人体适宜的相对湿
度阈值为DCg
)
@"g
&
由表)
可知%相对湿度与游客综合情感值的显著
性小于*'*"
%说明其相关性显著&相对湿度与游客情
感值的相关系数是d*'#D"
%相关性较低%但是可以证
明游客的情感值受到相对湿度的影响&
泾河气象站的数据显示%相对湿度为DCg
)
@"g
的天数为#CC?
%占比高达"#'Bg
%多集中在#
月*
)
月*
##
月*
#)
月%此时游客的综合情感值普遍
偏高'相对湿度%
DCg
的天数为D)?
%所占比例为
C'Cg
%多集中在D
月*
"
月%此时游客的综合情感值
相对较低'相对湿度*
@"g
的天数为#!)?
%所占比
例为DB'Dg
%多集中在@
4
#*
月%此时游客的综合
情感值偏低&
?'?
!
温湿指数$风效指数及着衣指数对游客情感的
影响
根据公式#
#
$*#
)
$*#
D
$以及表#
的赋值标准和
)*#!
年西安市的气象数据%计算)*#!
年西安市的
M
NU
*
>
以及M
QY
&结合2_22
软件计算相关性%结果
如表D
所示&
表@
!
游客情感与气候舒适度指数的相关系数
,35I@
!
="%%)(3*#"<&")//#&#)<*"/*')&(#23*)&"2/"%*
#<!)13<!*":%#0*0_)2"*#"<J3(:)
游客情感值 相关性M
NU
> M
QY
消极情感值 相关性d*'#)+
4
d*'#D#
4
*'#D)
4
显著性*'*#@ *'*#D *'*#)
积极情感值 相关性d*'*#+ d*'*D@ *'*D@
显著性*'+!* *'!B@ *'!B#
综合情感值 相关性d*'###
4
d*'#)@
4
*'#)C
4
显著性*'*D" *'*#@ *'*#"
!!4
在*'*"
水平#双侧$上相关&
游客消极情感值与温湿指数*风效指数和着衣
指数的显著性小于*'*"
%说明相关性显著%相关系
数分别是d*'#)+
*
d*'#D#
*
*'#D)
'游客积极情感值
与温湿指数*风效指数和着衣指数的显著性大于
*'*"
%它们之间不具有相关关系'游客综合情感值与
温湿指数*风效指数和着衣指数的显著性小于*'*"
%
说明相关性显著%相 关 系 数 分 别 是d*'###
*
d*'#)@
*
*'#)C
&
)')'#
!
温湿指数与游客消极情感值)游客综合情感
值的相关分析!
由图)
可知%年内温湿指数呈现先
升高后降低的趋势&根据表#
的温湿指数分级标
准%得出其赋值变化趋势#图D
$%整体呈现/
\
0状&
#
月*
)
月温湿指数的赋值为#
)
"
%此时人体感觉
冷%不舒适#图中的第#
个谷点$%此时游客的消极情
感值较高'随着时间的变化%温湿指数赋值从#
逐渐
递增到B
%即人体感觉从不舒适*较舒适到很舒适%
在!
月*
"
月即春季达到高峰点#图中的第#
个顶
点$%此时人体感觉最舒适%游客的消极情感值偏低%
游客的综合情感值相比两侧达到了一个小高峰'到
夏季即@
月*
+
月*
C
月%温湿指数赋值逐渐降低%赋
值#
*
D
*
"
%人体感觉闷热*极闷热%不舒适#图中第)
个谷点处$%此时游客消极情感值较高%游客综合情
感值偏低'到秋季即B
月*
#*
月*
##
月%温湿指数的赋
值再次升高%此时人体感觉舒适#图中第)
个顶点$%
图?
!
?W>B
年西安市温湿指数变化趋势
G#
H
I?
!
,')&'3<
H
)*%)<!"/)
,\
"/a#_3<&#*
-
#<?W>B
图@
!
?W>B
年西安市温湿指数赋值变化趋势
G#
H
I@
!
