• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      2020年?yáng)|京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空特征變化及其影響因素

      2021-01-03 11:15任濤游茂林張志彬
      關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)新媒體影響因素

      任濤 游茂林 張志彬

      摘? ? 要:當(dāng)前,一些互聯(lián)網(wǎng)直播平臺(tái)已經(jīng)成為大型體育賽事轉(zhuǎn)播的渠道之一,尤其是在新型冠狀病毒肺炎疫情防控期間,互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎則成為很多人獲取體育賽事信息的主要途徑。截至2021年6月,中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)普及率已達(dá)71.6%。研究東京奧運(yùn)會(huì)的中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空特征變化及其影響因素可以在一定程度反映中國(guó)居民在體育賽事新聞方面的關(guān)注特征及某些公共體育服務(wù)需求。基于百度指數(shù),采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,通過(guò)分析2020年?yáng)|京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的地理空間分布特征得出:省內(nèi)地區(qū)生產(chǎn)總值、省內(nèi)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量、省內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)量、參加奧運(yùn)會(huì)的中國(guó)運(yùn)動(dòng)員人數(shù)、省內(nèi)體育事業(yè)支出決算是2020年?yáng)|京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度地理空間分布特征變化的核心影響因素。結(jié)論:1)2020年?yáng)|京奧運(yùn)會(huì)的賽事過(guò)程是中國(guó)居民通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)該屆奧運(yùn)會(huì)的關(guān)注重點(diǎn)。2)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響2020年?yáng)|京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度。3)中國(guó)各省選送的東京奧運(yùn)會(huì)參賽運(yùn)動(dòng)員數(shù)量影響其籍貫地居民通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)2020年?yáng)|京奧運(yùn)會(huì)的關(guān)注度。4)中國(guó)東部地區(qū)與西部地區(qū)的體育發(fā)展水平可能不平衡?;谝陨希瑥拇笮腕w育賽事互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)營(yíng)銷、全民健身公共服務(wù)財(cái)政政策、北京2022年冬奧會(huì)和冬殘奧會(huì)新媒體直播策略提出相關(guān)建議。

      關(guān)鍵詞:東京奧運(yùn)會(huì);網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度;時(shí)空演變;影響因素;新媒體;互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái);全民健身公共服務(wù)

      中圖分類號(hào):G 811.21?   ? ? ? 學(xué)科代碼:040301? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

      Abstract:At present, some Internet platforms have become one of the important channels for the broadcasting of large-scale sports events. Especially during the prevention and control of COVID-19, Internet search engine has become one of the most important ways for many people to get information about sports events. As of June 2021, China's Internet penetration rate has reached 71.6%. The study of the temporal and spatial characteristics and influencing factors of the network attention of Chinese residents in Tokyo 2020 Olympic Games can reflect the attention characteristics of Chinese residents in online sports news and public sports service needs to a certain extent. Based on Baidu index, statistical method is used to analyze the geographical spatial distribution of Chinese residents’network attention in Tokyo 2020 Olympic Games. The results show that regional GDP, the number of mobile Internet users, the number of Internet broadband users, the number of Chinese athletes participating in the Olympic Games and the final accounts of sports expenditure are the core influencing factors for the evolution of the geographical spatial distribution characteristics of Chinese residents' network attention in Tokyo 2020 Olympic Games. Conclusions: 1) the event process of Tokyo 2020 Olympic Games is the focus of the Internet during the Olympic Games. 2) The level of social and economic development affects the network attention of Chinese residents the Tokyo 2020 Olympic Games. 3) The number of Olympic participating athletes selected by Chinese provinces affects the network attention of the residents of their native places to Tokyo 2020 Olympic Games through the Internet. 4) The level of sports development in eastern and western China may be unbalanced. Based on the above, this paper puts forward relevant suggestions from the aspects of Internet platform marketing of large-scale sports events, capital raising of public services for national fitness, and new media broadcasting of Beijing 2022 Olympic Winter Games and Paralympic Winter Games.

      Keywords: Tokyo Olympic Games; network attention; temporal and spatial evolution; influencing factors; new media; internet platform; public service for national fitness

      相較于社會(huì)調(diào)查法,網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度(本文所指為“互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度”)是分析公眾輿論的一個(gè)相對(duì)便捷的方法[1]。目前,有研究者分析了部分體育賽事的影響力與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度[2-4],例如:汪蓓 等通過(guò)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度評(píng)價(jià)了武漢網(wǎng)球公開(kāi)賽的傳播力[5];管陳雷 等根據(jù)“百度指數(shù)”分析了重慶馬拉松賽事網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空分布特征和影響因素[6];潘磊 等基于“百度指數(shù)”分析了2011—2018年中國(guó)馬拉松賽事網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空演變特征及影響因素[7];Stow 等分析了奧運(yùn)會(huì)申辦城市的全球網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度[8];Bauman 等評(píng)估了倫敦奧運(yùn)會(huì)期間與體育鍛煉相關(guān)的信息的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度[9];Aguiar-

