تجزیه و تحلیل تصاویر گرفته شده توسط گردشگران خارجی از شهر اصفهان به منظور انتخاب مکانهای موثر بر وجهه مقصد و مدیریت آن

نوع مقاله : علمی-پژوهشی

نویسندگان

1 مدیریت گردشگری،دانشکده مدیریت، دانشگاه شیخ بهایی، اصفهان، ایران

2 گروه علمی مدیریت فناوری اطلاعات، دانشکده مدیریت،دانشگاه پیام نور، شهرضا، اصفهان، ایران

3 گروه اقتصاد، دانشکده مدیریت، دانشگاه پیام نور، شهرضا، اصفهان، ایران

4 گروه مدیریت، دانشگاه شیخ بهایی، اصفهان، ایران

چکیده

با هر بار سفر تصویری در ذهن گردشگر از آن مقصد شکل می‌گیرد. وجهه‌ی مقصد تاثیر به سزایی در ذهنیت گردشگر دارد.
پژوهشگر قصد دارد وجهه‌ی گردشگری شهر اصفهان را از منظر گردشگران خارجی که از این مقصد بازدید کرده‌اند، از جاذبه‌های آن عکس گرفته‌اند و در وبسایت فلیکر به اشتراک گذاشته‌اند، بررسی نماید. پر‌کاربرد‌ترین و در نتیجه برترین تصاویر این مقصد انتخاب شده‌اند تا متولیان صنعت گردشگری ایران را جهت بهبود وجهه‌ی شهر اصفهان، یاری رساند. پژوهشگر 19502 عکس از این شهر را در بازه‌ی زمانی 25/06/2014 تا 25/06/2018 بررسی نموده و از بین آن‌ها 61 عکس را با حداقل 5 نظر به زبان انگلیسی انتخاب کرده است. 61 عکس از شهر اصفهان حجم نمونه را تشکیل می‌دهد. با استفاده از نرم افزار Textalyser فراوانی آن‌ها برای هر عکس استخراج و صفت‌ها به کمک دیکشنری‌های تحلیل صفت دانشگاه استنفورد، امتیاز‌دهی و تصاویری با امتیاز حداقل 10 به عنوان عکس‌های منتخب هر شهر انتخاب شده‌اند. استخراج صفات به وسیله‌ی نرم افزار Stanford CoreNLP 3.9.1صورت گرفته است. از نرم افزار Voyant Tools جهت ترسیم نمودار‌های فراوانی هر عکس استفاده شده است. در مجموع 61 عکس به عنوان پر‌کاربرد‌ترین تصاویر و 35 عکس به عنوان برترین تصاویر از این شهر، شناخته شده‌اند.

کلیدواژه‌ها


  1. رنجبریان، بهرام (1382). بررسی دیدگاه گردشگران سفر کرده به اصفهان به منظور شناخت نقاط قوت و ضعف گردشگری استان. سازمان مدیریت و برنامه‌ریزی استان اصفهان.
  2. سعادت آبادی نسب، پریسا. (1395). پایان‌نامه تحصیلی با عنوان "بررسی تأثیر عکس‌های گرفته شده توسط گردشگران بر طرزفکر گردشگران بالقوه خارجی". دانشگاه تهران: دانشکده مدیریت.
  3. بک لری و کیبل تدتی (1396)" اصول تفسیر میراث در صنعت گردشگری: مدیریت بازدیدکنندگان و حفاظت از میراث طبیعی و فرهنگی" ترجمه دکتر بهرام نکوئی صدری با همکاری فاطمه فهرست؛ چاپ دوم (ویرایش جدید)- تهران: انتشارات مشترک معاونت پژوهشی دانشگاه علم و فرهنگ و مهکامه؛ 367 صفحه.

 

1. Billor, S., Billor, G., Yamaji, K., (2013). The online Comparative content analysis of Indian and Japanese Banks. Journal of Business Review, Cambridge 1.2, 90-96.

