陳旭輝 劉洋 崔麗霞

摘 要：本文選取了國(guó)內(nèi)會(huì)展業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力排名靠前的十個(gè)城市，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)工具，抓取2019年和2020年兩年的網(wǎng)絡(luò)文本關(guān)注度數(shù)據(jù)，從時(shí)間分布、空間分布以及分布變化、分布差異等角度，分析會(huì)展城市行業(yè)主題關(guān)注度。研究結(jié)果表明，從時(shí)間分布來(lái)看，2019年和2020年會(huì)展城市網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度均出現(xiàn)了兩次峰值;從空間分布來(lái)看，會(huì)展城市的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布格局不均衡;從不同類(lèi)型的專業(yè)性會(huì)展來(lái)看，最受歡迎的辦展主題是信息電子和休閑娛樂(lè);從舉辦形式上看，2020年會(huì)展城市以云直播的方式舉辦了會(huì)展以緩解疫情對(duì)于會(huì)展業(yè)的影響。因此，要重視城市會(huì)展網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，積極促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)和城市形象軟實(shí)力提升。

關(guān)鍵詞：會(huì)展城市;網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度;網(wǎng)絡(luò)文本分析

本文索引：陳旭輝，劉洋，崔麗霞.<標(biāo)題>[J].商展經(jīng)濟(jì)，2021（13）：001-003.

中圖分類(lèi)號(hào)：F293 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI：10.12245/j.issn.2096-6776.2021.13.01

會(huì)展經(jīng)濟(jì)作為一種現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)形式，有效促進(jìn)了商品、信息、資本、人才等生產(chǎn)要素流動(dòng)，而且作為城市的重要事件與活動(dòng)，對(duì)城市形象軟實(shí)力提升也發(fā)揮了積極作用。隨著近年來(lái)網(wǎng)絡(luò)媒體迅猛發(fā)展，各大城市會(huì)展信息基本是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)空間進(jìn)行有效傳播。根據(jù)第46次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模呈逐年增加趨勢(shì)，截至2020年12月的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模已達(dá)9.89億[1]。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)也在不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)因其及時(shí)性、低成本性和高交互性等特點(diǎn)[2]，為巨大的網(wǎng)民群體提供了便利的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容發(fā)布空間?，F(xiàn)在，公眾不僅可以在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上查詢各城市展會(huì)的信息，還會(huì)看到會(huì)展旅游者口碑，為潛在參觀者提供了參考依據(jù)，在一定程度上影響了參與意愿[3]。因此，城市會(huì)展主題的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度成為會(huì)展城市營(yíng)銷(xiāo)宣傳[4]和網(wǎng)絡(luò)輿情的重要風(fēng)向標(biāo)。通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)的分析，可以為會(huì)展城市營(yíng)造城市形象，開(kāi)展城市旅游和帶動(dòng)區(qū)域發(fā)展提供決策依據(jù)[5]。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 研究對(duì)象

根據(jù)中國(guó)會(huì)展經(jīng)濟(jì)研究會(huì)發(fā)布的《2019年度中國(guó)城市會(huì)展業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)報(bào)告》，依據(jù)中國(guó)城市會(huì)展業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)排名，本文從全部城市中選擇前十名城市進(jìn)行研究，這十個(gè)城市分別是：上海、北京、廣州、成都、深圳、杭州、南京、廈門(mén)、武漢和重慶，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)分析，從而探討2019—2020年上述城市會(huì)展主題網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分布特征。

1.2 研究方法

本文根據(jù)會(huì)展業(yè)主題特征詞，建立采集指標(biāo)體系，借助網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)工具，在全網(wǎng)采集2019—2020年上述十個(gè)城市會(huì)展主題相關(guān)網(wǎng)絡(luò)文本信息。

1.3 研究過(guò)程

為了保證采集指標(biāo)體系的準(zhǔn)確性，本文借鑒了中國(guó)經(jīng)濟(jì)研究會(huì)發(fā)布的《2019年度中國(guó)展覽數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)報(bào)告》[6]中的主題界定標(biāo)準(zhǔn)。此外，本文通過(guò)2019年至2020年網(wǎng)絡(luò)會(huì)展業(yè)口碑情況，總結(jié)提取出會(huì)展網(wǎng)絡(luò)關(guān)注主題關(guān)鍵詞特征，最終匯總為相應(yīng)的采集指標(biāo)體系。同時(shí)，為了實(shí)現(xiàn)采集的全面性和準(zhǔn)確性，課題組采用國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的中文分詞公司——海量大數(shù)據(jù)平臺(tái)軟件進(jìn)行文本爬蟲(chóng)采集和分析，采集信源覆蓋微博、微信、網(wǎng)絡(luò)新聞、政府及相關(guān)行業(yè)網(wǎng)站等全網(wǎng)資訊，滿足本次研究需求，如表1所示。

2 會(huì)展網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的網(wǎng)絡(luò)文本分析

2.1 信源統(tǒng)計(jì)