      Noury等通過(guò)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分析了歐洲職業(yè)足球聯(lián)賽相較于北美洲主要體育聯(lián)盟舉辦的聯(lián)賽的優(yōu)勢(shì)[10]。夏季奧運(yùn)會(huì)是全球矚目的重大體育賽事之一,一些互聯(lián)網(wǎng)直播平臺(tái)已經(jīng)成為部分大型體育賽事轉(zhuǎn)播渠道之一,尤其是在新型冠狀病毒肺炎疫情防控期間,互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎則成為公眾獲取體育賽事信息的主要途徑[11],因此,2020年?yáng)|京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度有必要加以研究。據(jù)《百度東京2020年奧運(yùn)會(huì)搜索大數(shù)據(jù)》顯示,2020年?yáng)|京奧運(yùn)會(huì)的百度搜索量已創(chuàng)近3屆奧運(yùn)會(huì)新高[12]。而截至2021年6月中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模已達(dá)10.11億,中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)71.6%[13]。因此,研究2020年?yáng)|京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空特征變化及其影響因素既可以在一定程度了解某些中國(guó)居民在體育賽事新聞方面的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注特征,也可以間接反映某些中國(guó)居民的公共體育服務(wù)需求。

      1? ?研究方法

      1.1? 數(shù)據(jù)來(lái)源

      本研究通過(guò)“百度指數(shù)”分析2020年?yáng)|京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度,因?yàn)椤鞍俣戎笖?shù)”是以中國(guó)網(wǎng)民在“百度搜索”網(wǎng)站上搜索的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),而且該數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)范圍能夠覆蓋中國(guó)廣大網(wǎng)民,具有代表性,本文分析的數(shù)據(jù)覆蓋的地理空間范圍主要包括全國(guó)31個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū))(未分析香港、澳門(mén)、臺(tái)灣的相關(guān)數(shù)據(jù))。本文中的東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)參照相關(guān)文獻(xiàn)[14]進(jìn)行劃分,其中:東部地區(qū)包括北京市、天津市、河北省、遼寧省、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、廣東省、海南省;中部地區(qū)包括山西省、吉林省、黑龍江省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省;西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古自治區(qū)、廣西壯族自治區(qū)、重慶市、四川省、貴州省、云南省、西藏自治區(qū)、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)。

      搜索數(shù)據(jù)時(shí),時(shí)間段以一周為單位在“百度指數(shù)”進(jìn)行搜索,并將4個(gè)時(shí)間段界定為4個(gè)研究周期:2020年第三十二屆東京奧運(yùn)會(huì)(下文簡(jiǎn)稱東京奧運(yùn)會(huì))于2021年 7月23日開(kāi)幕,本文將開(kāi)幕的前1周(7月16日—7月22日)定為第一研究周期;7月23日—7月29日定為第二研究周期;7月30日—8月5日定為第三研究周期;8月6日—8月12日定為第四研究周期。

      檢索關(guān)鍵詞包括:東京奧運(yùn)會(huì)、奧運(yùn)會(huì)直播、奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌榜、奧運(yùn)會(huì)開(kāi)幕式、奧運(yùn)會(huì)閉幕式、奧運(yùn)會(huì)賽程、奧運(yùn)會(huì)金牌、奧運(yùn)會(huì)回放,這8個(gè)關(guān)鍵詞在“百度站長(zhǎng)平臺(tái)”的搜索統(tǒng)計(jì)量位于前列,說(shuō)明具有代表性[15],而且基本涵蓋了中國(guó)31個(gè)省份的居民對(duì)東京奧運(yùn)會(huì)的互聯(lián)網(wǎng)搜索情況。筆者主要分析了上述8個(gè)關(guān)鍵詞在研究周期的百度搜索量。此外,為了確保研究結(jié)果的可靠性,筆者還參考了《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒—2020》《中華人民共和國(guó)2020年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》、2021年發(fā)布的第48次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》以及中國(guó)31個(gè)省份的省級(jí)體育局網(wǎng)站發(fā)布的相關(guān)數(shù)據(jù)。

      1.2? 統(tǒng)計(jì)分析

      1.2.1? 全局空間自相關(guān)分析

      空間自相關(guān)反映的是在同一個(gè)區(qū)域內(nèi)觀測(cè)變量之間潛在的相互依賴性,即是否存在地理空間關(guān)聯(lián)性[16]。全局空間自相關(guān)分析可以通過(guò)數(shù)據(jù)描述某些變量在地理空間整體區(qū)域的分布狀況,可判斷這些變量在地理空間分布上是否具有聚集性特征[17]。本文以 Moran’s I值(下文簡(jiǎn)寫(xiě)為“I”)對(duì)東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的地理空間分布特征進(jìn)行分析,其公式為:

      I =?(1),

      式(1)中:I值的顯著性可通過(guò)公式(2)檢驗(yàn),公式如下:

      Z=? (2),

      式(1)和式(2)中:I的取值范圍在[-1,1],當(dāng)Z > 1.65或Z < -1.65時(shí),表示通過(guò)顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明地理空間分布具有相關(guān)性[18-20]。在通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的前提下;若I > 0,則說(shuō)明地理空間分布具有聚類分布特征;若I < 0,則說(shuō)明地理空間分布具有離散分布特征;若I= 0,則說(shuō)明地理空間分布具有隨機(jī)分布特征。

      1.2.2? 局部空間自相關(guān)分析

      局部空間自相關(guān)分析主要是能推算出某些聚集性變量觀測(cè)值的范圍[17],本文選取Getis-Ord G*i指數(shù)(下文簡(jiǎn)寫(xiě)為“G*i”)分析東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在局部地理空間分布的聚集性特征,其公式為:

