通过社交媒体数据与可解释机器学习理解目的地属性如何塑造文化路线的游客到访

为何朝圣之路在今日仍然重要

像日本古老的熊野古道这样的文化路线，曾经由天皇与僧侣行走；今天也被拿着智能手机的游客徒步穿越。本研究提出了一个对遗产与旅游具有重大意义的实用问题：不是人们口头上说想去哪里，而是路线沿线地点的具体特征如何真实地影响游客的去向。通过挖掘数千条带地理标记的社交媒体贴文并使用透明的机器学习工具，作者展示了神社、景观、商店、住宿与公交如何共同塑造现代朝圣地理格局。

沿着古道追踪数字足迹

研究者没有依赖调查与回忆，而是转向旅行者在网上留下的痕迹。他们收集了2010年至2025年间在更广泛的熊野古道地区拍摄的24,569张带地理标记的Flickr照片。在仔细筛除可能的本地居民与日常生活场景后，每张剩余照片被视为一个具体的时空到访点。为检验这波数字人群是否确实沿着游客路径行进，团队将这些点与来自Google Maps和TripAdvisor的独立数据进行比较。Flickr的到访点明显集中在已知景点周围，表明社交媒体贴文能较真实地反映游客实际停留的地点。

访客沿途注意到的事物

下一步是理解沿这条历史路线哪些类型的地点最为重要。作者分析了人们在Flickr标题、标签和描述中使用的词汇，对文本进行翻译与清理，然后用主题建模找出重复出现的主题。从这些主题中他们归纳出17种目的地属性，分为四大类：文化与遗产资源（如神社与传统建筑）；自然环境（包括海岸线、河流与森林）；旅游与休闲服务（如住宿、温泉、餐馆与商店）；以及交通基础设施（如道路、铁路线、车站与停车区）。随后他们将每一类与详细的地理数据相对应——庙宇地图、铁路线、坡度、植被等——以便研究这些属性如何与真实的到访模式相对应。

教模型“读”风景

为了把这些多层信息与人们实际前往的地点关联起来，研究者将区域划分为每边一公里的网格。对每个网格，他们汇总了其与各类景点或设施的距离，以及每种自然特征在该处的强度。这些数值成为模型的输入；观察到的Flickr到访数量成为需要解释的输出。他们比较了几种机器学习方法，发现以基于距离的属性度量为输入的随机森林模型最能再现观察到的到访模式。更重要的是，他们随后使用可解释工具“打开黑箱”，展示每个因素如何单独或与其他因素结合时推动预测到访量上升或下降。

神社、服务与道路如何协同作用

结果显示，路线上的热点很少由单一景点驱动。文化与遗产场所——宗教地点、传统街区、纪念物与博物馆——起到主要吸引力：网格单元越靠近这些地点，通常获取的到访越多。然而，这些吸力会被附近的服务与便捷可达性大幅增强。拥有住宿、温泉、餐馆与购物集群，并与铁路线、车站、道路与停车场相连的区域，比偏远难达的孤立神社吸引的游客多得多。山川、河流与茂密植被等自然特征则起到更为微妙的作用，作为背景可以增强或缓和这些模式，而非直接主导。不同季节、出行方式与游客类型之间，这些要素的平衡也会发生变化：例如冬季游客更依赖室内景点与交通枢纽，而徒步者则倾向于风景优美、由基本公共交通支撑的路段。

将洞见转化为更好的线路

对非专业读者而言，关键结论是成功的文化路线更像是有机的网络，而非孤立的单体。这项研究表明，人们被那些将有意义的遗产地与基本舒适设施和可靠的通达性编织在一起、并以独特景观为框架的地方所吸引。通过用真实行为而非仅凭声明动机来量化这些关系，作者提供了一套可适配于全球其他历史路线的实用方案。加强文化锚点、围绕其协调服务与交通，并根据季节与不同旅行者类型调整管理，有助于在二十一世纪保持古路的可步行性与意义。

引用: Lin, X., Teng, X., Shen, Z. et al. Understanding how destination attributes shaping tourist visitation on cultural routes through social media data and interpretable machine learning. npj Herit. Sci. 14, 197 (2026). https://doi.org/10.1038/s40494-026-02427-5

关键词: 文化路线, 旅游模式, 社交媒体数据, 遗产管理, 机器学习