2. Crompton, J. (1979). Motivations for pleasure vacation. Annals of Tourism Research. 6, 408-424.

3. Deng, N. & Li, X. (2018). Feeling a destination through the right photos: a machine learning model for DMO's photo selection. Tourism management, Elsevier, 65(c), 267-278.

4. Donaire, J., Camprubí, R., and Galí, N. (2014). Tourist clusters from Flickr travel photography. Tourism Management Perspectives. 11, 26–33.

5. Gray, J. H., & Densten, I. L., (1998). Integrating quantitative and qualitative analysis using latent and manifest variables. Quality and Quantity, 32, 419-431.

6. Holsti, O. R., (1969). Content analysis for the social sciences and humanities. Reading, MA: Addison-Wesley.

7. Kaplan, A. M., & Haenlein, M. (2010). Users of The World, Unite! The Challenges and Opportunities of Social Media. Business Horizons, 53(1), 59-68.

8. Kennedy, L., Naaman, M., Ahern, S., Nair, R., and Rattenbury, T. (2007). How flickr helps us make sense of the world: Context and content in community-contributed media collections. In The proceedings of multimedia’07, 631–640. Augsburg, Germany.

9. Kim, H. and Stepchenkova, S. (2015). Effect of tourist photographs on attitudes towards destination: Manifest and latent content. Tourism Management, Elsevier, 49, 29-41.

10. Kisilevich, S., Krstajic, M., Keim, D., Andrienko, N., and Andrienko, G. (2010). Event-based analysis of people's activities and behavior using flickr and panoramio geotagged photo collections. 14th International Conference In- formation Visualisation, 12(1):289–296.

11. Kuhzady, S., Ghasemi, V., and Hashemi, Sh. (2017). Pictorial analysis of the projected destination image: Portugal on Instagram.

12. Michaelidou, N., Siamagka, N-T. , Moraes, C., and Micevski, M. (2013) Do marketers use visual representations of destinations that tourists value? Comparing visitors' image of a destination with marketer-controlled images online. Journal of Travel Research, 52 (6): 789-804. DOI: 10.1177/0047287513481272.

13. Pan, S., Lee, J., & Tsai, H. (2014). Travel photos: motivations, image dimensions, and imagery and affective qualities of places. Tourism management, 40, 59-69.

14. Rajesh, R. (2013). Impact of Tourist Perceptions, Destination Image and Tourist Satisfaction on Destination Loyalty: A Conceptual Model. Revista de Turismo y Patrimonio Cultural. 11. 67-78. 10.25145/j.pasos.2013.11.039.

15. Rattenbury, T., Good, N., and Naaman, M. (2007). Towards automatic extraction of event and place semantics from Flickr tags. In Proceedings of the Thirtieth International ACM SIGIR Conference. AMC Press.

16. Stepchenkova, S. and Zhan, F. (2011). DMOs and user-generated photography: Comparison of projected and perceived destination images using perceptual maps. 42nd Annual Conference of the Travel and Tourism Research Association (TTRA). London, Ontario, Canada.

17. Stepchenkova, S., Kim, H., and Kirilenko, A. (2014). Cultural differences in pictorial destination images: Russia through the camera lenses of American and Korean. Journal of Travel Research, 1-16. 10.1177/0047287514535849.

18. Stylianou-Lambert, T. (2012). Tourists with Cameras: Reproducing or Producing. Annals of Tourism Research, 39, 4, 1817-1838. 10.1016/j.annals.2012.05.004.

19. Weber, R. P., (1990). Basic content analysis. 2nd ed. Newbury Park, CA: Sage. 

20. Zeng, Z., Zhang, R., Liu, X., Guo, X., and Sun, H. (2012) Generating Tourism Path from Trajectories and Geo-Photos. In: Wang X.S., Cruz I., Delis A., Huang G. (eds) Web Information Systems Engineering - WISE 2012. WISE 2012. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 7651. Springer, Berlin, Heidelberg.