旅游不仅是身体的移动，更是情感的流动。在主题公园里，尖叫、欢笑、惊叹或是疲惫，这些情绪共同构成了游客的体验核心。然而，不同年龄、性别的游客，面对同一个游乐项目或同一片主题区域，他们的情绪反应也可能截然不同。
来自安徽师范大学与南京师范大学的研究团队就创新性地利用社交媒体上带地理标记的照片，结合面部表情识别技术，绘制出上海迪士尼度假区内不同观光群体的情绪可视化分布图并进行深入探究。为我们理解游客体验提供了更精细的视角，也为主题公园的精细化管理和个性化服务设计带来了新的启示（Song et al., 2024）。
关注游客群体的情绪差异
旅游业作为一个充满情感体验的领域，游客的情绪状态对其旅游体验、满意度及行为意图具有深远影响。情绪不仅影响游客的目的地选择、活动参与度和整体满意度，还直接关系到旅游产品的设计和旅游目的地的管理。因此，深入理解游客的情绪状态对于提升旅游体验质量和促进旅游业的可持续发展至关重要。
传统上，游客情绪的测量主要依赖于自我报告法，如问卷调查和访谈。尽管这些方法在捕捉游客情绪状态方面取得了一定成效，但它们存在时间消耗大、数据量有限以及受游客记忆偏差影响等问题。特别是在旅游体验后完成问卷或访谈时，游客可能因记忆扭曲而提供不准确的信息，从而影响情绪测量的准确性。
新兴数据与技术带来的机遇
随着移动通信技术的发展，社交媒体平台如Twitter、Facebook和新浪微博等成为游客分享旅游体验和情绪的重要渠道。这些平台上的大量用户生成内容（UGC）为情绪研究提供了丰富的数据资源。
同时，面部表情作为人类情绪的直观反映，不仅包含丰富的情绪信息，还能准确反映个体的年龄和性别特征。随着面部表情识别技术的发展，利用社交媒体平台上的地理标记面部表情来量化游客情绪成为可能。这种方法不仅能提供更准确的情绪测量结果，还能揭示不同人口统计学群体在特定旅游场景下的情绪差异。
利用FaceReader绘制情绪地图
本研究以中国上海迪士尼乐园为案例研究地（图1），通过微博应用程序接口（API）收集了2019年1月至2020年12月期间发布的地理标记微博数据。共收集到227239条地理标记微博，经过预处理（如去除噪声数据）后，保留了42988条有效微博，并从中识别出148132张地理标记面部表情图像。
采用诺达思的面部表情分析系统（FaceReader）对收集到的面部表情图像进行情绪识别和人口统计学属性分类。系统不仅能将面部表情分类为七种基本情绪（快乐、悲伤、厌恶、愤怒、惊讶、恐惧和中性），还能量化每种情绪的效价（valence）和唤醒度（arousal）。同时，根据面部特征识别出游客的性别和年龄，并将其分为六个群体：老年男性（OM）、老年女性（OF）、成年男性（AM）、成年女性（AF）、青少年男性（TM）和青少年女性（TF）。
面部表情分析系统 (FaceReader)
面部表情分析系统 (FaceReader)
随后，基于情绪的环状模型，为每个群体分别绘制情绪分布图，以可视化不同性别和年龄群体在主题公园不同景点的情绪状态。情绪分布图采用二维坐标系，横轴表示景点的唤醒度强度指数（AIS），纵轴表示景点的效价强度指数（VIS）。每个群体的情绪状态通过不同颜色的点表示，点的位置由该群体在特定景点的平均效价和唤醒度值决定（图2）。
每个评价点对应一个景区。图中评价点的数字符号表示景区的序号。点的颜色表示相应景区的主题乐园。例如，图2a中的灰色点内有9个序号，表示幻境村主题园内共有9个景点。图中有四个象限。第一象限表示积极情绪和高唤醒水平。相反的即第三象限表示消极情绪和低唤醒水平。
不同游客的不同情绪体验
标准差椭圆（SDE）分析结果发现，不同性别和年龄群体的情绪分布中心趋势和离散程度存在显著差异（图3）。例如，青少年男性（TM）群体的情绪分布具有最高的中心趋势和最大的离散区域，表明其情绪状态在不同景点间波动较大。相比之下，老年女性（OF）群体的情绪分布中心较为集中，且离散区域较小，表明其情绪状态相对稳定。而所有群体的情绪椭圆中心都位于第一象限，说明在上海迪士尼，游客的整体情绪基调是积极且兴奋的。