,')300#
H
<2)<*&'3<
H
)*%)<!"/)
,\
"/a#_3<&#*
-
#<?W>B
游客消极情感值有所降低%游客综合情感值回升'在
#)
月份温湿指数再次降低%人体感觉冷*不舒适%游
客消极情感值较高%游客综合情感值开始降低&
综上%对比图#0
与图D
%当温湿指数处于不适合
人体生理机制#较热或者较冷$时%游客消极情感值较
高'当温湿指数处于比较适合人体生理机制时%游客
的消极情感值相对较低&由表D
可知%温湿指数与游
!!
第#
期!!!
高慧君 等&基于微博大数据的游客情感与气候舒适度关系研究---以西安市国内游客为例##"
!!
客微博消极情感值的显著性小于*'*"
%说明其相关性
显著%相关系数为d*'#)+
&同样地%对比图#=
与图
D
%当温湿指数处于不适合人体的生理机制时%游客的
综合情感值相对较低'当温湿指数处于较适合人体的
生理机制时%游客的综合情感值相对较高&由表)
可
知%温湿指数与游客综合情感值的显著性小于*'*"
%
说明相关性显著%相关系数为d*'###
&
)')')
!
风效指数与游客情感值的相关分析!
由图
!
可知%风效指数先呈现小范围的变动趋势%在)
月
处达到一个最低点%之后呈现逐渐增长的趋势%在+
月达到最大值%随着时间的推移%风效指数值呈逐渐
下降的趋势&根据表#
的分级标准%风效指数赋值
变化如图"
所示%整体呈/
$
0字型结构&
#
4
!
月风
效指数的赋值变化比较平稳%大部分在+
*
B
之间变
化%人体感觉舒适%此时游客消极情感值比较低%游
客综合情感值比较高'
"
4
B
月风效指数波动幅度比
较大%在#
*
D
*
"
*
+
四个赋值之间变化%人体感觉热%
此时游客消极情感值比较高%游客的综合情感值相
对偏低'
#*
4
#)
月%风效指数赋值变化趋于平稳%在
+
*
B
之间变化%人体感觉舒适%此时游客消极情感值
较低%游客综合情感值相对较高且趋于平稳&
图B
!
?W>B
年西安市风效指数的变化趋势
G#
H
IB
!
,')&'3<
H
)*%)<!"/&"/a#_3<&#*
-
#<?W>B
图C
!
?W>B
年西安市风效指数的赋值变化
G#
H
IC
!
,')300#
H
<2)<*&'3<
H
)*%)<!"/&"/a#_3<&#*
-
#<?W>B
综上%对比图#0
和图"
可知%当风效指数的赋
值较大%即人体感觉比较舒适时%游客的消极情感值
比较低'当风效指数的赋值较小%即人体感觉比较不
舒适#较冷或者较热$时%游客的消极情感值较高&
同时由表D
可知%风效指数与游客消极情感值的显
著性小于*'*"
%说明相关性显著%其相关系数为
d*'#D#
&同样地%对比图#=
与图"
可知%当风效指
数的赋值较大%即人体感觉较舒适时%游客的综合情
感值相对较高'当风效指数赋值较小%即人体感觉不
舒适#人体感觉较热或较冷$时%游客的综合情感值
相对较低&由表D
的相关结果可知%风效指数与游
客综合情感值的显著性小于*'*"
%说明相关性显
著%其相关系数为d*'#)@
&
)')'D
!
着衣指数与游客情感值的相关分析!
由图
@
可知%着衣指数先降低%在+
月附近达到最低值%
之后随时间的推移%着衣指数逐渐升高%在#)
月着
衣指数达到最大值&根据表#
的分类标准%着衣指
数的赋值变化见图+
%着衣指数的赋值变化呈/
\
0
型#两顶点三谷点$&
#)
月*
#
月*
)
月着衣指数赋值
在#
*
D
之间变化%适宜着羽绒或毛皮衣*便服外套%
此时游客消极情感值较低%游客的综合情感值相对
较高#因传统节日的影响有其特殊性$'
D
月*
!
月*
"
月着衣指数赋值在"
*
+
*
B
之间变化%适宜着春秋常
用便服%此时游客消极情感值较低%游客综合情感值
图D
!
着衣指数的变化趋势
G#
H
ID
!
,')&'3<
H
)*%)<!"/T=
图E
!
着衣指数的赋值变化
G#
H
IE
!