按照上述文本信息采集方法，經(jīng)過(guò)文本去重、篩選等過(guò)程，本文抓取了2019年全年和2020年全年的會(huì)展網(wǎng)絡(luò)主題文本數(shù)據(jù)。其中，2019年共計(jì)1990508條文本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源中，新聞資訊占比最高，占比68.30%，騰訊微信占比26.06%，其他占比5.64%。2020年共抓取了1455489條文本數(shù)據(jù)。其中，資訊占比89.14%，騰訊微信占比8.34%，其他占比2.52%。

2.2 網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度詞云分析

將網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)生成詞云，圖1和圖2分別為2019年會(huì)展網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的詞云圖和2020年會(huì)展網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的詞云圖。2019年詞頻最高的是“中國(guó)”“上?！薄氨本保?019年展館利用率最高的是上海，其次是北京，符合此次文本調(diào)查結(jié)果。2020年詞頻最高的是“中國(guó)”“北京”“疫情”，說(shuō)明2020年新冠疫情的影響也波及了會(huì)展業(yè)的線下開(kāi)展。

2.3 時(shí)間分布特征

從全網(wǎng)采集的2019年和2020年會(huì)展文本數(shù)據(jù)來(lái)看，網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)的月均網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，總體時(shí)間分布格局呈現(xiàn)雙峰性特征，2019年和2020年都出現(xiàn)了兩個(gè)峰值。

2019年，兩個(gè)峰值出現(xiàn)在5月和11月，這可能與參展者的閑暇時(shí)間和國(guó)家法定小長(zhǎng)假有關(guān)。2020年因?yàn)槭艿叫鹿谝咔榈挠绊懀?月至8月都呈現(xiàn)低谷期，5月有小浮動(dòng)增長(zhǎng)變化，兩次峰值都出現(xiàn)在9月和11月。

2.4 空間分布特征

從全網(wǎng)采集的2019年和2020年會(huì)展文本數(shù)據(jù)來(lái)看，總體空間分布格局呈現(xiàn)不均衡性。網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分布集中于東部、沿海等經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市，會(huì)展業(yè)的開(kāi)展也相對(duì)較多。總體來(lái)看，十大城市的會(huì)展業(yè)競(jìng)爭(zhēng)活力與會(huì)展經(jīng)濟(jì)研究會(huì)發(fā)布的《2019年度中國(guó)展覽數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)報(bào)告》結(jié)果基本一致。以年際角度來(lái)看，上海和北京作為兩個(gè)國(guó)際會(huì)展城市，網(wǎng)絡(luò)會(huì)展數(shù)據(jù)占據(jù)前兩位，2019年上海展館占比31.85%，北京展館占比24.37%;2020年上海展館占比34.23%，北京展館占比19.53%，上海展館較2019年相比有所增加，北京展館較2019年有所降低，可能是受到北京地區(qū)新冠疫情的影響，線下會(huì)展業(yè)的開(kāi)展難以進(jìn)行。2019年，深圳展館和廣州展館占據(jù)第三、四位，占比分別為11.04%和9.71%。2020年，重慶展館和深圳展館占據(jù)第三、四位，占比分別為12.07%和9.07%。

2.5 不同主題的會(huì)展分布特征

根據(jù)《2019年度中國(guó)展覽數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)報(bào)告》中展覽主題的標(biāo)準(zhǔn)，將展覽主題分為28個(gè)行業(yè)大類(lèi)，包括IT、便捷出行、高新科技、公共安全、航空等。根據(jù)文本數(shù)據(jù)計(jì)算不同類(lèi)型專業(yè)性會(huì)展的數(shù)量占比，發(fā)現(xiàn)最受歡迎的展館主題是信息電子、休閑娛樂(lè)、設(shè)計(jì)，兩年占比都在7%以上。需要特別注意的是，因?yàn)?020年新冠疫情的影響，公共安全和醫(yī)藥類(lèi)主題的辦展比例較2019年有所提高。根據(jù)各城市2019年和2020年的展覽主題，從28個(gè)會(huì)展主題中選取每年的前三名，2019年，十個(gè)城市展館主題以信息電子、休閑娛樂(lè)、設(shè)計(jì)占比最高，2020年，十個(gè)城市展館主題以信息電子和休閑娛樂(lè)占比最高。北京兩年內(nèi)都以信息電子、設(shè)計(jì)、休閑娛樂(lè)為主題的展覽占比最多，2020年較2019年的占比有所降低，可能是因?yàn)槭艿揭咔榈挠绊?成都兩年內(nèi)以休閑娛樂(lè)和食品飲料為主題的展覽占比最多，此外，2019年設(shè)計(jì)占比9.93%，2020年信息電子占比9.43%;廣州兩年內(nèi)以信息電子、休閑娛樂(lè)為主題的展覽占比較多，此外，2019年設(shè)計(jì)占比最高，占比10.00%，2020年食品飲料占比最高，占比10.15%;杭州以信息電子和設(shè)計(jì)為主題的展覽為主，此外，2019年以文教為主題的展覽占比10.91%，2020年以食品飲料為主題的展覽占比9.64%;南京以信息電子為主題的展覽為主，兩年都穩(wěn)居第一，2019年是以設(shè)計(jì)和食品飲料為主題的展覽，2020年是以休閑娛樂(lè)和IT為主題的展覽;廈門(mén)兩年內(nèi)以信息電子為主題的展覽占比較多，此外，2019年以設(shè)計(jì)和商品貿(mào)易占比較多，2020年排名前兩位的是休閑娛樂(lè)和食品飲料，占比分別為10.78%和9.93%;上海和深圳兩年內(nèi)都是以信息電子、休閑娛樂(lè)和設(shè)計(jì)為主題的展覽為主;武漢以設(shè)計(jì)和休閑娛樂(lè)為主題的展覽占比較多，此外，2019年信息電子占比最多，占比為10.77%，2020年文教占比較多，占比為10.25%，僅次于設(shè)計(jì);重慶兩年內(nèi)以信息電子為主題的展覽較多，此外，2019年以休閑娛樂(lè)和設(shè)計(jì)為主，2020年以汽車(chē)和交通物流為主。