      G*i=(3),

      式(3)中:n為研究地區(qū)數(shù)量,? wij為地理空間權(quán)重矩陣,xj為研究地區(qū)j的觀測(cè)值。在通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的前提下,若G*i為正值,則說(shuō)明變量觀測(cè)值分布的區(qū)域?yàn)闊狳c(diǎn)區(qū);若G*i為負(fù)值,則說(shuō)明變量觀測(cè)值分布的區(qū)域?yàn)槔潼c(diǎn)區(qū)[20]。

      1.2.3? 地理探測(cè)器

      地理探測(cè)器是分析地理空間分布特征差異性的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,且該方法可以減少共線性問(wèn)題[21]。其基本原理為:影響因變量觀測(cè)值(y)的自變量觀測(cè)值(x)之間的地理空間分布特征存在差異性,若某一自變量觀測(cè)值(x)與某一因變量觀測(cè)值(y)的地理空間分布特征具有顯著一致性,說(shuō)明這一自變量對(duì)因變量的影響作用大[21-22]。本文選用地理探測(cè)器中因子探測(cè)功能分析各個(gè)自變量對(duì)東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空特征變化的影響程度,其公式如下:

      q=1-=1-? ?(4),

      式(4)中:q為探測(cè)值;h=1,2,3……;l為自變量(x)的分區(qū);Nh為h區(qū)的統(tǒng)計(jì)單元數(shù);N為全部分區(qū)的統(tǒng)計(jì)單元數(shù); ?滓2h和?滓2分別是h區(qū)和全部分區(qū)因變量y值的方差;SW為層內(nèi)方差之和(SW=l? ?h=1Nh?滓2h),ST為全部分區(qū)總方差(ST =N2)。q值范圍是[0,1],q值越大,說(shuō)明因變量受自變量的影響越大;q值越小,說(shuō)明因變量受自變量的影響越小[21-23]。

      2? ?東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空特征

      2.1? 時(shí)間特征變化

      根據(jù)分析結(jié)果可知:1)東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的主要特征是基于時(shí)間節(jié)點(diǎn)的全過(guò)程關(guān)注,如圖1所示,第1周樣本省份的百度搜索量最小,說(shuō)明東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度較低;第2周百度搜索量驟然增長(zhǎng),并在2021年7月29日達(dá)到峰值,這可能與東京奧運(yùn)會(huì)在這一天有中國(guó)運(yùn)動(dòng)員參加的多場(chǎng)比賽有關(guān)(例如:由王懿律和黃東萍組成的中國(guó)羽毛球代表隊(duì)對(duì)陣日本隊(duì)的羽毛球混雙半決賽、張雨霏參加的女子200 m蝶泳決賽等)。隨著中國(guó)體育代表隊(duì)參加的比賽減少,東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度開(kāi)始降低,直到閉幕式當(dāng)天(8月8日),東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度再次增強(qiáng),東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度會(huì)隨著該屆奧運(yùn)會(huì)的賽程進(jìn)展(開(kāi)幕式、閉幕式、中國(guó)運(yùn)動(dòng)員參賽的賽事)出現(xiàn)增強(qiáng)和降低波動(dòng),呈現(xiàn)出較為明顯的“共振效應(yīng)”。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),東京奧運(yùn)會(huì)開(kāi)幕式當(dāng)天的中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度環(huán)比增長(zhǎng)了331.58%,而閉幕式當(dāng)天的中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度環(huán)比下降了83%,這說(shuō)明東京奧運(yùn)會(huì)的開(kāi)幕式與閉幕式、有中國(guó)運(yùn)動(dòng)員參賽的賽事日是中國(guó)居民通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)注東京奧運(yùn)會(huì)的重點(diǎn)時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

      2)在本文的研究周期中,中國(guó)樣本省份居民通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)東京奧運(yùn)會(huì)的關(guān)注度在地理空間分布上存在顯著差異,東部地區(qū)居民(主要是廣東省、浙江省和江蘇?。┑木W(wǎng)絡(luò)關(guān)注度顯著高于中部地區(qū)和西部地區(qū),這可能與中國(guó)東部地區(qū)是東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)國(guó)家隊(duì)參賽選手主要選送地有關(guān),參加該屆奧運(yùn)會(huì)的中國(guó)體育代表隊(duì)的304名運(yùn)動(dòng)員(占比為70.53%)和其中的34名奧運(yùn)冠軍(占比為68%)均來(lái)自東部地區(qū)(按人次計(jì)算),并且山東?。?9人)、上海市(46人)、廣東?。?3人)、江蘇?。?7人)和浙江?。?3人)是向國(guó)家隊(duì)選送運(yùn)動(dòng)員人數(shù)較多的省份,這些省份的居民通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)東京奧運(yùn)會(huì)的關(guān)注度也較高(如圖2所示)。這說(shuō)明向中國(guó)體育代表隊(duì)選送參加?xùn)|京奧運(yùn)會(huì)的運(yùn)動(dòng)員數(shù)量是這些運(yùn)動(dòng)員籍貫地居民通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)注東京奧運(yùn)會(huì)的重要影響因素。