,')300#
H
<2)<*&'3<
H
)*%)<!"/T=
偏低但有所回升'
@
月*
+
月*
C
月着衣指数赋值从B
到+
再到"
变化%适宜着衣轻便夏装*短袖开衫%此
时游客消极情感值较高%游客的综合情感值偏低'
B
月*
#*
月*
##
月着衣指数赋值在B
*
+
*
"
之间变化%适
##@
!!
陕西师范大学学报!自然科学版" 第!"
卷
宜着秋便服%此时游客消极情感值较两侧低%游客综
合情感值较高且呈上升趋势&
对比图#0
和图+
可知%当着衣指数的赋值较高
时%此时通过穿衣来降低游客的消极情感值%游客的
人体感觉是舒适的%因此游客的消极情感值就相对
较低'当着衣指数赋值较低时%此时游客通过穿衣不
能降低游客的消极情感值%游客的人体感觉不舒适%
因此游客的消极情感值就相对较高&同时%由表D
可知%着衣指数与游客消极情感值的显著性小于
*'*"
%说明相关性显著%相关系数是*'#D)
&同样
地%对比图#=
和图+
可知%春秋季节着衣指数赋值
较高%夏季着衣指数赋值较低%春秋季节游客的综合
情感值比夏季高'冬季#尤其是#
月份$的着衣指数
赋值相对较低但是游客综合情感值较高%这有其特
殊性&
#
月份一般包含中国传统的节日444春节%
微博数据中关于/春节0/过年0等字眼的微博文本数
量巨大%此时游客情感受节假日的影响普遍偏高%但
是这也并不能否定着衣指数对游客综合情感值的影
响&由表D
可知%着衣指数与游客综合情感值的显
著性小于*'*"
%说明相关性显著%相关系数是
*'#)C
&
综上%气候舒适度与游客情感值具有相关关系'
再者%游客的情感会受到多种因素#比如突发事件*
节假日(
!*
)等$的影响%影响程度存在差异%又因游客
个体对外部因素影响的反应不同%因此游客的情感
值也会产生不同&
@
结论
本文通过对气候舒适度与游客情感进行相关性
分析%得出以下结论!
#
#
$在单要素分析中%气温与游客消极情感值的
显著性小于*'*"
%相关性显著%说明气温影响游客
消极情感'风速*相对湿度与游客消极情感值不具有
相关关系'气温*风速及相对湿度与游客积极情感值
不具有相关关系'气温*相对湿度与游客综合情感值
的显著性小于*'*"
%相关性显著%表明气温*相对湿
度对游客综合情感有影响&
#
)
$在气候舒适度指标中%温湿指数*风效指数
及着衣指数与游客消极情感值具有相关关系%表明
气温*相对湿度及风速在不同的组合情况下对游客
的消极情感产生一定影响&气候舒适度指标与游客
积极情感值不具有显著相关关系'与游客综合情感
值的显著性小于*'*"
%相关性显著%表明气温*相对
湿度及风速在不同的组合情况下对游客综合情感产
生一定的影响&
#
D
$本文得到的结论符合人类心理学特征!当人
处于高兴或者兴奋状态时%外部因素很难影响其情
绪%但是当人处于低落状态时%外部的某些因素#比
如气温*相对湿度以及M
NU
*
>
*
M
QY
$就会对其产生重
大的影响作用&但是气候单因素以及气候舒适度三
指标并非影响游客心情的决定性因素%因此在研究
游客情感时需要多方面综合分析&
#
!
$情感分析是一种新的研究方向%本文对游客
情感与气候舒适度之间的相关性进行了研究%具有
很强的现实意义&此外%本文还创新性地将游客的
积极情感*消极情感与综合情感分开研究&但人类
情感的变化涉及众多因素%需要结合多方因素进行
综合分析'利用微博大数据进行居民情感分析%在数
据量和数据代表性上都具有很大的优势%但是受到
微博群体独特性的限制%不能获取各个年龄阶段*各
个社会阶层的群体信息%有待后续进一步完善&
参考文献!
(
#
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结构方程模型(
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干旱区资源
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太原!山西大学旅游学院%
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丽江市旅游气候舒适度与
客流量年内变化相关性分析(
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中国东部沿海沿边城市旅游
气候舒适度评价(
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中国城市旅游气候舒适度分析
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'责任编辑!
程琴娟(