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This study aims to use a bottom-up, inductive approach to derive destination image attributes from large quantities of online consumer narratives and establish a destination classification system based on relationships among attributes and places.

Content and social network analyses were used to explore the consumer image structure for destinations based on online narratives. Cluster analysis was then used to group destinations by attributes, and ANOVA provided comparisons.

Twenty-two attributes were identified and combined into three groups (core, expected, latent). Destinations were classified into three clusters (comprehensive urban, scenic and lifestyle) based on their network centralities. Using data on Chinese tourism, the most mentioned (core) attributes were determined to be landscape, traffic within the destination, food and beverages and resource-based attractions. Social life was meaningful in consumer narratives but often overlooked by researchers.

Destinations should determine into which category they belong and then appeal to the real needs of tourists. Destination management organizations should provide the essential attributes while paying greater attention to highlighting the destinations’ social life atmosphere.

This research produced empirical work on Chinese tourism by combining a bottom-up, inductive research design with big data. It divided the 49 destinations into three categories and established a new system based on rich data to classify travel destinations.

本研究旨在使用自下而上的归纳方法从大量的在线消费者的叙述中总结出目的地形象的属性, 并根据目的地形象的属性和地点之间的关系建立一个目的地分类系统。

首先通过内容分析方法和社会网络分析方法分析在线消费者的叙述数据得出目的地的消费者形象结构, 然后采用聚类分析方法按照属性对目的地形象进行分组, 并通过方差分析进行比较。

结果显示总结出22种属性, 并将其组合为三组(核心、预期和潜在)。目的地根据其网络中心度被分为三个集群(综合城市、风景和生活方式)。最常被提及的(核心)属性是景观、目的地的交通、食品和饮料以及资源型景点。在消费者的叙述数据中表明社会生活是有意义的, 但常常被研究人员忽视。

首先本研究通过将自下而上的归纳研究设计与大数据相结合对中国旅游业进行了实证研究。其次通过将49个旅游目的地分为三类以及基于大数据建立了一个新的旅游目的地分类系统。

旅游目的地应该明确自己属于哪一类目的地类型然后迎合游客的真正需求。DMOs应该提供旅游目的地的基本属性, 注重提升旅游目的地的社会生活氛围。

Se realizó un análisis de contenido en redes sociales para explorar la estructura de la imagen de los destinos por parte de los consumidores basándose en las descripciones en línea. A continuación, se empleó el análisis de clusters para agrupar los destinos por atributos, estableciendo comparaciones mediante el análisis ANOVA.

Los propósitos de esta investigación eran utilizar un enfoque ascendente e inductivo para obtener atributos de imagen de los destinos a partir de grandes cantidades de descripciones de consumidores en línea, y establecer un sistema de clasificación de destinos basado en las relaciones entre atributos y lugares.

Se identificaron 22 atributos que luego se agruparon en tres grupos (principales, esperados, latentes). Los destinos se clasificaron en tres grupos (urbano integral, paisajístico y de estilo de vida) en función de sus centralidades de red. Utilizando datos sobre el turismo chino, se determinó que los atributos (centrales) más mencionados eran el paisaje, el tráfico dentro del destino, la comida y las bebidas, y las atracciones basadas en los recursos. La vida social era importante en los comentarios de los consumidores, pero a menudo los investigadores la pasaban por alto.

Los destinos deberían determinar a qué categoría pertenecen y luego apelar a las necesidades reales de los turistas. Los DMO deberían proporcionar los atributos esenciales prestando mayor atención a resaltar el entorno de vida social de los destinos.

Esta investigación elaboró un trabajo empírico sobre el turismo chino combinando un diseño de investigación inductiva ascendente con big data. Dividió los 49 destinos en tres categorías y estableció un nuevo sistema basado en los grandes datos para clasificar los destinos turísticos.

The purpose of this paper is to study tourists’ spatial and psychological involvement reflected through tourism destination image (TDI), TDI is divided into on-site and after-trip groups and the two groups are compared in the frame of three-dimensional continuums.

By conducting latent Dirichlet allocation (LDA) modeling to tourism user-generated content, structural topic models are established. The topics separated out from unstructured raw texts are structural themes and representations of TDI. Social network analysis (SNA) reveals the quantitative and structural differences of three-dimensional continuums of the two TDI groups.

The findings reveal that from the stage of on-site to after-trip, tourist perception of TDI shifts from psychologically to functionally-oriented, from common to unique, and from holistic to more attribute focused. Also, it is suggested that from a postmodernism perspective, TDI is never unique, fixed or universal, but has different image perceptions and feedbacks for different tourists.

With the assistance of social sensing, a panoramic view of TDI could be established. Targeted and precision destination marketing and image promotion could be applied out to each individual tourist.

Combining with the perspectives of the tourist-destination space system and the tourism involvement theory, this research proposes a TDI transformation model and an explanation of the internal mechanism. The originality of research also lies in the methodological innovation of social sensing data and the LDA topic model.