      2.2? 地理空間分布特征變化

      2.2.1? 全局地理空間相關(guān)性分析結(jié)果

      運(yùn)用“Geo Da”軟件計(jì)算東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的I值,由表1統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知:1)在本研究周期的4周中,I值均為正值,且均具有顯著性,說(shuō)明東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度存在地理空間分布正相關(guān)性,并且地理空間分布具有聚集性特征,主要體現(xiàn)為高網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度地區(qū)或低網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度地區(qū)在地理空間分布上呈現(xiàn)出相領(lǐng)省份東京奧運(yùn)會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度趨于相近的特征。2)從地理空間分布特征變化來(lái)看,本研究周期中的第1周至第2周的I值增大,說(shuō)明東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的地理空間分布聚集性特征凸顯,同時(shí)說(shuō)明東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度地理空間分布特征差異性顯著;第2周至第4周的I值逐漸減小,說(shuō)明東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度地理空間分布的聚集性特征逐漸弱化,并且地理空間分布特征差異漸趨縮小。

      2.2.2? 局部地理空間相關(guān)性分析結(jié)果

      為進(jìn)一步揭示東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度地理空間分布特征的變化規(guī)律,本文采用“ArcGIS10.8”軟件的熱點(diǎn)分析功能計(jì)算得出G*i值,運(yùn)用“Jenks”自然斷裂法將Z值按照由小到大劃分出東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的地理空間分布區(qū)域,即冷點(diǎn)區(qū)域、次冷點(diǎn)區(qū)域、次熱點(diǎn)區(qū)域和熱點(diǎn)區(qū)域 [24],由此,分析結(jié)果如下:

      1)從中國(guó)地理版圖來(lái)看,東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度存在較為顯著的地理空間分布特征差異,網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的冷點(diǎn)區(qū)域和熱點(diǎn)區(qū)域呈現(xiàn)出以“胡煥庸線”為分界的地理空間分布特征,其中的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度熱點(diǎn)區(qū)域位于“胡煥庸線”以東,網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度冷點(diǎn)區(qū)域位于“胡煥庸線”以西。東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度地理空間分布特征具體為:網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度熱點(diǎn)區(qū)域分布在中國(guó)東部地區(qū)的上海市、江蘇省、浙江省、安徽省、福建省、江西省和山東省;網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度次熱點(diǎn)區(qū)域分布在北京市、天津市、河北省、河南省、湖南省、廣東省和廣西壯族自治區(qū);網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的次冷點(diǎn)區(qū)域和冷點(diǎn)區(qū)域交錯(cuò)分布在西部地區(qū)和東部地區(qū)。

      2)東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的冷點(diǎn)區(qū)域和熱點(diǎn)區(qū)域在地理空間上的特征是分布不夠均衡,網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度熱點(diǎn)區(qū)域集中分布在東部地區(qū),而網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度冷點(diǎn)區(qū)域的地理空間分布較為分散。這說(shuō)明我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份的居民更關(guān)注東京奧運(yùn)會(huì)。

      3)東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的地理空間分布特征變化規(guī)律為:廣東省居民通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)東京奧運(yùn)會(huì)的關(guān)注度從第二研究周期開(kāi)始由次冷點(diǎn)區(qū)域轉(zhuǎn)變?yōu)榇螣狳c(diǎn)區(qū)域;陜西省居民通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)東京奧運(yùn)會(huì)的關(guān)注度從研究周期的第2周開(kāi)始由次冷點(diǎn)區(qū)域轉(zhuǎn)變?yōu)槔潼c(diǎn)區(qū)域;吉林省居民通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)東京奧運(yùn)會(huì)的關(guān)注度從研究周期的第3周開(kāi)始由次冷點(diǎn)區(qū)域轉(zhuǎn)變?yōu)槔潼c(diǎn)區(qū)域,以上表明,東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的地理空間分布呈現(xiàn)出在廣東省聚集性逐漸增強(qiáng)的特征,而在陜西省和吉林省呈現(xiàn)出聚集性逐漸減弱的特征。

      4)東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度從研究周期第2周至第4周在熱點(diǎn)區(qū)域和冷點(diǎn)區(qū)域的地理空間分布聚集性特征未發(fā)生較大變化,這可能與東京奧運(yùn)會(huì)的賽程安排有關(guān),尤其是與有中國(guó)運(yùn)動(dòng)員參加的羽毛球、女子籃球、女子排球、男子100 m決賽等賽事的主要場(chǎng)次在第3周舉行有關(guān)。

      3? ?東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空特征變化的影響因素

      3.1? 東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響因素分析

      在相關(guān)研究中,網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度受多種因素的影響(見(jiàn)表2)。東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度也是多個(gè)因素產(chǎn)生影響的結(jié)果。本研究基于表2中的文獻(xiàn),從社會(huì)人口學(xué)特征、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、教育事業(yè)發(fā)展程度、互聯(lián)網(wǎng)普及率和體育發(fā)展水平5個(gè)維度選取了16個(gè)指標(biāo)作為自變量(xi),以東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度為因變量(y),使用地理探測(cè)器分析各個(gè)因素與東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的相關(guān)性(見(jiàn)表3)。

