作者：赵琳
随着大数据、人工智能、云计算、物联网、区块链等数字技术不断涌现，数据成为新的生产要素。大数据的分析预测能力和互联网的便捷交互能力有效结合，将有效提升协同管理和公共服务能力，推动旅游管理、服务、营销向信息化、智能化、便捷化方向发展。
一、通过网评大数据报告实现多维度数据分析
随着社交媒体的兴起，互联网成为当今公众意见表达的主要场所。移动通信技术、数字技术及移动终端的普遍应用使网络评论数据量大幅提升，其中蕴藏着大量公民真实态度和情绪特性的行为数据。
文化和旅游部信息中心依托自有的文旅大数据网评信息系统，通过监测国内主流在线服务平台上公众（游客）关于文博场馆、旅游景区、星级饭店的点评内容，运用自然语言处理技术，获取网评数据中蕴含的游客诉求，经过情感分析和维度分析，形成评价数据、游客满意度数据、服务质量监测数据，并在此基础上编写出版全国4A、5A级景区网评监测月报、年报和专项数据报告，面向行业管理部门、旅游企业，以大数据专项分析报告的形式提供数据服务。网评大数据报告拓展了传统数据采集渠道和思路，实现了多维度数据分析。文博场馆可以更加精准地了解新消费需求，完善布展设计和讲解服务；旅游景区可以更加精细化地进行客流疏导和调控，缓解景区接待压力，开发更多的创新产品；旅游管理部门可以获知更多公众意见，掌握民意民情动态，为提升应急处置能力提供科学依据和数据支撑。
二、通过资源共享实现多场景数据应用
旅游业是综合性产业，旅游大数据作用的有效发挥需要大量跨行业、跨部门、跨领域的数据支撑，数据资源的集中汇聚是实现旅游大数据分析应用的前提。
在数据应用牵引下，文化和旅游部信息中心借助数据共享交换平台的建设，纵向实现了国家、省、市三级旅游主管部门电子政务信息、涉旅企业基础信息及行业应用信息的数据汇聚和交互。横向实现了与公安、交通、气象等部门的重点涉旅数据共享。
通过整合、挖掘和利用跨行业、跨部门的多元数据，文化和旅游部信息中心在全域客流管理、游客行为分析、旅游精准营销、旅游精细服务等重点领域建立起完备的大数据主题应用资源库，运用数据分析全面掌握旅游管理、市场治理中的热点、焦点、难点问题和变化趋势，助力文旅行业实现数据支撑下的治理能力提升。
三、通过数据深度挖掘实现多方面数据增值
随着大数据技术的广泛应用，数据挖掘技术可以将看似不相关的多来源、多类型信息进行分析，寻找其关联关系和内外在影响因素，提升数据资源价值。
以《红色旅游景区大数据分析报告》为例，文化和旅游部信息中心依托文旅大数据网评信息系统建立多类型数据运行分析模型，以业务需求为导向，综合网络评论数据、景区运营数据、搜索数据及互联网舆情数据，以50家红色旅游景区作为分析对象，从旅游投诉、网络热度指数、网络评论趋势和舆情传播等方面进行综合分析，从海量数据中获取有价值的信息。大数据分析报告经过长期关联性分析，能快速发现多产业联动关系的变化发展，准确勾画旅游产业发展态势与问题情况。旅游管理部门可通过分析报告监测红色旅游景区发展现状和运行情况，快速掌握存在的问题，为市场监管、旅游执法、市场预警提供必要的支撑。多维度数据深度挖掘，有效打破“信息孤岛”和“数据烟囱”，实现各部门、各层级数据信息的互联互通和共享开放，让数据变活，实现数据增值。
（作者单位：文化和旅游部信息中心）