本研究针对旅游目的地形象（TDI）及其体现出的游客空间和心理涉入, 将旅游目的地形象划分为在场形象和游后形象, 并将二者在TDI三维连续体（Three-dimensional continuums）框架下进行比较。

本研究应用内容分析法, 通过对旅游用户生成内容（tourism UGC）进行LDA（Latent Dirichlet Allocation）建模, 从非结构化的原始文本中建立起结构化的语义主题模型, 并且应用社会网络分析（Social Network Analysis）, 从定量和结构化的角度揭示了游中与游后目的地形象的差异。

研究发现, 从游中到游后, 游客的目的地形象感知经历了从心理到功能、从一般到特殊、从整体到属性的转变。同时, 基于后现代主义的视角, 旅游目的地形象并不是唯一的、固定的或放之四海而皆准的, 而是在不同的游客感知中有不同的形象和体现。

应用社会感知（Social Sensing）理论可以全面解析旅游目的地形象。同时可以针对特定游客采取精准定点的旅游目的地营销和形象推广手段。

本研究从旅游目的地空间系统和旅游涉入理论视角出发, 提出了旅游目的地形象转变的模型和其内在机制解释, 在方法上创新性地使用了社会感知数据和LDA主题模型。

关键词 旅游目的地形象, 在场形象, 游后形象, 旅游用户生成内容 (tourism UGC), LDA（Latent Dirichlet Allocation）建模, 社会感知

Para estudiar el grado de participación espacial y psicológica de los turistas reflejado en la imagen del destino turístico (TDI), el TDI se divide en grupo en el sitio y grupo posterior al viaje, y los dos grupos se comparan en el marco del continuo tridimensional.

Al modelar la posible asignación de Dirichlet (LDA) del contenido generado por el usuario turístico (UGC), se estableció un modelo de tema estructural. El tema que está separado del texto original no estructurado es el tema estructurado y la representación de TDI. El análisis de redes sociales reveló diferencias en el número y la estructura de los continuos tridimensionales de los dos grupos de TDI.

Los resultados de la encuesta muestran que, desde la escena hasta los viajes, la percepción de los turistas de TDI cambia de orientación psicológica a funcional, de lo ordinario a lo único, y de una atención general a más. Además, se sugiere que desde una perspectiva posmoderna, TDI nunca es único, fijo o universal, sino que tiene diferentes percepciones de imagen y comentarios para diferentes visitantes.

Con la ayuda de la detección social, se podría establecer una vista panorámica de TDI. El marketing de destino y la promoción de imágenes dirigidos y precisos podrían aplicarse a cada turista individual.

Combinando con las perspectivas del sistema espacial de destino turístico y la teoría de la participación turística, esta investigación propone un modelo de transformación TDI y la explicación del mecanismo interno. La originalidad de la investigación también radica en la innovación metodológica de los datos de detección social y el modelo de tema LDA.

This study aims to determine how the most sustainable brands in Italy and Spain developed communication and awareness-raising actions during the COVID-19 pandemic and whether these companies were truly involved in raising public awareness of the pandemic. The authors specifically focus on sustainable companies, as health communication is considered to be an important corporate social responsibility task.

To answer these questions, the authors have used data on the social media activity (Twitter and Instagram) of these brands in Spain and Italy, extracting the posts and associated hashtags that each of them has published throughout the pandemic to be processed using social network analysis and visualization techniques.

The detailed analysis of both the levels of activity and the content of the messages provides interesting insights into the communication models of the companies and the influence of factors such as time, country and the specific social media platform used.

The authors analyze the communication of the most sustainable businesses on social media during the pandemic, adopting a highly innovative approach. The particular originality of this study lies in the parallel analysis of two different countries that were simultaneously shaken by the pandemic in very similar circumstances. This study also presents a novel use of graphical representation tools in terms of companies’ behavior for health communication on social media.

El objetivo de esta investigación es determinar cómo las marcas reconocidas como las más sostenibles en Italia y España han desarrollado acciones de comunicación durante la pandemia del Covid-19 y si estas empresas se han involucrado realmente en la sensibilización pública de la pandemia. Nos centramos específicamente en las empresas sostenibles dado que la Comunicación en Salud se considera una tarea importante de responsabilidad social corporativa.

Para responder a estas preguntas, hemos utilizado datos de actividad en medios sociales (Twitter e Instagram) de estas marcas en España e Italia, extrayendo los posts y hashtags asociados que cada una ha publicado a lo largo de la pandemia para procesarlos usando técnicas de análisis y visualización de redes sociales.

El análisis detallado tanto de los niveles de actividad como del contenido de los mensajes permite obtener conclusiones interesantes sobre los modelos de comunicación de las empresas y la influencia de factores como el tiempo, el país y el medio social concreto utilizado.

Analizamos la comunicación realizada por las compañías más sostenibles en medios sociales durante la pandemia, adoptando un enfoque muy innovador. La particularidad de este estudio radica en el análisis paralelo de dos países diferentes que fueron sacudidos simultáneamente por la pandemia en circunstancias muy similares. Este estudio también conlleva un uso novedoso de herramientas de representación gráfica en términos del comportamiento de las empresas para Comunicación en Salud en medios sociales.

本研究的目的是确定在意大利和西班牙被认为是最可持续发展的品牌在Covid-19大流行期间是如何开展传播行动的, 以及这些公司是否真正参与了提高公众对该大流行病的认识。我们特别关注可持续发展的公司, 因为健康传播被认为是企业社会责任的一项重要任务。

为了回答这些问题, 我们使用了这些品牌在西班牙和意大利的社交媒体活动数据（Twitter和Instagram）, 提取了每个品牌在整个大流行期间发布的帖子和相关标签, 并使用社交网络分析和可视化技术进行处理。

通过对活动水平和信息内容的详细分析, 可以得出关于这些公司的传播模式以及诸如时间、国家和所使用的特定社交媒体等因素的影响的有趣结论。

我们分析了最可持续的公司在大流行期间在社交媒体上进行的传播, 采取了一种非常创新的方法。这项研究的特殊性在于对两个不同国家的平行分析, 这两个国家在非常相似的情况下同时受到大流行病的冲击。这项研究还包括在社交媒体上对公司健康传播行为的图形表示工具的新颖使用。