      3.2? 東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空特征變化的影響因素分析

      為了有效識(shí)別東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空特征變化的影響因素,本研究首先使用“Jenks”自然斷裂法將影響因素由數(shù)值型變量轉(zhuǎn)換為類型變量;再運(yùn)用地理探測(cè)器的因子探測(cè)功能,分析各個(gè)因素與東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空特征變化的相關(guān)性;最后,將通過(guò)1%顯著性檢驗(yàn)的影響因素確定為核心影響因素、將通過(guò)5%顯著性檢驗(yàn)的影響因素確定為重要影響因素,將通過(guò)10%顯著性檢驗(yàn)的影響因素確定為一般影響因素[24]。

      3.2.1? 影響東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)間特征變化的因素

      由表4可見(jiàn),東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度從該屆奧運(yùn)會(huì)開(kāi)幕后的第1周至第4周受省內(nèi)地區(qū)生產(chǎn)總值、省內(nèi)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量、省內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)量、省內(nèi)參加奧運(yùn)會(huì)的中國(guó)運(yùn)動(dòng)員人數(shù)和省內(nèi)體育事業(yè)支出決算的顯著影響,q值均通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明這幾個(gè)因素是核心影響因素。其中:省內(nèi)地區(qū)生產(chǎn)總值具有強(qiáng)顯著性,說(shuō)明不同樣本省份的居民無(wú)論是實(shí)際的體育參與,還是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)注東京奧運(yùn)會(huì),都會(huì)受到其所在省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。省內(nèi)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量和省內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)量對(duì)東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響具有非常顯著性,說(shuō)明互聯(lián)網(wǎng)普及率是影響東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)間特征變化的核心因素。此外,在本研究的不同周期,各個(gè)核心影響因素與東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)間特征變化的相關(guān)性不同,其中:在第一研究周期至第四研究周期,我國(guó)各省份地區(qū)生產(chǎn)總值的q值最大,說(shuō)明該因素與東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)間特征變化相關(guān)性最顯著。省內(nèi)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量、省內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)量的q值波動(dòng)幅度不大,說(shuō)明這兩個(gè)變量在時(shí)間維度上對(duì)東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響相對(duì)穩(wěn)定。省內(nèi)參加?xùn)|京奧運(yùn)會(huì)的中國(guó)運(yùn)動(dòng)員人數(shù)從第一研究周期開(kāi)始對(duì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響程度逐步減弱,省內(nèi)體育事業(yè)支出決算從第二研究周期開(kāi)始對(duì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響程度逐步減弱,這意味著這兩個(gè)因素對(duì)東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響程度隨時(shí)間變化逐步減弱。

      3.2.2? 東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度地理空間分布特征變化的影響因素

      由表5可知,各個(gè)因素對(duì)東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響程度在地理空間分布上存在顯著差異。從樣本省份而言,省內(nèi)地區(qū)生產(chǎn)總值、省內(nèi)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量、省內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)量、省內(nèi)選送參加奧運(yùn)會(huì)的中國(guó)運(yùn)動(dòng)員人數(shù)、省內(nèi)體育事業(yè)支出決算是影響東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度地理空間分布特征變化的核心因素,人均可支配收入和人均消費(fèi)支出是影響東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度地理空間分布特征變化的重要因素。從區(qū)域而言,影響東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)東部地區(qū)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度地理空間分布特征變化的重要因素是省內(nèi)地區(qū)生產(chǎn)總值和省內(nèi)體育事業(yè)支出決算,省內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)量?jī)H對(duì)東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)東部地區(qū)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度地理空間分布特征變化產(chǎn)生一般性影響。東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)中部地區(qū)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度地理空間分布特征的變化只受省內(nèi)人均地區(qū)生產(chǎn)總值的一般性影響。影響東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)西部地區(qū)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度地理空間分布特征變化的核心因素包括:省內(nèi)地區(qū)生產(chǎn)總值、省內(nèi)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量、省內(nèi)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)接入流量和省內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)量,而省內(nèi)體育事業(yè)支出決算是重要影響因素。其中的省內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)普及率包括的3個(gè)指標(biāo)均為核心影響因素,這可能與我國(guó)西部地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)普及程度較低[13]有關(guān)。

      4? ?結(jié)論

      4.1? 東京奧運(yùn)會(huì)的賽事過(guò)程是中國(guó)居民通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)該屆奧運(yùn)會(huì)的關(guān)注重點(diǎn)

      每4年一屆的奧運(yùn)會(huì)是受全球關(guān)注的國(guó)際性大型體育賽事,通常在開(kāi)幕式和閉幕式有文藝匯演,雖然奧運(yùn)會(huì)開(kāi)幕式和閉幕式倍受全球矚目,但是從本研究分析結(jié)果來(lái)看,中國(guó)多數(shù)居民通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)東京奧運(yùn)會(huì)的關(guān)注重點(diǎn)依然是賽事過(guò)程,并且在有中國(guó)運(yùn)動(dòng)員參賽的比賽日該屆奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度較高,在該屆奧運(yùn)會(huì)舉辦過(guò)程中的其他時(shí)間,中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度較低。東京奧運(yùn)會(huì)的中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在該屆奧運(yùn)會(huì)開(kāi)幕式至閉幕式之間的百度搜索量變化曲線先是呈現(xiàn)出“凸”字型,之后百度搜索量增減變化曲線呈現(xiàn)出“倒V”字型,東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在時(shí)間維度上的變化會(huì)受中國(guó)運(yùn)動(dòng)員參賽的賽事影響。