2.6 舉辦形式

2020年受到新冠疫情的影響，很多城市都紛紛采取了線上直播模式，根據(jù)此次文本調(diào)查結(jié)果顯示，線上云直播的舉辦形式占比為33.49%，線下占比為66.51%。此外，不論是線上還是線下的舉辦形式，都受到一致好評(píng)。其中，線上的舉辦形式正面評(píng)價(jià)達(dá)到了98.26%，線下的舉辦形式正面評(píng)價(jià)達(dá)到了98.82%，表明兩種形式都得到了網(wǎng)絡(luò)輿論的正面評(píng)價(jià)，尤其是線上形式在疫情期間發(fā)揮了積極作用，其正面評(píng)價(jià)比例也非常高。

從辦展主題來(lái)看，2020年以紡織服裝與穿戴用品為主題進(jìn)行線上直播的占比最高，占比55.36%，其次是IT和礦物采掘，分別占比45.04%和44.63%。以造紙包裝為主題進(jìn)行線下展覽的占比最高，占比為91.13%，其次是裝備制造和其他，占比分別為90.88%和82.56%。

3 結(jié)語(yǔ)

本文選取十個(gè)國(guó)內(nèi)最具競(jìng)爭(zhēng)力的會(huì)展城市，通過(guò)全網(wǎng)抓取2019年和2020年兩年的網(wǎng)絡(luò)文本關(guān)注度數(shù)據(jù)，從時(shí)間分布、空間分布以及分布變化、分布差異等角度，分析會(huì)展城市行業(yè)主題關(guān)注度，主要結(jié)論如下：從時(shí)間分布來(lái)看，2019年和2020年會(huì)展城市網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度均出現(xiàn)了兩次峰值。2019年主要集中在5月和11月，2020年因?yàn)橐咔榈挠绊?，峰值出現(xiàn)在9月和11月。從空間分布來(lái)看，會(huì)展城市的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布格局不均衡。以上海和北京兩個(gè)國(guó)際會(huì)展城市為首，其余分布在東部以及沿海等經(jīng)濟(jì)水平較發(fā)達(dá)的城市。從不同類(lèi)型的專業(yè)性會(huì)展來(lái)看，最受歡迎的辦展主題是信息電子和休閑娛樂(lè)，對(duì)于會(huì)展的認(rèn)可度較好。從舉辦形式上看，2020年會(huì)展城市以云直播的方式舉辦會(huì)展，緩解了疫情對(duì)于會(huì)展業(yè)的影響，而且不論是線上還是線下的舉辦形式認(rèn)可度都較好，說(shuō)明2020年疫情應(yīng)對(duì)策略很成功。針對(duì)以上結(jié)論，各會(huì)展城市在未來(lái)發(fā)展會(huì)展業(yè)時(shí)，要充分考慮季節(jié)差異性，有針對(duì)性地進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)宣傳。此外，要充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)帶來(lái)的便捷性，有效提升城市會(huì)展的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，進(jìn)而提高城市認(rèn)可度，帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)和城市形象軟實(shí)力提升。

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Abstract： This article selects the top ten cities in the domestic convention and exhibition industry in terms of competitiveness， and uses web crawler tools to capture the two-year network text attention data in 2019 and 2020. The article also analyzes the degree of attention to the theme of the exhibition city industry from the perspectives of time distribution， spatial distribution， distribution changes， and distribution differences. The results of the study show that from the perspective of time distribution， there have been two peaks in the network attention of exhibition cities in 2019 and 2020. From the perspective of spatial distribution， the spatial distribution pattern of network attention in exhibition cities is uneven. From the perspective of different types of professional exhibitions， the most popular exhibition themes are information electronics and leisure and entertainment. From the perspective of the format of the exhibition， the 2020 convention and exhibition cities will host conventions and exhibitions in the form of cloud live broadcast to alleviate the impact of the epidemic on the convention and exhibition industry. Therefore， we must pay attention to the attention of the city's exhibition network and actively promote the improvement of the regional economy and the soft power of the city's image.

Keywords： exhibition city; network attention; web text analysis