聚类分析结果显示，不同性别和年龄群体在情绪分布上表现出不同的聚集现象（图4）。例如，青少年男性群体在所有景点上的情绪状态均未形成明显聚集，表明其情绪体验较为多样化。而成年男性（AM）和老年男性（OM）群体则在部分景点上形成了情绪聚集区，表明这些景点对特定男性群体具有相似的情绪激发作用。
对主题地的效价强度指数（VIT）和唤醒度强度指数（AIT）分析结果显示，不同主题地对不同性别和年龄群体的情绪影响存在显著差异。例如，“宝藏湾”主题地对青少年男性群体的效价影响最大，而“梦幻世界”主题地则对其唤醒度影响最大。对于老年女性群体，“迪士尼小镇”主题地具有最高的效价和唤醒度影响，而“梦幻花园”主题地则表现出较低的效价和唤醒度值。
此外，不同性别与年龄对情绪状态的影响存在差异（图5）。具体而言，青少年男性和女性在“宝藏湾”、“探险岛”主题区的情绪状态存在显著差异。青少年女性在这些主题地上的情绪普遍更为积极，表现出较高的效价和唤醒度值。相比之下青少年男性则表现出较低的效价和唤醒度值，甚至在某些景点上出现负面情绪。而对于“梦幻花园”主题区，虽然设计上更偏向浪漫的女性主题，却意外地让青少年男性感到非常愉悦和兴奋。
成年男性和女性在“迪士尼小镇”主题区的情绪状态存在显著差异（图5）。成年男性表现出较低的效价和唤醒度值，社交媒体文本分析发现，他们常抱怨商品价格过高。相比之下，成年女性表现出较高的效价和唤醒度值。此外，成年男性在“明日世界”主题区表现出更高的兴趣。社交媒体文本分析发现，这可能是因为与他们的童年记忆有关，对早期迪士尼电影形象（如米老鼠、小飞侠）表现出更积极的情绪。
老年男性和女性在“梦幻花园”主题区的情绪状态存在显著差异（图5）。老年女性表现出较低的效价和唤醒度值，认为这里“充满了小女孩的东西”。相比之下，老年男性则可能因该主题地的宁静氛围而表现出较高的效价值，但唤醒度值仍然较低。
总体而言，不同性别和年龄群体在主题公园内的情绪状态及其差异可能由多种因素共同作用所致。其生活阶段、社会角色、消费观念和文化记忆，深刻影响着情绪反应。一方面，不同群体对旅游体验的期望和偏好存在差异，导致其在特定景点上的情绪反应不同。另一方面，景点设计和活动安排也可能对特定群体产生不同的情绪激发作用。例如，冒险类活动可能更受青少年女性欢迎，而休闲类活动则可能更受成年女性和老年群体青睐。
更精细、更人性的旅游体验管理
本研究提出的情绪分布图能够直观展示不同性别和年龄群体在主题公园内的情绪状态及其差异。相比传统情绪测量方法，该方法不仅考虑了情绪的效价和唤醒度维度，还通过地理标记技术将情绪状态与具体景点相关联。这使得情绪研究更加精细化和具体化，为旅游管理者提供了有价值的决策支持。
首先，通过了解不同性别和年龄群体在主题公园内的情绪状态及其差异，管理者可以更加精准地定位目标市场并设计差异化的旅游产品。其次，根据情绪分布图，管理者可以优化景点布局和活动安排，进行个性化游览路线规划，以提升游客的整体情绪体验和满意度（图6）。最后，针对特定群体的负面情绪区域，管理者可以采取相应措施进行改进和优化，以减少负面情绪的发生并提升游客的忠诚度。
未来研究还可以探索利用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等新技术来进一步提升游客的情绪体验和满意度。
参考文献
Song, X., Wu, H., Jiang, W., Zhi, J., Xia, X., Long, Y., & Su, Q. (2024). Using geotagged facial expressions to visualize and characterize different demographic groups’ emotion in theme parks.Scientific Reports, 14(1), 20983.