      4.2? 社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度

      本研究分析結(jié)果顯示,省內(nèi)地區(qū)生產(chǎn)總值、省內(nèi)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量、省內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)量、省內(nèi)參加奧運(yùn)會(huì)的中國(guó)運(yùn)動(dòng)員人數(shù)、省內(nèi)體育支出決算是影響東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空特征演變的核心因素。社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)引發(fā)人民群眾的生活方式的改變和生活質(zhì)量的改善[30]。社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū),其互聯(lián)網(wǎng)普及率和體育發(fā)展水平也相對(duì)較高[31-32],這說(shuō)明這些因素是中國(guó)居民通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)注東京奧運(yùn)會(huì)的基本因素。如圖2所示,從東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度可見(jiàn),社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的東部地區(qū)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度明顯高于中部地區(qū)和西部地區(qū),同時(shí)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心2021年發(fā)布的第48次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示,西部地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)普及率較低[13],這可能是西部地區(qū)(尤其是西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較為落后的一些省份)居民對(duì)東京奧運(yùn)會(huì)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度低的原因。

      4.3? 中國(guó)各省選送的奧運(yùn)會(huì)參賽運(yùn)動(dòng)員數(shù)量影響其籍貫地居民通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)東京奧運(yùn)會(huì)的關(guān)注度

      廣東省、江蘇省、浙江省、山東省是東京奧運(yùn)會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度較高的省份,主要原因在于這幾個(gè)省份為國(guó)家隊(duì)選送了較多運(yùn)動(dòng)員,并且在東京奧運(yùn)會(huì)涌現(xiàn)出了全紅禪、蘇炳添、張雨霏、陳雨霏、楊倩等奧運(yùn)冠軍,既吸引了中國(guó)廣大居民對(duì)東京奧運(yùn)會(huì)的關(guān)注,也激發(fā)了其家鄉(xiāng)民眾的觀賽積極性,其中,全紅禪奪冠后東京奧運(yùn)會(huì)的百度搜索量從8月6日開(kāi)始直線上升。東部地區(qū)居民通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)高度關(guān)注東京奧運(yùn)會(huì)可能與中國(guó)參加?xùn)|京奧運(yùn)會(huì)的運(yùn)動(dòng)員中70.53%來(lái)自東部地區(qū)有關(guān)。

      4.4? 中國(guó)東部地區(qū)與西部地區(qū)體育發(fā)展水平可能不平衡

      從東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的地理空間分布特征變化來(lái)看,在中國(guó)地理版圖上的分布呈現(xiàn)出聚集性特征,東部地區(qū)居民更加關(guān)注東京奧運(yùn)會(huì)。東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的冷點(diǎn)區(qū)域和熱點(diǎn)區(qū)域的分布以“胡煥庸線”為界,具體為:網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度熱點(diǎn)區(qū)域位于“胡煥庸線”以東,網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度冷點(diǎn)區(qū)域位于“胡煥庸線”以西。以上從側(cè)面說(shuō)明中國(guó)東部地區(qū)與西部地區(qū)的體育發(fā)展水平可能不平衡。

      5? ?建議

      5.1? 大型體育賽事互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)要加大營(yíng)銷力度與提高轉(zhuǎn)播質(zhì)量,充分配置網(wǎng)絡(luò)流量資源

      在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等科學(xué)技術(shù)不斷變革的背景下,大型體育賽事轉(zhuǎn)播模式也在發(fā)生變化,一部分互聯(lián)網(wǎng)直播平臺(tái)已經(jīng)成為國(guó)際大型體育賽事轉(zhuǎn)播途徑之一。由此,筆者認(rèn)為,1)一部分互聯(lián)網(wǎng)直播平臺(tái)要提高大型體育賽事的轉(zhuǎn)播質(zhì)量,改善觀眾在線觀賽體驗(yàn),并要在互聯(lián)網(wǎng)直播平臺(tái)的價(jià)值提升上著力。2)要優(yōu)化配置網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度高的熱點(diǎn)體育賽事、體育明星等流量資源,將大型體育賽事的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度轉(zhuǎn)化為互聯(lián)網(wǎng)流量經(jīng)濟(jì)。3)加強(qiáng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度高的熱點(diǎn)體育賽事、中國(guó)運(yùn)動(dòng)員奪冠賽事、中國(guó)運(yùn)動(dòng)員破紀(jì)錄賽事的轉(zhuǎn)播。4)根據(jù)東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空特征變化規(guī)律,加大對(duì)大型體育賽事的營(yíng)銷力度和新聞宣傳力度,并適時(shí)植入全民健身運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目和相關(guān)廣告,激發(fā)中國(guó)居民參與體育運(yùn)動(dòng)的積極性。

