跨界与图片信息怎么玩

有时候，对于旅游大数据的分析还涉及跨界合作。

“国外是跨领域研究的，结合了多领域，比如地理信息、IT、商学院、社会学等。我举个跟踪游客的例子，现在我们采用跨界合作的多方位社交媒体来跟踪游客行为。社交媒体上有很多游客留下的痕迹，比如flickr，flickr上的图片留下了照片的地理坐标、拍摄时间、评论信息等，这些都是非常可贵的旅游大数据。”长期在澳大利亚研究旅游大数据分析的学者程明明告诉记者，用地理坐标来追踪轨迹则需要懂地理学的专家来帮忙，而商业管理方面的专才则可以分析游客去哪儿、是什么时间去等具有商业价值的数据。

在多方跨界分析研究后，业者可以知道哪些景点受欢迎、哪些是新的景点、游客在几点左右在景点甚至每次停留多久等。掌握这些大数据信息分析结果后，相关的旅游业者可以有效做到分流，不会造成景点承载力过于饱和。同时，对比景点信息和游客属性，可以知道不同国家游客对景点有什么不同需求，比如亚洲人是否更喜欢文化景点，如果是，则当地旅游推广营销时就要更多推出人文景点。

记者在采访中获悉，目前中国不少景区也正在与相关大数据分析公司合作，希望通过分析来预测未来一段时间的客流量，尤其是旺季黄金周的客流量预计，能帮助景区控制进入人数，提高安全性和服务质量。

颇有意思的是，图片也属于大数据。

“比如一些大型旅游预订网站上有大量图片，对于图片，我们需要IT技术人员来帮忙进行机器人(54.850, -0.33, -0.60%)训练（machinelearning）帮助我们识别不同的图片。比如究竟是人物还是风景效果好，然后我们再通过数学模型和旅游局、旅行社宣传的图片进行对比，得出游客感兴趣的图片和旅游局、旅行社所宣传的是否一致。如果不一致，那么不一致在什么方面，并需要如何改进。”程明明说道。

据悉，另有一种脑电波测试方式，能测试出人们看到图片时眼球第一秒会注视的地方即最吸引点，以及人们对于被测试图片的喜好或厌恶程度等。业者通过这些分析可以决定是否在销售时更换样图，餐厅或景点的宣传图片究竟是有人好还是空景好，合适的样图能够促进销量。

“当然，要做好旅游大数据研究并不简单，其数学模型比较复杂，比如包含线性回归之类的。其实，大数据研究是一个数据不断整合和多学科交叉的过程，未来还有很多商机可以依靠大数据被挖掘出来。”程明明如是说。