      5.2? 進(jìn)一步完善全民健身公共服務(wù)財(cái)政政策,促進(jìn)不同地區(qū)體育事業(yè)平衡發(fā)展

      東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在地理空間分布上具有聚集性特征,并且東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的冷點(diǎn)區(qū)域與熱點(diǎn)區(qū)域存在地理空間分布差異。這從側(cè)面說(shuō)明我國(guó)不同地區(qū)的體育發(fā)展水平可能不平衡,因此,應(yīng)進(jìn)一步促進(jìn)全民健身公共服務(wù)供給平衡。主要包括以下幾個(gè)方面:1)進(jìn)一步完善公共體育服務(wù)財(cái)政政策及資金籌措機(jī)制,引導(dǎo)西部地區(qū)省份多渠道籌措資金促進(jìn)體育事業(yè)發(fā)展。2)進(jìn)一步促進(jìn)中國(guó)不同地區(qū)基本公共體育服務(wù)供給平衡,在全民健身公共體育服務(wù)資源配置方面向西部地區(qū)適當(dāng)傾斜。3)進(jìn)一步加大中國(guó)西部地區(qū)體育基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度,促進(jìn)西部地區(qū)各省基本公共體育服務(wù)平衡發(fā)展。

      5.3? 對(duì)新媒體直播北京2022年冬奧會(huì)和冬殘奧會(huì)的啟示

      在防控新型冠狀病毒肺炎疫情的背景下,北京2022年冬奧會(huì)和冬殘奧會(huì)不面向境外觀眾售票,僅面向境內(nèi)符合疫情防控相關(guān)要求的觀眾售票[33]。這就意味著互聯(lián)網(wǎng)直播平臺(tái)在滿足北京2022年冬奧會(huì)和冬殘奧會(huì)賽事多途徑轉(zhuǎn)播方面具有了更大的應(yīng)用空間?;诒狙芯康姆治鼋Y(jié)果,建議采取以下措施加大北京2022年冬奧會(huì)和冬殘奧會(huì)賽事宣傳力度:1)根據(jù)本研究分析得出的東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)居民網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空特征,北京2022年冬奧會(huì)和冬殘奧會(huì)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)開(kāi)幕式、閉幕式、網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度高的熱點(diǎn)體育賽事的互聯(lián)網(wǎng)直播力度。2)根據(jù)本研究的結(jié)果可知,有中國(guó)運(yùn)動(dòng)員參加的賽事是中國(guó)居民通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)注奧運(yùn)會(huì)的重點(diǎn),新媒體在制定直播和錄播方案時(shí),應(yīng)在國(guó)際上加大對(duì)北京2022年冬奧會(huì)和冬殘奧會(huì)網(wǎng)絡(luò)直播賽事的宣傳力度,并且可重點(diǎn)直播有中國(guó)運(yùn)動(dòng)員參賽的賽事、有中國(guó)戰(zhàn)略合作伙伴國(guó)或外交建交國(guó)運(yùn)動(dòng)員參加的賽事。3)中國(guó)的新媒體要加大力度傳播適宜在中國(guó)普及的冰雪運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目。

      參考文獻(xiàn):

      [1]? RIPBERGER J T. Capturing curiosity: using internet search trends to measure public attentiveness[J]. Policy Studies Journal, 2011, 39(2): 239.

      [2]? 陳玉萍,劉嘉毅,郭修金. 基于網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的中國(guó)冰雪旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展啟示[J]. 天津體育學(xué)院學(xué)報(bào),2020,35(5):519.

      [3]? 舒麗,張凱,王小秋,等. 基于百度指數(shù)的我國(guó)體育旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度研究[J]. 北京體育大學(xué)學(xué)報(bào),2020,43(6):110.

      [4]? 張慧婕,石靈珊,劉利. 大數(shù)據(jù)透視下的我國(guó)冰雪運(yùn)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度探究[J]. 體育與科學(xué),2019,40(1):114.

      [5]? 汪蓓,萬(wàn)曉紅. 我國(guó)標(biāo)志性體育賽事傳播力研究——以“武網(wǎng)”為例[J]. 武漢體育學(xué)院學(xué)報(bào),2018,52(7):34.

      [6]? 管陳雷,胡志毅. 基于百度指數(shù)的重慶馬拉松網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空特征研究[J]. 重慶師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2018,35 (5):136.

      [7]? 潘磊,劉芳枝. 我國(guó)馬拉松賽事網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空演進(jìn)及影響因素——基于2011—2018年百度指數(shù)的實(shí)證分析[J]. 上海體育學(xué)院學(xué)報(bào),2020,44(8):78.

      [8]? STOW H, BASON T. Bidding for attention: using google trends to measure global interest in olympic bidders[J]. Sport in Society, 2021, 24(3): 303.

      [9]? BAUMAN A E, KAMADA M, REIS R S, et al. An evidence-based assessment of the impact of the olympic games on population levels of physical activity[J]. The Lancet, 2021,398(10298): 456.

      [10]? AGUIAR-NOURY A, GARCIA-DELB P. Global hierarchy of team-sport leagues based on internet searches and revenues: europe vs. america[J]. European Journal of International Management, 2021, 15(2/3): 283.

      [11]? 葉加寶. 大型體育賽事網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的模式[J]. 現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息,2009,30(17):1.

      [12]? 孫奇茹. 東京奧運(yùn)會(huì)搜索關(guān)注度創(chuàng)近三屆新高——這些話題上熱搜[N]. 北京日?qǐng)?bào),2021-07-22(9).

      [13]? 第48次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》[EB/OL]. (2021-09-15)[2021-11-01]. http://www.cnnic.net.cn/hlwfzy

      j/hlwxzbg/hlwtjbg/202109/t20210915_71543.htm.

      [14]? 李夢(mèng)程,王成新,薛明月,等. 新冠肺炎疫情網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空演變特征及其影響因素分析[J]. 人文地理,2021,36(2):110.

      [15]? 李慶. 空間相關(guān)性對(duì)各省市生態(tài)文明建設(shè)的影響分析[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境,2019,29(9):91.

      [16]? 楊慧. 空間分析與建模[M]. 北京:清華大學(xué)出版社,2013:151.

      [17]? 劉湘南,黃方,王平,等. GIS空間分析原理與方法[M]. 北京:科學(xué)出版社,2005:190.

      [18]? 周亮,周成虎,楊帆,等.? 2000-2011年中國(guó)PM_(2.5)時(shí)空演化特征及驅(qū)動(dòng)因素解析[J]. 地理學(xué)報(bào),2017,72(11):2079.

      [19]? 王振波,梁龍武,王旭靜. 中國(guó)城市群地區(qū)PM_(2.5)時(shí)空演變格局及其影響因素[J]. 地理學(xué)報(bào),2019,74(12):2614.

      [20]? 車?yán)?,白永平,周亮,? 中國(guó)綠色發(fā)展效率的空間特征及溢出分析[J]. 地理科學(xué),2018,38(11):1788.

      [21]? 王勁峰,徐成東. 地理探測(cè)器:原理與展望[J]. 地理學(xué)報(bào),2017,72(1):116.

      [22]? 喬家君,朱乾坤,辛向陽(yáng). 黃河流域農(nóng)區(qū)貧困特征及其影響因素[J]. 資源科學(xué),2020,42(1):184.

      [23]? 施響,王士君,浩飛龍,等. 基于實(shí)體店比較的長(zhǎng)春市外賣(mài)O2O餐飲業(yè)空間特征及成因[J]. 人文地理,2019,34(2):80.

      [24]? 翁鋼民,盛開(kāi),潘越. 國(guó)內(nèi)鄉(xiāng)村旅游地空間分異特征及形成機(jī)理——基于全國(guó)1000個(gè)鄉(xiāng)村旅游重點(diǎn)村[J]. 地理與地理信息科學(xué),2021,37(4):99.

      [25]? 王嘯.“看球”還是“看人”:結(jié)果不確定性與明星質(zhì)量對(duì)中國(guó)足球協(xié)會(huì)超級(jí)聯(lián)賽網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響[J]. 體育科學(xué),2019,39(7):12.

      [26]? 劉明月. 冰雪旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空特征及影響因素研究[D]. 武漢:華中師范大學(xué),2020.

      [27]? 高楠,張新成,王琳艷. 中國(guó)紅色旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空特征及影響因素[J]. 自然資源學(xué)報(bào),2020,35(5):1068.

      [28]? 季國(guó)斌,劉明月,施偉秋,等. 國(guó)家濕地公園網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空特征與影響因素研究——以西溪國(guó)家濕地公園為例[J]. 生態(tài)經(jīng)濟(jì),2020,36(8):133.

      [29]? 鄒永廣,林煒鈴,鄭向敏. 旅游安全網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空特征及其影響因素[J]. 旅游學(xué)刊,2015,30(2):101.

      [30]? 胡利軍,楊遠(yuǎn)波. 社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與國(guó)民體質(zhì)關(guān)系的研究[J]. 體育科學(xué),2005(5):3.

      [31]? PRADHAN R P, ARVIN M B, NORMAN N R, et al. Financial depth, internet penetration rates and economic growth: country-panel evidence[J]. Applied Economics, 2016, 48(4): 331.

      [32]? 何國(guó)民. 區(qū)域體育事業(yè)與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展評(píng)價(jià)研究[M]. 北京:北京體育大學(xué)出版社,2012:163.

      [33]? 國(guó)際奧委會(huì)執(zhí)行委員會(huì)會(huì)議審議北京2022年冬奧會(huì)和冬殘奧會(huì)疫情防控政策[EB/OL]. (2021-09-30)[2021-11-

      27]. https://www.beijing2022.cn/sv1/wog.html?cmsid=EYS20

      21093000029300.

      猜你喜歡
      互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)新媒體影響因素
      互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)下的智能信息管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)
      基于協(xié)同融合的醫(yī)院信息系統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)應(yīng)用研究
      農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)需求影響因素分析
      村級(jí)發(fā)展互助資金組織的運(yùn)行效率研究
      新媒體背景下黨報(bào)的轉(zhuǎn)型探析
      對(duì)農(nóng)廣播節(jié)目的媒體融合之路
      新媒體語(yǔ)境下高校思想政治教育話語(yǔ)研究綜述
      基于系統(tǒng)論的煤層瓦斯壓力測(cè)定影響因素分析
      美國(guó)大型互聯(lián)網(wǎng)公司的全球霸權(quán)
      喀什市| 婺源县| 射阳县| 砀山县| 晋中市| 深圳市| 绩溪县| 衡水市| 柳河县| 洛扎县| 郓城县| 大同县| 桓仁| 和龙市| 泾阳县| 陈巴尔虎旗| 汉源县| 清新县| 喀什市| 汾阳市| 芦山县| 德州市| 平远县| 托克逊县| 拉孜县| 江源县| 寿宁县| 冀州市| 顺义区| 德安县| 那坡县| 大田县| 商河县| 平原县| 温州市| 沿河| 灌阳县| 项城市| 漳平市| 永兴县| 牙克石市|